Модели и методы диспетчеризации контейнеропотока на терминалах

Во введении дано обоснование актуальности темы диссертации,
сформулированы цель и основные задачи исследования.
В первой главе рассмотрено современное состояние проблемы
переработки контейнеров на терминале. Выполнен критический анализ
теоретических и практических исследований в области диспетчеризации.
Показан рост объемов перевозок контейнеров по территории Российской
Федерации с участием железнодорожного транспорта в 2.5 раза (рис. 1).
Доказана необходимость развития устаревшей и строительства новой
транспортной инфраструктуры в виде контейнерных терминалов.
70006502
Обьём перевозок, тыс.

5810
60005196
50004441
3899
40002943 3097 3215 2959 3261
TEU

3000 2667
2000
1000
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Годы

Рисунок 1 – Динамика изменения перевозки контейнеров по сети ОАО «РЖД»
За последнее десятилетие наблюдается значительное снижение стоимости
автоматизации за счет удешевления изготовления техники, позволяющее
широко применять автоматизированные системы управления на контейнерных
терминалах. Затраты же на сотрудника, даже с учётом инфляции, выросли за тот
же период более, чем в 2 раза. Выявлен недостаток существующей методики
определения варианта технического оснащения терминально-складского
комплекса в виде недостаточной точности расчёта количества техники и её
параметров. Детерминированное значение суточного контейнеропотока не
отражает реальное перерабатываемое количество контейнеров на отдельных
участках терминала в условиях неравномерности контейнеропотоков.
Во второй главе определены варианты связи перерабатывающей
способности и оборота вагона с моделями и методами диспетчеризации при
проектировании нового контейнерного терминала под известный объем
переработки и при известном количестве, типе и варианте использования
техники, а также АСУ терминала и применяемых информационные технологии.
Для обоснования параметров технического оснащения транспортно-
перегрузочной системы терминала при диспетчеризации контейнеропотока
предлагается следующая методика.
На первом этапе происходит разработка технического задания (для
существующего терминала с учётом комплексной оценки и перспектив
модернизации группой специалистов из разных областей текущей технологии
работы).
Во время второго этапа происходит выбор одной из групп технического
оснащения на основании запросов в техническом задании.
На третьем этапе производится учёт изложенных в диссертации
требований внедряемой диспетчеризации к устройству контейнерного
терминала.
Четвёртый этап посвящён определению рационального варианта
технического оснащения из группы вариантов на основании сравнения
эффективности вариантов. На пятом этапе для определения необходимого
количества техники для внутритерминальных перемещений предлагается
вероятностная оценка количества техники (рис. 2) на основе имитационной
модели транспортно-перегрузочной системы контейнерного терминала,
созданной в программном продукте Anylogic.
Из результатов работы имитационной модели можно сделать вывод, что на
участке внутритерминальных перемещений требуется разное количество
техники в разные моменты времени. Расчёт по методике правил проектирования
СП 316.1325800.2017 приводит к большому перерасходу ресурсов в случаях,
если:
– Cчитается необходимое количество ПТМ по всему терминалу, то не
учитывается специализация техники на разных участках и задачах, в отличии от
предлагаемой модели.
– При расчете необходимого количества ПТМ отдельно по каждому
участку не учитывается, что суточный контейнеропоток неравномерен по
прибытию и отправлению контейнеров. На основании вероятностных
распределений отправления и прибытия контейнеров, а также моделирования
работы ПТМ была построена гистограмма распределения вероятности
потребности в подъёмно-транспортных машинах, задействованных на
внутритерминальных перемещениях. Модель позволяет оценить появление
очередей при выполнении заданий различным количеством техники.

Рисунок 2 – Гистограмма распределения вероятности потребности в ПТМ
На последнем этапе производится оценка ожидаемого времени цикла (рис.
3), дисперсии времени цикла крана (рис. 4) и времени ожидания автомобилей при
грузовых операциях (рис. 5) для принятия решения по количеству кранов при
диспетчеризации контейнеропотока терминалом.

а)б)в)г)
Рисунок 3 – Ожидаемое время цикла для различного количества кранов:
а) прямая перегрузка; б) авто-штабель; в) штабель-вагон; г) штабель-авто
Наиболее эффективной является прямая перегрузка. Следующая по
эффективности операция – автомобиль-штабель, но эта операция чувствительна
к высоте штабелирования. Наиболее трудоемкими операциями являются
операции штабель-вагон и штабель-автомобиль.
а)б)в)г)
Рисунок 4 – Дисперсия ожидаемого времени цикла для различного количества кранов:
а) прямая перегрузка; б) авто-штабель; в) штабель-вагон; г) штабель-авто
На основании показанного на рисунке 5 времени ожидания автомобилем
для прямой перегрузки при наличии одного крана, перерабатывающая
способность грузового фронта составляет около 1000 TEU/день, с учётом
ожидания операции не более 30 минут. Учитывая, что краны представляют собой
параллельные машины, работающие одновременно, эксплуатационные
возможности для прямой перегрузки возрастают при увеличении количества
кранов.

Рисунок 5 – Время ожидания автомобилем грузовой операции
Так же на рисунке 5 показано время ожидания для операций, не связанных
с прямой перегрузкой. Хотя время ожидания для операций из автомобиля в
штабель равно менее 5 минут, время ожидания для операций из штабеля в
автомобиль увеличивается по мере загрузки грузового фронта. Можно
предположить, что создание дополнительных приоритетов при выполнении
операций может решить эту проблему, однако рассмотрение других правил
приоритета увеличит общее время ожидания.
В третьей главе выделены комплексы задач автоматизированной системы
управления контейнерным терминалом, непосредственно влияющие на
диспетчеризацию контейнеропотока (рис. 6).

Рисунок 6 – Схема управления транспортно-перегрузочной системой контейнерного
терминала
На основе выделенных комплексов задач, разработан метод
диспетчеризации контейнеропотока на терминале (рис.7-8) учитывающий
кратчайшее расстояние, наименьший простой крана и наибольшее время
ожидания выполнения задания.
Рисунок 7 – Метод диспетчеризации погрузчика при выполнении операций (начало)
Рисунок 8 – Метод диспетчеризации погрузчика при выполнении операций (окончание)
В четвёртой главе предложены математические модели диспетчеризации
контейнеропотока на терминале. Для поиска оптимального приоритета
обслуживания на грузовом фронте выбрана теория массового обслуживания.
Наилучший приоритет обслуживания вагонов на грузовом фронте определяется
расчётом точки переключения z0 работы крана между подачами:

с1  2  1с   
T ( z) 
2  (1  1 ) z
( x2  z ) 2  S2 ( x2 )dx2  2 2 1  ( x2  z )  S2 ( x2 )dx2 
1  1 z
,(1)
 2  D( S1 )  22  1  D( S1 )  22  D( S2 ) 
c1   1  1 с
 2    min
2  (1  1 ) 1   22  (1  1   2 )  (1  1 ) 
где: c1 и c2 – штраф за излишний простой первой и второй подач вагонов
отнесённые к минуте, руб.; 1 и 2 – интенсивность поступления первой и второй
подач вагонов;t1преб
о
иt2преб
о
– среднее время пребывания первой и второй подач
вагонов на грузовом фронте являющиеся функциями от z0 , минуты; p1 и p2 –
нагрузка крана от вагонов первой и второй подачи; x2 – точка времени; S2 ( x2 ) –
плотность распределения длительности обслуживания второй подачи; D(S1 ) и
D( S2 ) – дисперсия распределения функции времени обслуживания первой и
второй подач. Оптимальное значение относительного времени переключения
обслуживания потоков z0 величины z можно рассчитать по формуле T  0 или:
z
c1c2,(2)

t1 M ( S2z0 )

где t1 – среднее время выполнения грузовых операций с первой подачей
вагонов;M ( S2z0 )- среднее время, оставшееся до завершения обслуживания
требования.

а)б)
Рисунок 9 – Зависимость средней стоимости времени простоя двух подач вагонов под
грузовыми операциями от момента переключения между подачами
На рисунке 9(а) показан график нормированной функции стоимости
времени простоя двух подач вагонов под грузовыми операциямиT ( z)при
T ( )
различных значениях k распределения Эрланга k -го порядка.
При экспоненциальном распределении времени выполнения грузовой
операции если с1t2  с2t1 , то функция T ( z ) имеет минимум в точке z   , т.е. в
этом случае оптимальной дисциплиной является абсолютный приоритет с
дообслуживанием. Аналогично, если с1t2  с2t1 , то целевая функция минимум в
точке z   , т.е. в этом случае оптимальной дисциплиной является
относительный приоритет. Если с1t2  с2t1 , то стоимость является постоянной
величиной, не зависящей от z , и, таким образом, в этом случае нет смысла
вводитьсмешаннуюприоритетнуюдисциплину.Этивыводы
проиллюстрированы на рисунке 9(б).
В другой модели рассмотрен процесс распределения заданий между ПТМ,
специализирующийся на внутритерминальных перемещениях с учётом шести
критериев (табл. 1), направленных на увеличение производительности козлового
крана и минимизацию порожнего пробега ПТМ.
Таблица 1 – Показатели модели
Группа № ОписаниеРезультат
C1 Время до момента последнего срока началаАктуальностьвыбора k-го
производительности

k-го заданиязадания
Увеличение

C2 Разница между временем прибытия к точкеВыбор наиболее свободного и
крана

получения задания, текущего ПТМ ирасположенного при приёме
ближайшего ПТМ к точкезадания наиболее близко
C3 Время до момента времени, когда кран будетУчёт крана с минимальной
готов погрузить целевой контейнер ПТМочереди
C4Время порожнего пробега ПТМУчёт порожнего пробега с
Минимизация

учётом конфликтов
погрузчиков
пробега

C5Время гружёного рейса ПТМУчёт гружённого пробега с
учётом конфликтов
C6Возможность сдвоенной операцииУчёт сдвоенной операции в
будущих двух заданиях
На рисунке 10 представлен вектор времени с расположением показателей
в процессе поиска и выполнения задания. Каждый раз, когда погрузчик
завершает свое текущее задание, вызывается алгоритм (рисунок 11) для выбора
следующего задания среди набора потенциальных заданий.

Рисунок 10 – Вектор времени с расположением показателей в процессе поиска и выполнения
задания
Для определения адекватности модели сравнивается общее время
выполнения заданий погрузчиками, полученное в модели при использовании
предложенной стратегии, и наиболее распространённый на грузовых терминалах
принцип организации очереди выполнения заданий, учитывающей только
порядок отправления со случайным распределением заданий на основании
моделирования распределения заданий на контейнерном терминале в течении
месяца. В результате определено, что стратегия, нацеленная на снижение
пробега, позволяет снизить время на выполнение заданий на 9,6%.

Рис. 11 – Алгоритм математической модели выбора соответствия заданий и погрузчика с
учётом технологических факторов
В таком случае экономический эффект от внедрения разработанных в
диссертации моделей и методов диспетчеризации, тыс. руб:
YJINсм
Эвнедр   Э  t  ( (Э  t )   (Э  t ))  Эчас   (tвып
y
до
y
j
ji
i
22  tвып1 )  ЕН K  Эгод , (3)
сменасмена

y 1j 1i 11

где EН – нормативный коэффициент эффективности капитальных
вложений (EН=0,15); ∆K – капитальные вложения на внедрение, млн. руб.; Эгод
– изменение иных годовых эксплуатационных расходов, млн. руб.; Эчас –
эксплуатационные расходы одного ПТМ отнесённые к часу работы, рублей/час
(принимают 2000-3000 рублей/час); N- количество рабочих смен на
см
смена
контейнерном терминале в течении года (принимается 730 смен); tвып1 – время,

затраченное на выполнение всех заданий всеми задействованными ПТМ за
смену до внедрения стратегии выполнения заданий по перемещению
контейнеров между зонами, ч.; Эдоy – штраф контейнерному терминалу
применяемый до внедрения модели за излишний простой y-ой подачи из Y подач
(Y – все подачи за год) за год отнесённый к минуте, рублей/мин (100-500
y
рублей/мин); t – излишний простой всех подач за год до внедрения модели, мин;
Э1j – штраф контейнерному терминалу при применении модели за излишний
простой j-ой первой подачи из J первых подач за год отнесённый к минуте,
рублей/мин (100-500 рублей/мин); t1j – излишний простой j-ой первой подачи из
J первых подач за год, мин; Э2i – штраф контейнерному терминалу при
применении модели за излишний простой i-ой второй подачи из I вторых подач
за год отнесённый к минуте, рублей/мин (100-500 рублей/мин); t2i – излишний
простой i-ой второй подачи из I вторых подач за год, мин.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На основании проведенных исследований получены следующие основные
результаты:
1.Анализ состояния и тенденций роста перевозок грузов в контейнерах
показал недостаточную реализацию транзитного потенциала международных
транспортных коридоров с Азией по причине дефицита перерабатывающей
способности терминалов. Тенденции снижения стоимости автоматизации,
увеличения затрат на работника и увеличение количества комплексно
автоматизированных предприятий в смежных областях экономики в последнее
десятилетие обосновывают внедрение в ближайшее время безлюдных
технологий в точках концентрации грузопотоков, таких как контейнерные
терминалы.
2.Определено, что диспетчеризация контейнеропотока способна
решить задачи снижения эксплуатационных затрат и увеличения
перерабатывающей способности терминала.
3.Предложенный в разработанной методике подход к определению
необходимого количества техники для внутритерминальных перемещений на
основании вероятностных распределений количества прибывающих и
отправляющихся контейнеров, а также стратегии хранения, позволил:
– Учитывать специализацию техники на внутритерминальных
перемещениях. Полученное значение при моделировании в 92% времени работы
терминала на 3 ПТМ меньше, чем в результате расчёта по существующей
методике при расчёте необходимого количества ПТМ по всему терминалу;
– Учитывать вероятность появления очередей при выполнении заданий. По
результатам моделирования, представленного на гистограмме, можно сделать
вывод о появлении очередей при выполнении заданий 6-ю ПТМ более чем в 30%
времени работы терминала.
4.Определено, что увеличение количества кранов с одного до двух,
сокращает время цикла операций от штабеля к вагону на 38%, что превышает
сокращение времени других видов операций от 14% до 31%. Также увеличение
количества кранов с одного до двух приводит к снижению дисперсии от 47% до
88%, однако дальнейшее увеличение количества кранов оказывает воздействие
на дисперсию менее 31%.
5.Полученные зависимости показали, что эксплуатационные
возможности для прямой перегрузки возрастают на 61% при увеличении
количества кранов с одного до двух. Хотя время ожидания для операций из
автомобиля в штабель менее 5 минут, время ожидания для операций из штабеля
в автомобиль увеличивается до 30 минут при полной загрузке грузового фронта.
6.Разработанный метод диспетчеризации учитывает предложенные в
диссертации модели диспетчеризации, нацеленные на минимизацию порожнего
пробега ПТМ, увеличение производительности работы крана и соблюдение
срока выполнения задания.
7.Определены зависимости средней стоимости времени простоя двух
подач вагонов под грузовыми операциями от момента переключения между
подачами при распределении Эрланга к-го порядка времени выполнения
грузовой операции и его частного случая – экспоненциальном распределении
при смешанном приоритете обслуживания подач вагонов.
8.Определены зависимости общего времени выполнения заданий ПТМ
при использовании текущей технологии и стратегии выполнения заданий при
расчёте оптимальности по Парето в отношении шести критериев, нацеленных на
увеличение производительности крана и минимизацию порожнего пробега
ПТМ. На основании моделирования распределения заданий между ПТМ в
течении месяца, показано что стратегия, нацеленная на снижение пробега,
позволяет снизить время выполнения заданий на 9,6%.
9.Предполагаемый экономический эффект от внедрения моделей и
методов диспетчеризации достигается за счёт снижения эксплуатационных
расходов при выборе точки переключения между подачами вагонов и
уменьшения времени выполнения заданий ПТМ при внутритерминальных
перемещениях и составляет более 9,5 млн рублей.