В статье проанализированы наиболее существенные факторы, влияющие на техническую готовность тракторов к работе, с помощью математико-статистического моделирования. Исследование проведено на одном из сельскохозяйственных предприятий Ярославской области. Техническая готовность техники зависит от множества субъективных и объективных факторов. В результате исследований авторами было выявлено восемь факторов, влияющих на техническую готовность тракторов (затраты на ремонт и техническое обслуживание (ТО) одного физического трактора за год, руб.; затраты на ТО на один эт. га в год, руб.; стоимость материально-технической базы (МТБ) по ремонту и ТО, приходящаяся на один эт. трактор, тыс. руб.; обеспеченность работающими механизаторами на 100 физических тракторов, чел.; наличие механизаторов, имеющих 1–3 классы квалификации, % к общему количеству; доля услуг предприятий сельхозтехники в затратах на ремонт и ТО, %; затраты на запасные части за один год на один эт. трактор, руб.; доля стоимости узлов и агрегатов при ремонте тракторов, %). Для описания процесса были использованы методы многофакторного корреляционного и регрессионного анализа. Выявлено, что наиболее существенное влияние на результативный признак (коэффициент технической готовности тракторов) оказывает величина затрат на ТО в расчёте на один эт. га в год и наличие механизаторов, имеющих 1–3 классы квалификации. Применение предложенной методики, по мнению авторов, обеспечит не только определение технического состояния агрегатов и механизмов, но и сократит время простоя техники, снизит затраты на ТО и технический ремонт, а также на расход запасных деталей и материалов и повысит производительность труда. The article analyzes the most significant factors affecting the technical readiness of tractors for work using mathematical and statistical modeling. The research was carried out at one of the agricultural enterprises of the Yaroslavl region. Technical readiness of machinery depends on many subjective and objective factors. As a result of the research the authors identified eight factors affecting the technical readiness of tractors (repair and maintenance costs (maintenance) of one physical tractor per year, Rub.; maintenance costs per reference unit ha per year, Rub.; the cost of the material and technical base (MTB) for repair and maintenance which is accounted for by reference tractor, RUB, in thousands; provision of working machine operators for 100 physical tractors, people; the presence of machine operators with 1–3 qualification classes, % of the total number; share of agricultural equipment services in repair and maintenance costs, %; service parts costs per year per reference tractor, Rub..; share of components and assemblies cost during tractor repair, %). Multifactor correlation and regression analysis techniques were used to describe the process. It was revealed that the most significant impact on the effective feature (tractor technical readiness factor) is the amount of maintenance costs calculated per reference ha per year and the presence of machine operators with 1–3 qualification classes. The application of the proposed technique according to the authors, will ensure not only the determination of the technical condition of units and mechanisms, but also reduce the out-of-service time of equipment, reduce maintenance and technical repair costs, as well as the consumption of spare parts and materials and increase labor productivity.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.