Классификация эргатической системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

КЛАССИФИКАЦИЯ ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Великанов В.С.,

Исмагилов К.В.,

Савельев В.И.

В соответствии с результатами исследований нами предложена классификация эргатической системы «человек-экскаватор» на группы по критериям: качество управления ЭКГ и его производительность. Рекомендуется выделить 4 группы: управление на высоком уровне (УВ) - производительность высокая (ПВ), управление на достаточном уровне (УД) - производительность высокая (ПВ), управление на удовлетворительном уровне (УУ) - производительность низкая (ПН), управление на критическом уровне (УК) - производительность низкая (ПН) (рис. 1) [1-7].

Оценка результатов исследований показывает, что производительность экскаваторов зависит не только от возраста машин и уровня организации технического обслуживания и ремонта, но и от квалификации машиниста экскаватора. Классификация по каждой группе оборудования позволяет контролировать его техническое состояние, регулировать затраты на его обслуживание, а также оценивать и повышать квалификацию для составления резерва квалифицированных машинистов экскаваторов.

Классификация позволяет дифференцированно выбрать систему оплаты труда и мотивировать машинистов экскаваторов для повышения уровня их профессионального мастерства.

эргатический горный машина экскаватор

Рис. 1. Классификация системы «человек - экскаватор» по критериям качество управления ЭКГ и его производительность

В статье определим статистическую связь между коэффициентом управления экскаватором (k_у), и коэффициентом эффективности деятельности машиниста. Коэффициент управления экскаватора k_у, устанавливаемый с учетом только продолжительности цикла экскавации, характеризует качество управления экскаватора не совсем полно.

Нами предлагается при определении k_у учитывать коэффициент эффективности деятельности машиниста экскаватора как дополнительный показатель. Для установления наличия или отсутствия такой связи воспользуемся одним из статистических методов, а именно корреляционным анализом [8-12].

На первый взгляд подходящим измерителем тесноты связи одной величины от другой является коэффициент регрессии, ибо он показывает, на сколько единиц в среднем изменяется одна величина, когда другая величина увеличивается (уменьшается) на одну единицу.

Однако коэффициент регрессии зависит от единиц измерения переменных. В нашем рассмотрении находятся безразмерные величины (коэффициент управления и коэффициент эффективности деятельности), для показателя тесноты связи нужна такая стандартная система единиц измерения, в которой данные по различным характеристикам оказались бы сравнимы между собой. Такой величиной является величина R - выборочный коэффициент корреляции, так как он является безразмерным показателем тесноты связи между двумя и более величинами.

Для расчёта коэффициента корреляции используется следующая формула:

(1)

где k_у, k_эф - соответственно коэффициент управления и коэффициент эффективности деятельности машиниста экскаватора; - средние арифметические значения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора; - среднеквадратические отклонения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора.

Средние арифметические значения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора определяется по формулам

(2)

Среднеквадратические отклонения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора рассчитывались по формулам

(3)

Общий объём выборки для экспериментальной проверки получен при обследовании n=381 машиниста экскаватора.

Минимальный коэффициент управления в результате обработки экспериментальных данных для всех машинистов экскаватора составил 0, 56, максимальный - 0, 95. Минимальный коэффициент эффективности деятельности составил соответственно 0, 35, максимальный - 0, 85 [13, 14].

С использованием формулы (2) рассчитаны средние арифметические значения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора, а также среднеквадратические отклонения коэффициента управления и коэффициента эффективности деятельности машиниста экскаватора (3). Полученные данные подставлены в формулу (1), по которой рассчитан коэффициент корреляции. Полученное значение составило 0, 97, что указывает на весьма тесную связь между коэффициентом управления и коэффициентом эффективности деятельности машиниста экскаватора.

Помимо того, что установлено наличие связи между двумя рассматриваемыми параметрами, можно также оценить, насколько значим коэффициент корреляции. Проверку значимости коэффициента корреляции провели по критерию Стьюдента

(4)

где n - объём выборки (n=381 машинист экскаватора), R- коэффициент корреляции (0, 97).

При расчёте полученный t-критерий сравнивают с табличным (критическим) значением t. Если t, то коэффициент корреляции значим, следовательно, связь между случайными величинами имеется. В результате, получено t=75, 66, а t при данных параметрах составляет 32, 33, что значительно меньше t расчётного, следовательно, связь между коэффициентом управляемости и коэффициентом эффективности имеется, что не противоречит выдвинутому предположению [1, 14].

Выводы

Установлено, что оценка влияния квалификации машиниста экскаватора на качество управления карьерным гусеничным экскаватором должна производиться по коэффициенту эффективности деятельности машиниста в процессе управления ЭКГ.

Разработана классификация системы «человек - экскаватор» по критериям: качество управления карьерным экскаватором и его производительность, которая позволяет контролировать по каждой группе оборудования его техническое состояние, регулировать затраты на его обслуживание, а также оценивать и повышать квалификацию для составления резерва квалифицированных машинистов экскаваторов.

Библиографический список

1. Великанов В.С. Реализация подходов по совершенствованию эргономических показателей карьерных экскаваторов. Монография. Магнитогорск: МГТУ, 2011. 85 с.

2. Олизаренко В.В., Великанов В.С. К вопросу ранжирования профессиональных навыков машиниста карьерных экскаваторов // Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: изд-во «Горная книга», 2010. - № 3. - С. 315-319.

3. Великанов В.С. Подготовка и тренинг операторов горно- транспортных машин с использованием компьютерного тренажерно-моделирующего комплекса // Перспективы развития горнотранспортного оборудования: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. - М.: изд-во «Горная книга», 2011. - ОВ №5. - С. 312-318.

4. Великанов В.С., Исмагилов К.В., Рыбаков А.Н. Использование современных интернет - технологий для подготовки персонала горно-транспортных машин // Перспективы развития горнотранспортного оборудования: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. - М.: изд-во «Горная книга», 2011. - ОВ №5. - С. 318-326.

5. Методика оценки профессиональной компетентности операторов горно - транспортных машин // Горная промышленность. - 2012. - № 2. - С.114-117.

6. Великанов В.С., Исмагилов К.В. Шабанов А.А. Тренажерная подготовка кадров для горной промышленности как системообразующий фактор в сфере обеспечения эффективной эксплуатации горного оборудования // Перспективы развития горнотранспортного оборудования: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. - М.: изд-во «Горная книга», 2012. - ОВ №.2 - С.153-158.

7. Великанов В.С., Шабанов А.А. Оценка профессиональной компетентности операторов горнотранспортных машин в условиях нечеткой информации // Перспективы развития горнотранспортного оборудования: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. - М.: изд-во «Горная книга», 2012. - ОВ №. 2 - С.117-124.

8. Великанов В.С. Тренажерная подготовка - как фактор обеспечения эффективной эксплуатации горного оборудования и формирования кадрового резерва горных предприятий // Горная промышленность. - 2012. - № 4. - С. 122-124.

9. Великанов В.С. Тестовые методики и тренажерные средства в системе повышения профессионального мастерства операторов горных машин // Горный журнал. - 2012. - № 9. - С.131-133.

10. Великанов В.С., Шабанов А.А. Применение нечеткого подхода для оценки влияния структуры и режимов управления на показатели эксплуатационной надежности горных машин и комплексов // Горная промышленность. - 2013. - № 3. - С. 101-102.

11. Сафин Г.Г., Абдрахманов А.А., Великанов В.С. Определение показателей надежности системы «оператор-горная машина-среда» методом функциональных сетей//Инженерный вестник Дона (электронный журнал), 2014, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2014/2673.

12. Великанова С.С., Великанов В.С. Использование непараметрического критерия ч2 для обработки порядковых показателей // Использование современных технологий в образовательном процессе: Сб. науч. тр. - Магнитогорск: изд-во Магнитогорского государственного университета, 2008. - С. 267-270.

13. Великанов В.С., Великанова С.С. Исследование связи между коэффициентом управления и квалификацией машиниста экскаватора // Технологическое оборудование для горной и нефтегазовой промышленности: материалы Международной научно-технической конференции. - Екатеринбург: изд-во УГГУ, 2009. - С. 24 - 28.

14. Олизаренко В.В., Великанов В.С. Определение производительности одноковшового гусеничного экскаватора с учетом профессиональных навыков машиниста // Добыча, обработка и применение природного камня: Сб. науч. тр. - Магнитогорск: изд-во Магнитогорск.гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2009. - С. 85-91.

Размещено на Allbest.ru