Белоглазов Алексей Владимирович – кандидат технических наук, декан факультета Энергетики
г. Новосибирск
Aleksey V. Beloglazov
Novosibirsk
Русина Анастасия Георгиевна – доктор технических наук, заведующая кафедрой Электрических станций
г. Новосибирск
Anastasiya G. Rusina
Novosibirsk
Фоменко Олег Витальевич – руководитель направления по внедрению новых методов обслуживания и новых технологий ООО «Ноябрьскэнергонефть»
г. Новосибирск
Oleg V. Fomenko – OOO «Noyabrskenergoneft»
Пехота Дмитрий Андреевич – магистрант
г. Новосибирск
Dmitriy A. Pekhota
Novosibirsk
Фёдорова Виктория Александровна – магистрант
г. Новосибирск
Viktoriya A. Fyodorova
Novosibirsk
ЦЕЛЬ. Рассмотреть применение АВС и HML-методик для прогнозирования объема аварийного запаса комплектующих основного электротехнического оборудования. Описать сущность методик, рассмотреть проблемы, сложность использования и предложить алгоритм построения нового метода формирования аварийного запаса на основе статистических данных электроэнергетического предприятия. МЕТОДЫ. Для выявления наиболее эффективного метода решения практических задач, возникающих на предприятии, был проведён численный эксперимент с использованием АВС и HML-анализов, который показал наибольшую эффективность первого метода. Для повышения точности прогнозирования по АВС-методу применялись результаты обработки статистических данных. РЕЗУЛЬТАТЫ. Совокупность статистических данных и АВС-анализ показали высокую эффективность по краткосрочному прогнозированию запасов комплектующих электротехнического оборудования. Установлено, что HML-анализ обеспечивает меньшую точность прогнозирования необходимого запаса оборудования. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В рамках опытного применения данных методик под конкретную задачу прогнозирования запасов предприятия электротехнического комплекса наиболее перспективным является АВС- анализ, позволяющий оценить необходимый уровень аварийного запаса. HML-анализ не всегда позволяет определить уровень точности прогнозирования и планирования объёмов необходимого электрооборудования.
THE PURPOSE. To describe the use of ABC and HML-methods for predicting the volume of emergency stock for main electrical equipment accessory parts. To describe the content of the methods, consider the problems and complexity of use. To propose an algorithm constructing a new method for forming an emergency stock based on the statistical data of an electric power company. METHODS. Various practical tasks can arise in electric power company. We have determined the most effective method for solving them using a numerical experiment. The highest efficiency of the ABC method is shown. The results of statistical processing will help to improve forecast precision using the ABC-method. RESULTS. The complex of statistical data and ABC-analysis showed high efficiency in short-term forecasting of electrical equipment components emergency stocks. Authors found that HML-analysis provides less precision in predicting the requirement of equipment. CONCLUSION. The ABC method is the most promising for implementation the specific task. The use of the method helps to accurately predict emergency stocks of company electrical equipment. The HML-method does not allow to precision planing the amount of required equipment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.