Теория и практика оценки экономической эффективности прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава железнодорожного транспорта

Козырев, Сергей Витальевич

Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Теория и практика оценки экономической эффективности прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава железнодорожного транспорта тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень: доктора экономических наук
Автор: Козырев, Сергей Витальевич
Место защиты: Москва
Год: 2009
Шифр ВАК РФ: 08.00.05

Диссертации нет :(

Автореферат диссертации по теме "Теория и практика оценки экономической эффективности прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава железнодорожного транспорта"

10-2 2744

Международный академический союз

На правах рукописи

Козырев Сергей Витальевич

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГНОЗНОГО МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Специальность: 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством.

Диссертация

на соискание ученой степени доктора экономических наук в форме научного доклада.

Работа выполнена в филиале ОАО РЖД "Горьковская железная дорога".

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор Волков Борис Андреевич; доктор экономических наук, профессор Гумба Хута Мсуратович, доктор экономических наук, профессор Моисеенко Наталья Анатальевна.

диссертационного совета Д 01.040 МАИ.018 Высшей Межакадемической аттестационной комиссии.

С диссертацией в форме научного доклада можно ознакомиться в диссертационном совете Д 01.040 МАИ.018.

Защита состоится

заседании

Автореферат разослан

4?. 2009г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор ЭКОНОМИЧеС'МУ няте

профессор

М.И. Воронин.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность проблемы.

Эффективное функционирование железнодорожного транспорта играет исключительную роль в создании условий для модернизации национальной экономики, ее перехода на инновационный путь развития и дальнейшего устойчивого роста.

По прогнозам, основанным на анализе перспектив экономического развития страны по инновационному сценарию, к 2003 году грузооборот на железнодорожном транспорте составит 3300 млрд. тонно-км, пассажи-рооборот превысит 231 млрд. пассажиро-км.

Железнодорожный транспорт России должен стать сферой интенсивного внедрения инноваций, высоких технологий и прорывных научно-технических разработок, оказывающих существенное влияние на условия работы железнодорожного транспорта.

Впервые в отечественной и мировой практике внедрен в эксплуатацию железнодорожного транспорта новый подход к обеспечению безопасности движения на основе единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава, базирующейся на интегрированном сетевом мониторинге показателей надежности подвижного состава в эксплуатации и норм его содержания при выпуске из ремонтных предприятий отрасли и депо.

Основой повышения уровня безопасности в грузовом и пассажирском движении являются системы совокупного статического, динамического и прогнозирующего мониторингов технического состояния ходовых частей подвижного состава, позволяющие в реальном масштабе времени сравнивать их статические задаваемые нормы и реально получаемые в эксплуатации. Это дает возможность принимать управляющие решения, предупреждающие развитие опасных ситуаций, изменять в случае необходи-

мости организацию процесса эксплуатации и ремонта локомотивов и вагонов.

Актуальность совершенствования диагностики состояния ходовых частей подвижного состава на железнодорожном транспорте обуславливается также высоким уровнем износа подвижного состава российских железных дорог, который достигает критических величин:

- по грузовым вагонам - 85,9%;

- по электровозам - 72,5%;

- по тепловозам - 84,2%;

- по пассажирским вагонам - 74,1%.

Средний возраст магистральных грузовых вагонов превышает 18 лет при нормативном сроке службы 28 лет. В том числе по наиболее дефицитному парку полувагонов средний возраст составляет свыше 16 лет при нормативном сроке службы 22 года. Износ подвижного состава железных дорог необщего пользования превышает 70%. Превысили нормативные сроки службы 52% парка электровозов, 31% тепловозов.

Для повышения эффективности внедрения инновационного подхода к диагностике ремонта и эксплуатации подвижного состава, базирующего на прогнозном мониторинге его технического состояния, необходим комплексный технико-экономический подход к реализации инновации. Однако в настоящее время не разработаны ни теоретические подходы и ни практические методы оценки экономической эффективности внедрения прогнозного мониторинга подвижного состава на железнодорожном транспорте. Формирование методологического подхода к оценке экономической эффективности прогнозного мониторинга подвижного состава позволит решать множество практических задач, основными из которых выступают:

- оценка общественной (народно-хозяйственной эффективности мониторинга;

- определение отраслевой экономической эффективности прогнозного контроля состояния локомотивов и вагонов для грузового и пассажирского движения;

- расчет коммерческой эффективности инновации для предприятия на основе получения чистой прибыли;

- оценка различных экономических транспортных, так и внетранс-портных эффектов от внедрения прогнозного мониторинга;

- определение единовременных вложений на реализацию инновационного мониторинга, а также эксплуатационных затрат на осуществление контроля технического состояния подвижного состава.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке методических основ оценки экономической эффективности единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава железнодорожного транспорта, базирующейся на прогнозном мониторинге состояния его ходовых частей.

В соответствии с этой целью в диссертации были поставлены и реализованы следующие основные задачи:

1. Анализ состояния подвижного состава с целью выявления необходимости совершенствования диагностики технического состояния грузовых, а также пассажирских локомотивов и вагонов.

2. Выявление структуры построения и целей функционирования статического, динамического и прогнозного мониторинга ходовых частей подвижного состава.

3. Анализ существующих методов оценки экономической эффективности инноваций с целью решения проблемы, поставленной в настоящем диссертационном исследовании.

4. Разработка методических основ определения общественных эффектов от внедрения инновационного мониторинга подвижного состава.

5. Формирование методов оценки отраслевых экономических эф-

фектов функционирования единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава.

6. Выявление коммерческих эффектов внедрения анализируемой системы диагностики.

7. Разработка методических основ оценки общественной эффективности единой системы мониторинга подвижного состава.

8. Формирование методики определения отраслевой экономической эффективности прогнозного мониторинга пассажирских и грузовых локомотивов и вагонов.

9. Оценка коммерческой эффективности внедрения анализируемой в диссертационном исследовании системы диагностики ходовых частей подвижного состава.

Научная новизна диссертации объединяет решение следующих проблем.

1. Разработаны методические основы оценки экономических эффектов на народнохозяйственном и отраслевом уровне, а также на уровне предприятия при внедрении прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава грузового и пассажирского движения на железнодорожном транспорте.

2. Сформированы показатели и критерии оценки экономической эффективности прогнозного мониторинга подвижного состава. Показатели и критерии учитывают последствие инновационного мониторинга как на уровне предприятия и отрасли, так и на федеральном уровне.

3. Предложены теоретические подходы и модели расчета общественной, отраслевой и коммерческой эффективности прогнозного мониторинга ходовых частей подвижного состава, учитывающие повышение безопасности движения поездов, ускорение доставки пассажиров и грузов, снижение затрат на ремонтах и эксплуатации подвижного состава.

4. В диссертационном исследовании приведены методологические

рекомендации по учету неопределенности исходной информации и рисков реализации инновационного мониторинга при определении экономической эффективности прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава железнодорожного транспорта.

Практическая значимость работы. Рекомендации и выводы диссертационного исследования могут быть использованы для оценки экономической эффективности прогнозного мониторинга технического состояния грузового и пассажирского подвижного состава на железнодорожном транспорте, что позволяет разрабатывать бизнес-планы внедрения инновационного мониторинга как на отдельных ремонтных предприятиях, так и на отраслевом уровне. Экономически обоснованные программы и бизнес-планы по использованию системы статического, динамического и прогнозного мониторинга ходовых частей подвижного состава отвечают требованиям ресурсосберегающих технологий управления безопасностью движения поездов.

Структура и объем работы. Научный доклад состоит из семи глав, введения в виде общей характеристики работы, заключения и списка научных трудов автора по диссертационной теме.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ НАУЧНОГО ДОКЛАДА.

Глава!. Основы прогнозного мониторинга подвижного состава.

Рост грузооборота и интенсификация движения на основных направлениях железных дорог России: курс, взятый на строительство высокоскоростных железных дорог, учитывающий фактор роста подвижности населения, требуют принципиально нового подхода к техническому обеспечению перевозок, который должен основываться на современных технологиях, оптимизирующих показатели перевозочного процесса, в том числе такого важнейшего из них, как безопасность движения.

Одним из важнейших инновационных мероприятий обеспечения безопасного и бесперебойного движения поездов выступает совершенствование диагностических технологий технического состояния подвижного состава. Широко применяемые в настоящее время бортовые и постовые системы контроля технического состояния подвижного состава не обеспечивают его прогнозный мониторинг в реальном времени, что усложняет возможность обеспечения безопасности и бесперебойности движения поездов. В настоящее время ведутся разработки систем мониторинга подвижного состава. Эти системы мониторинга подвижного состава обладают расширенными функциональными возможностями, сочетающими контроль его технического состояния с управлением безопасностью движения.

Рядом научных организаций, промышленных предприятий РФ совместно с ОАО "РЖД" впервые в отечественной и зарубежной практике обоснованы, разработаны и внедрены в эксплуатацию безаварийные технологии на основе прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава.

Базой для развития прогнозного мониторинга явился статистический материал, накопленный при эксплуатации около 400 диагностических комплексов в более чем 180 ремонтных предприятиях отрасли (табл.1).

Анализ работы комплексов вибродиагностики подшипниковых и редукторных узлов подвижного состава в локомотивном депо Горький-сортировочный (2003-2008г.г.)

Таблица 1.

Год Выполнено Подшипники тэд КМБ на стенде КМБ под локомотивом

Продиагностировано 1825 1090 920 7544

2003 Забраковано 615 56 31 108

Достоверность 98,6% 96,1% 97,5% 99,1%

Продиагностировано 1546 971 1087 6812

2004 Забраковано 345 67 35 337

Достоверность 100,0% 96,0% 99,9%> 99,7%

Продиагностировано 1260 1169 1160 6222

2005 Забраковано 279 43 25 291

Достоверность 95,5% 98,6% 99,8%' 99,78%

Продиагностировано 1955 1116 1075 6121

2006 Забраковано 467 92 20 184

Достоверность 91,7% 96,2% 99,6% 99,95%

Продиагностировано 2258 1226 1230 6151

2007 Забраковано 693 98 64 189

Достоверность 94,2 98,2% 99,8%. 99,9%

Продиагностировано 1968 938 1101 6113

2008 Забраковано 540 17 42 155

Достоверность 98,9 99,1 99,9% 99,9%

Прогноз технического состояния контролируемых узлов подвижного состава основывается на анализе данных полученных:

- от диагностических комплексов в депо (статический мониторинг), где на основе большого количества статистических данных формируются значения пороговых состояний, характеризующих степень годности узлов к эксплуатации;

- от бортовых и постовых систем (динамический мониторинг), контролирующих фактическое техническое состояние при эксплуатации.

Для статического мониторинга создан ряд диагностических комплексов, позволяющих организовать пооперационный контроль технического состояния подшипниковых и редукторных узлов подвижного состава на всем технологическом цикле ремонта.

Разработанная система статического мониторинга представляет собой программно-аппаратный комплекс диагностических средств, объединенных Дистанционным Диагностическим Центром (ДДЦ).

Каждая операция ремонта при статическом мониторинге в соответствии со сформированным технологическим маршрутом заканчивается определением качества диагностируемого узла, что исключает попадание дефектных изделий на очередную сборочную операцию и по показателю качества узла вычисляется минимальный гарантированный период обеспечения его работоспособности. Данные о техническом состоянии каждого диагностируемого узла хранятся в базе данных ДДЦ и могут быть считаны на любом ремонтном предприятии ОАО "РЖД" через корпоративную систему передачи данных.

Накопленный многолетний опыт использования диагностических комплексов в ремонтных предприятиях позволил установить критерии качества, которым должны отвечать узлы и агрегаты, поступающие в эксплуатацию.

Эти критерии были учтены при разработке бортовой системы - ин-

струмента для осуществления динамического и прогнозного мониторинга. Бортовая система, осуществляющая диагностику в движении, обладает рядом преимуществ, которые позволяют решить задачу прогноза технического состояния на качественно новом уровне.

Диагностика в депо производится с интервалами в 1-1,5 месяца, т.е. необходимо минимум полгода, чтобы накопить достаточный объем данных для оценки тренда.

Бортовая система непрерывно в процессе движения осуществляет измерение и анализ параметров вибрации и температуры. В системе используются совмещенные датчики температуры и вибрации, которые устанавливаются на корпусах тяговых электродвигателей и буксах колесных пар каждого локомотива, а также на буксах, редукторе и генераторе вагона - наиболее ответственных, с точки зрения обеспечения безопасности движения, узлах ходовой части подвижного состава.

Эти узлы контролируются по определенным параметрам, которые в процессе эксплуатации могут изменяться в некотором интервале значений: от начальных до предельно допустимых (пороговых). Система производит контроль текущих значений параметров, их сравнение с пороговыми значениями, прогнозирует техническое состояние контролируемого узла, регистрирует результаты контроля и формирует базу данных. Все это позволяет на основе бортовой системы реализовать динамический и прогнозный мониторинг.

В основу динамического мониторинга положен принцип анализа виброускорений контролируемых узлов, позволяющий выявить большинство неисправностей с момента их зарождения. Задачей динамического мониторинга является, с одной стороны, выявление изменений ходовых качеств локомотива или вагона в движении, указывающих на возможность возникновения аварийной ситуации, с другой - обнаружение и количественная оценка износа компонентов ходовой части, сравнение значений оп-

ределяющих параметров с предельно допустимыми (пороговыми) значениями.

При обнаружении в каком - либо узле ходовой части локомотива или вагона дефекта с уровнем близким к пороговому в системе осуществляется передача на локомотив предупреждающего сигнала.

При динамическом мониторинге в режиме реального времени контролируются вибрационные и температурные параметры, характеризующие техническое состояние узлов, но не определяется скорость развития деструктивных процессов. Эта проблема решается на этапе прогнозного мониторинга.

При прогнозном мониторинге определяется скорость приближения параметра к пороговому значению и рассчитывается тренд нарастания деструктивных процессов с автоматической выработкой управляющих команд, гарантирующих безопасность движения. Анализ данных, поступающих от диагностических систем статического и динамического мониторинга, позволяет прогнозировать техническое состояние каждого конкретного узла ходовой части локомотивов и вагонов. Представленная кривая (рис. 1.1) отражает поведение исследуемого объекта в зависимости от пройденного расстояния. На участках "Приработка" и "Нормальное функционирование", измеряемые бортовой системой значения определяющего параметра, не позволяют построить прогнозную оценку для стадии "Развитие дефекта", поскольку в указанных областях отсутствует тенденция к росту его значений. И только после устойчивого прохождения определяющим параметром порогового значения Д0 становится актуальной задача прогнозирования пути, на котором значения определяющего параметра приближаются к критическому значению Дпр.

А,

Зарождение дефекта

Поломка

< >

А - диагностический симптом; Дпр - предельно допустимое значение; Д0 - порог зарождения дефекта; 8 - пробег, км.

Э) - приработка;

Бг - нормальное функционирование; Б.-* - развитие дефекта; 84 - деградация.

Рис.1.1 Прогнозная модель расчета остаточного ресурса подшипниковых и редукторных узлов.

82 - нормальное состояние; 8пр -участок прогноза;

83 - развитие дефекта; 8 - пробег, км.

Рис.1.2 Результаты испытаний пассажирского вагона, оснащенного бортовой системой динамического

мониторинга подвижного состава.

Ходовые испытания бортовых систем локомотива и вагона показали реальные возможности прогнозирования технического состояния их ходовых частей. Диаграмма результатов испытания пассажирского вагона и прогнозная оценка технического состояния буксовых узлов представлена на (рис. 1.2).

Разработанная система статического мониторинга представляет собой программмно-аппаратный комплекс (ПАК) диагностических средств, объедингенных Центром управления качеством ремонта. В состав ПАК входят диагностические комплексы, позволяющие контролировать всю технологическую цепочку производства и/или ремонта ходовой части локомотивов и вагонов, а именно:

1. Комплекс диагностики подшипников с цилиндрическими ролик-

вами;

2. Комплекс диагностики подшипников с коническими роликами;

3. Комплекс диагностики буксовых узлов колесных пар без редукторов и с редукторами;

4. Комплекс диагностики подшипников генраторов и тяговых двигателей;

5. Комплекс диагностики колесно-моторных (колесно-редукторных) блоков;

6. Комплекс диагностики узлов ходовой части вагона (под вагоном);

7. Комплекс диагностики узлов ходовой части локомотива (под локомотивом);

8. Центр управления качеством ремонта.

Каждая из Клюевых операций ремонта в соответствии со сформированным технологическим маршрутом хаканчиваетя определением качества диагностируемого узла, что исключает попадание дефектных изделей на

очереднцю операцию.

Результаты диагностики поступают в Центр управления качеством ремонта, где они накапливаются в базе данных и аналищзируются специальными программами, реализующимиразличные статистические методы управления качеством, что позволяет корректировать ттехнологический процесс при выявлении тенденций отклонения показателей качества от заданной величины.

Единый комплекс измерительных диангностияческих систем и технологических стендов позволяет в условиях депо диагностировать наличие дефектов и ценивать качество произведенного ремонта буксовых подщипников, колесных пар в сборе, колесных пар с редууктором, подшипниковых узлов генераторов, подшипниковых узлов тяговых двигателей, редукторовю, колесно-моторных блоков.

Все измерительные системы информационно объединены сервером Центра управления качеством ремонта. В базе данных сервера сохраняются и накапливаются данные об отремонтированных узлах и агрегатах включающие их идентификационные номера, дату и результаты измерений, наличие и степень развития дефектов, фамилию, имя и отчество лица, проводившего измерения. В эту же базу после обработки полученных данных заносится коэффициент качества узла, автоматически рассчитанный по специальному алгоритму, учитывающему всю совокупность параметров полученных в результате измерений. Это позволяет комплектовать узлы и агрегаты ходовой части локомотивов и вагонов подшипниками, имеющими близкие коэффициенты качества, что гарантирует их равнона-дежность, максимальный коэффициент использования, предупреждает развитие опасных неисправностей и. как следствие, обеспечивает высокую техническую готовность.

В отличие от других диагностических систем, используемых в депо, данный комплекс позволяет не только отбраковывать неисправные узлы,

но и управлять качеством производимого ремонта по всей технологической цепочке от подшипника до колесной пары, генератора, двигателя и колесно-моторного блока.

Задачей динамического мониторинга является, с одной стороны, обнаружение негативных изменений и ходовых качеств локомотива или вагона, указывающих на возможность возникновения аварийной ситуации, с другой - обнаружение и количественная оценка компонентов ходовой части

Аппаратно динамический мониторинг базируется на бортовом диагностическом комплексе, образованном большим числом функциональных компонентов: датчиков с устройствами позиционирования и кабельной подводкой, блоков сбора и обработки данных, модулей связи с системой управления (передачи сообщений машинисту или на пункт технического обслуживания). Комплекс органично вписан в общую систему управления поездом.

В основу создания программного обеспечения динамического мониторинга заложен принцип углубленного декодирования поступающей информации. При таком подходе количество датчиков, устанавливаемых на вагон, доводится до минимума, а полученная информация в виде вибрационных полей подвергается специальной обработке с тем, чтобы выделить сигнал от контролируемой детали и по его характеристикам оценить техническое состояние детали.

В системе предусмотрена передача на локомотив требуемой информации с помощью помехоустойчивого интерфейса. При обнаружении в каком-либо узле ходовой части локомотива или вагона дефекта с уровнем близким к пороговому, в системе осуществляется передача на локомотив аварийного сигнала, сформированного с учетом жестких эксплуатационных ограничений и помех.

Процесс динамического мониторинга можно условно разделить на

три этапа.

Первый этап характеризуется тем, что при непрерывном контроле определяющих параметром группы однотипных узлов, работающих в одинаковых условиях и снабженных индивидуальными номерами, строится статистическая модель. Браковочным признаком узла является отклонение его определяющего параметра в худущую сторону от общей статистики. Статистика может быть одномерной или многомерной. В последнем случае слежение за каждым определяющим параметром выполняется отдельной подсистемой.

Например, для буксовых узлов контролируемым определяющим параметром является вибрация. Таким образом, проблемный буксовый узел определяется по резкому отличию его виброускорения от аналогичного параметра остальных узлов группы.

На втором этапе определяется степень близости определяющего параметра проблемного узла к пороговому значению.

На третьем - определяется скорость приближения определяющего параметра к пороговому значению.

Такой алгоритм нахождения неисправного узла позволяет значительно сократить потоки обмена информацией между процессорными блоками, установленными на подвижных единицах (локомотив, вагон) и центральным процессором бортовой системы.

Прогнозирующий мониторинг представляет собой комплекс программных средств, позволяющих не только определять текущее техническое состояние ходовой части подвижного состава (подшипниковых и ре-дукторных узлов), но и его остаточный ресурс.

Прогноз развития деградации контролируемых узлов основывается на информации, полученной в результате работы систем статического и динамического мониторинга. Аппаратурной основой системы прогнозируемого мониторинга является сервер Центра управления качеством ре-

монта, куда поступают сведения о результатах диагностики каждого узла при его ремонте и эксплуатации.

В результате, при анализе технического состояния узлов и агрегатов в учет принимается не только их история (динамический мониторинг), но и предыстория (статический мониторинг). Анализ данных поступающих от систем статического и динамического мониторинга позволяет определять остаточный ресурс каждого конкретного узла ходовой части локомотивов и вагонов и производить их ремонт на основе объективного планирования.

Система прогнозирующего мониторинга предусматривает создание электронных паспортов на всю номенклатуру контролируемых узлов парка подвижного состава. Это продиктовано особенностями эксплуатации подвижного состава, связанными с переменой его дислокации. Паспорт формируется на основе информации, поступающей по сетям передачи данных от систем статического, динамического и прогнозирующего мониторингов в Центры управления качеством ремонтных предприятий. Данные паспорта могут быть считаны на любом ремонтном предприятии ОАО "РЖД" через корпоративную систему передачи данных. Это дает возможность повысить достоверность текущего мониторинга технического состояния узлов и агрегатов,,,, производить ремонт подвижного состава по его фактическому состоянию независимо от места его дислокации на любом ремонтном предприятии отрасли, повысить объективность принятия управляющих решений.

Системы статического, динамического и прогнозного мониторинга интегрируются Центром управления качеством ремонта, что позволяет оперативно маневрировать материальными и людскими ресурсами, контролировать качество ремонта в узловых местах технологического процесса, своевременно реагировать на ухудшение качества на конкретной технологической операции и принимать решения по устранению выявленных недостатков. Данные о техническом состоянии каждого диагностируемого

узла хранятся в базе данных Центра и могут быть считаны на любом ремонтном предприятии ОАО "РЖД" через корпоративную систему передачи данных.

Разработанные алгоритмы и реализующие их технические системы позволяют перейти на технологии ремонтно-эксплуатационных работ по фактическому состоянию подвижного состава.

Внедрение этих технологий на подвижном составе позволяет перейти на новый уровень ремонта, эксплуатации и обеспечения безопасности движения.

Глава 2. Актуальность и эффективность внедрения систем прогнозной диагностики подвижного состава.

Для осуществления перевозок в активе ОАО "РЖД" имеется свыше 20 тыс. локомотивов, более 600 тысяч грузовых и 25 тысяч пассажирских вагонов. Однако в настоящее время высока степень износа основных средств на железнодорожном транспорте.

Наибольший износ накоплен по активной части производственных фондов - прежде всего по подвижному составу. Так, уровень фактического износа по электровозам - 72,5%, а тепловозам - 84,2%. Средний возраст электровозов, находящихся в парке превышает 20 лет, тепловозов - 18 лет.

Оценка реального технического состояния грузовых вагонов свидетельствует о наличии высокого фактического износа, уровень которого составляет 85,9%.

За пределами нормативных сроков службы находится около пятой части основных средств отрасли, в том числе 22% электровозов, 30% тепловозов и 17% грузовых вагонов.

Серьезной проблемой является и высокая доля морально устаревших основных фондов. Подавляющее количество локомотивов и вагонов спроектировано в соответствии с требованиями своего времени (в основном 1960 - 1970 годов) и ориентировано на низкую стоимость производства и высокую стоимость эксплуатационных расходов за жизненный цикл. В связи с этим ремонтоемкость отечественного подвижного состава в разы превышает показатель западных аналогов. Доля производственных средств, не соответствующих современным и перспективным условиям эксплуатации, составляет в целом 12% от стоимости всех основных производственных фондов "РЖД", в том числе по грузовым вагонам - около 45%

от их стоимости, по дизель-поездам - 24%, по тепловозам -17%, по электровозам - 14%.

Все выше указанные факторы обуславливают актуальность внедрения инновационной системы совокупного статического, динамического, и прогнозирующего мониторингов технического состояния ходовых частей подвижного состава, позволяющие в реальном масштабе времени сравнивать их статические задаваемые нормы и реально получаемые в эксплуатации. Это дает возможность принимать управляющие решения, предупреждающие развитие опасных ситуаций, изменять в случае необходимости организацию процесса эксплуатации и ремонта локомотивов вагонов на предприятиях отрасли, влиять на ситуацию в целом. Такое потребительское свойство подвижного состава, его ходовых частей, является исключительно важным, так как на их долю приходится более 70% всех критических нарушений безопасности движения в пути следования. Оно достигнуто путем перехода от контроля технического состояния ходовых частей локомотивов и вагонов к активному управлению этим состоянием.

Известно, что повышение интенсивности перевозок при обеспечении безопасности движения на социально-приемлемом уровне всегда сопряжено с материальными издержками. Однако многие внедряемые в этих целях напольные и бортовые системы не всегда в полной мере оказывают заметное влияние на улучшение экономических показателей эксплуатации подвижного состава, не компенсируют затрат на их внедрение, не обеспечивают поддержания состояния подвижного состава на высоком уровне в целях достижения требуемой безопасности перевозок на линиях и направлениях.

Учитывая это, отрасль постоянно должна решать задачу непрерывного совершенствования системы диагностики подвижного состава.

Обеспечение безопасности движения поездов на основе единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного

состава, основанной на статическом, динамическом и прогнозирующем мониторинге подвижного состава в пути следования является одним из важнейших инновационных мероприятий, обеспечивающий повышение эффективности мониторинга технического состояния локомотивов и вагонов.

Обеспечивающие инновационный мониторинг организационные и технические системы диагностики восстановления подвижного состава обладают расширенными функциональными возможностями, сочетающими контроль его рабочего состояния, характеризующийся высокой достоверностью обнаружения неисправности, с функциями поддержания его высокой готовности и предупреждения опасных нарушений безопасности движения. Такие безаварийные технологии на основе системы интегрального функционирования статического, динамического и прогнозирующего мониторингов оказываются наиболее эффективными при их использовании, прежде всего, на направлениях со скоростным и сверхскоростным движением пассажирских поездов и пригородных участках крупных городов. Впервые в отечественной и зарубежной практике они были разработаны и внедрены в эксплуатацию на железных дорогах ОАО "РЖД".

Научной основой разработки явились исследования новых принципов и методов активного мониторинга локомотивов и вагонов, реализующих в реальном масштабе времени многофакторный анализ непрерывно передаваемой информации о техническом состоянии важнейших узлов подвижного состава. Это дает возможность в каждом конкретном случае определить факт наличия опасных неисправностей в узлах подвижного отава, скорость их развития, прогнозировать остаточный ресурс и предупреждать, тем самым, аварийные состояния подвижного состава в пути следования. Такая технология позволила качественно изменить характер организации процесса эксплуатации подвижного состава и его обслуживания на ремонтных предприятиях отрасли, повысить эффективность ис-

пользования подвижного состава.

Прогнозный мониторинг не только обеспечивает безопасность движения, но и позволяет перейти на технологии ремонтно-эксплуатационных работ по фактическому механическому состоянию подвижного состава, тем самым, обеспечивая экономию материальных и трудовых ресурсов. Последнее особенно важно и актуально вследствие существующего повсеместного дефицита кадров высокой квалификации. Возможность одного оператора средней квалификации осуществлять работу с несколькими диагностическими автоматизированными стендами одновременно существенным образом способствует решению данной задачи.

В целом система представляет собой сложный аппаратно-программный комплекс, построенный по модульному принципу и включающий регистрирующие датчики, специализированные усилители, процессорные блоки, базы данных, комплект специального программного обеспечения, включая программное обеспечение процедур взаимодействия с центром управления качеством ремонта.

Каждый ответственный узел подвижного состава в этой системе контролируется по определенным параметрам, которые в процессе эксплуатации могут изменяться в некотором интервале значений: от начальных - до пороговых, предельно допустимых. Система с высокой точностью производит контроль текущих значений параметров, их сравнение с предельно допустимыми значениями, скорость их изменения, определяет остаточный ресурс контролируемого узла, регистрирует результаты контроля и формирует базу данных.

Такая активная диагностика, включая диагностику на специализированных автоматизированных стендах в ремонтных предприятиях (статический мониторинг), в движении (динамический мониторинг), и прогнозирующий мониторинг, предотвращает эксплуатацию подвижного состава с опасными значениями параметров, что обеспечивает высокий уровень тех-

нической готовности перевозочного процесса с соблюдением безопасности движения.

Экономическая эффективность внедрения инновационного мониторинга подвижного состава может быть оценена интегральными показателями, учитывающими все затраты и результаты эксплуатации инновации.

В качестве таких показателей могут быть приняты чистый дисконтированный доход (или интегральный эффект), чистый доход, индекс доходности, внутренняя норма доходности, срок возврата (окупаемости) затрат в инновации.

Чистый дисконтированный доход (ЧДД) представляет собой сумму изменения разностей результатов и затрат за расчетный период, приводимых, как правило, к начальному году:

т 1 т К(

ЧДД = ЕСЛИс-АЗ.)-----------1 ----------, (2.1)

1=0 (1+Е)1 1=0 (1+Е)'

где Д31 - изменение эксплуатационных затрат (текущих расходов) в

I -ом году;

К[ - затраты на разработку и внедрение инноваций в I -ом году; - изменение доходов (выручки) в I -ый год;

Т - расчетный период;

Е - норма дисконта.

Если ЧДД > 0, то затраты в инновацию считаются эффективными. Чем больше ЧДД, тем эффективнее инновации.

Индекс доходности (ИД) рассчитывается по формуле:

т 1

КДЪ-ДЗЛ----------

£=0 (1+Е)'

ИД= -----------------------------------------. (2.2)

т К,

X ----------

1=0 (1 + Е)1

Затраты в инновацию считаются эффективными при ИД > 1. Индекс

доходности тесно связан с ЧДД. Если ЧДД > 0, то ИД > 1 и инновации эффективны. В противном случае ИД < 1 и инновация не эффективна.

Внутренняя норма доходности (ВНД) представляет собой норму дисконта (Е), при которой приведенные эффекты равны приведенным затратам в инновацию.

Значение Евн (ВНД) находится путем решения уравнения:

¿(АИс-АЗ,)--------------= 1 —------• (2.3)

1=0 (1+Евн)1 1=0 (1 + Ецн)1

Расчетное значение внутренней нормы доходности (ВНД) сравнивается с нормой прибыли на затраты в инновации.

В случае, когда расчетное значение ВНД равно или больше требуемой нормы прибыли на капитал, инновации признаются экономически эффективными.

Срок возврата (окупаемости) затрат в инновации представляет собой временной период от начала внедрения инноваций до того момента, когда чистый дисконтированный доход (ЧДД) становится неотрицательным. Величина срока возврата определяется из равенства: т0 1 т0 ^

КД^-ДЗЛ------------= 1 ----------. (2.4

1=0 (1+Е)1 1=0 (1+Е)'

Полученный срок возврата затрат (Т0) сравнивается с приемлемым сроком (Тв). Если Т0 < Тв, то затраты в инновации признаются экономически эффективными. В противном случае, когда Т0 > Тв, инновация неэффективна. Срок возврата затрат (Т0) имеет обратную зависимость с внутренней нормой доходности (Евн), т.е. Т0 = 1 / Евн и Евн = 1 / Т0.

Расчетный период (Т) суммирования расходов и затрат определяется временем жизненного цикла инноваций, включающий время на научные

разработки (фундаментальные исследования, прикладные исследования), проектно-конструкторские работы или проектирование, производство (опытное производство, период освоения, массовое производство нововведения), общественное потребление инноваций (реализация нововведения, эксплуатация).

Выше приведенные показатели экономической эффективности определяются в соответствии с экономическими эффектами (Д1^ - ДЗ,), получаемыми в процессе эксплуатации инновации.

Глава 3. Единовременные затраты и экономические эффекты эксплуатации системы прогнозного мониторинга подвижного состава.

В условиях дефицита инвестиций и высокой степени износа основных фондов необходима активизация инновационной деятельности на железнодорожном транспорте с целью повышения уровня безопасности движения поездов, совершенствованием информатизации в технологических и управленческих процессах, повышением уровня ресурсосбережения и снижением эксплуатационных расходов. Всем выше указанным требованиям отвечает внедрение системы прогнозной диагностики подвижного состава - важнейшего направления инновационной деятельности на железнодорожном транспорте.

Инновация (от английского innovation - нововведение) - это система технических, технологических и организационных новшеств, доведенная до стадии практического использования и обеспечивающая процесс материализации нововведений с целью получения для общества экономической эффективности.

При оценке экономической эффективности любой инновации необходимо соблюдать следующие основные принципы:

- системности, требующей всестороннего анализа и учета всех затрат и последствий принимаемых решений;

- комплексности, заключающийся в учете не только результатов, возникающих на железнодорожном транспорте, но и внетранспортных эффектов, как экономического, так и социального, экологического и иного характера;

- зависимости расчетных приемов от цели их проведения и стадии на которой они осуществляются;

- учете ограниченности ресурсов;

- согласованности, обеспечивающей сопоставимость оцениваемых

альтернатив по их реализуемости, полноте охвата затрат и результатов, нормативной базе расчетов и другим необходимым признакам;

- динамичности, требующей всестороннего учета в расчетах эффективности фактора времени;

- приведение предстоящих разновременных затрат и доходов по условиям их соизмеримости по экономической ценности к одному сроку (т.е. применение дисконта);

- определение эффекта посредством сопоставления предстоящих интегральных результатов и затрат с ориентацией на достижение требуемой нормы дохода на капитал или иных показателей;

- учет неопределенности и рисков, связанных с осуществлением программ и проектов.

Показатели эффективности инновационного цикла должна охватывать все взаимосвязанные его стадии: научные разработки нововведений (с фундаментальными, прикладными исследованиями, проектно-конструкторскими работами), производство нововведений (с освоением и выпуском) и общественное потребление (с реализацией нововведений и их последующей эксплуатацией).

Инновационный мониторинг ходовых частей подвижного состава, реализующий принцип единства ремонта и эксплуатации подвижного состава на основе технической системы информационной обратной связи.

Интегрированный сетевой мониторинг показателей надежности подвижного состава в эксплуатации и норм его содержания при выпуске из ремонтных предприятий отрасли и депо требует единовременных затрат К() на его реализацию, включающих расходы на научные разработки (Кн), аппаратные средства (Ка), монтаж системы (К,,) и авторского сопровождения опытной эксплуатации (Кс).

К0 = К„ + Ка + Км + Кс (3.1)

Единовременные затраты должны учитываться как суммарные для статического, динамического и прогнозного мониторинга подвижного состава.

Ниже следует в качестве примера оценка стоимости установки средств для динамического мониторинга ходовых частей пассажирского вагона в депо г. Челябинска.

1). Стоимость аппаратной части на один вагон включает в себя:

- 9 виброукладчиков по стоимости 20 тыс. руб. за одну штуку;

- термодатчик стоимостью 15 тыс. руб.;

- УСО проводника - 350 тыс. руб.;

- вспомогательные комплектующие и материалы для изготовления системы динамического мониторинга пассажирского вагона (СДМ ПВ) (датчики тока и напряжения, кабельная сеть, кронштейны, переходные коробки) - 30 тыс. руб.;

- изготовление кронштейнов, соединительных коробок, кабелей, предварительная сборка, настройка и проверка функционирования системы. Продолжительность работ 10 дней. Потребное количество работников - б. Стоимость работ составляет 10 дней х бчел. х 3 тыс. руб. / чел.дней = =180 тыс. руб.

Общая стоимость аппаратной части на один пассажирский вагон равна 755 тыс. руб.

2). Стоимость монтажа и наладки системы на один вагон рассчитывается из условий продолжительности работ 10 дней при составе бригады 4 работника. При стоимости 1 чел. дня 3 тыс. руб. стоимость монтажных работ равна 10 дней х 4чел. х 3 тыс. руб. / чел. дней =120 тыс. руб. При стоимости командирования работников в г.Челябинск 80 тыс.руб. общая стоимость монтажа и наладки системы на один вагон составит 200 тыс. руб. Установка пульта бригадира на весь состав оценивается в 150 тыс. руб.

Экономическая оценка целесообразности внедрения инноваций предполагает интегрированный учет как единовременных затрат, так и эксплуатационных результатов за весь жизненный цикл инноваций. Оценка эксплуатационных результатов, представляющая экономические эффекты эксплуатации инноваций, которые в общем случае могут быть рассчитаны для юридических субъектов на народнохозяйственном уровне управления, на общеотраслевом и на уровне предприятия (организации).

Экономические эффекты внедрения системы прогнозного мониторинга ходовых частей подвижного состава на железнодорожном транспорте целесообразно определять на трех уровнях:

1) народнохозяйственном;

2) отраслевом;

3) уровне ремонтного предприятия.

Экономические эффекты народнохозяйственного уровня рассчитываются при выявлении общественной эффективности, эффекты отраслевого уровня - при определении отраслевой эффективности, эффекты уровня ремонтного предприятия - при установлении коммерческой эффективности инновационной диагностики подвижного состава.

Экономические эффекты народнохозяйственного уровня (Э„) объединяют транспортный эффект (Эт) и внетранспортный эффект (Эвт), т.е.

Эн = Эт 4" Эвт (3.2)

Транспортный эффект (Эт)при внедрении системы прогнозной диагностики подвижного состава обуславливается экономическими последствиями эксплуатации системы для ОАО "РЖД".

Внетранспортный эффект (Эвт) обуславливается эффектами в смежных производственных отраслях экономики, а также социальным и экологическим эффектом, выходящим за рамки железнодорожного транспорта.

В общем виде суммарные транспортные и внетранспортные эффекты мониторинга состояния локомотивов, грузовых и пассажирских вагонов равны:

Э„ = Эа + Эп + Эт+Эр+Эу + Эпер + Эрр + ЭПас 5 (3.3)

где Эа - снижение ущерба от уменьшения числа аварий на железных дорогах;

Эп - уменьшение потребности в подвижном составе из-за уменьшения простоя его в плановых и неплановых ремонтах;

Эт - сокращение расходов при транспортировке подвижного состава к ремонтным предприятиям;

Эр - снижение затрат на ремонты подвижного состава;

Эу - эффект увеличения пропускной способности (при отсутствии резерва пропускной способности) из-за уменьшения внештатных ситуаций обусловленных поломкой ходовых частей подвижного состава;

ЭПер - уменьшение ущерба от перерывов в движении поездов, вызываемых выше указанными внештатными ситуациями;

Эф - эффект от снижения времени доставки грузов из-за уменьшения внештатных ситуаций;

ЭПас - то же, для пассажиров.

Отраслевой экономический эффект (Э0) от внедрения прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава может быть оценен по зависимости:

Э0= Э°а + Эп + Эт + Эр + Эу + Эпер - АНо, (3.4)

Кроме ранее приведенных условных обозначений в зависимости

(3.4):

Э°а - снижение отраслевого ущерба от уменьшения числа аварий на железнодорожных линия;

ДН0 - увеличение налогов в ОАО "РЖД" при внедрении системы.

Экономический эффект прогнозного мониторинга на уровне ремонтного предприятия (ЭПр) равен:

Эгтр= Эр-ДНпр, (3.5)

где ДНпр - увеличение налогов на ремонтном предприятии. Увеличение налогов как на отраслевом, так и на уровне предприятия обусловлено повышением налога на имущество и налогам на прибыль.

Глава 4. Общественная эффективность инновационного мониторинга подвижного состава.

Общественная эффективность внедрения прогнозной диагностики технического состояния подвижного состава в форме показателя чистого дисконтированного дохода (ЧДД,) в соответствии с зависимостями (2.1), (3.1) и (3.3) может определяться по формуле:

т 1

ЧДДо= X [(Эас + Эш+ Эт[ + Эре + эус + ЭПер( + Эгр[+ Эпае[) — ---------]-К0, (4.1)

1=0 (1+Н)1

где ЭХ1 (х = а, п, т, р, у, пер, гр, пас)- экономический эффект от х

фактора в 1-ый год.

Снижение ущерба от аварий на железных дорогах (Эа[) при внедрении системы прогнозного мониторинга подвижного состава составит:

Эи= Э«+Эи+Эя, (4.2)

где Эв[ - затраты на восстановление при авариях сооружений и устройств инфраструктуры железнодорожного транспорта;

Эк[ - ущерб от направления поездов при авариях кружным путями; Ээ£ - экологический ущерб при авариях на железнодорожных линиях.

Величина ущерба, наносимого в результате аварии окружающей среде, в общем виде определяется по формуле:

Уэс = Уа + Ув + Уз + Уф+ Уфл , (4.3)

где Уа - ущерб от выбросов вредных веществ в атмосферу; Ув - ущерб от попадания загрязняющих веществ в водоемы; У3 - ущерб от загрязнения земли; Уф - ущерб фауне; Уфл - ущерб флоре.

Экологические ущербы рассчитываются следующим образом.

Ущерб от загрязнения водных объектов Ув, связанный с изменени-

ем качества воды, затратами на очистку водных объектов от загрязняющих веществ, со снижением биопродуктивности водоемов и т.д.: N3

Ув= Е(М|Х10-бхг,)хКэхКи. (4.4)

¿=1

где Ы3 - число загрязняющих веществ;

М) - масса \ -го загрязняющего вещества, г;

Ъ\ - ущерб от сброса в водный объект 1т \ -го загрязняющего вещества, руб./т;

Кэ - коэффициент экологической ситуации и экологической значимости водного объекта;

Кн - коэффициент индексации к базовым нормативам платы за загрязнение природной среды.

Ущерб от выбросов вредных веществ в атмосферу:

N'3

Уа= 1(м'|хг'0хкэхки, (4.5)

1=1

где М'| - масса 1 -го загрязняющего вещества, выбрасываемого в воздух, т;

71 \ - базовый норматив платы за выброс 1 -го загрязняющего вещ ства в воздушный бассейн, руб./т.

Ущерб от загрязнения земли и почвы химическими веществами при эксплуатации объектов: N"3

У'3= Х( Ъ, х х Кв х к5з) х К3 х Кг х Ки, (4.6)

¡=1

где 21з - норматив стоимости сельскохозяйственных земель (тыс.руб./га);

Б; - площадь земель, загрязненных 1 -ым химическим веществом, га;

Кв - коэффициент, учитывающий длительность восстановления загрязненных сельскохозяйственных земель;

Кь - коэффициент, учитывающий степень загрязнения земель 1 -ым

химическим веществом;

Кг - коэффициент, зависящий от глубины загрязнения земель.

Ущерб фауне и флоре (Уф и УфЛ) определяется на основе такс, в которых перечислены соответствующие размеры взысканий: ^

Уф(Уфл) = НЦхЩ х Кп хКт, (4.7)

]=1

где М,- - размер ,]-го правонарушения;

Н,- - размер взысканий за единицу ]-го правонарушения;

Кп - коэффициент тяжести правонарушения;

Кт - коэффициент, учитывающий статус территории, где произошло правонарушение;

Ы) - число правонарушений.

Эффект от сокращения потребности в подвижном составе (Эт) при уменьшении простоя локомотивов и вагонов в ремонтах следует учитывать при отсутствии потребного резерва подвижного состава.

Сокращение расходов на транспортировку подвижного состава следует учитывать при возникновении внеплановых ремонтов.

Эп= пн х Тср, (4.8)

где пн - количество внеплановых ремонтов подвижного состава в

год;

Тср - средняя величина затрат на транспортировку единиц подвижного состава в процессе их эксплуатации при выходе из строя ходовых частей.

Снижение затрат на ремонт подвижного состава определяется по зависимости:

Эр(= Дп(г)рл х С(г)рл + Дп(г)рвх С(г)рв +Дп(пае,рлх С<пас,рл +

+ Дп(пас)рв х С(пас)рв, (4.9)

где Дп(г)рл - обращение числа плановых и внеплановых ремонтов за

год грузовых локомотивов при внедрении прогнозного мониторинга технического состояния ходовых частей подвижного состава;

Дп<г,рв - то же, для грузовых вагонов;

Дп(пас)рл - то же, для пассажирских локомотивов;

Дп|пас)рв - то же, для пассажирских вагонов;

С(г)рл - средняя стоимость ремонтов ходовых частей грузового локомотива;

С(г)рв - то же, грузового вагона;

С^рл - то же, пассажирского локомотива;

С(пас)рн - то же, пассажирского вагона.

Эффект от увеличения пропускной способности железной дороги (Эуг), обусловленный уменьшением числа внеплановых ремонтов подвижного состава, следует учитывать на предельно загруженных линиях. В этом случае отдаляются сроки проведения капиталоемких мероприятий по повышению пропускной способности.

Сокращение ущерба от задержки поездов при возникновении потребности внепланового ремонта подвижного состава (Эперг) в процессе его эксплуатации можно определить по зависимости:

^гр 1^пас

(Эперс) = ДПи X Т„ (--------X Сф + X Спас ), (4.10)

24 24

где Дп„ - сокращение внеплановых ремонтов подвижного состава в

год;

Тн - среднее время ликвидации внештатной ситуации, обуславливающей потребность внепланового ремонта подвижного состава, час.; - количество проходящих грузовых поездов в сутки;

N„30 - количество пассажирских поездов в сутки;

Сгр - стоимость задержки грузового поезда на час;

Спас - стоимость задержки пассажирского поезда на час.

Внетранспортный эффект от ускорения доставки грузов при уменьшении числа аварий и внештатных ситуаций может быть оценен через сокращение грузовой массы в пути по зависимости: Цс х Р0 х Atc

(3^)= Ex---------------------, (4.11)

24 х 365 где Е - норма дисконта;

Це - средняя цена 1т груза;

Р0 - годовое отправление грузов, т;

Atc - сокращение времени доставки грузов при внедрении прогнозного мониторинга технического состояния ходовых частей подвижного состава, час/сутки;

Внетранспортный эффект от уменьшения время поездок может быть определен по зависимости:

—'ггасЕ — 365х ах 0 х Спч х Atnac, (4-12)

где а - степень занятости мест в транспортном средстве; 0 - вместимость транспортного средства, чел.; Спч - средняя величина стоимости одного пассажиро-часа, руб.; Atnac - сокращение времени доставки пассажиров, час/сутки. Индекс доходности (ИДо) при определении общественной эффективности прогнозного мониторинга определяется по формуле:

т 1

ИД0= Z [(3at + ЭТ[ + 3pt + 3yt + 3nept + 3rpt+ 3nact

)----------] / K0, (4.13)

t=0 (1 + E)1

Общественное значение внутренней нормы доходности рассчитывается путем решения уравнения:

т 1

X[Pat+3nt+ Эп + Эре + 3yt + 3nept + 3[-pt+ 3nact)

----------] = к0, (4.14)

t=0 (1+Е°вн)(

а срок окупаемости единовременных затрат на реализацию иннова-

ции из уравнения:

Too 1

Z, [(Эи + ЭП(+ Э-п + Эр, + Эи + Эпс.р( + Эрр[+ Эпа«) ~~~ --------] = К0, (4.15)

t=0 ' (1 + Е)'

Зависимости (4.1), (4.13) - (4.15) при постоянных величинах эффектов во времени имеют вид:

ЧДДо= Е х (Эа+ Эп + Эт+ Эр + Эу + Эцер "I* Э[-р + Эпас )-К0, (4.16)

где Эх (х = а, п, т, р, у, пер, гр, пас) - годовой эффект обусловленный х-ым фактором.

ИДо= ЕхОа+Эп+Эт+Эр+Эу+Эпер + Эгр + Эпас) / К0, (4.17)

В1! — Оа + Эп + Эт+ Эр + Эу+ Эпер + Эрр + ЭПас ) / О' (4.18)

Too = К0 / (Эа + Эп + Эх + Эр + Эу + Эпер + Э^ + Эпас ) , (4.19)

Глава 5. Отраслевая и коммерческая эффективность прогнозной диагностики ходовых частей подвижного состава.

Показатели отраслевой эффективности внедрения инновационного мониторинга подвижного состава на уровне ОАО "РЖД" определяется в соответствии со следующими зависимостями: т

чдцт= 1[(ЭС ас Эп( + ЭТ1 + Эр, + Э\1 + ЭП(ф[ 4- Экп + ЭКпасс 1=0

- АН« - АНт) -----------] - К0, (5.1)

(1+Е)'

где, кроме ранее приведенных условных обозначений

ЧДДг - чистый дисконтированный доход ОАО "РЖД";

Э°а£ - уменьшение ущерба в (.-ый год от аварий для ОАО "РЖД" при эксплуатации прогнозного мониторинга подвижного состава;

Эт - снижение величины компенсации клиентуре при задержке грузов в Ьый год;

Эк-шсс - уменьшение компенсации пассажирам в 1-ый год при опоздании поездов, вызванных аварийными и внештатными ситуациями при выходе из строя ходовых частей подвижного состава;

ДНИ£ - прирост в ОАО "РЖД" налогов на имущество в С-ый год при вводе в эксплуатацию технического оборудования системы мониторинга;

ЛНШ - увеличение налога на прибыль в отрасли при внедрении системы прогнозной диагностики, т

ИДТ = Л [(Э ас + Эт + ЭТ1 + Эр( + Эу1 + ЭПерс + Эш + ЭКПасс " 1=0

- АНт - АНП1) -----------] /К0, (5.2)

(1+НУ

где ИДТ - индекс доходности ОАО "РЖД". т

2 СО + Эт + Эп + Эр( + Эу1 + ЭПер1 + Экп + ЭКпасс " 1=0

-ДНт-ДНт)---------------]=К0, (5.3)

(1+ЕТвн )с

где Етвн - внутренняя норма доходности ОАО "РЖД". Тот о

X [(Э а! + Эт + Эт( + Эр1 + Эуч + Эпер£ + Экп + Экпаа " 1=0

-АНИ1-АНШ) -----------] = Ко, (5.4)

(1+Е?

где Тот - отраслевой срок окупаемости единовременных затрат. При постоянной величине экономических результатов операционной деятельности предприятия (5.1) - (5.4) во времени, зависимости приобретают вид:

ЧДДт = (Э а + Эп + Эт + Эр + Эу + Эпер + Экг + ЭКПас " 1

- АНИ - ДН„)------К0, (5.5)

ИДт = (Э°а + Эп + Эт + Эр + Эу + Эпер + Экг + ЭКПас " 1

- ДНИ - ДНП) -----/К0, (5.6)

Етв„ = (Э°а + Эп + Эт + Эр + Эу + --'пер ~ ^кпас АНи-АНп) /Ко, (5.7) Тот = К0 / (Э°а+ Эп + Эт+ Эр + Эу + Эпер + Экг+ ЭКПас - ЛНИ - ДНП ) , (5.8) В выше указанных зависимостях

где Эх (х = а0, п, т, р, у, пер, гр, кпас)- годовой экономический эффект обусловленный х-ым фактором;

ДНИ и ДНП - прирост за год налогов на имущество и прибыль ре-

монтного предприятия.

Эффект ОАО "РЖД" от снижения количества аварий при внедрении прогнозного мониторинга равен:

Э аг= Эи + Эк1+ Э Э[, (5.9)

где Э°э[ - сумма штрафных санкций, наложенных на ОАО "РЖД" за экологический ущерб.

Показатели коммерческой эффективности ремонтного предприятия

при внедрении системы прогнозного мониторинга технического состояния

ходовых частей подвижного состава определяется в соответствии с ниже

приведенными зависимостями:

т 1

ЧДДК = I [(Эр1 - АНИШ - дни) ------------] - К0, (5.10)

(=0 (1+Е)'

где ЧДДк - чистый дисконтированный доход предприятия;

Эр[ - экономический эффект от снижения затрат на ремонт подвижного состава в 1>ый год;

ДНИПЕ - увеличение налогов на имущество на ремонтном предприятии в Оый год;

ДНпт - увеличение налога на прибыль на предприятии в 1-ый год.

т 1

ИДК = 1[(Эр[-ДНип£-ДНпт) ------------]/К0, (5.11)

1=0 (1+Е)1

где ИДк - коммерческий индекс доходов, т 1

1[(Эр[-ДНит-ДНпт) ---------------]=К0, (5.12)

1=0 (1 + Еквн)'

где Еквн - коммерческая внутренняя норма доходности ремонтного предприятия.

Ток 1

2 [(Эр1-ДНит-ДНпш) ------------] = К0, (5.13)

г=0 (1 + Е У

где - коммерческий срок окупаемости единовременных затрат.

При постоянстве во времени результатов операционной деятельности зависимости (5.10) - (5.12) приобретают форму: 1

ЧДЦК = - (Эр - ДНИ - ДНПП) - К0, (5.14)

ИДк = - (Эр- ДН„ - ДНПП) / Ко, (5.15) Е

Эр - ДНИ - ДНШ1

Еквн = ------------------------ , (5.16)

К«

Ко

Ток = ------------------------ , (5.17)

Эр - ДН„ - ДНПП

где Эр - снижение на ремонты ходовых частей подвижного состава

за год;

ДНИ , ДНПП - увеличение налогов на имущество и прибыль за год.

Глава 6. Учет неопределенности и рисков при оценке экономической эффективности инновационного мониторинга подвижного состава.

Для определения показателей экономической эффективности системы прогнозной диагностики используется исходная информация, включающая в себя данные об объемах предстоящих грузовых и пассажирских перевозках, о структуре подвижного состава, по ценам на материалы, о размерах заработной платы, о видах и величинах налогов и другие данные, которые на перспективный период обладают той или иной степенью неопределенности. Кроме того, в процессе эксплуатации системы инновационного мониторинга подвижного состава могут возникнуть различного рода ситуации, не предусмотренные при расчете эффективности системы. Такие ситуации, наряду с неопределенностью исходной информации, необходимо учитывать для повышения степени надежности расчетов экономической эффективности системы.

Классификация рисков функционирования инноваций на железнодорожном транспорте включает в себя общие и специфические риски (табл. 6.1)

Таблица 6.1.

Классификация рисков функционирования прогнозного мониторинга подвижного состава.

Признак квалификации Виды рисков

1 2

Общие риски

1. Сфера проявления Юридический риск Социальный риск Страновой риск

Продолжение табл. 6.1

1 2

Риск участников инновации Финансовый риск Маркетинговый риск Производственный риск Экологический риск

2. Причины возникновения Функциональный риск Денежный риск Инфляционный риск Налоговый риск

Специфические риски

1. Стадия разработки и внедрения инновации Риск занижения стоимости разработки системы прогнозного мониторинга Риск уменьшения сроков разработки системы Риск занижения стоимости аппаратуры Риск своевременности внедрения инновации Риск продления сроков опытной эксплуатации системы Риск финансирования внедрения системы

2. Стадия эксплуатации прогнозной диагностики. Риск увеличения числа ремонтов подвижного состава Риск завышения объемов грузовых и пассажирских перевозок Риск снижения стоимости ремонта ходовой части подвижных составов Риск снижения числа аварийных ситуаций Риск снижения внеплановых ремонтов Риск уменьшения экологических штрафных санкций при авариях Риск снижения времени на плановые и внеплановые ремонты подвижного состава Риск сбоя работы системы мониторинга

Учет неопределенности исходной информации и рисков, могущих возникнуть при функционировании системы прогнозного мониторинга ходовых частей подвижного состава может быть выполнен несколькими методами: анализа чувствительности, сценариев, Монте-Карло, экспертных оценок.

Анализ чувствительности проводится тогда, когда невозможно определить конкретную величину рисковости реализации инновации. Его суть заключается в проведении вариантных расчетов при изменениях единовременных вложениях, эксплуатационных расходах, объемов грузовых и пассажирских перевозок и других показателей исходной информации.

Для повышения качества принимаемого решения целесообразно проверить устойчивость эффективности инновации при различных значениях исходной информации в границах возможного диапазона ее колебаний и наиболее вероятных неблагоприятных ситуациях реализации системы прогнозного мониторинга подвижного состава.

Если система мониторинга является эффективной в диапазоне возможных значений исходных данных и неблагоприятных ситуаций его реализации, то ее можно рекомендовать для внедрения. Это можно ожидать лишь при небольших диапазонах изменения исходных значений. Но чем меньше диапазон изменения исходных данных, тем больше вероятность того, что в него не войдут фактические значения этих данных, а это может привести к значительному отклонению принимаемого решения от оптимального. Незначительные диапазоны колебания исходной информации могут быть приняты лишь в годы, близкие к отчетному периоду. На более отдаленную перспективу диапазон возможного колебания исходной информации следует увеличивать, но это приводит к снижению устойчивости эффективности принятого решения.

Метод сценариев заключается в составлении полного перечня всех возможных вариантов развития событий и оценку вероятностей осуществ-

ления каждого из них. Поскольку заранее оценить распределение вероятностей достаточно сложно, используют упрощенный способ: определяют для показателей эффективности оптимистическое (Х0), пессимистическое (Хп) и наиболее вероятное (Хн) их значения. Математическое ожидание показателя М(П) рассчитывается по формуле: Х0+4ХВ + ХП

М(П)= ---------------------, (6.1)

Метод Монте-Карло является методом формализованного описания риска, наиболее полно отражающий весь спектр неопределенностей, с которыми можно столкнуться при реализации инвестиции. В его основе лежит компьютерный анализ большого числа случайных сценариев. Алгоритм метода следующий. В начале строится имитационная модель, отражающая зависимость результатов от исходных условий. Выявляются ключевые факторы риска. Находятся параметры вероятностного распределения факторов риска и выявляются корреляционные зависимости между этими параметрами. Далее производится расчет экономической эффективности инновации при использовании случайных чисел и осуществляется статистический анализ результатов.

Метод экспертных оценок предполагает обработку мнений, высказанных группой экспертов по поводу вероятностей появления рисков, а также значимости каждого из них для результатов реализации прогнозного мониторинга подвижного состава.

Обработка мнений экспертов позволяет получить средневзвешенный показатель степени рискованности инновации (И):

(6.2)

где \У,- - значимость риска;

{- количество рисков;

p¡ - вероятность проявления I -го вида риска.

Наиболее объективным методом учета неопределенности и рисков при экономической оценке прогнозного мониторинга подвижного состава с помощью вычислительной техники является метод Монте-Карло (метод статистических испытаний).

Метод Монте-Карло можно считать дальнейшим развитием метода анализа сценариев, в котором сценарии носят вероятностный характер и генерируются компьютером.

Задача состоит в том, чтобы оценить вероятностные характеристики критериев эффективности на основе рассмотрения основных его переменных как случайных величен.

Основной проблемой, возникающей при практической реализации данного метода, является трудность в определении законов распределения случайных переменных инновации. Обычно они задаются на основе статистических данных о реализации аналогичных инноваций. В случае отсутствия такой информации законы распределения могут задаваться на основе субъективных мнений экспертов.

Основные этапы использования метода Монте-Карло:

1. Построение компьютерной модели денежных потоков инновации, которая обеспечивает расчет критериев эффективности.

2. Выбор случайных переменных, входящих в модель.

3. Задание вида и параметров распределений вероятности для случайных переменных.

4. Проведение статистических испытаний (компьютерная имитация), получение случайных реализаций значений критериев.

5. Статистический анализ результатов имитационного моделирования - расчет статистических характеристик критериев по полученной выборке (математического ожидания значения критериев, дисперсии, среднего квадратичного отклонения, ожидаемых потерь и доходов от внедрения прогнозного мониторинга подвижного состава).

В качестве одного из способов учета неопределенности и риска при

оценке эффективности инноваций может выступать изменение нормы дисконта. Чем выше неопределенность и риск, тем больше принимается значение нормы дисконта. В этом случае норма дисконта рассчитывается по зависимости:

Ер = Е + Т / 100 , (6.3)

где Ер - откорректированная норма дисконта с учетом неопределенности и риска реализации инновации;

X - процент поправки на неопределенность и риск.

Для прогнозного мониторинга технического состояния подвижного состава поправка 1 может быть принята 3%.

Увеличение нормы дисконта при возрастании степени риска и неопределенности исходной информации уменьшает влияние отдаленных во времени результатов и затрат на оценку экономической эффективности инноваций, повышает надежность получения приемлемой величины отдачи единовременных вложений.

Глава7. Экономическая эффективность эксплуатации системы прогнозной диагностики ходовых частей подвижного состава.

Прогнозный мониторинг технического состояния подвижного состава, объединяющий в систему статическую, динамическую и прогнозную диагностику ходовых частей, не только обеспечивают безопасность движения, но и позволяют перейти на технологии ремонтно-эксплуатационных работ по фактическому техническому состоянию подвижного состава, тем самым обеспечивая экономию материальных и трудовых ресурсов.

Единовременные затраты на создание системы только от статической диагностики окупаются быстрее 4 лет. (табл. 7.1).

Таблица 7.1.

Показатели отраслевой эффективности внедрения системы

статической диагностики.

Показатели Локомотивное хозяйство Пассажирское хозяйство Вагонное хозяйство

Количество комплексов в эксплуатации 192 35 102

Простой период окупаемости оборудования, лет 2,9 3,4 3,3

Дисконтированный период окупаемости оборудования, лет 3,3 3,9 3,8

Суммарный экономический эффект по хозяйствам, тыс. руб. 277 113,6 33 107,6 119 723,5

Суммарный экономический эффект по отрасли, тыс. руб. 429 944,7

В табл. 7.1 рассчитаны показатели экономической эффективности от внедрения в хозяйстве ОАО "РЖД" оборудования для диагностики подшипников, буковых узлов колесных пар и зубчатых передач подвижного состава.

В табл. 7.2 приведены данные расчета годового эффекта динамического мониторинга пассажирских вагонов на Горьковской железной дороги, учитывающего сокращение расходов от простоев пассажирских вагонов и уменьшение затрат на демонтаж и монтаж колесных пар.

Таблица 7.2

Расчет экономических эффектов от внедрения оборудования для диагностики подшипников и буксовых узлов колесных пар пассажирских вагонов в движении

№п/п Наименование показателя Ед. изм. Значение

I Количество диагностируемых колесных пар в

пассажирском вагонном депо в год шт/год 140

2 Количество диагностируемых подшипников

колесных пар в депо в год шт/год 4400

3 Количество забракованных колесных пар в

депо в год шт/год 3

4 Количество забракованных подшипников ко-

лесных пар в депо в год шт/год 176

5 Годовой эффект от сокращения расходов от простоев пассажирских поездов, связанных с

заменой колесных пар тыс. руб. 439,5

б Годовой эффект от сокращения расходов на

демонтаж и монтаж колесных пар тыс. руб. 58,5

7 Общий годовой эффект тыс. руб. 498,0

Переход к единой системе прогнозной диагностической технологии ремонта и эксплуатации подвижного состава научной основой которой яв-

ляются алгоритмы и процедуры формирования образцовых диагностических сигналов, оптимизации распознавания слабых сигналов на фоне сильных помех, построения прогнозирующих трендов, методы оптимальной передачи диагностических и аварийных сигналов в бортовую систему локомотива, снижает до 5-7% материальные и трудовые ресурсы на ремонт подвижного состава, увеличивает провозную способность железных дорог до 15%, снижает аварийность до 10-12%, на 15-20% потребность в квалифицированных операторах диагностического стендового оборудования ( в том числе за счет обслуживания одним оператором нескольких стендов).

Заключение.

Железнодорожный транспорт России является ведущим видом транспорта страны. Он обеспечивает свыше 40% грузовых и пассажирских перевозок в стране, более 20% грузооборота и 15% пассажирооборота всех железных дорог мира.

Железные дороги России являются второй по величине транспортной системой мира (7%), уступая по общей длине эксплуатационных путей лишь США. По протяженности электрифицированных магистралей российские железные дороги занимают первое место в мире.

Наибольший износ накошен по активной части производственных фондов - прежде всего по подвижному составу:

- по грузовым вагонам - 85,9%;

- по электровозам - 72,5%;

- по тепловозам - 84,2%;

- по пассажирским вагонам - 74,1%;

средств, не соответствующих современным и перспективным условиям эксплуатации, составляет в целом 12% от стоимости всех основных производственных фондов ОАО "РЖД", в том числе по грузовым вагонам - около 45% от их стоимости, по дизель-поездам - 24%, по тепловозам -17%, по электровозам - 14%.

В этих условиях весьма актуальное значение приобретает проблема совершенствования диагностики технического состояния подвижного состава.

Наиболее инновационной системой диагностики ходовых частей подвижного состава выступает система прогнозного мониторинга, прогноз технического состояния подвижного состава, которые основываются на анализе данных полученных:

Внедрение прогнозного мониторинга подвижного состава позволяет перейти на новый уровень его ремонта, эксплуатации и обеспечения безопасности движения.

Результаты функционирования прогнозной диагностики выходят за пределы отраслевого (ОАО "РЖД") уровня. Экономическая эффективность системы должна оцениваться по показателям уровня общественной и отраслевой эффективности, а также показателям уровня предприятия. В ка-

честве таких показателей могут использоваться чистый дисконтированный доход (ЧДД), индекс доходности (ИД), внутренняя норма доходности (ВНД) и срок окупаемости (возврата) единовременных вложений (Т0).

При определении показателей экономической эффективности системы прогнозного мониторинга подвижного состава учитываются эффекты:

- снижение ущерба от уменьшения количества аварий,

- уменьшении потребности в подвижном составе;

- снижение затрат на ремонтные работы;

- увеличение пропускной способности железнодорожных линий;

- уменьшение потерь от перерывов в движении поездов;

- эффект от снижения времени доставки грузов и пассажиров.

Расчет показателей общественной эффективности системы выполняется с учетом транспортных и внетранспортных эффектов (зависимость (3-3)).

Показатели отраслевой и коммерческой эффективности включают в себя только транспортные эффекты с учетом уплаты налогов (зависимость (3.4 и 3.5)).

Общественная эффективность внедрения прогнозного мониторинга подвижного состава может быть определена по формулам (4.1) - (4.19), отраслевая эффективность - (5,1) - (5,9), коммерческая эффективность -(5.10)- (5.17).

Учет неопределенности исходной информации и рисков при эксплуатации системы прогнозного мониторинга технического состояния ходовых частей подвижного состава при оценке ее экономической эффективности может быть осуществлен несколькими методами: аналогий, анализа чувствительности, сценариев, Монте-Карло, экспертных оценок.

. Характеристика общих и специфических рисков, которые могут возникнуть при внедрении и функционировании инновационной диагно-

стики подвижного состава, приведена в табл. 6.1.

В качестве одного из способов учета неопределенности и риска при оценке эффективности инноваций может выступать изменение нормы дисконта. Чем выше неопределенность и риск, тем больше принимается значение нормы дисконта. В этом случае норма дисконта рассчитывается по зависимости (6.3) при проценте поправки нормы дисконта 3%.

Системы прогнозной диагностики подвижного состава, метод экспертных оценок предполагает обработку мнений, высказанных группой экспертов по поводу вероятностей появления рисков, а также значимости каждого из них для результатов реализации проекта. Внедрение только части системы для статического мониторинга в локомотивном, пассажирском и вагонном хозяйствах Южно-Уральской железной дороги для диагностики подшипников, буковых узлов колесных пар и зубчатых передач подвижного состава (табл. 7.1) окупается не более чем за 4 года. Расчет экономических эффектов от внедрения оборудования для диагностики подшипников и буксовых узлов колесных пар пассажирских вагонов в движении на Горьковской железной дороге (табл. 7.2) показал эффективность инновации.

Переход к единой системе прогнозной диагностической технологии ремонта и эксплуатации подвижного состава снижает на 10 -12% аварийные ситуации, экономит материальные и трудовые ресурсы при ремонтных работах ходовых частей подвижного состава до 5-7%, на 15-20% количество квалифицированных операторов диагностического стендового оборудования.

Система прогнозного мониторинга технического состояния ходовых частей подвижного состава может использоваться не только на железнодорожном транспорте, но и на других видах транспорта.

Список опубликованных работ по теме диссертации

1. Транспортно-географические особенности межрайонных миграций -исторический аспект. ИСПИ РАН. М. 2003.

2. Межрайонные миграции в транспортно-географических координатах. ИСПИ РАН. М. 2004.

3. Транспортно-территориальные особенности миграционных процессов в России. В сб. «Демографическое развитие Росси через призму переписи населения 2002 года» Материалы международной конференции 30 января 2004 г. ГУ ИМЭИ. М. 2004.

4. Безопасность перевозок - технические и экономические аспекты (в соавторстве). ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2008.

5. Статический, динамический и прогнозный мониторинга в обеспечении безопасностью железнодорожных перевозок (в соавторстве) ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2008.

6. Моделирования пробега колесных пар при развитии дефектов в сквозной системе диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава (в соавторстве) ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2008.

7. Обеспечение безопасности и оптимизация доходности движения поездов на основе единой системы диагностических технологий ремонта и эксплуатации подвижного состава (в соавторстве) ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2008.

8. Основы прогнозного мониторинга подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

9. Актуальность и эффективность внедрения систем прогнозной диагностики подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

Ю.Единовременные затраты и экономические эффекты эксплуатации системы прогнозного мониторинга подвижного состава. Нижний Новгород. 2009.

11. Общественная эффективность инновационного мониторинга подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

12.Отраслевая и коммерческая эффективность прогнозной диагностики ходовых частей подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

13.Учет неопределенности и рисков при оценке экономической эффективности инновационного мониторинга подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

14.Экономическая эффективность эксплуатации системы прогнозной диагностики ходовых частей подвижного состава. ДЦНТИ. Нижний Новгород. 2009.

20091

23552

2009123552

Похожие диссертации

Каталог диссертаций