Полная версия

Главная arrow Логистика arrow Инновационные процессы логистического менеджмента в интеллектуальных транспортных системах. Т. 4. Наиболее крупные инновационные разработки конкретных задач в области логистического менеджмента

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Моделирование процессов системы доставки грузов

РКЛЦ должен осуществлять свою деятельность в условиях рыночной экономики, предоставлять логистическую услугу клиенту на его условиях. Продолжительность работы терминала устанавливается 24 часа в сутки, продолжительность работы грузообразующих (ГОП, грузоотправитель) и грузопоглощающих (ГПП, грузополучатель) пунктов (обобщенно — клиентов терминала) в регионе условно устанавливается Е часов, открытие грузовых площадок клиентов происходит в EQT часов. Возникновение заявки на доставку моделируется как случайный процесс, обусловленный неравномерностью потребительского спроса. Вероятность возникновения заявки на доставку зависит от следующих параметров: календарного месяца km, дня недели dn, времени суток ch, координат х,у клиента. С учетом данных факторов общее количество возникших за шаг моделирования заказов моделируется в соответствии с выражением

где Rm — среднее количество возникающих за шаг моделирования заказов.

Поток заявок на доставку отвечает условиям простейшего потока событий — является стационарным, ординарным потоком событий с отсутствием последействия, т.е. является простейшим пуассоновским потоком. Если принять за А, постоянную интенсивность потока (среднее число заявок, поступающих в единицу времени), то вероятность появления R заявок за время длительностью t моделируется формулой Пуассона

Каждая заявка характеризуется несколькими параметрами: номенклатурой Я; в каждой номенклатуре — суммарной массой (А,

объемом V. и стоимостью С. грузов одного наименования, массой

п. п.

I I

груза в рамках поддона отправителя ^q. и получателя ^Я-5 мес-

/=1 /=1

том нахождения грузоотправителя ДГ ,У и грузополучателя X2,Y2,

интервалом времени доставки ^ = [^min;^max], прибытия груза, в течение которого является необходимым условием осуществление требования «доставка точно в срок».

Все перечисленные параметры моделируются как случайные величины, имеющие следующие законы распределения:

• масса, объем и стоимость каждой номенклатуры — по нормальному:

• нижняя граница интервала времени доставки, масса груза в поддоне грузоотправителя и грузополучателя для каждой номенклатуры — по равномерному:

где Aq. — максимальное отклонение массы отправки одной номенклатуры от среднего.

Интервал времени доставки, номенклатура партии груза распределены по экспоненциальному закону

где ID — среднее значение интервала доставки;

М[Н)— среднее значение номенклатуры в заказе.

Число поддонов грузоотправителя и грузополучателя в одной номенклатуре определяются соответственно по формулам:

В случае если t . приходится на время, меньшее Еот, то временем доставки устанавливается Еот. В случае если fmin + ID выходит за пределы EQT+E, то интервалом времени доставки устанавливается значение E^ + E-t . .

ОТ min

Место нахождения грузоотправителя и грузополучателя в моделировании случайно возникающей заявки на доставку моделируется как двумерная случайная величина, описываемая двумерной плотностью распределения р(х,у). Особенностью модели является использование методов гравитационного моделирования при определении точки зарождения и точки адресации грузопотока, в основе которого лежит предположение о линейной зависимости между вероятностью зарождения и адресации грузопотока в точке и значением демографического потенциала Стюарта в этой точке. Задавшись коэффициентом пропорциональности со, запишем выражение для искомой двумерной плотности вероятности

Значение функции демографического потенциала Стюарта f{X,Y) для Волгоградской области приведено ниже. Коэффициент со определим из свойства двумерной плотности вероятности:

При нахождении точки адресации грузопотока необходимо учесть соотношение между внутриобластными и межрегиональными перевозками. Вероятность осуществления межрегиональной перевозки в конкретный регион транспортного коридора определится коэффициентами межрегиональных перевозок Л,-, численно равными долям перевозок, осуществляемых из рассматриваемого в /-й регион. В случае осуществления межрегиональной перевозки точка адресации грузопотока будет смоделирована функцией двумерной плотности вероятности для /-го региона.

Для учета зазоров, возникающих между различной тарой и грузом внутри тары при укладке в кузов автомобиля, воспользуемся коэффициентом погрешности укладки kV > 1.

Объем, занимаемый грузом в кузове автомобиля, моделируется на основании выражения

где НА номенклатура партии, вошедшей в автомобиль;

пА количество поддонов груза /-й номенклатуры в кузове автомобиля.

Масса партии в кузове автомобиля, состоящей из груза различной номенклатуры, моделируется на основании выражения

Стоимость партии, состоящей из груза различной номенклатуры, моделируется на основании выражения

Система располагает транспортными, складскими и экспедиторскими возможностями. Транспортные возможности моделируются в виде совокупности парка автомобилей различных марок и форм собственности. Действуя на логистическом рынке, РКЛЦ обладает собственным парком подвижного состава для выполнения всего комплекса операций по доставке груза от поставщика к потребителю, а также имеет арендованный подвижной состав. Транспортные возможности моделируются в виде марочного состава парка автомобилей М Общее количество автомобилей, работающих на развозосборочных маршрутах,

Если А* — количество арендованных автомобилей /-й марки, то коэффициент аренды автомобилей

Моделируемыми характеристиками автомобилей являются: зависящие от марки — грузоподъемность qA, внутренний объем кузова УА, себестоимость работы sBBT , sBBT и простоя Тввт; от единицы автомобиля — вероятность отказа РА, от интенсивности дорожного движения и погодных условий — скорость движения v^. Если ввести коэффициенты влияния интенсивности движения и погодных условий kh и &пу, то, моделируя среднестатистическую величину скорости как функцию от грузоподъемности, получим выражение для vT:

о

где Vt — скорость движения автомобиля без груза;

к — коэффициент пропорциональности, коэффициент влияния использования грузоподъемности на скорость, км/ч.

Коэффициент влияния интенсивности движения определится как функция следующих коэффициентов:

Скорость движения автомобиля без груза может быть смоделирована как случайная величина, зависящая от марки автомобиля и распределенная по нормальному закону с плотностью распределения

Складские возможности моделируются в виде совокупности парка погрузочно-разгрузочных механизмов (ПРМ) ^прм марок. Общее количество ПРМ на терминале

Для ПРМ в виде постоянных величин моделируются следующие характеристики: максимальная масса перемещаемого груза — #прм, максимальный объем перемещаемого груза — Кпрм, часовая себестоимость работы ?ПРМ и простоя snpM, скорости пере-

V. 4 ПРМ х

мещения вдоль осей координат v“ продолжительности захвата /j и установки грузов ty

Экспедиционные возможности моделируются в виде количества экспедиторов Е и характеристик: себестоимость работы j® и простоя

Моделируемыми характеристиками клиентов терминала являются количество ПРМ fnrpr и их характеристики. Для ПРМ клиентов в виде постоянных величин моделируются характеристики, аналогичные характеристикам ПРМ складской подсистемы. Марка ПРМ у /-го клиента подбирается по известным массе q. и объ- V.

ему — поддона клиента, исходя из предположения о рациональ-

п.

1

ности грузоотправителя и грузополучателя, использующих ПРМ, наиболее подходящие под характеристики поддона.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>