РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ КОНТЕЙНЕРНЫХ ЦЕНТРОВ ГРУЗОРАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Авторы:
1.
Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова
Тип:
Статья
Страницы:
с 93
по 102
Статус:
Опубликован
Получено:
20.11.2015
Одобрено:
25.11.2015
Опубликовано:
25.11.2015
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:
контейнерные центры грузораспределения, имитационное моделирование, центр тяжести грузопотоков, кластеризация регионов, эффект «экономии масштаба»
Аннотация (русский):
Исследованы экономические предпосылки использования контейнерных центров грузораспределения для оптимизации транспортной логистики и снижения расходов перевозчиков и грузоотправителей при организации перевозки генеральных грузов в универсальных контейнерах. Оценено влияние различных экономических, географических и инфраструктурных факторов на процесс выбора места для сооружения контейнерных центров грузораспределения. Установлено, что к основным функциям контейнерных центров грузораспределения относятся консолидация грузовых партий, отправленных в адрес одного получателя; парирование неравномерностей грузопотоков; коммерческое хранение грузов и логистическая доработка. Рассмотрены методы решения задачи выбора места для сооружения контейнерных центров грузораспределения, приведена краткая характеристика каждого метода, предложено использование методов поиска решения в соответствии с потребностями исследования. Проведены два эксперимента с использованием предложенных аналитических методов решения задачи выбора места для сооружения потенциальных центров грузораспределения. Описаны сравнительные результаты экспериментов, на основании которых разработаны рекомендации по кластеризации грузоотправителей в каждом конкретном регионе с целью уменьшения расходов на транспортировку для каждого предприятия и повышения эффективности функционирования транспортно-логистической системы региона в целом. Обоснована необходимость кластеризации грузоотправителей для нахождения оптимального решения задачи выбора места при сооружении центров грузораспределения. Разработаны рекомендации по применению дискретно-событийного моделирования в качестве одного из основных инструментов решения задач в сложных многоуровневых системах и получения практических результатов, пригодных для использования в транспортной логистике.
Исследованы экономические предпосылки использования контейнерных центров грузораспределения для оптимизации транспортной логистики и снижения расходов перевозчиков и грузоотправителей при организации перевозки генеральных грузов в универсальных контейнерах. Оценено влияние различных экономических, географических и инфраструктурных факторов на процесс выбора места для сооружения контейнерных центров грузораспределения. Установлено, что к основным функциям контейнерных центров грузораспределения относятся консолидация грузовых партий, отправленных в адрес одного получателя; парирование неравномерностей грузопотоков; коммерческое хранение грузов и логистическая доработка. Рассмотрены методы решения задачи выбора места для сооружения контейнерных центров грузораспределения, приведена краткая характеристика каждого метода, предложено использование методов поиска решения в соответствии с потребностями исследования. Проведены два эксперимента с использованием предложенных аналитических методов решения задачи выбора места для сооружения потенциальных центров грузораспределения. Описаны сравнительные результаты экспериментов, на основании которых разработаны рекомендации по кластеризации грузоотправителей в каждом конкретном регионе с целью уменьшения расходов на транспортировку для каждого предприятия и повышения эффективности функционирования транспортно-логистической системы региона в целом. Обоснована необходимость кластеризации грузоотправителей для нахождения оптимального решения задачи выбора места при сооружении центров грузораспределения. Разработаны рекомендации по применению дискретно-событийного моделирования в качестве одного из основных инструментов решения задач в сложных многоуровневых системах и получения практических результатов, пригодных для использования в транспортной логистике.
Ключевые слова:
контейнерные центры грузораспределения, имитационное моделирование, центр тяжести грузопотоков, кластеризация регионов, эффект «экономии масштаба»
контейнерные центры грузораспределения, имитационное моделирование, центр тяжести грузопотоков, кластеризация регионов, эффект «экономии масштаба»
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. Кузнецов А. Л. Генезис моделей развития портов в современной транспортной науке / А. Л. Кузнецов, А. В. Галин // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2015. № 2 (30). С. 141-153.
2. Король Р. Г. Технология функционирования Владивостокского транспортного узла при наличии мультимодального терминала «сухой порт» / Р. Г. Король, А. С. Балалаев // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2014. № 5 (27). C. 92-101.
3. Тараканов Л. Н. Формирование терминально-распределительных комплексов в системе взаимодействия с интегрированными логистическими платформами морских портов / Л. Н. Тараканов // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2013. № 2 (21). С. 108-111.
4. Павленко С. С. История, современное состояние и тенденции развития мировой контейнерной транспортной системы / С. С. Павленко // Контейнерный бизнес. 2015. № 04 (66). С. 4-16.
5. Егоров И. В. Что на практике представляет собой выбор места под склад / И. В. Егоров // Логистика. 2011. № 2. С. 56-57.
6. Гаджинский А. М. Выбор места расположения склада / А. М. Гаджинский // Справочник экономиста. 2004. № 8. C. 33-37.
7. Гай В. А. Выбор местоположения контейнерного терминала в Санкт-Петербургском транспортном узле методом анализа иерархий / В. А. Гай, Д. В. Малахов // Логистика и управление цепями поставок. 2011. № 42. C. 55-59.
8. Ларин О. Н. Методы размещения сетевых узлов в автотранспортных системах регионов / О. Н. Ларин // Транспорт Урала. 2008. № 3. С. 5-9.
9. Бродецкий Г. Л. Применение метода аналитической иерархии для оптимизации места расположения регионального распределительного центра / Г. Л. Бродецкий // Логистика и управление цепями поставок. 2005. № 6. C. 26-34.
10. Воскресенская Т. П. Методика и алгоритмизация принятия решений по формированию терминальной сети в регионе / Т. П. Воскресенская // Вестник Уральск. гос. ун-та путей сообщ. 2010. № 3 (7). С. 74-84.
11. Гусев С. А. Проблемы определения местоположения склада / С. А. Гусев // Логистика. 2011. № 2. С. 53-55.
12. Кайгородцев А. А. Проблема выбора места размещения логистического распределительного центра. Существующие подходы к решению / А. А. Кайгородцев, А. Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2011. № 1. С. 39-48.
13. Николаева А. И. Логистические методы и технологии организации функционирования сухих портов / А. И. Николаева, В. В. Багинова // Современные проблемы транспортного комплекса России. 2011. № 1. C. 49-57.
14. Снетков Н. Н. Роль и место новых инновационных технологий (имитационного моделирования) в решении задач на транспорте / Н. Н. Снетков // История и перспективы развития транспорта на Севере России: материалы III науч.-практ. конф. Ярославль, 2011. C. 42-46.
15. Устич П. А. Управление транспортом на основе математического моделирования / П. А. Устич, А. А. Иванов, В. Г. Мышков, П. И. Садчиков // Железнодорожный транспорт. 2008. № 7. C. 39-43.
