ОЦЕНКА ТРЕБУЕМЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ ПУТЕМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы обеспечения эффективной работы терминала как площадки активного взаимодействия на «стыке» разных видов транспорта. Эффективное проектирование, планирование и управление работой терминала обеспечивается его производительностью, которая определяется как количество выполненных операций за выбранный интервал времени. В данном случае производительность описана как введённая случайная и средняя величина. Выполнена трансформация математических методов к адекватному определению производительности, а именно проведены многократные эксперименты и статистические испытания (метод Монте-Карло) с использованием доверительных интервалов и имитационного моделирования для генерации случайных величин по заданному закону их распределения для получения распределения уже новой случайной величины - числа технологических линий для освоения расчетного объема потока операций работы контейнерного терминала. Полученные результаты позволяют сформулировать методы расчетно-аналитического подхода в части оценки требований к расчетам, обеспечивающим выполнение изменяющихся во времени объемов операций. При этом понимается, что последствия временного превышения требований над средними значениями данным способом оценены быть не могут, так как для этого требуется использование иной парадигмы, учитывающей внутреннее состояние системы - симуляционного моделирования.В результате проведённого исследования разница в расчетах по предложенным методикам составила не более 5 %, что свидетельствует о достоверности и применимости предложенного подхода. Обоснован вывод о том, что применение методов статистических испытаний, так же, как и расчетов по средним величинам, согласно нормативным расчетно-аналитическим методам, может успешно служить для оценки требований результатов, обеспечивающих выполнение динамичных во времени объемов транспортных операций в целях оптимизации перевозочного процесса.

Ключевые слова

логистика, портовый терминал, производительность, случайная величина, метод Монте-Карло, автомат Мура, метод доверительных интервалов, имитационное моделирование, Monte Carlo method, Moore automaton

Читать полный текст статьи:  PDF

Список литературы

Соляков О. В. Особенности развития национальных морских портов / О. В. Соляков, О. А. Изотов, В. В. Якунчиков // Мир транспорта. - 2017. - Т. 15. - № 4 (71). - С. 110-121.
Robinson R. Ports as elements in value-driven chain systems: the new paradigm / R. Robinson // Maritime Policy & Management. - 2002. - Vol. 29. - Is. 3. - Pp. 241-255. DOI: 10.1080/03088830210132623.
Кузнецов А. Л. Эволюция показателей, характеризующих эксплуатационную работу портов и терминалов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, В. Н. Щербакова-Слюсаренко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 5. - С. 909-924. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-5-909-924.
Майоров Н. Н. Исследование состояний контейнерного терминала на основе транспортной модели и имитационного моделирования / Н. Н. Майоров, А. В. Кириченко, В. А. Фетисов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 3 (37). - С. 7-15. DOI: 10.21821/2309-5180-2016-7-3-7-15.
Wil van der Aalst. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes / Wil van der Aalst. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011. - 352 p.
Деружинский Г. В. Концептуальный анализ моделей создания региональных логистических центров в транспортно-распределительных узлах / Г. В. Деружинский // Вестник государственного морского университета им. адмирала Ф. Ф. Ушакова. - 2012. - № 1 (1). - С. 55-62.
Кузнецов А. Л. Расчет времени ожидания и занятости причала для произвольных судов, неоднородных причалов и произвольных характеристиках потока судов / А. Л. Кузнецов, А. Н. Китиков, С. Н. Протопович // Транспортное дело России. - 2013. - № 1. - С. 36-40.
Бонтарюк М. В. К вопросу о новых направлениях развития портовой инфраструктуры / М. В. Бонтарюк, С. И. Кондратьев // Вестник Государственного морского университета им. адмирала Ф. Ф. Ушакова. - 2016. - № 1 (14). - С. 47-49.
Perego A. ICT for logistics and freight transportation: a literature review and research agenda / A. Perego, S. Perotti, R. Mangiaracina // International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. - 2011. - Vol. 41. - Is. 5. - Pp. 457-483. DOI: 10.1108/09600031111138826.
Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. - М.: Высш. шк., 2013. - 479 с.
РД 31.3.01.01-93. Руководство по технологическому проектированию морских портов. - М., 1993.
Фетисов В. А. Исследование и реализация оптимального варианта работы портовой логистической системы с использованием имитационных моделей систем массового обслуживания / В. А. Фетисов, Н. Н. Майоров // Эксплуатация морского транспорта. - 2012. - № 3. - С. 3-7.
Кузнецов А. Л. Морская контейнерная транспортно-технологическая система: монография / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. А. Давыденко. - СПб.: Изд-во МАНЭБ, 2017. - 320 с.
Мицель А. А. Исследование операций и методы оптимизации: в 2 ч. / А. А. Мицель. - Томск: Изд. ТУСУР, 2016. - Ч. 1. - 167 с.

Об авторах

Изотов Олег Альбертович - кандидат технических наук, доцент

izotovoa@gumrf.ru. iztv65@rambler.ru

ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»

Гультяев Александр Вадимович - аспирант

alex_gultyaev@inbox.ru. kaf_pgt@gumrf.ru

ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»