МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТА ЗА СЧЕТ ДВОЙСТВЕННОСТИ УДЕЛЬНЫХ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕВОЗОК
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
При организации перевозок, которые являются открытыми системами, нередко требуется выбрать лучшие решения в условиях ограниченного времени и нехватки данных. С этой целью лица, принимающие решения, используют различные методы сопоставления схожих вариантов для определения лучшего. В данной работе предлагается использование удельных технико-экономических показателей, имеющих самоограничительный эффект при сравнении без построения сложных имитационных моделей, позволяющих точнее оценить перспективы использования выбранного маршрута.

Ключевые слова:
ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ, ДВОЙСТВЕННОСТЬ УДЕЛЬНОГО ПАРАМЕТРА, ОПТИМАЛЬНЫЙ МАРШРУТ, МЕТОД ВЫБОРА
Текст
Текст (PDF): Читать Скачать

1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы

В настоящее время постоянно растут требования к логистическому управлению и организации перевозок. С применением новых технологий и ускорения научно-технического прогресса появляются новые материалы, машины и агрегаты, расширяется сама номенклатура возможных к перевозке грузов [1].

Создание должного уровня сервиса доставки, позволяющего обеспечить высокую клиентоориентированность и гибкость, достигается применением математических методов для построения эффективных планов маршрутов и подачи подвижного состава. Подобные методы постоянно улучшаются и усложняются, учитывая все больше и больше всевозможных факторов, влияющих извне, чтобы дать возможность лицу, принимающему решение (ЛПР), определить наиболее подходящий и выгодный для клиента и предприятия вариант перевозки [1-3].

Так, в данной работе рассматривается теоретический метод определения наиболее выгодного маршрута из предложенных на основе относительных величин эффективности деятельности предприятия и интенсивности работы автотранспортных средств на маршруте.

Научная новизна исследования:

Исследование представляет новый подход к определению приоритета использования маршрутов на основе удельных технико-экономических показателей. Впервые исследована природа двойственности удельных технико-экономических показателей, позволившая значительно ускорить и уточнить имеющиеся методы экспресс-анализа маршрутов. Этот подход позволяет точно задать область определения и направление оптимизации маршрута без необходимости сложного моделирования задачи.

Практическая значимость результатов исследования определяется тем, что новый подход к определению приоритета использования маршрутов на основе двойственности удельных технико-экономических показателей может значительно повысить эффективность логистических процессов и снизить затраты на перевозку грузов. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации процессов в различных областях, таких как логистика, транспортная инфраструктура и грузоперевозки. Это может привести к уменьшению издержек, повышению качества услуг и улучшению конкурентоспособности компаний.

 

2 Материалы и методы

Как будет сказано ниже, иногда сопоставление маршрутов по абсолютным значениям не дает действительного приоритета выбора того или иного маршрута. Для полного учета требуется проработка всех вариантов с сопоставлением интегральных значений по каждому сценарию. Как правило, подобный подход является очень долгим и трудозатратным, вместе с тем, существует большой риск не учета какого-то варианта событий, что приведет к неполному сравнению. Вместо этого предлагается использовать относительные величины с эффектом самоограничения для быстрого и достоверного сравнения. Продемонстрируем предложенный метод на примере.

Определим модель городских перевозок, когда имеется несколько, на первый взгляд, равнозначных или не сильно отличающихся развозочных маршрутов для доставки тарно-штучного груза и требуется выбрать наиболее выгодный [4-6].

Для наглядности расширим количество вариантов сравнения. Рассмотрим маршруты с применением оборотной тары (паллеты) и без нее. Всего к перевозке представлено 7,7 тонн груза из двух пунктов отправки к восьми грузополучателям. На линии работает один автомобиль грузоподъёмностью 2 тонны. В качестве альтернативных оптимизированных маршрутов будем рассматривать такие, в которых склад грузоотправителя выбран с учетом имеющихся грузопотоков [7-8].

После группировки предварительных точек разгрузки и погрузки по методу Свира, был определен их порядок объезда при помощи метода Кларка-Райта, где обнаружились два равнозначных варианта с переставлением двух смежных пунктов в порядке объезда. С применением существующей методологии организации перевозок [8-10] были сформированы маршруты и рассчитаны технико-эксплуатационные показатели [11-13]

По итогу эти маршруты имели разные технико-эксплуатационные и, как следствие, экономические показатели.

В работе рассматривались разные варианты пакетирования груза, а именно использование коробок, как грузовой единицы, и паллеты. Во втором случае, удалось сэкономить почти 4,5 часа на погрузочно-разгрузочных работах, что позволило снизить некоторые эксплуатационные затраты (расходы, зависящие от времени) [14-15].

По окончании выполнения расчетов базовых маршрутов, был построен проектный вариант расположения складов в центре тяжести грузовых потоков. В свою очередь, это дало достаточно высокий годовой экономический эффект, в особенности на маршрутах с применением поддонов (экономический эффект выше 200 тысяч рублей). В задаче использован повременный тариф (табл. 1-4) [16-18].

 

3 Результаты исследования

В общей сложности было сформировано 3 маршрута с 6 вариантами реализации. Присвоим им соответствующие условные обозначения: к1 – базовый маршрут с использованием коробок (первый вариант); к2 – базовый маршрут с использованием коробок (второй вариант); к – проектируемый маршрут с использованием коробок; п1 – базовый маршрут с использованием паллет, первый вариант; п2 – базовый маршрут с использованием паллет, второй вариант; п – проектируемый маршрут с использованием паллет. Базовые маршруты, как говорилось ранее, отличаются разным порядком объезда, который был составлен методом Кларка-Райта.

 

Таблица 1 – Результаты анализа изменения процесса технологии транспортно-экспедиционного обслуживания (базовый вариант 1 и проектный, с применением коробок) [ценообразование: руб./час]

Показатель, ед.изм.

Базовый

вариант

Проект.

вариант

Относит.

отклонение

Пробег подвижного состава, км/сут.

150

138

-8,00%

Пробег подвижного состава, км/год

43200

39744

-8,00%

Эксплуатационные затраты, руб./год

2962814,40

2936629,44

-0,88%

Дополнительные расходы на оказание экспедиционных услуг, руб./год

1152000,00

1152000,00

0,00%

Прибыль, руб./год

2779905,60

2927050,56

5,29%

Рентабельность, %

67,56%

71,59%

5,97%

Годовой экономический эффект, руб./год

-

26184,96

-

Список литературы

1. Семенов, С. С. и др. Анализ трудоемкости различных алгоритмических подходов для решения задачи коммивояжера //Системы управления, связи и безопасности. - 2017. - №. 1. - С. 116-131.

2. Куспеков К. А., Ротков С. И., Сатпаева К. И. Геометрические методы трассировки транспортно-логистических сетей //Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и безопасности (SCVRT1516). - 2016. - С. 175-177.

3. Мамаев Э. А., Хашев А. И. Моделирование транспортных систем: выбор системы поддержки принятия решений //Транспорт и логистика: инновационное развитие в условиях глобализации технологических и экономических связей. - 2017. - С. 172-176.

4. Menukhova T., Vyushkova A. Using of Regionalization Techniques to Select Optimal Routes Based on Criteria of Road Features //Transportation Research Procedia. - 2017. - Т. 20. - С. 436-442.

5. Вьюшкова А. А., Терентьев А. В., Менухова Т. А. Методологический аспект при выборе оптимальной схемы доставки груза //Инновации на транспорте и в машиностроении. - 2016. - С. 36-37.

6. Топаж А. Г. и др. Оперативное планирование и комбинаторная оптимизация в имитационных моделях транспортной логистики проектного уровня //Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. - 2019. - С. 235-241.

7. Байшева, Е. А. К вопросу о формировании маршрутов транспортировки грузов / Е. А. Байшева // Будущее науки -2021 : Сборник научных статей 9-й Международной молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Курск, 21-22 апреля 2021 года / Отв. редактор А.А. Горохов. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. - С. 212-215. - EDN TUKRRR.

8. Герасимова М. М. и др. Оптимизация материальных потоков лесозаготовленного предприятия на основе теории графов //Логистика и управление цепями поставок. - 2019. - №. 6. - С. 50-57.

9. Бреслава, В. О. Уточнение значения коэффициента эффективности капитальных вложений при определении экономического эффекта от совершенствования организации перевозок / В. О. Бреслава, Т. А. Менухова // Стратегическое развитие социально-экономических систем в регионе: инновационный подход : материалы VI международной научно-практической конференции : сборник статей и тезисов докладов, Владимир, 03 июня 2020 года. - Владимир: Издательско-полиграфическая компания "Транзит-ИКС", 2020. - С. 54-58. - EDN KCEPNL.

10. Менухова, Т. А. Временные критерии для выбора схемы доставки груза / Т. А. Менухова // Транспортное дело России. - 2017. - № 1. - С. 108-110. - EDN YICKZP.

11. Менухова Т. А. Оптимизация оперативного планирования междугородных грузовых автомобильных перевозок : дис. - Санкт-Петербург : Автореф. дис. канд. техн. наук, 2014.

12. Менухова Т. А. Методика определения потребного количества автомобилей в условиях ограниченного интервала времени доставки груза //Записки Горного института. - 2014. - Т. 209. - С. 189-192.

13. Кузнецов А. Л., Кириченко А. В., Семенов А. Д. Оценка времени доставки в сложных цепях поставки с помощью моделирования //Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала СО Макарова. - 2021. - Т. 13. - №. 3. - С. 372-383.

14. Жуков, В. В. Совершенствование методов планирования маршрутов перевозок крупногабаритных грузов в городских условиях / В. В. Жуков, В. В. Нагорный // Механика, оборудование, материалы и технологии : 4 Международная научно-практическая конференция, Краснодар, 25-26 ноября 2021 года. - Краснодар: Общество с ограниченной ответственностью "ПринтТерра", 2021. - С. 552-555. - EDN NAXNNA.

15. Габдулхаков, А. А. Динамическая оптимизация сложных маршрутов в транспортной логистике / А. А. Габдулхаков, Д. С. Завалищин // Современные наукоемкие технологии. - 2021. - № 5. - С. 33-38. - DOIhttps://doi.org/10.17513/snt.38654. - EDN KAXNOY.

16. Лебедева О. А. Анализ методов моделирования спроса на грузовые перевозки с учетом их характеристик //Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. - 2021. - Т. 1. - №. 18. - С. 108-112.

17. Лебедева О. А. Анализ моделей спроса в грузовых перевозках в рамках различных подходов //Современные технологии и научно-технический прогресс. - 2021. - №. 8. - С. 177-178.

18. Попов Н. В. Совершенствование транспортных перевозок ООО «Деловые Линии» : дис. - Сибирский федеральный университет, 2021.

19. Капский Д. В. Проблемы городской логистики симбиотических городов //Автомобильные перевозки и транспортная логистика: теория и практика. - 2021. - С. 37-43.

20. Эглит Я. Я. и др. Возможности применения современных методов в регулировании логистических потоков на транспорте //Системный анализ и логистика. - 2019. - №. 3. - С. 13-20.

21. Навасардян А. А., Нуретдинова Ю. В. Оценка и перспективы развития грузовых и пассажирских перевозок //Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2021. - Т. 23. - №. 1. - С. 131-134.

22. Матвеев А. Г. Определение времени ездки и технико-эксплуатационных показателей работы автомобилей на междугородных маршрутах при помощи MS Excel в образовательном процессе //Евразийский Союз Ученых. Серия: технические и физико-математические науки. - 2021. - №. 8. - С. 11-17.

23. Программа для ЭВМ № 2022617180. Программа по автоматизированному построению графика работы автотранспортных средств на междугородних маршрутах / Матвеев Александр Григорьевич (RU), Менухова Татьяна Анатольевна (RU); правообладатель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский горный университет» (RU); заявл. 24.03.2022; опубл. 19.04.2022, 110 КБ.

24. Безматерных К. Л. Имитационное моделирование технико-эксплуатационных показателей работы подвижного состава на маршруте //ТОГУ-Старт: фундаментальные и прикладные исследования молодых. - 2022. - С. 92-98.


Войти или Создать
* Забыли пароль?