В статье приводится разработанная практическая методика, позволяющая совершенствовать процессы в производственных системах автомобилестроительных предприятий. Методика направлена на оптимизацию функционирования технологического оборудования путем совершенствования системы его обслуживания. Предложенная методика основана на использовании системы поддержки принятия решений, позволяющей принимать научно обоснованные управленческие решения при изменении параметров производственной системы, определяемых путем мониторинга параметров технологического процесса, контроля качества производимой продукции, анализе причин простоев. В качестве интеллектуального ядра разрабатываемой системы предложено использование имитационной модели. Для проверки адекватности предлагаемого решения приводится пример использования разработанной модели технологического процесса изготовления ведомой (ведущей) шестерни на роботизированном производственном участке. Практическое применение модели позволяет сократить инвестиции в оборудование и производственную инфраструктуру, а также существенно улучшить производственные показатели за счет подбора оптимальных параметров системы.

In the article given developed practical technique, allowing to improve processes in production systems of the automobile building enterprises. The technique is directed on optimization of processing equipment functioning by improvement of its service system. The offered technique is based on use of the decision-making support system, allowing to make scientific and reasonable administrative decisions at change of the production system parameters determined by monitoring of technological process parameters, quality control of made production, the analysis of idle times reasons. As an intellectual core of developed system use of simulation model is offered. For check of the proposed solution adequacy the example of pinion gear conducted (leader) production technological process developed model use on the robotized production site is given. Practical application of model allows to reduce investments into the equipment and production infrastructure, and also it is essential to improve operational performance due to selection of system optimum parameters.