University of PardubiceFaculty of Transport Engineering

University

Employees
|
Students
Česky

Publication detail

Model predikce potřeby skladových zásob v čase

Authors: Soušek Radovan | Šulc Jaromír | Šulcová Kateřina | Dorda Michal | Teichmann Dušan | Pleva Ivo | Macečková Gabriela

Year: 2021

Type of publication: poloprovoz, technologie

Publisher name: Univerzita Pardubice

Page from-to: nestránkováno

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Model predikce potřeby skladových zásob v čase	Predikce potřeby skladových zásob v čase je realizována v několika na sobě navazujících krocích. V první fázi je pro uživatelem zvolené časové období vytvořena predikce kilometrických proběhů jednotlivých vozidel, neboť v drtivé většině je preventivní údržba dopravních prostředků DPO vázána na dosažení předepsané hladiny kilometrického proběhu. V další fázi je na základě predikovaných kilometrických proběhů vygenerován plán preventivních údržbových zásahů za zvolené časové období. Při plánování preventivních údržbových zásahů je brán na zřetel rozpočet vyhrazený na údržbu vozidel v daném časovém období. Tento rozpočet, který je na údržbu vozidel vyhrazen, je při tvorbě plánu procentuálně ponížen o náklady spojené s neplánovanými vícepracemi při preventivních údržbových zásazích, příp. s údržbovými zásahy po poruše či nehodě. Procentuální snížení, které je v modelu aplikováno, je predikováno na základě historických dat. Na základě vytvořeného plánu preventivní údržby je možno predikovat spotřebu materiálu pro tento typ údržby v čase.
eng	Model for predicting the need for inventory over time	The prediction of the need for stock in time is realized in several consecutive steps. In the first phase, a prediction of the mileage of individual vehicles is created for the time period chosen by the user, as the overwhelming majority of preventive maintenance of DPO means of transport is tied to reaching the prescribed level of mileage. In the next phase, a plan of preventive maintenance interventions for the selected time period is generated based on the predicted mileage. When planning preventive maintenance interventions, the budget reserved for vehicle maintenance in a given time period is taken into account. This budget, which is reserved for vehicle maintenance, is reduced as a percentage when creating the plan by the costs associated with unplanned additional work during preventive maintenance interventions, or with maintenance interventions after a breakdown or accident. The percentage reduction applied in the model is predicted based on historical data. Based on the created preventive maintenance plan, it is possible to predict the material consumption for this type of maintenance over time.	maintenance;public transport;prediction;Stock