Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
Методики оптимизации транспортно-погрузочного комплекса предприятия
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Клюшин Ю.Ф. () - , Павлов И.И. () - , Рощин Е.А. () - | |
Ключевые слова: информационная система, транспорт, оптимизация |
|
Keywords: information system, transport, optimisation |
|
Количество просмотров: 11371 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (8.40Мб) |
Для большинства производителей остро встает проблема оптимальной организации отгрузки готовой продукции потребителям. При этом необходимо учесть неравномерность вывозки продукции, которая существенно влияет на технико-экономические показатели транспорта [1]. Изменения в вывозке продукции по месяцам обусловлены увеличением потребления продукции в определенные месяцы. Помимо сезонной неравномерности, существует и внутрисуточная, образующаяся в результате несвоевременного прибытия автомобилей под погрузку, что приводит к образованию транспортных очередей. Большие простои в ожидании погрузки влекут за собой увеличение стоимости перевозок. Вывозку готовой продукции осуществляют Оптимизация транспортно-производственного комплекса сводится к минимизации расходов, связанных с простоем в ожидании отгрузки, на автотранспортные и погрузочные средства. (1) где А – количество автомобилей; Atнаем – количество наемных автомобилей; st – количество погрузчиков; D(A,st) – суммарные суточные затраты на использование парков автомобильных и погрузочных средств; Eожа/м(Atнаем,tож) – приведенные расходы, связанные с простоем (задержкой) автомобилей, поданных под погрузку, из-за внутрисуточной неравномерности; Eожпрм(st,rt) – приведенные расходы, связанные с простоем погрузочных средств из-за внутрисуточной неравномерности; Eожрампа(st,rt) – приведенные расходы, связанные с простоем рампы из-за внутрисуточной неравномерности. Решение задачи оптимизации происходит по следующей схеме.
Рассмотрим четыре модели данной системы при различных режимах работы системы и методах моделирования. а) Статистическое моделирование: 1-я модель – рассматривается только стационарный режим работы системы; 2-я модель – режим работы системы складывается из нестационарного и стационарного периодов; 3-я модель – режим работы системы складывается из нестационарного и стационарного периодов, но с учетом автомобилей, прибывающих до начала работы системы; для расчета используется зависимость, предложенная в [2]. б) Аналитический расчет: 4-я модель – аналитический расчет системы; выполняется с помощью математического аппарата теории массового обслуживания, режим работы системы стационарный; при расчете данной модели рассматриваются только наемные и осуществляющие самовывоз АТС, так как при моделировании невозможно учесть приоритет собственных автомобилей перед наемными. Необходимое количество АТС определяется по следующему алгоритму. Весь подвижной состав на основе статистических данных классифицирован по номинальной грузоподъемности, для каждой группы определена доля (в процентах) перевезенного ею груза в общем объеме перевозок. Определяется расчетный суточный объем отправки груза (в тоннах) по каждой группе. Для всех групп подбирается несколько марок подвижного состава, затем определяется среднее значение грузоподъемности по группам. Находится необходимое количество автомобилей, и расчетное количество автомобилей по группам округляется до целого числа. Округленное количество АТС распределяется по всем маркам подвижного состава, входящего в группу. Определяется фактический суточный объем вывозки полученным количеством АТС. Проверяется, превышает ли фактический суточный объем вывозки расчетно-суточный или равен ему. Если превышение не более 1 %, в расчетах используется полученное количество автомобилей, а если более 1 %, количество автомобилей в группе с наименьшим процентным отношением перевезенного груза от общего объема снижается. На примере Тверского пивоваренного завода было установлено, что основные
, (1)
, (2)
, (3) где t – рассматриваемое текущее время [2]. Доказательство наличия нестационарного периода работы системы основывается на расчете коэффициента ее загрузки: , (4) где l – интенсивность поступления автомобилей в систему (независимо от приоритета и принадлежности), авт/ч; Tобсл – среднее время обслуживания Если выполняется условие r≤1, значит, система функционирует в стационарном режиме, если r>1, система работает в нестационарном режиме. В таблице 1 показаны результаты расчетов коэффициента загрузки системы. Таблица 1
Анализ результатов расчетов показывает, что с 8.00 до 10.00 система работает в нестационарном режиме; после 10.00 она переходит в стационарный режим работы. Такая длительность нестационарного периода объясняется прежде всего выполнением погрузочных операций с собственными автомобилями. Для моделирования работы системы по статистическим данным завода определено процентное отношение АТС, осуществляющих самовывоз, и наемных АТС, которые обслуживаются в нестационарный период и прибывают до начала работы системы. Для каждой модели создается алгоритм работы системы для определения оптимального количества погрузочных механизмов, каждый из алгоритмов имеет ряд особенностей, а количество автомобилей при использовании разномарочного парка определяется по единому алгоритму. На рисунке представлен обобщенный алгоритм определения оптимального количества погрузочных механизмов. После ввода исходных данных в блоке 1 определяется количество АТС, прибывающих до начала работы системы (для 3-й модели), а также в нестационарный период работы системы (для 2-й и 3-й моделей) и являющихся собственностью предприятия (для всех моделей). В блоке 2 на основе установленных законов распределения выполняется имитация работы погрузочного пункта с расчетом интервалов прибытия, времени ожидания и погрузки. Данные показатели В блоке 3 выполняется расчет оптимального количества погрузочных средств, исходя из затрат на простой автомобилей, погрузчиков, рампы. Затем результаты расчетов выводятся на печать. При аналитическом расчете используется математический аппарат многоканальной системы массового обслуживания с ожиданием и без потерь со входящим потоком транспортных средств и временем обслуживания, распределенными по показательному закону с обслуживающими устройствами одинаковой производительности. Результаты расчета оптимизации транспортно-производственного комплекса приведены в таблице 2. Таблица 2
На основе приведенных моделей можно определить оптимальное количество автотранспорта, необходимое для вывозки установленного объема готовой продукции, а также оптимальное количество В целом построение имитационной модели и экспериментирование с ней требуют высокой математической подготовки исполнителя, значительных объемов статистических данных по сравнению с аналитическим способом решения данной задачи. Однако аналитическое решение аналогичных задач зачастую невозможно. А для условий нестационарных потоков имитационное моделирование является практически единственным приемлемым математическим алгоритмом, с помощью которого можно решать задачи оптимизации параметров транспортно-грузовых комплексов предприятий. Список литературы 1. Елкин А.В. Оптимизация парка автотранспортных и погрузочных средств на предприятиях пивоваренной отрасли с учетом неравномерности потребления готовой продукции: Дисс… канд. техн. наук. – Тверь, 2006. – 211 с. 2. Шмулевич М.И. Исследование вопросов комплексного проектирования разных видов транспорта в транспортных узлах районов размещения предприятий обрабатывающей промышленности: Дис… канд. техн. наук. – М., 1962. |
Постоянный адрес статьи: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1658&lang=&lang=&like=1 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (8.40Мб) |
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2008 год. |
Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик:
- Оптимизация размещения средств траекторных измерений генетическими алгоритмами
- Информационная система аналитического сценария формирования долга региона
- Методический подход к сравнению результатов агрегирования информации о высокодинамичных объектах
- Теоретический подход к управлению социально-техническими системами
- Наземная подсистема подготовки электронной бортовой документации
Назад, к списку статей