Автореферат (Методология планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах), страница 3

Москвы и Московской области:приведена методика проведения экспериментальных исследований примененияЦООМУ грузопотоками в ТЛС, получены модели оптимальных траекторийперемещения грузов ООО «СТС Логистикс Склады» в ТЛС Москвы иМосковской области, зависимости изменений математического ожиданиянакопленного увеличения максимального эффекта в ТЛС; диаграммы измененияраспределения грузопотоков в ТЛС; диаграммы распределения объёмовперевозок и грузооборота по каждому объекту ТЛС. Дана экономическая оценкаэффективности применения методологии планирования, организации иуправления ТСК в ТЛС с применением интегрального показателя экономическойэффективности.В пятой главе разработаны направления практической реализацииметодологии планирования, организации и управления ТСК в ТЛС: методикадостижения динамического баланса между параметрами ТСО и ГАП, алгоритмцифровой модели получения рациональных решений управления в ТЛС,сформированы научные основы построения системы управления транспортнологистической системой как подсистемы интеллектуальной транспортнойсистемы.В заключении изложены основные итоги и результаты выполненногоисследования.II.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙДИССЕРТАЦИИ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ1. Модель управления ТЛС Москвы и Московской области,основанная на многокритериальном аналоге принципа динамическогопрограммирования. Структурные изменения в перевозочном комплексеавтотранспортной отрасли в РФ в последние десятилетия в первую очередьсвязаны с активным развитием ТЛС и её неотъемлемых элементов ТСК.

Анализстатистических данных демонстрирует несбалансированную динамику приростаскладских мощностей в РФ и, в частности в г. Москве и Московской области(рисунок 1).11Рисунок 1 - Динамика свободных складских площадей в г. Москве и Московской областиЕстественными регуляторами развития в данном случае являютсяэкономические (рыночные) механизмы, с присущими ему характерныминедостатками:1) структурныепреобразованиявстационарныхавтомобильныхтранспортных системах происходят без применения научнометодологического обоснования;2) актуальна тенденция старения основных фондов предприятий транспортаи транспортной инфраструктуры;3) неполноценноосуществляетсявзаимодействиепредприятийавтомобильного транспорта с транспортным машиностроением, сотраслями переработки нефтепродуктов, приборостроения и т.д.4) комплексный и системный подход не характерны для процессовуправления при развитии отдельных автомобильных транспортныхсистем, а также в целом для координации взаимодействия отдельных видовтранспорта и т.д.Как результат, в РФ в структуре стоимости конечного продуктатранспортные затраты составляют 35 - 40% и 18% в ВВП, что в 1,7 – 1,8 разавыше, чем в странах ЕС.

Снижение указанных затрат возможно не менее чем на3…5% (что составит около 3,7 трлн. руб.) при повышении качества управлениягрузодвижением в ТЛС за счет применения цифровых технологий в видецифровых объектно-ориентированных моделей управления (ЦООМУ), какинструмента системной методологии получения совокупности решенийобоснованного множества частных задач, объединяемых общей целью –обеспечение оптимального координирования деятельности ТСК и грузовогоавтомобильного транспорта. Выбор критериев эффективности ТЛС базируетсяна результативных показателях ГАП и ТСО, которые, в свою очередь,определяются с учётом показателей использования средств производства вопределённых условиях среды эксплуатации. Декомпозиция структурыкритериев, позволяющих оценить эффективность транспортного цикла в ТЛС,приведена на рисунке 2.12Матрица эффективности элементарного транспортного цикла в ТЛС…123…А11112131…А22122232…А33133333…………………А123 → тег−нтеTнс → т/час ткмткм/ч → тт/ч → скм3скм3 /чРезультативныепоказателиГАПРезультативныепоказателиТСКпрмПоказателииспользованияГАППоказателииспользованияТСКηИсходные данные:1.Объём перевозок.2.Дорожные условия.3.Класс и тип АТС.4.Вид груза5.Класс ТСК и т.д.исп3м.нормзннτхРисунок 2 - Декомпозиция системы критериев управления в транспортно-логистическойсистемеРазработка и реализация ЦООМУ управления грузопотоками в ТЛС должнаобеспечивать достижение актуальных целевых показателей по ряду параметров:затратам, скорости, времени и качества обслуживания и т.д.

В этом случае поископтимального варианта сводится к решению многокритериальной задачи ( )определения множества эффективных планов для каждого элемента ТЛС – ТСКс последующей интеграцией полученных вариантов в задачу динамическогопрограммирования.13 = ∑=1 → , = ̅̅̅̅̅̅̅1, {∑=1 = , ≥ 0, = ̅̅̅̅̅̅1, (1)где – эффективность частного решения; – вес частного решения.Комплекс параметров ГАП и ТСО в ТЛС имеет сложную многоуровневуюструктуру и должен подвергаться всестороннему анализу.

Повышениепроизводительности работы автомобилей и складского оборудования можетбыть достигнуто улучшением ряда показателей работы автомобилей, это: Tн –время в наряде, час.; – коэффициент использования пробега; т –среднетехническая скорость, км/час.; ег – длина гружёной ездки, км; − – времяпростоя под погрузкой и разгрузкой, час, а повышение производительности ТСКопределяется Г - показателями: грузооборот склада (абсолютный), м3 /сутки,3м.норм- вместимость склада (нормативная), которое допускается на ТСК сучетом соблюдения необходимых требований, з - коэффициент загрузкисклада, нн - коэффициент неравномерности поступления на склад заказов и т.д.Результативными показателями работы являются: число ездок автомобилей зарассматриваемый период nе, производительность автомобилей U в т. и в W, т∙км;объем перевозок и переработки грузов Q т.

и грузооборот P, т∙км. Однакооперативное управление системой с десятками или сотнями тысяч элементов в«ручном» режиме невозможно. В частности, согласно данным ООО «СТСЛогистикс Склады» при перемещении одной партии с учётом 3-х критериевэффективности (n=3) для m объектов складирования (1) количество возможныхрешений или траекторий движения автомобиля N= m∙3! (рисунок 3). () = 0,101; 0,194; 0,172ТСК10,384; 0,145; 0,266ГО (ТСК0 ))ТСК2ТСК3ТСКМатрица эффективности выборатраектории следования грузаТСК(1−4) =0,1010,3840,0910,4240,1940,1450,6450,0160,1720,2660,2030,359ТСКТСК40,191; 0,645; 0,2030,101; 0,194; 0172Рисунок 3 – Влияние значения эффективности параметров грузодвижения на решение задачиоптимизации в динамической системе14Для решения оптимизационной задачи необходимо использоватьметодологию Индустрии 4.0, заключающуюся в «цифровизации» процессов.

Дляуспешного применения методологии необходимо включение следующих трехэлементов в оптимизируемую систему:1. Big Data - источники сбора и передачи информации на всех агрегатахобслуживания, необходимые для формирования статистической базы сразличной дискретностью обновления, с помощью которой в системепринимаются оптимизационные решения. К агрегатам обслуживания втранспортно-складской системе относятся все элементы, без которыхневозможно движение материального потока, в первую очередь,транспортные средства, персонал, подъемно-транспортное оборудование ипр. Каждый из этих элементов должен быть оснащен датчиками илиметками радиочастотной идентификации, позволяющими собирать ипередавать всю необходимую статистическую информацию (направленияперевозки, структура грузопотока, скорость движения, место нахожденияТС и др.) в том числе в режиме реального времени.2. Алгоритмы, по которым происходит обработка информации.

Этиалгоритмы должны в режиме реального времени позволять обрабатыватьинформацию в формате достаточном для принятия решений.3. Системы управления и моделирования, которые позволяют вавтоматическом режиме генерировать решения в динамическом формате,то есть по мере изменения ситуации.2. Аналитический аппарат управления в ТЛС на основе интеграции взадачидинамическогопрограммированияметодовснятиянеопределённости на базе теории «игр с природой».

Разрабатываемая висследовании модель ЦООМУ основана на многокритериальном аналогепринципа динамического программирования, при этом технология синтезаполных совокупностей эффективных оценок обеспечивается определениемчастных оценок Парето - оптимального решения.Как правило, при определении рекуррентных соотношений динамическогопрограммирования определяется концепция дискретной управляемой системы исинтезируетсяоптимальнаятраекторияпоследовательныхрешений.Применение метода динамического программирования как метода оптимизациив ТЛС, позволяет реализовать одновременный учёт значений большогоколичества переменных (показателей) в решаемой задаче (экстремальной),заменяя последовательным определением каждой из них (по ряду критериев) взависимости от условий состояния среды работы ТЛС на данный моментвремени.