SOLUTION OF THE TASK OF CHOSING LOCATION OF CONTAINER DISTRIBUTION CENTERS
Authors:
1.
State University of Maritime and Inland Shipping named after Admiral Makarov
Type:
Article
Pages:
from 93
to 102
Status:
Published
Received:
20.11.2015
Accepted:
20.11.2015
Published:
25.11.2015
Subject area:
UDK 656.1
GRNTI 45.01 Общие вопросы электротехники
GRNTI 55.42 Двигателестроение
GRNTI 55.45 Судостроение
GRNTI 73.34 Водный транспорт
GRNTI 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
GRNTI 45.01 Общие вопросы электротехники
GRNTI 55.42 Двигателестроение
GRNTI 55.45 Судостроение
GRNTI 73.34 Водный транспорт
GRNTI 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
Language:
Russian
Keywords:
container distribution centers, simulation, load centers, region clustering, effect of "economies of scale"
Abstract (English):
The economic prerequisites for the use of container distribution centers for optimization of transport logistics and reducing carriers and shippers costs in the organization of general cargo transportation in containers. The influence of different economic, geographical and infrastructural factors on the place selection for the construction of container distribution centers is evaluated. It was revealed that the main functions of container distribution centers are consolidation of shipments to one recipient, irregularities cargo traffic parry, commercial storage of goods and logistics improvement. The paper considers the methods of solving the problem of choosing the place for the construction of container distribution centers, presents a brief description of each method and offers to use the methods to search for a solution based on the needs of the study proposed. There were made two experiments using the proposed analytical methods for solving the problem of choosing the place for the construction of potential container distribution centers. The article presents the comparative results of experiments, on the basis of which the recommendations for clustering shippers in each region are developed in order to reduce transportation costs for each enterprise and increase the efficiency of transport - logistics system in the region as a whole. The necessity of clustering shippers is justified with the purpose of solving the problem of finding the optimal place selection for the construction of container distribution centers. The recommendations on the use of discrete - event simulation as one of the main tools for solving the problems in complex multi-level systems and obtaining the practical results that are suitable for use in the transport logistics are developed.
The economic prerequisites for the use of container distribution centers for optimization of transport logistics and reducing carriers and shippers costs in the organization of general cargo transportation in containers. The influence of different economic, geographical and infrastructural factors on the place selection for the construction of container distribution centers is evaluated. It was revealed that the main functions of container distribution centers are consolidation of shipments to one recipient, irregularities cargo traffic parry, commercial storage of goods and logistics improvement. The paper considers the methods of solving the problem of choosing the place for the construction of container distribution centers, presents a brief description of each method and offers to use the methods to search for a solution based on the needs of the study proposed. There were made two experiments using the proposed analytical methods for solving the problem of choosing the place for the construction of potential container distribution centers. The article presents the comparative results of experiments, on the basis of which the recommendations for clustering shippers in each region are developed in order to reduce transportation costs for each enterprise and increase the efficiency of transport - logistics system in the region as a whole. The necessity of clustering shippers is justified with the purpose of solving the problem of finding the optimal place selection for the construction of container distribution centers. The recommendations on the use of discrete - event simulation as one of the main tools for solving the problems in complex multi-level systems and obtaining the practical results that are suitable for use in the transport logistics are developed.
Keywords:
container distribution centers, simulation, load centers, region clustering, effect of "economies of scale"
container distribution centers, simulation, load centers, region clustering, effect of "economies of scale"
Проблема выбора местоположения контейнерных центров грузораспределения Одной из наиболее актуальных задач, требующих решения при проектировании экономически эффективной контейнерной сети грузораспределения, является задача выбора местоположения узлов - контейнерных центров грузораспределения («сухих портов» и центров железнодорожного/автомобильного трансшимпента). Данная задача является нетривиальной еще и потому, что на практике принятие окончательного решения о выборе конкретной географической точки для строительства контейнерного центра грузораспределения диктуется не столько экономической целесообразностью, сколько наличием уже имеющейся транспортной и административной инфраструктуры, традициями организации грузовой работы в данном регионе, политическими интересами определенных групп лиц, особенностями законодательства и пр. Сильное влияние вышеуказанных факторов порой идет вразрез с экономическими интересами пользователей транспортной инфраструктуры - грузоотправителей и грузополучателей, заставляя последних подстраиваться под порой невыгодные, навязанные условия. Подобные действия приводят к увеличению стоимости и сроков доставки грузов, что в итоге ложится бременем на плечи конечных покупателей товаров. К основным задачам контейнерных центров грузораспределения - «сухих портов» и центров железнодорожного/автомобильного трансшимпента относятся [1-3]: - консолидация грузовых партий, отправленных в адрес одного получателя; - парирование неравномерностей грузопотоков; - коммерческое хранение грузов. Решение всех перечисленных задач должно способствовать достижению единой конечной цели, которой является генерация укрупненных товарных отправок при использовании эффекта «экономии масштаба» (англ. «economy of scale») [4] . Экономика диктует транспортному рынку свои условия - чем больше объем грузовой партии, тем ниже стоимость отправки одной грузовой единицы С, а именно: где TC - стоимость доставки грузовой партии, у. е.; Q -объем грузовой партии, т. Стремление минимизировать транспортную составляющую в конечной цене продаваемого товара заставляет грузовладельцев выбирать таких перевозчиков, при использовании услуг которых значение С будет минимальным. На практике подобный подход может быть проиллюстрирован следующим образом. Пусть в регионе действуют n крупных предприятий ri, производящих экспортную продукцию в размере qi. Данная продукция продается покупателям, находящимся в других регионах, и перевозится в универсальных контейнерах (twenty-foot equivalent unit (TEU)), посредством автомобильных, железнодорожных и морских перевозчиков через морские порты pj. Графически данная ситуация может быть представлена следующим образом (рис. 1). Рис. 1. Схема поставок экспортных грузов предприятиями Очевидно, что для отправки товаров перевозчики стараются использовать наиболее короткие маршруты в связи с тем, что стоимость доставки груза (транспортная составляющая) TC выражается следующей зависимостью: (1) где Tпер - тариф перевозчика за километр пути, у. е./(км т); Di - расстояние перевозки груза, км; qi - размер перевозимой партии груза, т. Таким образом, при отправке товарных партий перевозчикам важно предложить клиентам конкурентоспособную цену перевозки, а следовательно, и уменьшить размер транспортной составляющей, выбрав наиболее короткий путь доставки. Поскольку географически место размещения предприятий и морских портов «привязано» к множеству природных, социальных и иных факторов и не подлежит изменению (как не подлежит изменению и расстояние перевозки груза от предприятия к порту), то для победы в конкурентной борьбе и для повышения оборачиваемости подвижного состава перевозчики вынуждены предлагать грузовладельцам все меньшие тарифы за перевозку. В реалиях современной логистики для грузоотправителя (или плательщика) чаще всего абсолютно не имеет значения, как именно и какими маршрутами груз достигнет пункта назначения. Главное, чтобы груз был доставлен в срок, его сохранность была обеспечена на 100 %, а сама перевозка стоила как можно дешевле (для повышения конкурентоспособности товара). Именно для снижения транспортных издержек и повышения эффекта «экономии масштаба» перевозчики организуют контейнерную логистику путем использования консолидационно-распределительных узлов - контейнерных центров грузораспределения [5]. Консолидация грузовых партий и генерация укрупненных товарных отправок в контейнерных центрах грузораспределения позволяет перевозчикам уменьшить расходы на перевозку одной грузовой единицы и, как следствие, предложить клиентам наименьшие тарифы за перевозку. Методы решения задачи выбора местоположения контейнерного центра грузораспределения Задача выбора места для расположения контейнерного центра грузораспределения в условном регионе может быть сформулирована как поиск оптимального или субоптимального, т. е. близкого к оптимальному, решения. Поиск решения осуществляется с применением следующих методов [6-10]: 1. Аналитические методы - метод центра тяжести, метод пробной точки, метод сетки. 2. Методы оптимизации: линейное, нелинейное и динамическое программирование. 3. Имитационное моделирование. 4. Экспертные методы: метод начисления баллов, метод аналитической иерархии. 5. При первичной итерации приемлемы методы, дающие субоптимальное решение. В частности, с целью определения места для размещения контейнерного центра грузораспределения наиболее простыми и доступными являются аналитические методы [11-13]. В случае их использования при рассмотрении возможности расположения контейнерного центра грузораспределения L в регионе, где действуют n крупных предприятий, математически целевая функция будет иметь следующий вид: (2) где - расстояние перевозки груза от предприятия до предполагаемого контейнерного центра грузораспределения L, км. Метод центра тяжести аналогичен методу определения центра тяжести некоего плоского физического тела. Данный метод дает возможность найти субоптимальное решение задачи выбора места для расположения контейнерного центра грузораспределения в регионе. Для этого необходимо обладать информацией о географическом местоположении предприятий-производителей на карте (координатах x, y), объемах поставляемой продукции, тарифах за перевозку и иметь общую характеристику транспортной сети региона. В соответствии с данным методом, координаты центра тяжести грузопотоков определяются как: , (3) (4) где X, Y - географические координаты центра тяжести грузопотоков; - тарифы на перевозку груза, у. е./км; qi - объемы поставляемой продукции, т; xi, yi - географическое местоположение предприятий-производителей. Метод «пробной точки» применяется при поиске места для размещения центра грузораспределения в случае одномерной конфигурации транспортной сети на обслуживаемом участке и подходит для установления точного места размещения на прямолинейном участке пути. Метод «сетки» дает возможность оценить стоимость доставки от каждого из производителей до центра грузораспределения и далее до конечного потребителя, при этом в итоге выбирается вариант, который определяется как центр равновесной системы транспортных затрат. Данный метод применим для организации дистрибуции продукции внутри региона. Выбор местоположения контейнерного центра грузораспределения Задачу выбора местоположения контейнерного центра грузораспределения предлагается решить с использованием аналитического метода - метода центра тяжести. Нами выбран следующий пример для поиска оптимального местоположения контейнерного центра грузораспределения. Пример 1. Пусть в регионе действуют 4 крупных предприятия r1, r2, r3, r4, производящие продукцию и поставляющие ее на экспорт в объеме 5, 4, 3, 2 тыс. TEU/год соответственно. Данная продукция перевозится железнодорожным транспортом для экспорта через морской порт. Размеры региона составляют 100 × 100 км. Необходимо определить, в какой географической точке региона целесообразно расположить контейнерный центр грузораспределения для организации поставок консолидированных грузовых партий в порт . Представим исследуемый регион в графическом виде на оси координат и присвоим каждому предприятию координаты, как это показано на рис. 2: Рис. 2. Определение координат предприятий в исследуемом регионе В соответствии с рис. 2, предприятие r1, отправляющее 5 тыс. TEU/год, имеет координаты x = 15, y = 10; предприятие , отправляющее 4 тыс. TEU/год, имеет координаты x = 60; y = 13; предприятие r3, отправляющее 3 тыс. TEU/год, имеет координаты x = 63; y = 60; предприятие r1, отправляющее 2 тыс. TEU/год, имеет координаты x = 90; y = 30. Определим координаты центра тяжести грузопотоков методом центра тяжести с использованием формул (3) и (4). Предполагаемый контейнерный центр грузораспределения будет располагаться в районе этой точки. Тарифы на железнодорожную перевозку груза примем равными для всех направлений и не будем учитывать их при расчетах (что, в общем, не противоречит условиям современного российского рынка железнодорожных перевозок). Вычислим координаты центра тяжести грузопотоков: (5) (6) Результаты расчетов по формулам (5) и (6) изобразим графически (рис. 3). Рис. 3. Определение места расположения контейнерного центра грузораспределения в регионе методом центра тяжести Математические вычисления показывают, что центр тяжести грузопотоков в исследуемом регионе имеет координаты x = 49; y = 25. Далее предлагаем вычислить стоимость доставки грузовых партий с каждого предприятия в контейнерный центр грузораспределения в годовом объеме для организации поставок консолидированных грузовых партий в порт. Расстояние между двумя точками A1 (x1; y1) и A2 (x2; y2) в прямоугольной системе координат выражается формулой, км (7) Следовательно, с учетом формул (1) и (7) стоимость доставки грузовых партий в годовом объеме для каждого предприятия в контейнерный центр грузораспределения выражается следующей зависимостью, у. е.: (8) Тарифы на железнодорожную перевозку груза примем для наглядности равными 1 для всех направлений. Вследствие этого формула (8) приобретает следующий вид, у.е.: (9) Используя формулу (9), вычислим стоимость доставки грузовых партий в годовом объеме для каждого предприятия в предполагаемый контейнерный центр грузораспределения, тыс. у. е.: (10) (11) (12) (13) C учетом формул (10)-(13) и формулы (2) целевая функция, тыс. у. е., выглядит как (14) Дальнейший перебор вариантов размещения показал, что полученное значение целевой функции, рассчитанное по формуле (14), действительно является минимальным при равных начальных данных. Тем не менее необходимо проверить, насколько изменится стоимость доставки грузовых партий для каждого конкретного предприятия в случае искусственного ограничения количества грузоотправителей. Для этого рассмотрим следующий пример. Пример 2. Пусть в регионе, где действуют 4 предприятия r (r1, r2, r3, r4), поставляющие товары на экспорт в объеме 5, 4, 3, 2 тыс. TEU/год соответственно, предприятия r2, r3, r4 пользуются услугами перевозчика, эксплуатирующего контейнерный центр распределения, а предприятие r1 направляет грузы напрямую в порт. Вся продукция предприятий перевозится железнодорожным транспортом для экспорта через морской порт p1. Размеры региона оставим прежними - 100 × 100 км. Исходя из данных условий необходимо определить, в какой географической точке региона целесообразно расположить контейнерный центр грузораспределения L для организации поставки консолидированных грузовых партий в порт p1. Соответственно, с использованием формул (3) и (4) определим координаты центра тяжести грузопотоков: (15) (16) Отобразим результаты расчетов по формулам (15) и (16) графически (рис. 4): Рис. 4. Определение места расположения контейнерного центра грузораспределения методом центра тяжести в примере 2 Центр тяжести грузопотоков в регионе, исследуемом в примере 2, имеет координаты x = 67; y = 33. С использованием формулы (9) вычислим стоимость доставки грузовых партий в годовом объеме для предприятий r2, r3, r4 в контейнерный центр грузораспределения, изображенный на рис. 4, тыс. у. е.: (17) (18) (19) Попарное сравнение результатов, полученных в формулах (11) и (17), (12) и (18), (13) и (19), показывает, что искусственное сокращение числа предприятий, ориентированных на работу с контейнерным центром грузораспределения, ведет к смещению центра тяжести грузопотоков и в конечном итоге позволяет уменьшить стоимость доставки грузовых партий в годовом объеме для некоторых из этих предприятий. Так, в Примере 2 стоимость доставки грузовых партий в годовом объеме через контейнерный центр грузораспределения для предприятий r3 и r4 уменьшилась на 29 и 47 % соответственно по сравнению с Примером 1, тогда как для предприятия r2, наоборот, выросла на 19 %. Подобные результаты позволяют сделать вывод о необходимости разделения предприятий r1, r2, r3, r4 … rn на кластеры по следующим признакам: - по географическому признаку; - по признаку принадлежности к существующей транспортной инфраструктуре; - по размерам грузопотоков. - Кроме того, необходимо выполнить кластеризацию регионов размещения центров контейнерного грузораспределения так, как это представлено на рис. 5. Рис. 5. Кластеризация регионов размещения центров контейнерного грузораспределения Кластеризация регионов размещения центров контейнерного грузораспределения позволяет выявить оптимальные или субоптимальные точки расположения центров для каждого кластера и добиться сбалансированности транспортных расходов для каждого предприятия-отправителя. Для этого необходимо прежде всего оценить каждый регион на основании ряда факторов (количественная оценка, балльная оценка), а затем использовать метод кластерного анализа, т. е. сгруппировать многомерные объекты на основании отдельных экспериментов с выделением определенного количества точек геометрического пространства и последующим определением «сгустков» этих точек - кластеров (отсюда и возникает понятие «кластеризация регионов»). Кластеризацию регионов следует начинать с нормирования показателей и проведения первичного кластерного анализа, а затем продолжать путем экспериментирования с переменными и количеством кластеров, выбирая в итоге наилучший вариант кластеризации. К недостаткам вышеприведенных примеров можно отнести следующие: - в них не учитывается состояние транспортной инфраструктуры региона; - расстояние между предприятиями и проектируемым центром контейнерного грузораспределения рассматривается как прямая линия; - не принимаются во внимание объемы поставок; скидки на транспортные тарифы, предоставляемые в зависимости от размера партии; интервалы перевозок. Указанные недостатки могут быть устранены путем применения более сложных математических методов, например имитационного моделирования, которое представляет собой гибкий инструмент, позволяющий анализировать работу сложных систем грузораспределения. Использование имитационного моделирования дает возможность учитывать различные переменные и не сводит многокритериальные задачи к однокритериальным [14, 15]. Основные выводы 1. Использование для перевозок генеральных грузов контейнерной транспортной системы, построенной с применением контейнерных центров грузораспределения, является экономически оправданным и позволяет перевозчикам сухопутным транспортом организовывать все логистические процессы с максимальным эффектом «экономии масштаба». 2. Для корректного решения задачи выбора местоположения центров грузораспределения необходима кластеризация грузоотправителей по географическому признаку, по признаку принадлежности к существующей транспортной инфраструктуре, по размерам грузопотоков. 3. Кластеризация регионов является необходимым условием экономически обоснованной стратегии размещения центров контейнерного грузораспределения как в припортовой зоне, так и в глубине страны. 4. Принадлежность к уже существующей транспортной инфраструктуре в виде сети железных и автомобильных дорог позволяет объединять отправителей и получателей товаров в региональные кластеры, находить потенциальные точки для размещения центров контейнерного грузораспределения с помощью аналитических методов и в дальнейшем проводить более точные и гибкие расчеты с помощью имитационного моделирования.
1. Kuznecov A. L. Genezis modeley razvitiya portov v sovremennoy transportnoy nauke / A. L. Kuznecov, A. V. Galin // Vestn. Gos. un-ta mor. i rech. flota im. adm. S. O. Makarova. 2015. № 2 (30). S. 141-153.
2. Korol' R. G. Tehnologiya funkcionirovaniya Vladivostokskogo transportnogo uzla pri nalichii mul'timodal'nogo terminala «suhoy port» / R. G. Korol', A. S. Balalaev // Vestn. Gos. un-ta mor. i rech. flota im. adm. S. O. Makarova. 2014. № 5 (27). C. 92-101.
3. Tarakanov L. N. Formirovanie terminal'no-raspredelitel'nyh kompleksov v sisteme vzaimodeystviya s integrirovannymi logisticheskimi platformami morskih portov / L. N. Tarakanov // Vestn. Gos. un-ta mor. i rech. flota im. adm. S. O. Makarova. 2013. № 2 (21). S. 108-111.
4. Pavlenko S. S. Istoriya, sovremennoe sostoyanie i tendencii razvitiya mirovoy konteynernoy transportnoy sistemy / S. S. Pavlenko // Konteynernyy biznes. 2015. № 04 (66). S. 4-16.
5. Egorov I. V. Chto na praktike predstavlyaet soboy vybor mesta pod sklad / I. V. Egorov // Logistika. 2011. № 2. S. 56-57.
6. Gadzhinskiy A. M. Vybor mesta raspolozheniya sklada / A. M. Gadzhinskiy // Spravochnik ekonomista. 2004. № 8. C. 33-37.
7. Gay V. A. Vybor mestopolozheniya konteynernogo terminala v Sankt-Peterburgskom transportnom uzle metodom analiza ierarhiy / V. A. Gay, D. V. Malahov // Logistika i upravlenie cepyami postavok. 2011. № 42. C. 55-59.
8. Larin O. N. Metody razmescheniya setevyh uzlov v avtotransportnyh sistemah regionov / O. N. Larin // Transport Urala. 2008. № 3. S. 5-9.
9. Brodeckiy G. L. Primenenie metoda analiticheskoy ierarhii dlya optimizacii mesta raspolozheniya regional'nogo raspredelitel'nogo centra / G. L. Brodeckiy // Logistika i upravlenie cepyami postavok. 2005. № 6. C. 26-34.
10. Voskresenskaya T. P. Metodika i algoritmizaciya prinyatiya resheniy po formirovaniyu terminal'noy seti v regione / T. P. Voskresenskaya // Vestnik Ural'sk. gos. un-ta putey soobsch. 2010. № 3 (7). S. 74-84.
11. Gusev S. A. Problemy opredeleniya mestopolozheniya sklada / S. A. Gusev // Logistika. 2011. № 2. S. 53-55.
12. Kaygorodcev A. A. Problema vybora mesta razmescheniya logisticheskogo raspredelitel'nogo centra. Suschestvuyuschie podhody k resheniyu / A. A. Kaygorodcev, A. N. Rahmangulov // Sovremennye problemy transportnogo kompleksa Rossii. 2011. № 1. S. 39-48.
13. Nikolaeva A. I. Logisticheskie metody i tehnologii organizacii funkcionirovaniya suhih portov / A. I. Nikolaeva, V. V. Baginova // Sovremennye problemy transportnogo kompleksa Rossii. 2011. № 1. C. 49-57.
14. Snetkov N. N. Rol' i mesto novyh innovacionnyh tehnologiy (imitacionnogo modelirovaniya) v reshenii zadach na transporte / N. N. Snetkov // Istoriya i perspektivy razvitiya transporta na Severe Rossii: materialy III nauch.-prakt. konf. Yaroslavl', 2011. C. 42-46.
15. Ustich P. A. Upravlenie transportom na osnove matematicheskogo modelirovaniya / P. A. Ustich, A. A. Ivanov, V. G. Myshkov, P. I. Sadchikov // Zheleznodorozhnyy transport. 2008. № 7. C. 39-43.
