Автор: Пользователь скрыл имя, 15 Мая 2015 в 22:14, дипломная работа
В дипломном проекте с целью определения потребности микрорайона в услугах автосервиса мною было проведено маркетинговое исследование, в результате которого была определена насыщенность микрорайона легковыми автомобилями на текущий момент по данным ГИБДД 190 авто/1000 жителей, а на перспективу 2015 года 270 авто/1000 жителей. Также было определено количество автомобилей в микрорайоне 9370 автомобилей, а на 2015 год принято 14200 автомобилей. Был определен средневзвешенный годовой пробег легковых автомобилей по классам. Годовое количество обращений на СТО составило на перспективу 2015 года – 11360 обращений. Результаты маркетингового исследования представлены на листе.
Сокращения
Введение 12
1 Маркетинговое исследование 13
1.1 Система сервиса предприятия 13
1.2 Определение основных показателей, характеризующих потребности микрорайона в услугах автосервиса 15
1.3 Оценка спроса на услуги автосервиса в микрорайоне 25
2 Постановка задачи дипломного проектирования 28
2.1 Обоснование мощности планируемой СТО 28
2.2 Характеристика ООО «Автопартнер». Анализ обоснованности выбранной темы 31
3 Технологический расчет 34
3.1 Исходные данные для технологического расчета. 34
3.2 Расчет годового объема работ СТО и участка по ремонту и
окраске кузовов. 35
3.3 Расчет численности производственных рабочих и
необходимого числа постов на участке по ремонту и окраске кузовов. 37
3.4 Определение потребности участка в технологическом оборудовании. 41
3.5 Расчет производственных площадей участка по ремонту
и окраске кузовов легковых автомобилей. 45
4 Разработка объемно-планировочных решений и генерального плана 48
4.1 Планировка и объемно-планировочное решение участка
по ремонту и окраске кузовов легковых автомобилей. 48
4.2 Планировка участка по ремонту и окраске кузовов. 50
4.3 Генеральный план предприятия. Требования к разработке
генерального плана СТО. 53
5 Разработка технологического процесса ремонта и окраски
кузовов легковых автомобилей. 55
5.1 Технологический процесс ремонта кузовов. 55
5.2 Оборудование для ремонта кузовов аварийных автомобилей 60
5.3 Технологический процесс нанесения лакокрасочных покрытий 67
5.4 Оборудование, применяемое при окраске и сушке. 76
6 Конструкторский раздел 80
6.1 Конструкция приспособления для обработки нижней головки шатуна двигателей. 80
6.2 Расчет усилий зажима шатуна. 82
7 Стандартизация, метрологическое обеспечение производства,
сертификация и контроль качества продукции 86
7.1 Стандартизация 86
7.2 Метрологическое обеспечение производства 88
7.3 Сертификация. Система сертификации услуг по техническому
обслуживанию и ремонту автотранспортных средств. 90
7.4 Контроль качества продукции на автомобильном транспорте. 93
8 Безопасность жизнедеятельности. 96
8.1 Задачи в области безопасности жизнедеятельности. 96
8.2 Микроклимат и освещение на участке по ремонту и окраске кузовов
легковых автомобилей. 97
8.3 Техника безопасности при осуществлении производственных
процессов. 103
8.4 Пожарная безопасность и электробезопасность 104
9 Охрана окружающей среды 105
9.1 Отрицательные последствия автомобилизации 105
9.2 Расчет выбросов загрязняющих веществ при нанесении
лакокрасочных покрытий. 106
10 Экономическое обоснование проекта 110
10.1 Сущность и особенности использования основных
производственных фондов на предприятиях автосервиса 110
10.2 Определение себестоимости услуги 111
10.3 Определение срока окупаемости 115
10.4 Определение рентабельности 115
Заключение 117
Список использованных источников
При заданном nmax = n2 и вычисленном значении q с учетом требования прохождения функции n = f(t) через последнюю точку nm = n1 ретроспективного периода для t = m = 4, позволяет, после несложных преобразований, окончательно получить зависимость изменения насыщенности населения автомобилями от времени: [5, с.43]
, (1.4)
где nm = n1 – текущее значение насыщенности населения автомобилями на конец ретроспективного периода, то есть для t = m.
Решение уравнения (1.4) относительно фактора времени t, позволяет оценить временной интервал (лаг) выхода насыщенности населения автомобилями на заданное предельное (или близкое к нему) значение насыщенности n £ nmax = n2: [5, с.43]
. (1.5)
Изменение и прирост насыщенности населения легковыми автомобилями на ретроспективном периоде в измененной от формы таблицы 1.3 представлены в таблицы 1.4.
Таблица 1.4 - Изменение и прирост насыщенности населения легковыми автомобилями на ретроспективном периоде
№ п.п. |
Годы |
Насыщенность nt |
Прирост насыщенности ∆nt |
1 |
0 |
120 |
0 |
2 |
1 |
125 |
5 |
3 |
2 |
135 |
10 |
4 |
4 |
150 |
15 |
5 |
4=m |
190 |
40 |
В таблице 1.4 прирост насыщенности определяется выражением:
∆nt = nti-nt(i-1)
где nti – насыщенность населения автомобилями, авт/1000 жителей
Находим коэффициент пропорциональности q:
Прогнозная оценка динамики изменения насыщенности населения автомобилями в регионе (микрорайоне) при использовании данных таблиц 1.2, 1.3, 1,4 и выражения (формулы) 1.4 для nmax= n2 = 270, nm = n1 = 190, m = 4 насыщенность в 2011 году составит:
Аналогично определяем насыщенность в 2012 году:
Для 2015 года (t>14)получим:
Таким образом, близкая к заданной предельная насыщенность населения автомобилями n5 = nmax = 270 может быть достигнута через 6 лет.
Действительно, выполнив проверку по выражению (1.5) и задаваясь nt близким к 270 авт./1000 жит., например nt = 266 имеем:
Что является больше минимального временного лага, равного 6 годам, необходимого для прогноза представленных выше показателей.
Результаты прогнозируемого изменения насыщенности населения региона легковыми автомобилями представлены на рисунке 1.5.
Рисунок 1.5 - Графическая иллюстрация прогноза насыщенности населения легковыми автомобилями
Расчет показателей годовых пробегов автомобилей, наработки на автомобиле-заезд и годового количества обращений на СТО
Средневзвешенный годовой пробег автомобилей по моделям определим из выражения: [5, с.43]
, (1.7)
где LГjr – средний годовой пробег автомобиля в интервале пробега r;
njr – количество значений пробегов LГjr в интервалах, r = (1; R).
Тогда, подставив в формулу (1.7) соответствующие значения известных величин для автомобилей особо малого класса получим:
Аналогично определим значение средневзвешенного годового пробега для остальных автомобилей:
Средневзвешенный годовой пробег всех автомобилей для рассматриваемого периода: [5, с.44]
где Pij – вероятностное распределение обслуживаемых на СТО автомобилей по классам
Тогда для текущего момента получим:
Lr1 = 13,5·0,1+14,8·0,55+16,0·0,25+
Аналогично определим средневзвешенный годовой пробег всех автомобилей для перспективного периода:
Lr2 = 13,5·0,1+14,8·0,45+16,0·0,25+
Средневзвешенную (по классам автомобилей) наработку на один автомобиле-заезд на СТО определяется по формуле: [5, с.44]
где Lij – средняя наработка на один автомобиле-заезд на СТО, тыс.км
Для текущего периода берем исходные данные по таблице 1.2. Средневзвешенная нароботка на один автомобиле-заезд на СТО
Li1 = 8·0,1+12·0,55+10·0,2+14·0,15 = 11,5
Для перспективного периода
Li2 = 10·0,1+14·0,45+12·0,25+15·0,2 = 13,4
Годовое количество обращений (заездов) автомобилей региона на СТО определяем по формуле: [5, с.44]
где Ni – количество автомобилей в регионе (микрорайоне) на i период, шт;
βi – доля владельцев, пользующихся услугами СТО;
Lri – средневзвешенный годовой пробег всех автомобилей для рассматриваемого периода;
Li – средневзвешенная наработка на один автомобиле-заезд на СТО.
Для текущего периода:
Для перспективного периода:
Результаты расчетов основных показателей сведены в таблицу 1.5
Таблица 1.5 Основные показатели, характеризующие потребность района в услугах автосервиса.
Временной период i |
Количество автомобилей в регионе Ni |
Средневзвешенный годовой пробег автомобилей по маркам LГj, тыс. км | |||
Особо малого класса |
Малого класса |
Среднего класса |
Иномарки | ||
Текущий (1) |
9730 |
13,5 |
14,8 |
16,0 |
16,9 |
Перспектива (2) |
16200 |
13,5 |
14,8 |
16,0 |
16,9 |
Продолжение таблицы 1.5
Временной |
Средневзвешенный годовой пробег автомобилей для рассматриваемого периода Lri, тыс. км |
Средневзвешенная наработка на один автомобиле-заезд на СТО Li, тыс. км |
Общее годовое количество заездов автомобилей на CTO NГi |
Текущий (1) |
14,86 |
11,5 |
7520 |
Перспектива (2) |
15,1 |
13,4 |
12960 |
1.3 Оценка спроса на услуги автосервиса в микрорайоне
Общие принципы оценки
Оценка спроса на услуги автосервиса в регионе, базируется на результатах экспертной оценки текущего состояния спроса и перспектив развития.
В рамках текущего состояния спроса для действующей СТО региона (микрорайона) оценка осуществляется по следующим показателям:
- фактическое годовое число обращений на СТО МК;
- удовлетворение спроса на СТО W, %
- процентное распределение
В то же время необходимо проведение экспертной оценки действующих СТО с точки зрения их ближайших перспектив развития на временном лаге, равном n= 2...3 годам, в течение которых предусматривается создание и согласование проектно-разрешительной документации, строительство и ввод в действие новой, конкурирующей с ними организации в рассматриваемом регионе.
При этом экспертиза проводится по показателям, оценивающим:
- возможность увеличения числа обращений после развития конкретного СТО, что определяется как правило, сложившейся конъюнктурой рынка услуг по ТО и ремонту автомобилей в регионе и динамикой ее изменения, выявляемой на основе опыта компетентных представителей (экспертов) рассматриваемых СТО;
- финансовыми возможностями развития СТО;
- наличием земельного участка, его достаточной площадью, производственными площадями и их резервом, технической возможностью реконструкции и расширения СТО для обеспечения развития предприятия с целью увеличения степени удовлетворения клиентуры в услугах;
- возможное процентное
Экспертами на выбранных предприятия выступают компетентные специалисты, занимающиеся вопросами менеджмента, маркетинга, управления производством (технический директор, коммерческий директор, его заместители, специалисты планирующих подразделений, сервис-менеджер и менеджер по приемке и выдаче автомобилей, мастера, начальник производства, начальники смен и др.).
Количества экспертов выбирается как правило не менее восьми. При этом будет обеспечена доверительная вероятность на уровне γ = 0,8, вероятность ошибки не более 0,2 то есть вероятность не корреспондирования оценок с объективной информацией Q.
В общем случае число экспертов может определяться на основе объема выборки для непараметрических методов: [3, с.48]
В рамках дипломного проектирования экспертиза текущего состояния рассматриваемых СТО региона и ближайшая перспектива их развития не осуществляется, а задается в виде исходных данных, приведенных в таблице 1.6.
В данной таблице:
К – индекс СТО;
Ск – индекс (номер эксперта);
αск – возможное увеличение числа обращений на СТО на ближайшую перспективу с учетом ее развития, раз.
Таблица 1.6. Экспертная оценка СТО.
№ |
Текущий период |
Ближайшая перспектива (tn = 2-3г) | ||||||||||||
СТО К=1 |
Годовой спрос (факти-ческое количес-тво обраще-ний на СТО) Мк |
Удов-летво-рение спроса Wк % |
Распределение заездов по классам автомобилей Вkj(1), % |
Возможность увеличения обращений после развития СТО в αск раз |
Распределение обращений по классам после развития СТО Bkj(2), % | |||||||||
Особо малого класса |
Малого класса |
Среднего класса |
Иномарки |
№ эксперта |
Особо малого класса |
Малого класса |
Среднего класса |
Иномарки | ||||||
1 |
2 |
3 |
… Gк | |||||||||||
1 |
12960 |
80 |
10 |
40 |
40 |
10 |
1,1 |
1,1 |
1,3 |
1,2 |
10 |
30 |
50 |
10 |
2 |
||||||||||||||
2. Постановка задачи дипломного проектирования
2.1 Обоснование мощности
Вследствие слияния большого числа случайных факторов (сроки и число поступающих заявок, виды выполняемых работ, трудоемкости и сроки выполнения заявок и т.д.) процесс технического обслуживания и ремонта автомобилей на СТО носит стохастический характер. Как показывают проведенные в МАДИ исследования, особенности функционирования сложных систем, как СТО, подтвержденных воздействий большого числа случайных событий, лучше всего можно описать с помощью теории массового обслуживания.