Метод комплексной оценки эффективности технологических процессов грузового терминала авиационного транспортно-логистического узла

Во введении обоснована актуальность работы, дана оценка степени раз-
работанности темы, сформулированы цель и задачи исследования, определены
объект и предмет исследования, научная новизна, теоретическая и практическая
значимость. Изложены положения, выносимые на защиту. Отражены апробация
и внедрение результатов исследования.
В первой главе проведен анализ развития грузовых перевозок в России и
за рубежом, с учѐтом динамики изменения структуры грузооборота в России по
видам транспорта с 1970 по 2019 года.
Проведенный анализ прогнозов ГОСНИИГА показывает рост грузовых
авиаперевозок с 2020 по 2030 годы на 2-3% в год, вместо 6-8%. С учетом уве-
личения грузооборота, и нагрузки на авиационную ОТЛС, в частности, возни-
кает необходимость увеличения пропускной способности АвиаТЛУ.
Системный анализ и комплексное решение задач в АвиаТЛУ определяет
необходимость повышения пропускной способности АвиаТЛУ для повышения
темпа производства транспортной продукции ТЛК СП, за счѐт ресурсно-
временной оптимизации и нормирования временных интервалов технологиче-
ских процессов на грузовом терминале АвиаТЛУ. Для решения поставленной
задачи, в работе предложена новая ресурсно-временная модель.
Понимая, что у каждого вида транспорта свой темп создания транспорт-
ной продукции ( pij ), тогда необходимо определить предельный и фактический
темп производства транспортной продукции для i-го типа транспортного сред-
ства j-го вида транспорта в ТЛК СП:
mijГПVijтехн
pij  mijгруза  Vijрейс  mijгруза  Vijрейс  mijГП  kijкз  Vijтехн  kijV,(1)
mijГПVijтехн
где mijгруза – масса груза (коммерческая загрузка i-го транспортного средства j-го
вида транспорта), т; mijГП – грузоподъѐмность i-го транспортного средства j-го
вида транспорта; Vijрейс – рейсовая скорость движения i-го транспортного сред-
км
ства j-го вида транспорта,; Vijтехн – техническая скорость i-го транспортного
ч
средства j-го вида транспорта; k ijкз – коэффициент коммерческой загрузки i-го
транспортного средства j-го вида транспорта; kijV – коэффициент использования
скорости на i-ом транспортном средстве j-го вида транспорта.
Производная темпа транспортной продукции определяется зависимостью
коммерческой загрузки i-го транспортного средства j-го вида транспорта и его
скорости от времени работы.
Данная линия может быть прямолинейной, при постоянной технической
скорости движении i-го транспортного средства j-го вида транспорта
Vijтехн  const с его предельной грузоподъѐмностью mijГП  const (рисунок 1, а) и
криволинейной при Vijрейс  var и mijгруза  var (рисунок 1, б).
p, ткм/чp (t) = constp, ткм/чp (t) = var
4000040000
60006000
pmax360p360
2020

06121824 t, ч06121824 t, ч

tt
а)б)
Рисунок 1 – График прямолинейной и криволинейной функции темпа производ-
ства транспортной продукции от времени работы k-ой транспортной системы

Математическая постановка задачи повышения темпа производства
транспортной продукции ТЛК СП определена целевой функцией управления
движением транспортных средств на каждом участке смешанной перевозки
пассажиров, почты и груза (ППГ), с учетом разного темпа производства транс-
портной продукции и различных временных интервалов рабочего времени ра-
боты ОТЛС:
t раб t калL маршt раб
lim F ДОТЛС  mijГП  k ijкз  L марш  mijГП  k ijкз  t кал 
кз
k 1
t рабt калt рабt кал
ij
k марш 1
kV 1
kt раб 1

L маршLплфакт
марш L марш
mijГП k ijкз t кал  k t раб mijГП k ijкз t кал  k t раб (2)
t рабt раб Lпл
марш

Lпл
маршLпл
марш Vпл
mijГП k ijкз t кал  k марш  k t раб mijГП k ijкз t кал  k марш  k t раб 
t рабt раб Vпл
 mijГП  k ijкз  Vпл  kV  t кал  k марш  k t раб ,
гдеk марш – коэффициент использования расстояния по маршруту;
kV – коэффициент использования скорости;
kt раб – коэффициент использования времени.
Математические постановки (1) и (2) определяют требования к использо-
ванию ресурсов при производстве транспортной продукции во времени, а также
значимость формирования системы подготовки i-ых типов транспортных
средств j-ых видов транспорта к процессу транспортировки ППГ в требуемые
сроки, не снижая уровень безопасности и экологичности транспортного про-
цесса, в соответствии с требованиями нормативных документов.
Рисунок 2 – Схема ТЛК СП

На рисунке 2 представлена структура временных интервалов рабочего
времени ОТЛС в ТЛК СП:
ТУ 1
tорг− время на погрузо-разгрузочные работы в транспортном узле (ТУ-1) у
производителя товара;
tТИ − время транспортировки груза автомобильным транспортом;
ТУ 2
tорг− время обработки и погрузки груза на авиационный транспорт, включая
движение спецтранспорта по перрону, воздушного судна по рулежной
дорожке и по взлетно-посадочной полосе (ВПП) в авиационном транс-
портном узле (ТУ-2);
tТИ − время полета воздушного судна по воздушной трассе;
ТУ 3
tорг− время обработки и погрузки груза в авиационном транспортном узле (ТУ-
3) на автомобильный транспорт, включая движение воздушного судна по
взлетно-посадочной полосе (ВПП), по рулежной дорожке и спецтранс-
порта по перрону;
tТИ − время транспортировки груза автомобильным транспортом;
ТУ 4
tорг− время на погрузо-разгрузочные работы в транспортном узле (ТУ-4) у по-
лучателя товара;
t РВ − суммарное время перевозки груза от производителя до получателя.
Элементы ТЛК СП участвуют в едином транспортно-технологическом
процессе по производству транспортной продукции, эффективность которого
оценивается через (2). При этом рабочим временем ( t раб ) является только то
время, в котором коммерчески загруженное транспортное средство находится в
движении, а время, которое выделяется на организационные вопросы, связан-
ные с производством груза, обработкой, хранением и подготовкой его к транс-
портировке, определим как организационное время ( tорг ).
При решении задачи о повышении темпа производства транспортной
продукции в работе определены причинно-следственные связи и аналитические
зависимости между параметрами элементов модулей через коэффициенты ха-
рактеризующие отклонения. Определена необходимость доведения коэффици-
ентов до нормативных значений, за счѐт построения динамических сетевых мо-
делей технологических процессов на грузовом терминале АвиаТЛУ в авиаци-
онной ОТЛС и оценки пропускной способности АвиаТЛУ:
lim FДОТЛС  mijГП  kijкз  Vпл  kV  t кал  k марш  kt раб  max
 kijкз 1

 kkVt раб 1
F ОТЛС  k марш1
 1
(3)

lim Fорг  (t норм  t норм ) ij  min
ОТЛУ ОТЛУСВХ


 tоргmin
На факторы, влияющие на техническую скорость транспортных средств
tТИ , сложно повлиять (попутный или встречный ветер, грозовые облака, воз-
никновение пробок на дороге и т.п.), а вот на факторы при подготовке к транс-
портной работе в АвиаТЛУ можно, через исследование t орг и t орг :
pijmijVijt орг  t орг  tТИ
lim FДОТЛС  k НП kТИ  kТИ   k РВ ,(4)
pmaxmax
mVmaxtk
k НП 1
kТИ 1
ijijij
гдеk НП– коэффициент непрерывности транспортного процесса;
kТИ – коэффициент технического использования времени;
Для решения поставленных задач в диссертационной работе предложены
системы уравнений позволяющие дать оценку эффективности работы, как
АвиаТЛУ или АвиаТЛС, так и ТЛК СП в целом.
На основании (4) в работе дана оценка эффективности работы
авиационной ОТЛС и автомобильной ОТЛС. Исходя из статистических данных
Росавиации и Росавтодора за 2017, 2018 и 2019 год, произведѐнные расчѐты
целевой функции работы ОТЛС в ТЛК СП показали, что среднегодовая нагрузка
на автомобильную ОТЛС составила 7,6%, а на авиационную ОТЛС – 5,9%:
FД Авто  k НП kТИ  0,2275  0,33425  0,0760411,
FД Авиа  k НП kТИ  0,3947  0,150685  0,0594753.
Относительно пределов темпа производства транспортной продукции в
ОТЛС, т.е. относительно максимальной скорости и максимальной
грузоподъемности на j-м виде транспорте, i-го типа транспортного средства,
необходимо определить требования к пропускной возможности ОТЛУ,
коммуникаций и провозной способности транспортных средств, т.е. возникает
вопрос об оптимальном планировании и использовании ресурсов
транспортного производства во времени.
Стремление транспортных систем к пределу создания транспортной про-
дукции ОТЛС k-го географического уровня с использованием i-ых типов транс-
портных средств j-ых видов транспорта, определяет эффективность ТЛК СП.
В связи с этим, темп производства транспортной продукции ТЛК СП,
включающий в себя, как процесс транспортировки, так и все технологические
процессы по подготовке грузопассажирских перевозок к процессу транспорти-
ровки должен стремиться к пределу, а время нахождения i-ых типов транспорт-
ных средств j-ых видов транспорта в состоянии покоя должно быть минимизи-
ровано.
В результате, в первой главе, сделаны выводы о положительной тенден-
ции развития грузовых авиационных перевозок в России и определена необхо-
димость совершенствования и развития существующих автоматизированных
систем управления (АСУ) сложными организационно-техническими система-
ми, такими как ТЛК СП, с целью снижения транспортной составляющей в ко-
нечной стоимости цены товара.
Другими словами, в работе поставлена и решена задача по созданию чув-
ствительной математической модели КСУ ТП АвиаТЛУ, на примере работы гру-
зового терминала в аэропорту. Для построения такой математической модели
необходимо знать свойства элементов, структуру и параметры такой сложной
системы как АвиаТЛУ. Последнее может быть достигнуто лишь на основе по-
строения комплексной методики исследования технологических процессов в ор-
ганизационно-технических системах, на примере грузового терминала АвиаТЛУ.
По мнению отечественных и зарубежных ученых, только сетевое представление
проектируемой сложной системы даѐт возможность достаточно полно формали-
зовать процесс разработки и построения математической модели. Структура мо-
дели должна отображать как структурно-функциональную декомпозицию, так и
логическую схему сложного комплекса работ по еѐ выполнению, определяя це-
лесообразную последовательность выполнения отдельных этапов работ и их
операций по критическому пути, устанавливая связи работ, как внутри комплек-
са, так и его взаимосвязи с другими комплексами в АвиаТЛУ.
Вторая глава посвящена анализу моделей, с помощью которых можно
описать и формализовать работу технологических процессов на грузовом тер-
минале в аэропорту и разработке метода комплексной оценки эффективности
работы грузового терминала АвиаТЛУ, позволяющей перевести статическую
сетевую модель работы системы «Коммерческой готовности воздушного судна
к рейсу (груз)» в динамическую, с применением матричного подхода.
Для обоснования эффективности разработанного метода комплексной
оценки эффективности работы грузового терминала АвиаТЛУ было предложе-
но два подхода к анализу сетевых моделей.
Первый подход, основанный на анализе статических сетевых моделей
технологических процессов грузового терминала в АвиаТЛУ, даѐт возмож-
ность:
1. Получить количественные характеристики сетевой модели;
2. Строить критический путь технологических процессов грузового термина-
ла в АвиаТЛУ с учетом изменения количественных характеристик ресурсов;
3. Ставить оптимизационные задачи на этапе функционального анализа
сетевой модели.
Второй подход, основанный на матричном подходе представления дина-
мической сетевой модели технологических процессов грузового терминала
АвиаТЛУ, определяющий взаимосвязанность элементов модулей (операций)
через их свойства (параметры), позволяет представить:
1. Формальное описание технологического процесса обслуживания груза
на грузовом терминале в АвиаТЛУ, основанного на введении непрерывных за-
висимостей переменных дискретного производства от времени, которое позво-
ляет формировать математические модели непрерывного производства.
2. Количественное обоснование использования матричного подхода к ис-
следованию технологических процессов в АвиаТЛУ и нормированию времен-
ных интервалов, за счѐт определения прямых и обратных зависимостей дина-
мики изменения свойств (параметров) элементов модуля с учетом ранжирова-
ния их влияния на производительность модуля.
3. Математические модели непрерывного производства, позволяющие
уменьшить неопределенность функционирования технологического процесса
грузового терминала АвиаТЛУ за счѐт исследования работы объекта при раз-
личных возмущениях, ограничениях, критериях и ресурсах.
4. Метод комплексной оценки эффективности технологических процессов
грузового терминала АвиаТЛУ, с использованием корреляционного анализа
парных зависимостей свойств (параметров) элементов модуля, полученных
экспериментально при исследовании системы «Коммерческой готовности воз-
душного судна к рейсу (груз)» в аэропорту.
5. Метод построения чувствительных математических (аналитических и
имитационных) моделей управления технологическими процессами грузового
терминала АвиаТЛУ, позволяющий минимизировать время процесса выработки
и принятия решения.
Для решения поставленных задач переведѐм статическую сетевую модель
планирования в динамическую модель управления технологическими процес-
сами в АвиаТЛУ, представив временные интервалы, через которые связаны ра-
боты, в виде матриц. Другими словами, используя матричный подход, предста-
вим временные интервалы работ системы, этапа или операции в виде матриц,
состоящих из девяти основных элементов:
1) технологический процесс. Процесс обслуживания груза на всех этапах
в соответствии с графиком обслуживания рейса;
2) предмет труда – груз, в системе «Коммерческой готовности воздушно-
го судна к рейсу (груз)». Элемент характеризует свойства и состояние груза на
каждом этапе и операции;
3) персонал, обслуживающий груз на всех этапах. Элемент определяет на
всех этапах и операциях характеристику свойств и состояние готовности персо-
нала выполнять свои профессиональные функции;
4) техника (средства труда). Элемент определяет на всех этапах и операци-
ях обеспечение требуемого типа, вида техники, оборудования, средств механи-
зации и доведение их свойств до нормативных значений при выполнении опера-
ции на соответствующем этапе и операции;
5) коммуникации (рабочие места). Элемент определяет на всех этапах и
операциях обеспечение требуемого свойства коммуникаций, рабочих мест пер-
сонала, рабочих зон для техники и т.д;
6) энергообеспечение. Элемент определяет на всех этапах и операциях
обеспечение требуемого количества топлива, электроэнергии, тепла и т.д. для
выполнения работы этапа или операции;
7) экология. Элемент определяет и обеспечивает выполнение нормативных
требований по экологической безопасности к грузу, технологическому процессу
и средствам труда на всех этапах;
8) безопасность. Элемент определяет и обеспечивает выполнение норматив-
ных требований по безопасности ко всем элементам всех этапов и их операций.
9) документы. Элемент определяет основные нормативные требования,
предъявляемые к грузу и всем элементам на всех этапах и их операциях.
В динамической сетевой модели данные элементы и их свойства (пара-
метры) будут определять время работы системы, подсистемы или модуля.
В соответствии с темой диссертационной работы, была выбрана Фаза-В:
Обслуживание вылетающего ВС (груз), которая в свою очередь включает си-
стему «Коммерческой готовности ВС к рейсу (груз)» (рисунок 3).

Рисунок 3 – Динамическая сетевая модель работы системы
«Коммерческой готовности ВС к рейсу (груз)» в АвиаТЛУ

Исходя из цели диссертационной работы, которая заключается в повыше-
нии эффективности АвиаТЛУ, за счѐт минимизации неопределенности, пред-
ставим динамическую сетевую модель управления технологическими процес-
сами в АвиаТЛУ в виде трехмерных матриц. Для наглядности отображения си-
стем ресурсообеспечения и их подготовки к работе в технологическом графике
(динамической сетевой модели), выберем критический путь (рисунок 4).

0125141820212223
1. Тех. пр.1. Тех. пр.1. Тех. процесс1. Тех. пр.1. Технолог-ий процесс1. Тех. пр.1. Тех.1. Тех. пр.1. Тех. пр.
2. Груз2. Груз2. Груз2. Груз2. Груз2. Груз2. Груз
пр2. Груз2. Груз
3. Перс.3. Персонал3. Персонал3. Персонал3. Персонал3. Перс.3. Перс.3. Персонал3. Персонал
4. Техника4. Техника4. Техника4. Техника4. Техника4. Техника4. Техн.4. Техника4. Техника
5. Энерг.5. Энерг.5. Энерг.5. Энерг.5. Энергообеспечение5. Энерг.5. Энерг.5. Энерг.5. Энерг.
6. Комм.6. Комм.6. Комм.6. Комм.6. Коммуникации6. Комм.Энерго-
Комм.
6.Комм.
Энерго-
6.6. Комм.
7. Экология7. Экология7. Экология
Коммуника-7. Экология7. Экология7. Эколог.ммуни-
обесп.
7. Экол.7. Экология
обеспечение7. Экология
8. Безоп.8. Безоп.8.
цииБезоп.8. Безоп.8. Безопасность8. Безоп.8. Безоп.
кации8. Безоп.8. Безоп.
9. Док.9. Док.9. Документы
Безопасность9. Документы9. Документы9. Док.9. Док.9. Док.9. Док.
Рисунок 4 – Трехмерная динамическая сетевая модель работы системы
«Коммерческой готовности ВС к рейсу (груз)» в АвиаТЛУ
Тогда математическая модель временных интервалов времени работы си-
стемы «Коммерческая готовность ВС к рейсу (груз)», будет иметь вид:
K   t Sinj i  1, I ; n  1, N ; j  1, J  (5)
гдеi  1,9 – количество элементов в системе, подсистеме или модуле;
n  1, N – количество систем, подсистем или модулей;
j  1,3 – количество систем обеспечивающих готовность работ элементов в
n-ой системе, подсистеме или модуле.
Используя матричный подход, определим причинно-следственные связи
появления t орг в АТЛУ. Для установления, на какой работе у нас могут воз-
никнуть проблемы и почему они возникли, необходимо декомпозировать си-
стему «Коммерческой готовности воздушного судна к рейсу (груз)» на подси-
стемы (этапы) и модули (операции). Вследствие чего получим математические
модели временных интервалов работ: системы, подсистемы (этапа) и модуля
(операции). Причем математическая модель временных интервалов должна от-
ражать свойства всех 9 элементов через их коэффициенты.
TSinj   TPSinj  i  1, I ; n  1, N ; j  1, J  (6)
Математическая модель временных интервалов времени работы подси-
стем в системе, будет иметь вид:
TPSinj   TM inj  i  1, I ; n  1, N ; j  1, J  (7)
Математическая модель временных интервалов времени работы модуля в
подсистеме, будет иметь вид:
TM inj  t модуля  i  1, I ; n  1, N ; j  1, J  (8)
Так как математическая модель временных интервалов времени работы
модуля должна отражать свойства всех 9 элементов через коэффициенты,
представим математическую модель времени модуля (операции), в виде:
Q ПТ
t модуля ,(9)
Pмодуля  k модуля
гдеQПТ– количество (объѐм) предмета труда, над которым трудятся ресурсы
(ресурсные элементы) при выполнении работы;
Pмодуля – нормативная производительность модуля (операции) при k модуля  1 ;
k модуля – коэффициент модуля (операции), который зависит от состояния
готовностипредметатрудаk ПТ  иресурсныхэлементов
kперс , kтехн, kкомм , kэн  к началу выполнения работы в условиях ограничений
по времени kt  , экологии k эк  , безопасности kбезоп  и регламентирующим
документам kдок  .
Такая математическая постановка даѐт возможность увидеть системы ре-
сурсообеспечения и их подготовки к работе в едином процессе, и позволяет до-
вести коэффициенты элементов до нормативных значений, отражающие как
количественные, так и качественные свойства, через исследование матриц вза-
имодействия свойств (параметров) элементов модулей. Для построения матри-
цы взаимодействия свойств элементов модуля (операции), необходимо опреде-
лить свойства (параметры) элементов модуля (операции).
Рассмотрим матричную модель системы «Коммерческой готовности ВС к
рейсу (груз)» по этапам с учѐтом взаимодействующих элементов по логистическо-
му маршруту «от дверей аэровокзала до дверей воздушного судна» (таблица 1).
Таблица 1 – Этапы системы «Коммерческой готовности ВС к рейсу (груз)»
Этапы системы «Коммерческой готовности рейса»

Элементы системы

Время выполнения работ в системе
Технологический
11.1.2.1.3.1.4.1. 5.1.6.1.7.1.8.1.
процесс
Предмет труда системы

2 Груз1.2.2.2.3.2.4.2. 5.2.6.2.7.2.8.2.
Средства труда системы
3Персонал1.3.2.3.3.3.4.3.5.36.3.7.3.8.3.
4Техника1.4.2.4.3.4.4.4.5.46.4.7.4.8.4.
5Коммуникации1.5.2.5.3.54.5.5.56.5.7.5.8.5.
6Энергообеспечение1.6.2.6.3.64.6.5.66.6.7.6.8.6.
Ограничения свойств элементов системы по нормам экологии, безопасности,
а так же регламентирующим документам
7 Экология1.7.2.7.3.7.4.7. 5.76.7.7.7.8.7.
8 Безопасность1.8.2.8.3.8.4.8. 5.86.8.7.8.8.8.
9 Документы1.9.2.9.3.9.4.9. 5.96.9.7.9.8.9.
На основе результатов рассмотрения требований к системе «Коммерче-
ской готовности ВС к рейсу (груз)» произведем функциональную декомпози-
цию системы на подсиситемы (этапы) и модули (операции).
Принципиальной особенностью предлагаемого метода комплексного ис-
следования систем, позволяющего снизить уровень неопределенности, является
возможность исследовать аналитические зависимости свойств (параметров)
элементов модуля (операции), через построение матрицы взаимодействия
свойств элементов модуля (операции).
Рассмотрим матрицу взаимодействия свойств модуля 7.3 «Доставка груза
автопоездом от грузового терминала до места стоянки ВС» этапа 7 «Транспор-
тировка груза до места стоянки ВС», которая представлена в таблице 2. Опре-
деление сильного, среднего и слабого влияния свойств друг на друга методом
экспертных оценок даѐт возможность определить, на какие свойства необходи-
мо обратить внимание на этапах ресурсообеспечения и их подготовки к выпол-
нению работы.
Стоит отметить, что при построении матриц взаимодействия свойств эле-
ментов для других модулей (операций), необходимо индивидуально определять
наиболее нагруженные ячейки, которые будут обладать индивидуальными
свойствами элементов модулей и аналитической зависимостью.
Таблица 2 – Матрица взаимодействия свойств (параметров) элементов
модуля (операции) 7.3 «Транспортировка груза до места стоянки ВС»

Таблица 23
Матрица взаимодействия свойств элементов операции 7.3
этапа 7 «Транспортировка груза до места стоянки ВС».
12345678
Свойства элементов модуля 7.3.1 (операции)
11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 31 32 33 34 41 42 43 44 45 51 52 53 54 55 61 62 71 727381 82 83
11Масса грузового местаGгм
12Генеральный грузNгр
13ПоддоныNподд
14КонтейнерыNконт
15Класс грузаKL
16ВесGi
21Ср. скорость погрузки.Vпогр
22Время погрузки грузов на борт ВСT погр
23Качество операцииКпогр
24Расстояние, на котором осуществляется погрузкаLпогр
31Кол-во персоналаNперс
32Нормативный уровень проф. подготовки персоналаUквал;
33Необходимый уровень здоровья персонала;Uперс. зд.
34ПроизводительностьП
41Количество требуемой техникиNтехн
42Простота использования/установкиSI
443Бесперебойность работы техникиС
44ГрузоподъемностьQгрп
45Коэффициент статистического использования грузоподъемностиКгрп
51Необходимое энергообеспечение перрона (освещение), ватт.ENос
Необходимое количество электричества для выполнения погрузки
52ENпогруз
груза ленточным погрузчиком в ВС
53Количество необходимого энергетического ресурса, ватт/ч.ENре
54Время всей операции, ч;T опер
55Время работы ленточного погрузчика, ч;T погруз
61Необходимая рабочая зона, пространство;R
6Коэффициент, учитывающий необходимый зазор свободного
62Kзазор
пространства;
71Нормативный уровень экологичности при эксплуатации техникиЕ техн
72Нормативный уровень экологичности энергетических ресурсовEэнерг
Нормативный уровень экологичности при эксплуатации
73Eкмун
коммуникаций
81Нормативный уровень безопасности техникиWтехн.
882Нормативный уровень безопасности операции;Wопер
83Нормативный уровень безопасности коммуникацийWком

-Сильное
взаимодействие
-Слабое
взаимодействие
-Нет взаимодействия

Разработанный метод комплексного исследования систем и определение
сильного, среднего и слабого влияния свойств друг на друга, в отличие от веро-
ятностных моделей, позволяет определить причинно-следственную связь изме-
нения временных интервалов и минимизировать неопределенность появления
факторов.
Для дальнейшего исследования технологических процессов в АвиаТЛУ,
необходимо структурировать информацию и накапливать данные, в соответ-
ствии с многомерным принципом, описанным ранее, что даѐт возможность
строить динамические сетевые модели временных интервалов работ организа-
ционно-технических систем приближенные к реальным системам.
Подобным образом необходимо выполнить расчѐт рабочего времени
каждого модуля по всем этапам в зависимости от свойств их элементов.
Тогда величина времени выполнения операции и этапов на протяжении
всей работы по обслуживанию груза в соответствии с планом подготовки рейса,
можно описать формулой:
P М
Sinj    t inj
p 1m1
  i  1, I ; n  1, N ; j  1, J 
mp
(10)

Во второй главе диссертационной работы предложена методика форми-
рования системы «Коммерческой готовности воздушного судна к рейсу (груз)»,
разработаны предложения по формированию математической модели оценки
эффективности ее работы, формированию КСУ ТП при взаимодействии эле-
ментов рассматриваемой системы, подсистемы и модулей выполняемых опера-
ций, которые нуждаются в верификации и проверке на сходимость.
Кроме того, во второй главе, на основе разработанного метода комплекс-
ного анализа и синтеза рассматриваемых систем на новых принципах, пред-
ставлена экономико-математическая модель оценки эффективности работы
ТЛК СП.
В результате, можно сказать что разработанный метод даѐт возможность
получить универсальный алгоритм решения различных оптимизационных за-
дач. В частности, разработанный метод комплексного исследования технологи-
ческих процессов грузового терминала АвиаТЛУ позволяет эффективно опре-
делять:
1. Аналитические зависимости параметров элементов модуля (операции),
при построении критического пути в графе;
2. Наиболее и наименее надѐжные элементы модулей (операций) работ;
3. Модули с предельной производительностью;
4. Маршруты, цепи и циклы графов.
На основе матричного подхода предложена новая структура динамиче-
ской сетевой модели системы «Коммерческая готовность ВС к рейсу (груз)»,
которая позволяет рассматривать, сетевую модель планирования ресурсов во
времени как динамическую модель управления технологическими процессами в
АвиаТЛУ.
В третьей главе проведена верификация и валидация математической
модели технологических процессов грузового терминала в АвиаТЛУ.
Верификация математической модели при многопараметрическом анали-
зе влияния свойств (параметров) модуля (операции) друг на друга при расчѐтах
временных интервалов модулей, подсистем и систем, была проведена на основе
ранговой корреляции ρ – Спирмана и корреляции τ – Кендалла и методом квад-
ратов r-Пирсона. Результаты корреляционного анализа коэффициентов модуля
(операции) 7.3 этапа 7 «Транспортировка груза до места стоянки воздушного
судна» методом квадратов r-Пирсона представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Результаты корреляционного анализа коэффициентов
методом квадратов r-Пирсона
Результаты корреляционного анализа коэффициентов методом квадратов r-Пирсона
ВремяГрузПерсоналТехника КоммуникацииЭнергоресурсыЭкологияБезопасностьДокументы
Корреляция Пирсона1-,293*-,621**,780**-,586**-,239,113-,078,643**
Время
Знач. (двухсторонняя),027,000,000,000,074,403,562,000
Корреляция Пирсона-,293*1-,100-,515**-,301*-,058-,328*,457**-,427**
Груз
Знач. (двухсторонняя),027,459,000,023,667,013,000,001
Корреляция Пирсона-,621**-,1001-,485**,725**,547**,379**,328*,106
Персонал
Знач. (двухсторонняя),000,459,000,000,000,004,013,433
*********
ТехникаКорреляция Пирсона,780-,515-,4851-,547,059-,060-,296,647**
*********
Корреляция Пирсона-,586-,301,725-,5471-,090,618-,239-,158
Коммуникации
Знач. (двухсторонняя),000,023,000,000,504,000,073,240
Корреляция Пирсона-,239-,058,547**,059-,0901-,382**,590**,209
Энергоресурсы
Знач. (двухсторонняя),074,667,000,665,504,003,000,118
Корреляция Пирсона,113-,328*,379**-,060,618**-,382**1-,216,466**
Экология
Знач. (двухсторонняя),403,013,004,657,000,003,107,000
Корреляция Пирсона-,078,457**,328*-,296*-,239,590**-,2161,046
Безопасность
Знач. (двухсторонняя),562,000,013,025,073,000,107,731
Корреляция Пирсона,643** -,427**,106,647**-,158,209,466**,0461
Документы
Знач. (двухсторонняя),000,001,433,000,240,118,000,731
*. Корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя).
**. Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).
Обработка результатов моделирования выполялась с применением
программного продукта IBM SPSS Statistics 19 на основе статистических
наблюдений, выборкой N=57.
Валидация разработанной математической модели, позволила определить
степень соответствия расчетной модели реальным технологическим процессам
грузового терминала для повышения пропускной способности АвиаТЛУ и
темпа производства транспортной продукции ТЛК СП.
Результаты экспериментов, выполненных по разработанной методике при
построении математических моделей модулей, подсистем и систем с учѐтом
факторного анализа на базе использования статистического пакета IBM SPSS
Statistics 19, показывают сходимость математической модели с производствен-
ными технологическими процессами на грузовом терминале в АвиаТЛУ.
Проведенные эксперименты на отраслевых предприятиях, что подтвер-
ждается актами внедрения, показывают достаточный уровень сходимости раз-
работанной математической модели к реальным процессам в транспортных си-
стемах.
В четвертой главе предложена структура формирования интеллектуаль-
ной системы КСУ ТП в АвиаТЛУ ТЛК СП.
Эффективность решения научных задач с помощью системного анализа
определяется структурой решаемых задач. Согласно классификации, все задачи
подразделяются на три класса, для которых создаются информационные
системы:хорошоструктурированные,слабоструктурированные,
неструктурированные.
В работе предложена структура системы поддержки принятия решений
(СППР) (рисунок 5), которая должна быть сформирована на единой
методологической основе, способной объединить различные информационные
потоки участников ТЛК СП с использованием новых информационных
технологий,экономико-математическихметодов,информационно-
вычислительной техники и участием специально подготовленного персонала.

Рисунок 5 – Схема организации информационных потоков
в системе поддержки принятия решений
СППР можно представить как систему, состоящую из двух основных эле-
ментов: система подготовки данных для принятия решений, система выработки
рекомендаций для ЛПР.
Основная задача СППР учитывающая специфику транспортного процесса
состоит в выработке альтернатив принятия решения в условиях дефицита времени.
СППР вырабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными
или экспертными. Модельные информационные системы предоставляют поль-
зователю математические, статистические, финансовые и другие модели. Экс-
пертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возмож-
ных альтернатив пользователем за счет создания динамических экспертных
СППР, связанных с обработкой знаний.
Для эффективного применения ДЭСППР необходимо определить навыки,
сочетающиеся с достаточно высокой квалификацией менеджеров транспортных
компаний. Поэтому необходимо разработать комплексную систему подготовки
ЛПР, позволяющую формировать знания, навыки и умения участников смешанных
перевозок в соответствии с требованиями перевозки.
В связи с вышеизложенным и дальнейшим развитием темы, инвариант-
ность разработанного метода исследования для различных транспортных си-
стем, создает предпосылки к созданию тренажерных комплексов по подготовке
менеджеров по взаимодействию в транспортных системах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для повышения эффективности работы АвиаТЛУ в диссертационной ра-
боте решена научная задача, снижения уровня неопределенности в транспорт-
ных системах, которая заключалась в разработке и внедрении метода ком-
плексного исследования и нормирования временных интервалов технологиче-
ских процессов на грузовом терминале в АвиаТЛУ с учетом факторов неопре-
деленности.
Для решения научной задачи в диссертации были решены следующие
частные научные задачи, а именно:
1. Разработан матричный подход для представления динамической сете-
вой модели производственных процессов в АвиаТЛУ с учѐтом изменяющихся
параметров элементов во времени.
2. Разработан метод комплексного исследования и построения математи-
ческой модели оценки эффективности для нормирования временных интерва-
лов производственных процессов в АвиаТЛУ с учетом индивидуальных свойств
i-го элемента, обеспечивающих выполнение j-ой работы на n-ом этапе.
3. Разработана матричная форма анализа аналитической зависимости
каждого свойства i-го элемента на j-ой работе с учетом нормативных требова-
ний по экологии и безопасности.
4. Разработана новая форма представления системы управления готовно-
стью i-го элемента на j-ой работе с учетом пространственного принципа.
5. Разработана структура информационной системы управления произ-
водственными процессами и системой подготовки i-го элемента на j-ой работе в
АвиаТЛУ, на базе многомерной (OLAP) и интеллектуальной (Data Mining) об-
работки больших данных (Big Data).
Для решения частных научных задач было выполнено следующее:
1. Проведен анализ современных систем оперативного управления техно-
логическими процессами в АвиаТЛУ (дискретное и непрерывное производ-
ство).
2. Проведен анализ методов математического моделирования при постро-
ении системы управления технологическими процессами в АвиаТЛУ для по-
вышения эффективности принимаемых решений лицу принимающему решение
(ЛПР) на различных уровнях иерархии.
3. Разработан метод комплексного исследования и построения динамиче-
ской модели сетевого управления производственными процессами в АвиаТЛУ с
использованием матричного подхода.
4. Обоснована эффективность матричного подхода при построении мно-
гомерной модели параметрического анализа данных.
5. Разработана и внедрена структурно-функциональная система управле-
ния производственными процессами в АвиаТЛУ с использованием многомер-
ной модели параметрического анализа данных.
6. Предложен метод оценки эффективности комплексного исследования
технологических процессов при управлении смешанными перевозками с учетом
системных свойств многомерных матриц и метода имитационного моделирова-
ния.
7. Проведены экспериментальные исследования по применению методики
комплексного исследования и оценки эффективности работы технологических
процессов, в следующих местах: а/п Шереметьево, а/п Домодедово, а/п Пулко-
во, а/п Симферополь, а/п Иркутск, а/п Якутск, транспортно-логистическая ком-
пания ООО «Транс-Логистик», ООО «Хепри», ООО «С 7 Карго», инжинирин-
говая компания по техническому обслуживанию воздушных судов ООО «С 7
Инжиниринг» и учебный процесс СПбГУГА (магистратура).
В результате решения научной задачи, в диссертационной работе, на
примере работы АвиаТЛУ были получены следующие результаты:
1. Декомпозиция АвиаТЛУ, как элемента авиационной ОТЛС, на подси-
стемы и модули, что придаѐт чувствительность математической модели при
комплексном исследовании ОТЛС соответствующего k-го географического
уровня.
2. Новая форма представления и формализации динамической сетевой
модели технологических процессов организационно-технических систем с ис-
пользованием матричного подхода.
3. Новый метод формализации временных интервалов работ в динамиче-
ской сетевой модели, позволяет строить чувствительные математические моде-
ли времени, определяя аналитические зависимости основных свойств (парамет-
ров) элементов модулей (операций), а также снизить уровень неопределенно-
сти, за счѐт уменьшения разброса ошибок 1-го, 2-го и 3-го рода.
4. Разработанный метод корреляционного анализа матриц взаимодей-
ствия свойств элементов модулей АвиаТЛУ определяет принципы исследова-
ния, структурирования и наполнения базы знаний ДЭСППР для построения
КСУ ТП.
5. Сформулирована концепция формирования интеллектуальной системы
КСУ ТП в АвиаТЛУ ТЛК СП.
Полученные результаты использованы и внедрены в производственный
процесс и процесс управления технологическими процессами при коммерче-
ском обслуживании воздушных судов (груз) на отраслевых транспортных
предприятиях в информационно-вычислительной среде. Информационно-
вычислительная среда при поддержке управленческих решений основана на
использовании информационного обеспечения по новым формам, разработан-
ным в соответствии с предложенной экономико-математической моделью, ал-
горитмами, написанными в среде Microsoft Visual Basic for Applications (VBA) с
применением Microsoft Excel и программного продукта IBM SPSS Statistics 19.