Содержание к диссертации
Введение
Глава I. Описание технологических процессов мультимодальных перевозок и постановка задачи исследования 9
1.1. Основные характеристики технологии мультимодальных перевозок 9
1.2. Современное состояние автоматизированного управления мультимодальными перевозками 25
1.3. Критерии качества транспортной услуги 54
1.4. Анализ факторов, влияющих на качественные показатели 61
Выводы по первой главе 76
Глава II. Математическое моделирование процесса мультимодальных перевозок 77
2.1. Детерминированная модель процесса мультимодальных перевозок 77
2.2. Стохастическая модель процесса мультимодальных перевозок 86
2.3. Имитационная модель процесса мультимодальных перевозок 94
Выводы по второй главе 104
Глава III. Поиск оптимальных управлений процессом мультимодальных перевозок 105
3.1. Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных* перевозок для детерминированного случая 105
3.2. Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных перевозок для стохастического случая 115
3.3. Решение задачи адаптивного управления процессом мультимодальных перевозок 121
3.4. Имитационное моделирование процесса мультимодальных перевозок 125
3.5. Метод выбора вида решаемой задачи 131
Выводы по третьей главе 134
Глава IV. Реализация системы оптимального управления мультимодальными перевозками 135
4.1. Выбор структуры системы управления мультимодальными перевозками 135
4.2. Реализация подсистемы поиска оптимального решения АСУ ММП 141
Выводы по четвертой главе 147
Заключение 148
Список использованных источников 149
Список основных обозначений 157
Приложения 161
Приложение А 162
- Современное состояние автоматизированного управления мультимодальными перевозками
- Стохастическая модель процесса мультимодальных перевозок
- Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных перевозок для стохастического случая
- Реализация подсистемы поиска оптимального решения АСУ ММП
Введение к работе
Актуальность темы исследований. Формирование экономических связей между странами усиливает роль мультимодальных перевозок (ММП) на рынке логистических услуг. В настоящее время наблюдается повышение дальности перевозок и увеличение объема внешнеторговых операций. Однако объективно сложно перевезти груз от производителя (продавца) конечному потребителю при использовании только одного вида транспорта. Около 90% грузов, перевозимых на первых этапах морским транспортом, в дальнейшем перевозится по железным дорогам, автомобильный транспорт обеспечивает перевозку «до двери». Современная ситуация характеризуется все возрастающей конкуренцией среди транспортных компаний, занимающихся организацией международных перевозок грузов.
Одновременно с этим наблюдается повышение уровня требований клиентов к условиям организации и осуществления мультимодальных перевозок. К операторам ММП предъявляются требования бесперебойности, надежности, высокой скорости доставки груза в строго определенные условиями поставки сроки, без потерь и с минимальными издержками. Они должны обеспечивать тесную координацию и взаимодействие различных видов транспорта, а также подобрать вариант доставки груза, который отвечал бы всем условиям заказчика. Удовлетворение подобных требований вызывает необходимость постоянного развития способов выработки управленческих решений при управлении процессом организации ММП.
В настоящее время оператор ММП несет высокие риски, связанные с организацией перевозки грузов. Возможные опоздания, потери, повреждения, порча груза несут в себе дополнительные убытки для организатора перевозки. Оперативной обработке заказа организатором ММП препятствует необходимость обмена информацией со всеми участниками перевозочного процесса, сложность расчетов, связанных с возможными вариантами доставки грузов, отсутствие действенного механизма отслеживания и дальнейшего учета сбоев, отказов на этапе реализации. Выбранный маршрут в итоге не всегда оказывается эффективным вариантом перевозки грузов. В этих условиях конкурентным преимуществом транспортной компании является применение программно-технических средств, обеспечивающих планирование, оптимизацию и управление процессом перевозок.
Решением проблемы может служить создание специализированного эффективного инструмента оптимального управления ММП, предназначенного для планирования и реализации экономически выгодных маршрутов при строгом соблюдении требований конечного потребителя к качеству и времени исполнения заказов. Данное исследование посвящено разработке математического и алгоритмического обеспечения системы автоматизированного управления ММП, которое позволит добиться существенного сокращения времени исполнения заказов, стоимости, значительно повысить качество перевозки.
Цель работы
В связи с вышеизложенным целью настоящей диссертационной работы является повышение эффективности работы автоматизированных систем, осуществляющих оптимальное управление мультимодальными перевозками по временным, стоимостным критериям и критериям сохранности груза.
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:
-
формализация процесса ММП как объекта управления;
-
анализ методов оценки и разработка числовых критериев качества управления ММП, учитывающих временные, стоимостные характеристики и сохранность груза;
-
построение математических моделей ММП;
-
построение алгоритмов выбора эффективных маршрутов ММП;
-
разработка автоматизированной системы управления, реализующей оптимальное управление ММП.
Объектом исследования данной работы являются технологические процессы ММП и системы управления этими процессами.
Предметом исследования являются математические модели и алгоритмы автоматизированного управления технологическими процессами ММП.
Методологической основой исследования являются принципы системного анализа и управления технологическими процессами, теория вероятностей и математической статистики, теория имитационного моделирования транспортных процессов, теория алгоритмов, теория управления и принятия решений.
Научная новизна и положения, выносимые на защиту:
– предложен обобщенный критерий качества ММП, учитывающий вероятность выполнения доставки в срок, состояние перевозимого груза по завершении доставки, а также стоимость осуществления перевозки;
– поставлена, математически сформулирована и решена задача оптимального управления ММП по стоимостным, временным критериям, критериям состояния груза, а также обобщенному критерию;
– построены детерминированная математическая модель ММП, учитывающая характеристики груза и условия перевозки в случае малого объема исходных данных; стохастическая модель ММП, учитывающая случайный характер времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе ММП при накоплении исходных данных; имитационная модель ММП;
– разработана структурная схема автоматизированной системы управления ММП;
– разработаны алгоритмы решения детерминированной и стохастической задачи управления ММП; алгоритм адаптивного управления ММП.
Практическая значимость исследований работы заключается в создании алгоритмического обеспечения автоматизированных систем, эффективно управляющих процессами ММП.
Реализация и внедрение результатов. Результаты исследования внедрены в ООО «Воронеж-Фрахт», ЗАО «Ленпромстрой», отдельные положения диссертационной работы были использованы в учебном процессе кафедр «Математическое моделирование и эконометрия», «Транспортная логистика» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.
Публикации работы. Основные результаты работы опубликованы в семи научных изданиях, в том числе в трех из перечня, рекомендованного Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки РФ.
Апробация работы осуществлена:
- на I Всероссийской научно-практической (заочной) конференции «Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий» (Москва, 2009г.);
- на I Международной научно-практической конференции «Проблемы и возможности современной науки» (Тамбов, 2009);
- на научном семинаре кафедры «Системный анализ и управление» Санкт-Петербургского государственного политехнического университета (Санкт-Петербург, 2010);
- на XII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2010» (Санкт-Петербург, 2010);
- на конференциях студентов и аспирантов факультета «Информационных технологий» Санкт-Петербургского государственного университета водных коммуникаций.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав текста, заключения, списка опубликованных источников, содержащего 100 работ, 1 приложения. Основное содержание работы изложено на 163 страницах, включая 20 рисунков и графиков, 34 таблицы.
Современное состояние автоматизированного управления мультимодальными перевозками
В настоящее время система мультимодальных перевозок является прогрессивной логистической технологией. Однако выполненный анализ работ, посвященных вопросам разработки и принятия управленческих решений в системе мультимодальных перевозок грузов, показал, что степень разработанности данной темы в отечественной научной литературе слабая.
В работах исследователей проблем «мультимодализма» Лимонова Э.Л., Плужникова К.И., Милославской СВ., Дружининой О.М., Мельникова А.Р., Альтшуллера А.А., Бондарчук Е. А., Мхиторян К.Р., БагиеваР.Е., Чурилова Л.И., Лукинского B.C. и др. рассматриваются лишь общие технико-экономические аспекты выработки рекомендаций по применению отдельных методик по организации и планированию международных перевозок грузов с участием двух и более видов транспорта. Также в перечне публикаций отраслевой транспортной литературы за последние десять лет отсутствуют работы полностью посвященные рассмотрению вопросов по методико-методологическому обеспечению основ выработки управленческих решений при управлении процессом организации мультимодальных перевозок грузов.
В большинстве публикаций по транспортно-экспедиторской и внешнеэкономической деятельности организация взаимодействия всех участников процесса мультимодальной перевозки носит только описательно-дидактический характер.
Все это в своей совокупности объясняет низкий уровень степени восприятия отечественными организаторами международных транспортных услуг имеющихся разработок по применению тех или иных методик и рекомендаций, предлагаемых отечественными исследователями, которые по общему замыслу должны повысить экономическую эффективность принимаемых организаторами перевозок управленческих решений.
Как отмечают некоторые исследователи - Луговец А.А., Чурилов Л.И., Бондарчук Е.А., Дружинина О.М., Лимонов Э.Л., Апатцев В.И., Левин СБ., Николашин В.М. и другие, привлекательность российского транспортного рынка для иностранных грузовладельцев катастрофически низкая, и виноват в этом не столько сервис и многочисленные технические и технологические проблемы, сколько низкий уровень процесса организации международных перевозок с участием нескольких видов транспорта представителями этого вида бизнеса, используя отечественные транспортные системы. В работе [1] выдвинут ряд проблем, возникающих перед транспортно логистическими компаниями, занимающимися организацией мультимодальных перевозок. Наиболее актуальными из них являются: — недостаточная пропускная способность инфраструктуры (отсутствие необходимых терминалов или их недостаточная развитость, недостаточная техническая оснащённость пограничных контрольно пропускных пунктов, дефицит транспортных средств и др.); — . устаревшая регулирующая документация; — отсутствие чёткой законодательной базы в ряде стран, через территорию которых выполняются перевозки; — устаревший стиль работы железных дорог, не ориентированный на клиента— отсутствие опыта работы у транспортно-логистических компаний на вновь открываемых направлениях транспортировки грузов; — дефицит профессиональных кадров в транспортно-логистических компаниях. При исследовании вышеописанных проблем для совершенствования системы перевозок, выполняемых логистической компанией, и поиска оптимального управления процессом мультимодальных перевозок, в работе выявлена необходимость построения и реализации математических моделей, описывающих мультимодальные церевозки компании, выполнение расчетов ПОМОДЄЛЯМ. " ..; В работе [23] дано обоснование необходимости включения этапа реализации решения в технологию разработки и принятия управленческого решения, предложена структурно-организационная схема системы мультимодальных, перевозок относительно ключевого элемента системы (ОМП). Предложена технология разработки и принятия управленческих решений в системе мультимодальных перевозок, представляющая собой универсальный инструмент по разработке и принятию высокоэффективных, продуманных и взвешенных управленческих решений, связанных с организацией процесса мультимодальной перевозки грузов. Универсальный характер предлагаемой технологии позволяет применять ее в повседневной практике организации перевозок любой структурно-организационной сложности, а также в систематизированном виде представлены методические основы выработки управленческих решений при управлении процессом организации мультимодальных перевозок грузов.
В работе [2] предложены методы управления процессом перевозок с учетом системы показателей эффективности. Необходимо отметить, что при согласовании условий контракта с логистической компанией на доставку контейнерных грузов, компания-импортер руководствуется разными критериями эффективности. Помимо основного - минимизации стоимости доставки, все чаще предъявляются требования к скорости и качеству выполнения заказа [36]. Для выживания на рынке аутсорсинговых f услуг, логистический оператор вынужден рассматривать спектр вариантов доставки, анализируя и сравнивая разные комбинации маршрутов. При моделировании показателей эффективности доставки необходимо учитывать следующие факторы: — время доставки контейнера; — стоимость доставки; - уровень недостатков; - предоставление дополнительных услуг; - отсутствие свободного транспорта; — полнота охвата заказов. Показателями эффективности перевозки грузов, согласно [3], являются следующие: 1) Соблюдение сроков доставки. Это один из самых важных показателей эффективности логистического обслуживания. Клиенты, как правило, заранее оговаривают необходимые сроки доставки товара. В отдельных случаях, соблюдение сроков настолько важно, что в договоре указываются штрафные санкции за задержку товара. 2) Изменение стоимости доставки. Данный показатель отражает, насколько фактическая стоимость доставки отличается от оговоренной. 3) Показатель претензий. По этому показателю можно судить именно о качестве логистического обслуживания. Он дает руководителю возможность понять насколько высок уровень претензий клиентов к предоставляемым его компанией услугам. 4) Гибкость логистического обслуживания. Это один из тех показателей, по которому можно судить об уровне развития логистического оператора. Очень часто получатели вносят корректировку в условия доставки. Это могут быть изменения в маршруте движения груза, изменение сроков доставки и запросы на предоставлении дополнительных услуг: таможенная очистка, предоставление складских помещений, доставка груза из нехарактерных для этого клиента регионов и т. д. 5) Вероятность дефицита. У логистических операторов дефицит транспортных средств, мест на судах возникает в период наибольшего спроса. При контейнерных перевозках - это, как правило, конец года. Именно в этот период значительно возрастает общее количество заказов на рынке на доставку грузов, что вызывает большой дефицит транспорта.
Стохастическая модель процесса мультимодальных перевозок
При планировании мультимодальной перевозки необходимо учитывать, что возможные способы ее осуществления могут привести как к выполнению условий договора (времени доставки, сохранности партии отправки, а также потребительских свойств груза при доставке), так и к неисполнению. Возможно влияние форс-мажорных обстоятельств. Учитывая особенности мультимодальной перевозки, формирование стохастической модели можно представить в виде следующих этапов. 1. Сбор, статистическая обработка исходных данных о временных параметрах отдельных логистических операций, о величине потерь в абсолютном выражении и об удельных потерях при выполнении отдельных работ. 2. Расчет статистических параметров мультимодальной перевозки. 3. Определение продолжительности мультимодальной перевозки Т0 и величины потерь груза с заданной доверительной вероятностью Р. Из случайного характера времен составляющих логистического цикла следует, что понятие доставки груза «точно в срок» должно рассматриваться с учетом доверительных границ времени цикла.
На первых этапах осуществления мультимодальной перевозки исходим из того, что есть нормативные значения длительности работ, входящих в состав перевозки и считаем, что они отклоняются по нормальному закону. Тогда верхняя доверительная граница времени цикла выполнения заказа равна: To=Ti+xPcrTl, (2.43) где хР - квантиль р-ого порядка. Аналогично определяется верхняя доверительная граница потерь груза при мультимодальной перевозке: go = gi + xPag[ . .44) 4. Определение времени выполнения мультимодальной перевозки «точно в срок» и величины потерь груза при заданных ограничениях. Заказчик может выдвигать требование доставить груз в определенное (точное) время или же задать время доставки с учетом небольшого отклонения, которое он считает допустимым. Если время выполнения заказа «точно в срок» задано каким-то определенным значением, время цикла выполнения заказа является верхней доверительной границей и может быть рассчитано по формуле: Ттв=тн+Т1+ хрстТі, (2.45) где Тн - время начала выполнения логистического цикла. Если время выполнения заказа «точно в срок» задано не только ориентировочным значением, но и некоторым отклонением от него или интервалом времени, важно оценить не только верхнюю границу времени выполнения заказа по формуле (2.43), но и нижнюю границу: Ттн = Тн + Т,- ХРСТТ1 (2.46) Договор мультимодальной перевозки также может содержать ограничения на величину потерь груза при выполнении работ логистического цикла в абсолютном выражении либо в заданных границах потерь, которые заказчик считает для себя возможными. При заданном точном значении величина потерь груза при мультимодальной перевозки является верхней доверительной границей и рассчитывается по формуле (2.44).
Для снижения риска невыполнения заказа в договорные сроки важно уметь управлять процедурами заказа, в частности выбирать наилучший по времени вариант выполнения операций логистического цикла. Например, оперативно заменять вид транспорта, перевозчика, маршрут и т. д. Для выполнения требования заказчика необходимо приблизить заданное время прибытия заказа к потребителю и гарантированное с вероятностью рд указанное заказчиком время доставки. Из анализа зависимостей, описанных выше, следует, что выполнение условия «точно в срок» может быть достигнуто различными способами. 1. Если возможно, начать выполнение заказа раньше. 2. Важен индивидуальный контроль продолжительности каждой операции, и в случае существенного отклонения от нормативных значений необходима корректировка времени выполнения оставшихся операций. Например, можно изменить маршрут транспортировки (изменить состав ее участников, выбрать другой вид транспорта или направить транспортное средство по платной магистрали, лучшего качества и с меньшей интенсивностью движения и т. д.). 3. Уменьшить составляющие ег,-, при этом в силу ограниченности ресурсов, главным образом наибольшие из них. За счет уменьшения дисперсии достигается равенство между временем, заданным клиентом, и 90%-ным временем выполнения заказа. При этом среднее время выполнения заказа остается прежним. 4. Необходимо учесть, что продолжительности работ мультимодальной перевозки могут быть связаны между собой, и задержка при выполнении одной операции потребует уменьшения времени другой операции, т.е. возникает корреляционная связь. Учет свойств обратной (отрицательной) корреляции времени отдельных операций логистического цикла при условии, что это не приведет к росту остальных гv, может изменить среднее квадратическое отклонение времени выполнения заказа. Как уже отмечалось, в ряде случаев заказчик требует доставить груз в определенном интервале времени \т± 8 , тем самым он фактически задает не только среднее, но и среднее квадратическое отклонение времени выполнения заказа. Это ведет к появлению вариантов выполнения перевозки раньше времени, заданного заказчиком. В таком случае, прежде всего, необходимо обеспечить равенство среднего времени выполнения заказа с заданным средним значением времени, поскольку несовпадение средних при близких по значению средних квадратических отклонениях приводит к уменьшению вероятности выполнения договорных обязательств по обеспечению сроков доставки. В этом случае могут быть применены варианты управленческих решений, направленные на сближение расчетных и договорных сроков доставки грузов.
Однако равенство расчетного и заданного среднего времени выполнения перевозки не обеспечивает надежности, поскольку среднее квадратическое отклонение времени доставки может быть слишком велико. Это ведет к появлению фактически возможных вариантов доставки заказа раньше времени, заданного заказчиком (заказчик не разгружает прибывшие товары, транспортное средство вместе с водителем простаивает в ожидании разгрузки), и позднее сроков, указанных в договоре. В этом случае возможны уплата штрафа за срыв сроков поставки, отказ клиента в приеме заказа и др.
При перевозке отдельной номенклатуры грузов важно рассматривать весь процесс доставки не по временному критерию качества мультимодальной перевозки, а с точки зрения возможности доставки при безопасности для груза. В таком случае необходимо учитывать критерий сохранности груза - вероятность доставки груза без повреждения и изменения качества груза.
Многокритериальная задача управления процессом мультимодальных перевозок для стохастического случая
При начальных условиях (3.11) и ограничениях (3.12) - (3.14). При решении задачи управления процессом мультимодальной перевозки для стохастического случая разработан следующий алгоритм. 1. Внести данные по грузу, начальным, конечным точкам, срокам. 2. Подобрать возможные маршруты по связям между населенными пунктами (получили узлы графа). 3. Отобрать вид транспорта между двумя узлами с учетом ограничений на груз. Появляются кратные дуги (виды транспорта) между узлами {пт кратных дуг). 4. Разбить этап перевозки конкретным видом транспорта на несколько этапов с учетом дополнительных операций (погрузка, хранение, разгрузка и т.п.), что увеличивает количество узлов и дуг. 5. Выбрать варианты исполнителей на каждом этапе пи с вариантами технических средств птс с учетом ограничений по грузу (вместо одной дуги получаем «и птс дуг на графе). Если ограничения по грузу не соответствуют ни одному исполнителю и техническим средствам, то данный маршрут отбраковывается. 6. Рассчитать значения статистических характеристик критериев для каждой дуги (если необходимо, т.е. при отсутствии готовых значений) - на основе накопленной статистики. 7. Преобразовать мультиорграф в граф, не содержащий кратных дуг. 8. Получить возможные варианты прохода из начального узла в конечный. 9. Рассчитать значения статистических характеристик критериев для каждого варианта. Рассчитать критерии качества мультимодальной перевозки. 10. Выбрать наилучший вариант. 11 .Согласовать вариант с заказчиком. 12. Разослать заявки исполнителям. В качестве примера решения стохастической задачи воспользуемся исходными данными и результатами решения задачи для детерминированного случая.
Для полученных вариантов маршрута перевозки контейнера из Гамбурга в Воронеж (табл. 3.1) необходимо определить вероятность доставки груза за определенный срок.
Согласно проведенным расчетам (табл. 3.3) маршрут № 2 занимает по времени 17 дней. Статистические параметры логистического цикла по данному маршруту представлены в таблице 3.6. Необходимо отметить, что в операцию «обработка» включено затаможивание груза в начале перевозки, а операция «доставка» включает в себя растаможивание в конце пути следования и доставка груза до пункта назначения в г. Воронеж.
В случае, когда время выполнения перевозки задано интервалом, т.е. «не раньше, чем» и «не позднее, чем» или определенным значением плюс-минус некоторое отклонение от него, вероятность выполнения перевозки будет определяться по формуле (3.17). Таблица 3.9. показывает результаты расчета вероятности в случае заданного интервала времени выполнения перевозки.
Анализ расчетов показывает, что в случае, когда задан интервал выполнения перевозки, наиболее надежным является маршрут № 2 — перевозка контейнера из Гамбурга в Воронеж железнодорожным транспортом. Анализ проведенных расчетов показывает, что в случае, когда задан интервал потерь груза при выполнении перевозки, наиболее. надежным является маршрут № 5 — перевозка контейнера из Гамбурга в Москву железнодорожным транспортом, затем доставка груза в Воронеж автотранспортом.
Невозможность точной математической формализации структуры объекта, погрешность измерений, отсутствие достоверной информации о . начальных координатах, наличие непредсказуемых заранее дополнительных внешних воздействий, неопределенного характера помех, возникающих в процессе движения объекта вдоль плановой траектории, предопределяет необходимость реагирования управляющих воздействий на изменения параметров объекта и характеристик внешней среды.
Адаптацию в широком смысле понимают как приспособление системы к изменению условий внешней среды [57]. Внешняя среда дает объективную характеристику окружающим условиям, параметрам и структуре внешних объектов, взаимодействующих в той или иной степени с данным объектом. Как можно более полное отображение внешней среды повышает вероятность близости предполагаемых и фактических последствий принятия решений в процессе управления [5].
Адаптивная система (самоприспосабливающаяся система)— система, автоматически изменяющая алгоритмы своего функционирования и (иногда) свою структуру с целью сохранения или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий [83]. Адаптивное управление - совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления [94]. При управлении мультимодальными перевозками возможно изменение условий внешней среды и самого объекта управления, например, следующие: - изменение погодных условий; - поломки транспортных средств и оборудования; - изменения в расписании движения транспорта; - отказ исполнителя этапа от выполнения своих обязательств; - заторы на дорогах; - форс-мажорные обстоятельства (стихийные бедствия, войны, террористические акты и т.п.).
В качестве примера применения алгоритма адаптивного управления мультимодальными перевозками рассмотрим случай перевозки контейнера по направлению Гамбург-Воронеж по маршруту № 4 (табл. 3.1). Предположим, что на втором этапе осуществления перевозки произошел сбой: неблагоприятные погодные условия задержали прибытие морского судна в Санкт-Петербург на 1 день. В таблице 3.13 приведены прогнозные значения критериев перевозки по данному маршруту с учетом задержки судна.
Реализация подсистемы поиска оптимального решения АСУ ММП
Подсистема поиска оптимального решения АСУ ММП была реализована на основе платформы «1С:Предприятие 8». Технологическая платформа «1С:Предприятие 8» содержит средство разработки, с помощью которого создаются новые или изменяются существующие прикладные решения. Это средство разработки называется «конфигуратор». Так как он включен в стандартную поставку 1С предприятия 8, то пользователь может самостоятельно разработать или модифицировать прикладное решение (адаптировать его под себя), возможно, с привлечением сторонних специалистов [20, 21].
При создании оригинального прикладного решения определяющую роль при выборе средства разработки обычно играют три фактора: - гибкость (свобода в создании прикладного решения); - скорость, простота и удобство создания и модификации решения; - качество и технологичность получаемого решения [64]. В каждом конкретном случае выбор осуществляется на основании оптимального соотношения этих факторов. Качество и ..технологичность решения при использовании универсальных средств во многом задаются уровнем знаний разработчика и временными затратами. Выбор в пользу «1С:Предприятия 8» обусловлен удобством и высокой скоростью создания прикладного решения при вполне современной технологичности и достаточной гибкости. «1С:Предприятие 8» позволяет организовать работу с базой данных в режиме «клиент-сервер». Использование технологии «клиент-сервер» существенно повышает надежность, производительность и стабильность функционирования системы, особенно при работе значительного числа пользователей с информационными базами большого размера. В качестве сервера баз данных система использует Microsoft SQL Server 2008 [76]. SQL Server 2008 - лучшая база данных для платформы Microsoft Windows и система управления реляционной базой данных для широкого спектра корпоративных клиентов и независимых поставщиков программного обеспечения. SQL Server предоставляет гибкую, мощную платформу, которая увеличивает размер баз данных до терабайтного размера и сокращает до баз данных серверов для малого бизнеса и портативных компьютеров, что обеспечивает цельнокроеный интерфейс с существующими приложениями и обеспечивает наиболее рентабельную среду для настройки и формирования новых приложений, приспособленных к специфическим бизнес-потребностям [93, 17].
В информационной системе используется реляционная модель данных. Эта модель представляет собой совокупность таблиц (отношений). Таблицы базы данных созданы с использованием конфигуратора программного комплекса 1С :Предприятие 8 в виде таких объектов как справочники, документы и регистры сведений. Конфигурация содержит следующие объекты: справочники - Пункты пребывания, Этапы работ, Виды транспорта, Контрагенты; документ -Мультимодальная перевозка; регистр сведений — Значения критериев; обработка-р Отбор возможных путей доставки; отчет- Отчет по перевозкам. Первоначально в систему заносятся Контрагенты, которые будут являться исполнителями отдельных этапов мультимодальной перевозки. Также заполняются пункты пребывания — возможные промежуточные пункты перевозки. Сведения по каждому этапу хранятся в справочнике Этапы работ (начальный пункт, конечный пункт, вид транспорта). Значения критериев (время выполнения, стоимость, удельные потери) по этапу для конкретного исполнителя заносятся в регистр сведений Значения критериев. Подсистема поиска оптимального решения АСУ ММП применялась в ООО «Воронеж-Фрахт» при выполнении мультимодальнои перевозки контейнеров с продукцией компании Procter & Gamble с завода-производителя в Гамбурге на центральный склад в Воронеже, что обеспечило выбор наиболее эффективного маршрута доставки груза. Эффект получен в виде экономии времени и стоимости перевозки, а также в обеспечении большей безопасности груза. Алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, были внедрены в ЗАО «Ленпромстрой». ЗАО «Ленпромстрой» является инжиниринговой компанией, осуществляющей промышленное, гражданское, коммунальное, культурно-бытовое строительство. В ЗАО «Ленпромстрой» решалась задача осуществления перевозки груза с заводов-производителей для строительства объекта по заказу ОАО «Северсталь» в г. Балаково. Груз представляет из себя 12-метровые стальные балки, общим весом 4 000 т. Производство данных балок будет осуществлено на различных заводах, расположенных в Северо-Западном регионе, а также в ближнем зарубежье. В качестве вариантов перевозки рассматривались следующие: - доставка автомобильным транспортом. Доставка данного груза может быть осуществлена только на автомобилях с 12-метровым кузовом. В настоящее время автопарк специализированных автомобилей грузоподъемностью до 25 тонн и 12-метровым кузовом состоит из как традиционных для российского рынка (МАЗ), так и автомобилей европейского класса (МАЗ-МАН, Iveco, Volvo). - перевозка железнодорожным и автомобильным транспортом. Для перевозки металлопроката железнодорожным транспортом возможно использование двух видов технических средств: А) полувагон 12-П153 Грузоподъемность — 63 т, размеры (длина ширина высота) — 12 2,85 1,88 м; Б) платформа, модель 13-401 Грузоподъемность — 70 т, размеры (длина ширина высота) -13,3 2,77 0,5 м - перевозка груза автомобильным и внутренним водным транспортом сухогрузом типа «Волго-Дон» грузоподъемностью 5 000 т. Разработанные алгоритмы и подсистемы АСУ ММП позволили рассчитать возможные варианты доставки металлопроката разными видами транспорта и техническими средствами с учетом транспортных характеристик груза и выбрать оптимальный маршрут перевозки. 1. Процесс мультимодальнои перевозки рассмотрен как объект оптимального управления. Сформулированы и решены задачи оптимального управления мультимодальными перевозками по стоимостным, временным критериям, критериям состояния груза, а также обобщенному критерию. 2. Построены детерминированная математическая модель мультимодальнои перевозки, учитывающая характеристики груза и условия перевозки; стохастическая модель мультимодальнои перевозки, учитывающая случайный характер значений времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе мультимодальнои перевозки при накоплении исходных данных; имитационная модель мультимодальнои перевозки, учитывающая случайный характер значений времени выполнения, потерь, стоимости на каждом этапе мультимодальнои перевозки, а также расписание работы участников мультимодальнои перевозки. 3. Разработаны алгоритмы решения задачи оптимального управления процессом мультимодальнои перевозки для детерминированного, стохастического случая, при имитационном моделировании и для адаптивного управления. 4. Предложен метод выбора решаемой задачи оптимального управления в зависимости от условий заказа. 5. Разработана структурная схема АСУ мультимодальными перевозками.
