МЕТОДИКА АНАЛИЗА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ
Авторы:
1.
Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова
(аспирант кафедры портов и грузовых терминалов )
2.
Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова
(доктор технических наук; доцент кафедры технологии и организации перевозок )
Россия
Россия
3.
Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова
(доктор технических наук, профессор; заведующий кафедрой портов и грузовых терминалов )
Россия
Россия
4.
Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова
(доктор технических наук, профессор; профессор кафедры портов и грузовых терминалов )
Тип:
Статья
Страницы:
с 23
по 27
Статус:
Опубликован
Получено:
20.08.2018
Одобрено:
21.02.2020
Опубликовано:
25.08.2018
Классификаторы:
УДК 656.1
ГРНТИ 45.01 Общие вопросы электротехники
ГРНТИ 55.42 Двигателестроение
ГРНТИ 55.45 Судостроение
ГРНТИ 73.34 Водный транспорт
ГРНТИ 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
ГРНТИ 45.01 Общие вопросы электротехники
ГРНТИ 55.42 Двигателестроение
ГРНТИ 55.45 Судостроение
ГРНТИ 73.34 Водный транспорт
ГРНТИ 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
подъёмно-транспортное оборудование, технологические процессы, имитационное моделирование, проектирование
Аннотация (русский):
Рассмотрены основные логистические и технологические процессы, осуществляемые на грузовых терминалах, даны соответствующие определения, выявлены и обоснованы основные измеряемые показатели операционной деятельности. На основании проведённых натурных экспериментов предложен метод оценки производительности исходя из длительности операций. В соответствии с результатами проведённых исследований и расчётов по предложенной методике сделан вывод о том, что сменно-суточное планирование, которое по своей сути и есть установление определённых норм для работы оборудования, возможно при полностью определённом грузопотоке и достоверных значениях внешних параметров. Методом осуществления этого вида планирования или нормирования может служить имитационное моделирование.
Рассмотрены основные логистические и технологические процессы, осуществляемые на грузовых терминалах, даны соответствующие определения, выявлены и обоснованы основные измеряемые показатели операционной деятельности. На основании проведённых натурных экспериментов предложен метод оценки производительности исходя из длительности операций. В соответствии с результатами проведённых исследований и расчётов по предложенной методике сделан вывод о том, что сменно-суточное планирование, которое по своей сути и есть установление определённых норм для работы оборудования, возможно при полностью определённом грузопотоке и достоверных значениях внешних параметров. Методом осуществления этого вида планирования или нормирования может служить имитационное моделирование.
Ключевые слова:
подъёмно-транспортное оборудование, технологические процессы, имитационное моделирование, проектирование
подъёмно-транспортное оборудование, технологические процессы, имитационное моделирование, проектирование
Основная функция любого транспортного терминала состоит в передаче грузов между различными видами транспорта, их временном хранении и преобразовании (из контейнеризированной формы в генеральный груз и обратно), а также осуществлении вспомогательных операций (досмотр, взвешивание и др.). Обработка и хранение грузов осуществляется в специально отведённых пространственных зонах, называемых операционными. Перемещение заданного количества однородного груза между функциональными зонами в определённый период называется процессом. Процесс, в соответствии с его содержанием, может быть разделён на отдельные операции. К операциям относятся: выборка груза из исходной функциональной зоны процесса, транспортировка и помещение его в конечную операционную зону [1, 2]. В процессах задействовано определённое технологическое оборудование, каждое из которых участвует во всех или только отдельных операциях процесса. Технологическое оборудование, совершающее операции грузового процесса, выполняет это с помощью отдельных движений. Производительность каждого типа оборудования при выполнении различных движений может быть оценена с помощью статистически достоверного объёма хронометрических наблюдений, обработка которых завершается формированием эмпирического закона распределения продолжительности элементарных движений, операций и процессов. Например, операция постановки контейнера в штабель в конечной операционной зоне включает два движения: снятие контейнера с транспортного средства и постановку его в штабель. В то же время указанные движения состоят из следующих элементарных движений: подъезд ричстакера к транспортному средству в зону передачи, позиционирование ричстакера, телескопирование спредера (при необходимости), нацеливание и захват контейнера, его подъём, ожидание отъезда транспортного средства, подъём стрелы до нужного яруса, подъезд к штабелю, постановка контейнера в штабель, отъезд от штабеля, приведение стрелы в исходное положение [3, 4]. Оценка производительности операции исходя из её длительности Хронометрировать необходимо элементарные движения, из которых потом могут компоноваться любые необходимые составные движения, операции и процессы. Полученные путём хронометража данные о длительности отдельных движений обычно представляются в виде гистограммы, характеризующей регистрируемые при наблюдениях значения соответствующих случайных величин. Пример такой гистограммы показан на рис. 1. Эта гистограмма характеризует распределение случайной величины длительности операций (Т, с). В то же время для целей операционного планирования больший интерес представляет не длительность операции, а её производительность, т. е. число операций, совершаемых за определённый период времени, например, за час. Рис. 1. Гистограмма длительности операции постановки контейнера в штабель В случае детерминированных величин значение часовой производительности может быть получено как операций/ч. Для случайной величины Т такое вычисление производительности операций невозможно, т. к. алгебраические действия со случайными величинами не определены. Более того, даже оценка производительности операций через среднее значение (математическое ожидание) как будет некорректной, поскольку величина является новой случайной величиной со своим законом распределения и Как следствие, для формирования закона распределения случайной величины производительности операций при известном законе распределения её длительности приходится использовать специальный математический приём - метод Монте-Карло. Суть метода статистических испытаний, или метода Монте-Карло, в данном случае состоит в том, чтобы последовательно генерировать значения случайной величины - длительности операций - в соответствии с законом её распределения. Полученные данные суммируются, и как только эта сумма превысит 3 600 с, генерация прекращается. Полученное значение числа сгенерированных событий составляет часовую производительность операции в этом испытании. Такие испытания проводятся многократно, что позволяет построить гистограмму частоты наблюдаемой производительности. С ростом числа испытания эта частота будет приближаться к плотности вероятности искомой случайной величины - производительности операций. На рис. 2 представлен пример гистограммы вычисляемых значений часовой производительности для операции, длительность которой характеризуется распределением, представленным на рис. 1. Рис. 2. Гистограмма распределения производительности операции Для рассматриваемого примера среднее значение производительности , полученное методом статистических испытаний, составляет 27,4 операций/ч. В то же время при средней продолжительность операции в 127 с расчётное значение составляет Иной является и форма распределений величин относительно средних значений (рис. 1, 2). Для определения необходимого объёма статистических испытаний используется идея метода доверительных интервалов. При недостаточном количестве испытаний полученные гистограммы обладают высокой вариативностью: повторение серии экспериментов для этого же количества испытаний даёт гистограмму, значительно отличающуюся от предыдущей. С ростом объёма выборки (числа испытаний в серии) получаемые гистограммы начинают отличаться друг от друга всё меньше и меньше. Возможно ввести меру близости гистограмм (например, квадратичное отклонение) и установить значение, достижение которого будет свидетельствовать о необходимой точности. Нормирование производительности операций Производительность отдельных видов и экземпляров оборудования зависит от многих причин: технических параметров и характеристик операционной зоны использования, состава технологической линии, структуры рабочих заданий, приоритетов в их обработке, используемых критериев оптимизации и др. Нормирование возможно лишь при учёте всех перечисленных факторов и лишь при оценке на достаточно длинных интервалах времени (начиная от смены). Например, постановка ричстакером контейнера в штабель с поверхности терминала характеризуется средней производительностью около 30 движений/ч, с транспортного средства - около 27 движений/ч. Примерно такие же значения производительности наблюдаются при выгрузке контейнеров с железнодорожных платформ на поверхность терминала или на терминальное шасси. В данном случае этот показатель является операционной технической производительностью и весьма близок к технической производительности, данной производителями оборудования [5, 6]. Если ричстакер выполняет не только выгрузку контейнера с платформы, но и самостоятельно транспортирует его в операционную зону складирования, укладывает его в штабель и возвращается за следующим контейнером, то его производительность составляет около 5 движений/ч. При этом лимитирующим звеном становится операция транспортировки, которая определяется расстоянием между операционными зонами и скоростью движения ричстакера. В случае ричстакера, работающего на погрузку железнодорожных платформ, производительность снижается ещё больше: выборка нужного контейнера из штабеля требует перемещений контейнеров для доступа к целевому. В качестве показателя продуктивности любой производительности используется перемещение контейнера, которое является назначением данной операции и всего процесса, в данном примере им выступает перемещение контейнера из штабеля на железнодорожный подвижной состав, в связи с чем перемещения контейнеров в штабеле не входят в число производительных движений [7, 8]. Другим примером служит совмещение графика операций. Задание переместить за смену 20 контейнеров с железнодорожного грузового фронта (ЖГФ) на склад и 20 контейнеров со склада на взвешивание представляется достаточно простым, однако при условии того, что это нужно сделать в двухчасовом интервале обработки железнодорожного состава, полностью меняет его характер. Точнее, в данном случае имеется два совершенно различных задания, требующих разную производительность операций и разное количество оборудования для выполнения. Заключение Традиционные термины и определения, их интерпретация и нормирование значений основных производственных и экономических показателей становятся всё менее приспособленными к современным реалиям. Развитие логистических сетей, внедрение нового технологического оборудования, совершенствование бизнес-процессов, переход к иной парадигме планирования и управления работой терминалов привели к появлению нового методического и, как следствие, понятийного аппарата. Сменно-суточное планирование, которое по своей сути и есть установление норм работы оборудования, возможно лишь при полностью определённом грузопотоке и достоверных значениях внешних параметров. Описанный метод сменно-суточного планирования и нормирования работы грузового терминала основан на имитационном моделировании требуемых технологических операций и процессов. Методом осуществления этого планирования или нормирования может служить лишь имитационное моделирование.
1. ГОСТ Р 55507-2013. Эксплуатация речных портов. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2014. 27 с.
2. Кузнецов А. Л., Кириченко А. В., Давыденко А. А. Классификация и функциональное моделирование эшелонированных контейнерных терминалов // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2015. № 5 (34). С. 7-16.
3. Handbook of terminal planning / ed J. W. Böse. Springer Science & Business Media, 2011. 433 p. DOI: 10.1007/978-1-4419-8408-1.
4. Imai A., Sun X., Nishimura E., Papadimitriou S. Berth allocation in a container port: using a continuous location space approach // Transportation Research Part B: Methodological. 2005. Vol. 39. Is. 3. P. 199-221. DOI: 10.1016/j.trb.2004.04.004.
5. Han X., Lu Z., Xi L. A proactive approach for simultaneous berth and quay crane scheduling problem with stochastic arrival and handling time // European Journal of Operational Research. 2010. Vol. 207. Is. 3. P. 1327-1340. DOI: 10.1109/ICCIE.2009.5223886.
6. Bierwirth C., Meisel F. A survey of berth allocation and quay crane scheduling problems in container terminals // European Journal of Operational Research. 2010. Vol. 202. Is. 3. P. 615-627. DOI: 10.1016/j.ejor.2009.05.031.
7. Кузнецов А. Л., Кириченко А. В., Ткаченко А. С., Попов Г. Б. Имитационное моделирование как инструмент расчёта наземных контейнерных терминалов / Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Морская техника и технология. 2018. № 1. С. 100-108. DOI: 10.24143/2073-1574-2018-1-100-108.
8. Kuznetsov A. L., Kirichenko A. V., Slitsan A. E. Simulation for assessment of bulk cargo berths number // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2017. Vol. 87(6). DOI:10.1088/1755-1315/87/6/062010.
