Программа определения потребности в автотранспорте при уборке зерновых культур с учетом случайных составляющих процесса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГБОУ ВО «Донской государственный аграрный университет»

Азово-Черноморский инженерный институт

Программа определения потребности в автотранспорте при уборке зерновых культур с учетом случайных составляющих процесса

Сенькевич Анна Александровна канд. техн. наук, доцент

Зубов Иван Юрьевич студент магистратуры

Аннотация

Статья представляет программу для ЭВМ, которая позволяет определять потребность в автотранспорте для транспортного обслуживания зерноуборочных комбайнов на уборке зерновых культур. Программа обладает простым и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, имеет гибкую систему настроек, позволяет изменять исходные данные под особенности и нужды любого сельхозпредприятия. Она не требует инсталляции, и может работать в любых операционных системах, где могут работать офисные приложения компании Microsoft. Для использования программы не требуется специального обучения и углубленных знаний компьютера и математической статистики. Ее может использовать любой специалист сельхозпредприятия. Программа учитывает законы распределения случайных составляющих технологического процесса уборки. Эти особенности процесса важно учитывать, так как расчет по детерминированным значениям очень приблизителен.

Ошибки в проектировании состава уборочно-транспортного комплекса ведут к непроизводительным простоям машин либо к потерям урожая. Применение данной программы позволяет лучше организовать транспортное обслуживание на уборке зерновых, и получить экономический эффект. Это особенно важно в современных условиях конкуренции на мировом и внутреннем рынке сельхозпродукции, при действующих внешних экономических санкциях, и объявленном курсе на импортозамещение. Успешная работа сельскохозяйственных предприятий определяет продовольственную безопасность страны и снижает нефтяную зависимость экономики России.

Ключевые слова: транспорт, уборка, зерно, комбайн, программа, закон распределения

В современной экономической ситуации развивается активная конкурентная борьба во всех отраслях, в том числе и среди сельхозпроизводителей. Для успешной работы на рынке сельхозпродукции необходимо обеспечить ее производство с минимальными издержками. Это особенно важно в условиях объявленного курса на импортозамещение, то есть развития конкуренции среди своих производителей в условиях ограничений для внешних. Кроме того, наряду с успехом на внутреннем рынке, следует добиваться успешного продвижения сельхозпродукции и на внешние рынки, которые зачастую защищены заградительными пошлинами или субсидиями собственным производителям. Продвижение сельхозпродукции заграницу также способствует притоку средств в Россию, что снижает нефтяную зависимость страны.

Особую роль среди прочей сельхозпродукции играет производство зерновых колосовых культур. Хлеб является тем продуктом, наличие и доступность которого радикально влияет на продовольственную безопасность страны и социально-экономическую ситуацию. Даже высокие урожаи могут обернуться проблемами для сельхозпредприятий по причине низких цен на рынке зерна, что часто вынуждает продавать зерно себе в убыток. Одна из причин - высокие издержки.

В большинстве регионов России сроки уборки зерновых колосовых культур очень сжатые. Например, в Ростовской области нормативные агросроки уборки составляют 10 суток [1]. Необходимо обеспечить его одновременную уборку, что, вызывает пиковые потребности в комбайнах и обслуживающим их автомобильном транспорте. В остальное время года такое количество комбайнов и автомобилей остается невостребованным сельхозпредприятиями, которые часто содержат их на балансе. Это вызывает рост издержек. Поэтому необходимо искать пути их сокращения.

Поэтому задача правильного определения потребности в автомобильном транспорте для обслуживания зерноуборочных комбайнов является актуальной и очень важной.

Эта задача очень непростая, так как на потребность в автотранспорте влияет множество факторов, в том числе и стохастической природы. С одной стороны имеется информация о характеристиках машин и автомобилей, протяженности дорог, площади полей, производительности оборудования зернового тока, с другой стороны неопределенная ситуация с погодными явлениями, различные сроки созревания культур на разных полях, изменение урожайности по площади поля, случайные колебания скоростей движения машин и других составляющий процесса.

В современном информационном мире подобные задачи следует решать с применением современных информационных технологий, то есть с использованием прикладных программ для ЭВМ. Некоторыми исследователями предпринимались попытки создания программ для определения потребности в автомобилях при транспортном обслуживании процесса уборки [2]. Однако данные программы в большинстве своем построены исключительно на функциональных зависимостях, и не учитывают случайную природу процессов.

Нами предложена программа для ЭВМ «Программа определения параметров транспортного процесса на уборке зерновых культур с учетом случайных процессов», которая позволяет определять потребное количество автотранспорта по каждому полю и уборочно-транспортной группе. Помимо известных аналитических зависимостей, описывающих математическую модель работы уборочно-транспортного комплекса с бункерными машинами, которыми и являются зерноуборочные комбайны, в данную программу введена возможность учета законов распределения случайных составляющих технологического процесса уборки и доставки зерна на ток. Данные зависимости были получены в ходе хронометражных исследований технологического процесса и последующей статистической обработки хронометражных данных одним из авторов программы для ЭВМ Николаевым Н.Н. и опубликованы в открытой печати [3].

В качестве среды разработки программы нами был выбран MS Visual Basic for Applications (Visual Basic для приложений) версии VBA 7.0, который является частью офисных приложений, в том числе и MS Excel, в котором и велась разработка программы. Особо следует отметить, что данная среда разработки и реализации программы не требует покупки отдельной лицензии.

Опишем порядок работы программы.

Для ее запуска в MS Excel необходимо разрешить выполнение макросов (макрокоманд), на которых и основана работа программы.

После вывода окна приветствия открывается лист «Исходные данные», в верхней части которого расположены элементы управления программы (рисунок 1).

Рисунок 1 - Элементы управления программы

Здесь расположена кнопка «Очистить исходные данные», при нажатии на которую выводится предупреждение о невозможности отмены данной операции. Программа позволяет переключать способ определения времени загрузки комбайна, путем выбора соответствующей опции: через его пропускную способность или через его скорость и урожайность культуры. Пользователем задается коэффициент использования времени смены для машин уборочно-транспортной группы, который учитывает затраты времени на подготовительно-заключительные операции и прочие возможные задержки в работе.

Кроме того, установка флажка в поле «Изменить параметры законов распределения» показывает лист «Законы распределения», на котором можно изменить параметры законов распределения случайных составляющих процесса. Этот лист будет описан ниже (рисунок 6).

Также программа позволяет вовсе отключить использование законов распределения, и производить расчет исключительно аналитически, установив флажок «Вести расчет по средним значениям без учета законов распределения» (рисунок 1).

Запуск программы производится кнопкой «Вычислить» (рисунок 1).

В качестве исходных данных пользователь вводит характеристики зерновых культур (рисунок 2) характеристики комбайнов (рисунок 3) характеристики применяемого автотранспорта (рисунок 4), а также характеристики посевных площадей предприятия (рисунок 5).

Рисунок 2 - Характеристики зерновых колосовых культур

Рисунок 3 - Характеристики комбайнов

Рисунок 4 - Характеристики автомобилей

Рисунок 5 - Характеристики посевных площадей предприятия

В характеристиках посевных площадей наименование культуры выбирается из выпадающего списка, формирующегося данными о характеристиках культур (рисунок 2).

В качестве случайных составляющих процесса в программу включены элементы, представленные в таблице 1 [3].

Таблица 1 - Случайные составляющие процесса

В программу введены параметры законов распределения, основанные на проведенных ранее исследованиях [3, 4], но предусмотрена возможность, как изменения параметров законов, так и выбора других законов из выпадающего списка (рисунок 6).

Параметры, неуказанные для законов распределения на рисунке 6, определяются на основе введенных исходных данных, то есть из средних значений для марки уборочной или машины.

После инициации процесса вычислений открывается лист «Результаты», на который выводятся различные параметры процесса по каждому полю и потребное количество автомобилей (или транспортных агрегатов) заданных марок по каждой уборочно-транспортной группе.

Рисунок 6 - Изменение законов распределения и их параметров

После получения информации о потребном количестве транспорта необходимо построить графики распределения потребности по полям в зависимости от времени уборки.

Полностью предсказать наилучшее распределение транспорта невозможно, так как графики строятся по фактическим условиям созревания зерна и погодной ситуации.

Нами было проведено испытание работы разработанной программы для ЭВМ на данных среднестатистического сельхозпредприятия - СПК «Победа», расположенный Азовском районе (Ростовская область).

Суммарная площадь полей предприятия составляет 7 тысяч гектар земли. Основную массу посевных площадей занимают зерновые колосовые культуры.

На основе работы программы был построен график распределения потребности в транспорте по дням и часам уборки (рисунок 7).

По результатам работы программы графику распределения потребности в автотранспорте сделан вывод о необходимости корректирования количественного состава автотранспорта, задействованного в предприятии на уборке, за счет использования наемного транспорта на этот период. При этом прогнозируется сокращение сроков уборки до нормативных и снижение потерь зерна.

Рисунок 7 - График распределения потребности в транспорте

Была проведена предварительная оценка экономической эффективности работы программы для ЭВМ и предложенных организационно-технологических мероприятий.

Оценка показала, что годовой экономический эффект за счет дополнительной прибыли от снижения потерь зерна может составить в сумме около 4 миллионов рублей.

В дальнейшем планируется развитие комплекса программных средств такого назначения для различных транспортно-технологических процессов на разных видах сельскохозяйственных культур, так как каждая культура накладывает свои особенности на транспортный процесс.

автотранспорт уборка зерновой

Список литературы

1. Методика определения экономической эффективности технологий и сельскохозяйственной техники. Часть 2. Нормативно-справочный материал / А.В. Шпилько, В.И. Драгайцев, П.Ф. Тулапин и др. - М.: М-во сел. хоз-ва и продовольствия РФ, Департамент механизации и электрификации, 1998. - 245 с.

2. Есин К.С. Логистика перевозок зерна: программное обеспечение расчета оптимального количества транспортных средств / К.С. Есин, А.Л. Севостьянов // Вестник ТОГУ, - №1(32) 2014. - С. 117-124.

3. Николаев, Н.Н. Применение моделирования при оптимизации транспортно-технологических процессов: монография / Н.Н. Николаев. - Зерноград: ФГБОУ ВПО АЧГАА, 2013. - 176 с.

4. Черноусов, И.Н. Применение имитационного моделирования при исследовании групповой работы уборочно-транспортного комплекса при уборке зерновых колосовых культур / И.Н. Черноусов, Н.Н. Николаев // Совершенствование конструкций и повышение эффективности эксплуатации колесных и гусеничных машин в АПК Международный сборник научных трудов. - Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВПО Донской ГАУ, 2014. - С. 185-193.

5. Николаев, Н.Н. Анализ эффективности системы сбора и обработки информации при выполнении транспортно-технологических процессов / Н.Н. Николаев, И.Н. Черноусов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). - Краснодар: КубГАУ, 2014. - №05(099). С. 234 - 243.

6. Жогалев, А.П. Информационные технологии на транспорте. Программа ТРАНС-Менеджер: лабораторный практикум / А.П. Жогалев, Н.Н. Николаев, С.К. Филатов. - Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО Донской ГАУ, 2016. - 77 с.

7. Николаев Н.Н. Статистический эксперимент на имитационной модели уборочно-транспортного комплекса и его результаты/Н.Н. Николаев // Вестник аграрной науки Дона. - 2012. - № 1. -С. 26-31.

8. Свид. на программу для ЭВМ №2014614410. Программа формирования графика работы автомобилей при доставке минеральных удобрений сельскохозяйственным потребителям/Н.Н. Николаев, С.К. Филатов; заявитель и правообладатель: ФГБОУ ВПО Азово-Черноморская государственная агроинженерная академия. - №2014611605; заявл. 28.02.2014; опубл. 20.05.2014 // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. - 2014. - №5. - С. 684.

9. Николаев Н.Н. Вопросы согласования параметров транспорта и технологического оборудования на примере зернового тока / Н.Н. Николаев, Д.С. Постолова // Совершенствование конструкций и повышение эффективности эксплуатации колесных и гусеничных машин в АПК Международный сборник научных трудов. - Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВПО «Донской государственный аграрный университет», 2014. - С. 112-115.

10. Черноусов И.Н. Повышение эффективности работы уборочно-транспортного комплекса путем применения системы оперативного корректирования / И.Н. Черноусов, Н.Н. Николаев // Высокоэффективные технологии и технические средства в сельском хозяйстве: Международный сборник научных трудов Донской аграрной научно-практической конференции, посвященной 75-летию Ростовской области. - Зерноград, 2012. - С. 100-106.

Размещено на Allbest.ru