Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки (Aug 2022)

АНАЛІЗ МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСОВУВАННЯ ДЛЯ УМОВ ДЕРЖАВНОЇ ПРИКОРДОННОЇ СЛУЖБИ УКРАЇНИ МЕТОДИКИ ЗБРОЙНИХ СИЛ УКРАЇНИ ЩОДО ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДМОВ ПАРКУ ТЕХНІКИ

  • Сергій ГОЛОВНЯ,
  • Віктор КУПЕЛЬСЬКИЙ

DOI
https://doi.org/10.32453/3.v87i1-2.1089
Journal volume & issue
Vol. 87, no. 1-2

Abstract

Read online

У статті проаналізовано можливості застосування чинної методики Збройних Сил України щодо прогнозування відмов техніки військової частини. Проводився аналіз на адекватність застосування відомої методики для парків техніки Державної прикордонної служби України. Результати аналізу дозволили зробити висновок щодо можливості значного відхилення прогнозованого значення від реальних умов у випадку застосування досліджуваної методики. Передусім такий висновок був зроблений у зв’язку із застосуванням закономірностей, характерних для радянського парку техніки. Зокрема для розрахунків застосовуються такі характеристики, як технічне обслуговування № 1 та № 2, цикл технічного обслуговування, а також марки техніки, виготовлені більше 30–40 років тому. Застосування представленої відомої методики для парків техніки Державної прикордонної служби України, до складу якої входять такі марки, як Land Rover, Renault Duster, Volkswagen Amarok, Volkswagen T5, Ford Ranger, Fiat Ducato, Hyundai HD72, Iveco Traker, може давати значну похибку у зв’язку із невідповідністю статистичних характеристик за безвідмовністю та іншими складовими надійності. Для сучасних марок техніки роботи з техобслуговування не розподілені за роботами технічного обслуговування №1 та №2, а також не згруповані у цикли технічного обслуговування. Усе це створює передумови для пошуку нових шляхів прогнозування відмов (поточних ремонтів) техніки органів охорони державного кордону. У статі запропонований варіант застосування відомих регресійних моделей для прогнозу кількості відмов техніки. У рекомендаціях наданий алгоритм проведення розрахунків з можливою перевіркою якості отриманих регресійних моделей. Зазначено умови, за яких спрощується процес створення регресійних моделей, а також надані рекомендації щодо збору статистичної інформації.

Keywords