Содержание к диссертации
Введение
1. Классификация форм организации перевозок мелкопартионных грузов
1.1. Особенности планирования маршрутной сети мелкопартионных перевозок
1.2. Функциональные схемы взаимодействия участников в ходе транспортировки мелких отправок
Выводы по 1-ой главе 28
2. Методические подходы к расчету маршрутной сети мелкопартионных перевозок
2.1. Использование системного подхода в ходе анализа деятельности транспортной фирмы
2.2. Математическое моделирование процессов построения трассировки развозочных маршрутов
2.3. Алгоритмизация процедур при выполнении расчета маршрутной сети двухэтапным методом
2.4. Выбор критериальной оценки планирования маршрутной сети с учетом заданных ограничений
Выводы по 2-ой главе 65
3. Использование иммитационнои модели в процессе планирования работы подвижного состава при выполнении мелкопартионных перевозок
3.1. Принципиальные подходы к решению многокритериальных задач планирования маршрутной сети
3.2. Иммитационное моделирования процесса доставки мелких партий грузов
3.3. Использование прикладного программного обеспечения для расчета трассировки развозочных маршрутов 3.4.
Примеры расчета маршрутной сети обслуживания клиентов при доставке мелких партий груза
Выводы по 3-ей главе 93
4. Экономическая оценка использования прикладного программного обеспечения, реализованного на базе двухэтапного алгоритма планирования работы подвижного состава
4.1. Расчет затрат на разработку прикладного программного обеспечения для расчета МС МПП двухэтапным методом
4.2. Оценка сроков окупаемости проекта при планировании МС МПП 108
Выводы по 4-й главе 114
Заключение 115
Литература 119
- Функциональные схемы взаимодействия участников в ходе транспортировки мелких отправок
- Алгоритмизация процедур при выполнении расчета маршрутной сети двухэтапным методом
- Иммитационное моделирования процесса доставки мелких партий грузов
- Оценка сроков окупаемости проекта при планировании МС МПП
Функциональные схемы взаимодействия участников в ходе транспортировки мелких отправок
Узкая специализация и направленность на выполнение доставки однородных грузов, когда, как правило, не учитывается такие показатели как транспортная работа и коэффициент загрузки транспортных средств (ТС), на первый взгляд говорят о невысокой значимости применения оптимизационных методов планирования маршрутной сети мелкопартионных перевозок (МС МПП). Но эта же узкая направленность по номенклатуре при перевозке подобного рода груза в городах показывает, что 70-85% объема доставки продуктов в розничную торговую сеть выполняется именно по данной схеме организации перевозок [11, 33, 67, 88]. Этот пример убедительно говорит о социальной значимости подобных автоперевозок и не вызывает сомнение необходимость проведение исследовательских работ в направлении оптимизации процессов планирования и регулирования в подобного рода системах доставки грузов.
Основываясь на обработке результатов проведенных исследований с последующим решением однокритериальной задачи расчета МС МПП по условию минимизации суммарного пробега ТС, потери производительности труда, которые можно оценить исходя из предпосылки о эквивалентности снижения пробега по отношению к фактической величине, составили порядка 12-18% [20, 38]. Причем эта величина резко возрастает, до 25-30%, с увеличением среднесреднесуточного пробега ТС, что характерно при расширении зоны транспортного обслуживания, например, при обслуживании городов-спутников в черте мегаполиса, и до 60-70% при исключении самовывоза (самозавоза).
Выполнение подобных работ еще раз подчеркивает тот факт, что одной из прогрессивных форм транспортного обслуживания в системах доставки мелкопартионных грузов (СДМПГ) является специализированное транспортное обслуживание, в первую очередь направленные на снижение числа привлеченных ТС к процессу транспортировки.
Условно, по форме организации перевозки мелкопартионных грузов (МПП) (следуя подобным подходам в области организации планирования перевозок пассажиров) можно классифицировать по группам:
1) индивидуальные (стабильный прием заказов от множества клиентов в СДМПГ - планирование МС МПП - доставка, как пример: транспортное обслуживание клиентов в системе В2С);
2) корпоративные (назначение пунктов МС МПП из числа ранее запланированных определенным контингентом клиентов -выполнение развозки или сбора, пример: фирменное транспортное обслуживание розничных торговых точек со склада производителя);
3) обобществленные децентрализованные (сбор случайных заявок - планирование сборного, развозочного или сборно-развозочного маршрута - выполнение транспортировки, в этом случае работа перевозчика происходит без четко обозначенной номенклатуры перевозимого груза и заранее определенных пунктов доставки-отгрузки, СДМПГ функционирует в неопределенном регионе перевозок и неопределенное время, например: доставка гуманитарных грузов в пункты помощи при ЧС);
4) массовые МПП (выполнение мелкопартионных перевозок в СДМПГ, ориентированных на большой грузопоток между пунктами консолидации-деконсолидации, наличие нефиксированного набора клиентов, предоставляющих заявки в постоянно функционирующую СДМПГ, пример: фирменная система обслуживания терминальных комплексов, при выполнении операций сбора-развозки мелкопартионных грузов для последующей перевозки магистральным транспортом).
Большинство научных работ и публикаций [2,5,6,9,12,13,15,16,22, 24,27,32,45,47,48,62,83,86,97] посвященны ворпросам маршрутизации мелкопартионных перевозок грузов, направлены на рационализацию процесса планирования работы ПС в системах 2-й и 3-й групп. При этом, практически не описываются решения по совершенствованию МС МПП, относящихся в предложенной классификации к четвертой группе, когда упор делается на доставке отправок в межтерминальном сообщении, а также, лишь косвенно, затрагиваются вопросы организации индивидуальных (1-я группа) МПП, когда отмечается сложность информационного взаимодействия участников транспортного процесса. Это подтверждается примером [101], когда не было обеспечено обслуживание клиентов (до 30% необслуженных от общего числа заказов) в США, выполнивших заказ на доставку Новогодних подарков nolnternet (В2С) по причине (до 70% от числа необслуженных) несвоевременного транспортного обслуживания.
Организационно-управленческая деятельность субъектов в СДМПГ должна быть напрвлена на повышение эффективности оперативного управления перевозочным процессом. Это обеспечивается решением следующих основных классов задач: совершенствования маршрутной сети (МС), контроля и регулирования перевозочного процесса, а также, оперативной маршрутизации движения ТС [5,6,11,16,32,41,53,60,70,76,94,97]. Выделенная задача построения МС МПП отличается характером формирования заявок на перевозки во времени (предварительные и оперативные) и пространстве (во многих пунктах - сеть произвольной
структуры, в одной точке - сеть древовидной структуры). Заявка в СДМПГ определяет линию перевозок (ЛП), характеризуемую пунктами начала и окончания перевозки и ее объемом [59,65,72,95]. Плановая маршрутизация развозочной сети МПП - это объединение ЛП, сформированных по предварительным заявкам, в технологически допустимые маршруты. При этом предполагается, что ТС не совмещают перевозки, то есть освобождаются в пунктах окончания Л П. Оперативная маршрутизация - формирование маршрута движения ТЕ для удовлетворения оперативных заявок, с рассмотрением режимов совмещения перевозок и индивидуального обслуживания заявок. Методика планирования перевозочного процесса базируется на разделении потребностей в перевозках по их характеру, сопоставлении каждому виду потребности рациональной формы транспортного обслуживания с соответствующем перераспределением ресурсов.
Таким образом, задачу проектирования СДМПГ следует определить как совокупность методов, алгоритмов и программных средств, обеспечивающих описание процессов в системе, формирование математических моделей, а также организацию модельных экспериментов, получение и оценку параметров функционирования сети МПП. Сознательно ограничим набор функций проектирования СДМПГ, без рассмотрения таких перспективных направлений, как использование самоорганизующихся моделей, работающих на основе автоматического выбора модели, согласованной по сложности с мерой неопределенности исходных данных, или создание испытательных моделей, непосредственно функционирующих в комплексе с исследуемой системой доставки [40,59,69,70].
Известные в настоящее время подходы к проектированию СДМПГ в методологическом отношении можно классифицировать по типам реализованных в них моделей и методам расчета данных моделей. Тип модели определяется характеристиками следующих процессов: транспортировки отправок в сети — описывающим механизмы перемещения отправок с учетом топологии графа транспортной сети (ГТС) и фактического состояния улично-дорожной сети (УДС) (статическая или динамическая маршрутизация, расчет резервного числа транспортных средств, блокирование отправки-доставки при наличии сбойных ситуаций); внешней нагрузки — описывающим взаимодействие процессов в СДМПГ с процессами, протекающими в окружающей среде (структуру входящих в сеть потоков отправок, мощность источников отправки и доставки грузов: конечные для замкнутых и бесконечные для открытых цепочек доставки сети, зависимости интенсивностей и маршрутизации внешних, по отношению к СДМПГ, материальных потоков); обработки в узлах — описывающим состав и структуру оборудования в пунктах обработки мелкопартионных грузов, механизмы обслуживания заявок и отправок в них (взаимодействие менеджеров и диспетчеров, дисциплину поставок, длительность обслуживания); информационном взаимодействии — описывающим автоматизацию процессов фиксации и обработки множества требований на обслуживание отправок в СДМПГ (разбиение множества требований на однородные классы, консолидацию отправок, осуществление оперативной связи в цепочке отправитель-диспетчер-получатель). Ознакомление с опытом развитых стран поможет выявить тенденции в области планирования и организации СДМПГ, где комплексное изучение потребностей в перевозках невозможно без детального просчета краткосрочных и долгосрочных прогнозов развития спроса на транспортные услуги с учетом факторов, воздействующих на его уровень: конкуренции; изменения состава клиентуры; социально-экономической ситуации; правовых ограничений и прочих. Изучая рынок транспортных услуг, следует прежде всего обратить внимание на уже проверенные на опыте работы зарубежных фирм формы организации МПП, в частности, пищевых продуктов, где качество доставленного груза выступает на первое место.
Во Франции вопросами сертификации автотранспорта для перевозки продовольственных продуктов питания, с выдачей свидетельства соответствия возможностей перевозчика нормам международной организации стандартов ISO 9002, занимается Ассоциация по страхованию качества AFAO. Процедура выдачи сертификатов длится от 6 месяцев до 1 года и стоит от 30 до 35 тыс. фр. франков. Сертификат действителен 3 года [93]. Особую заинтересованность в большей определенности предъявляемых требований к подвижному составу проявляют мировые лидеры, в частости, компания Exel Logistics, годовые расходы которой составляют 600 млн. фунт. стер, и парк насчитывает более 5800 автомобилей и прицепов [101].
Специализация перевозок наряду с разделением сфер предпринимательской деятельности хорошо прослеживаются на примере деятельности кооперативного концерн Decoene (Бельгия), создавшего новый филиал в промышленной зоне Кипра. Каждая фирма, входящая в концерн, контролирует свой участок территории с целью сбора развоза грузов потребителям. Концерн насчитывает 50 представителей на Кипре и 8 в Брюсселе. Автопарк состоит из 35 автомобилей.
Алгоритмизация процедур при выполнении расчета маршрутной сети двухэтапным методом
Прослеживая тенденцию в ходе дальнейшей модернизации ППО расчета МПП, следует отметить, что на четвертом этапе развитие данных продуктов происходит за счет, как наращивания функциональных возможностей по представлению пользователю информации о состоянии УДС и, соответственно, коррекции ГТС в автоматическом режиме с последующим пересчетом трассировки маршрутов, так и за счет интеграции с сопутствующими стандартными и прикладными специализированными программными разработками.
Реализация по наращиванию функциональных возможностей ППО расчета МПП с выходом на уровень продукта расчета МС МПП осложнена следующими обстоятельствами: нет единой структуры баз данных ГТС, справочников ГИС региона и программ перекодировки ввиду сохранения разработчиками недоступными принципов кодирования графа; отсутствие полномасштабной оперативной информации о состоянии УДС, предоставляемой пользователю в реальном масштабе времени; предъявление пользователями трудно формализируемых ограничений на выполнение МПП, что может быть компенсировано предложением множества альтернативных вариантов формирования МС МПП с использованием различных критериальных оценок и работой в интерактивном режиме с фиксацией и дальнейшем улучшением промежуточных вариантов МС; отсутствие возможности ведения банка решений по взаимоувязки пунктов в кольцевые маршруты с последующим обращением к данной информации при формировании МС МПП и включением фрагментов кольцевых маршрутов, которые по мнению пользователя можно считать "фиксированными" без нарушения порядка объезда пунктов. Примеры расчета маршрутной сети обслуживания клиентов при доставке мелких партий груза
В соответствии с поставленной задачей численной оценки изменения технико-эксплуатационных показателей работы ПС при формировании МС МПП было выполнено имитационное моделирование распределения пунктов на агрегированном графе транспортной сети (ГТС) г. Москвы, содержащего более 1200 вершин.
Расчеты с использованием специально разработанного СППО выполнялись двумя методами:
1) Традиционный модифицированный метод Кларка-Райта, когда в качестве критериальной оценки задана минимизация суммарного суточного пробега ПС.
2) Предлагаемый двухэтапный метод, при этом на первом этапе минимизировалось привлеченное количество ТС в ходе решения «задачи о ранце» методом лексико-графического перебора комбинаций загрузки. Далее, на втором этапе, был применен однопроходный алгоритм минимизации пробега ПС с включением в каждый из строящихся развозочных маршрутов только тех пунктов, которые отобраны для него из множества на первом этапе.
Описав реальную ситуацию планирования МС МПП в виде символьного аналога — математической модели (см. параграф 2.2), возможно подобрать такой набор экзогенных переменных, обеспечивающих желаемые значения эндогенных переменных, которые затем, в виде команд реализуются на практике с целью получения в реальной ситуации того же эффекта по эндогенным переменным, который показала модель.
В данном случае в ходе подготовительного этапа имитационного моделирования был задан набор основных экзогенных переменных, включающий в себя:
В ходе расчетов с использованием СППО, варьируя значения экзогенных переменных, определялись значения эндогенных переменных - числа используемых автомобилей и суммарного пробега ПС на маршруте за смену.
Вариации значений экзогенных переменных были определены в результате статистической обработки (известными методами [56] ) данных обследования работы ПС при выполнении сменно-суточных заданий по доставке мелкопартионных грузов за период с 04.02.2002 по 14.02.2002, предоставленные службой эксплуатации автокомбината Мострансагенства (Приложение 4).
Не имея возможности использовать для регистрации скоростных режимов работы ТС на маршруте, в частности, тахографа, принято решение выполнить расчет Vt исходя из времени работы ТС на маршруте, суточном пробеге, времени погрузки отправок (принято 30 мин.), и средневзвешенном времени разгрузки (tn-p) у получателя (принято в интервале от 12 до 16 мин). Отсюда, были рассчитаны значения среднетехнических скоростей движения ПС (Vt) на маршрутах (рис. 3.1).
Далее, расположив значения Vt в возрастающем порядке, создаем ранисированный ряд с вариациями и устанавливаем значение величины параметра (экзогенной переменной) методом среднеарифметических взвешенных; методом моды, медианы.
Иммитационное моделирования процесса доставки мелких партий грузов
Как было указано выше, при рассмотрении приемлемости того, или иного варианта МС МПП, следуя постановке задачи, следует учитывать габаритно-весовые характеристики. Отсюда, варианты, рассчитанные по критерию временных ограничений, с числом ПС меньше 8 и более 10 неприемлемы. Также, вызывает недоумение факт увеличения пробега при Vt = 21 км/ч и tn.p =20 мин. (553,7 км) по сравнению со значениями (530,3 км), полученными для меньших значений Vt . Это можно объяснить только за счет использования при формировании МС МПП приближенного метода Кларка-Райта. Для решения о допустимости одного из вариантов, следует оценить набор пунктов в каждый развозочныи маршрут по ограничению на грузоподъемность (грузовместимость) ПС и может оказаться, что ни один из предложенных вариантов не устраивает. Реально можно говорить о величине суммарного среднесуточного пробега 530-570 км, что составляет 65-75 км на один автомобиль.
В дальнейшем изложении будет представлены результаты расчетов для выделенных пунктов с использованием двухэтапного алгоритма, который подразумевает использование на первом этапе методов решения задачи минимизации числа задействованного на перевозках ПС за счет рационального назначения отправок каждому из привлекаемых автомобилей. На втором этапе выполняется, собственно, планирование МС МПП в ходе решения задачи установления связей между пунктами в группах, когда критериальная оценка выражается величиной пробега (времени) между соответствующими пунктами, подключаемыми в строящийся фрагмент развозочного маршрута. При необходимости возможно укрупнить группы за счет округления (в большую сторону) величин поставок с заданным шагом. Это может дать возможность на втором этапе иметь множественные альтернативы, без исключения загрузок, достаточно близких друг другу по объемно-весовым характеристикам. Для выполнения сравнительного анализа в ходе имитационного моделирования планирования МС МПП был выбран шаг округления отправок - 5 кг (от 5 до 20), не считая 1-го варианта без округления и 6-й вариант - округление в большую сторону до 50 кг.
В таблице 3.8 представлены расчетные величины, как суммарного пробега, так и среднесуточного для ПС по трем вариантам дислокации пунктов доставки по каждому из вариантов предельной загрузки ПС. Четвертая строка - усредненные значения по пробегу (км).
На графике (рис. 3.7) представлены величины прироста среднесуточного пробега (по первому варианту набора пунктов) по сравнению с величиной 550 км, что было определено как среднее значение при расчетах с учетом временных ограничений.
Разброс значений от 18 до 92%, что почти вдвое больше с рассчитанным значением, когда критериальная оценка - минимизация пробега с учетом временных интервалов, но без учета ограничений на загрузку ПС. Конечно, в данном случае недогруз ПС составляет не менее 1/3 и не выполнялось округление массы отправок. Возможно сократить увеличение пробега максимум до 60% (см. рис. 3.7) при округлении массы отправок в большую сторону до 10 кг., при этом число ПС (см. таб.3.9) не увеличится и составит 10 единиц.
Такую же величину увеличения пробега можно наблюдать для 3-х первых вариантов расчета при максимальной загрузке ПС, при этом число привлекаемых единиц ПС снижается на 30% (с 10-ти до 7-ми), однако, это потребует дополнительного времени выполнения операций по погрузке ПС в пункте отправления (на складе) за счет писка рационального размещения отправок в кузове ПС. Эту задачу в автоматизированном режиме расчета возможно решить, например, воспользовавшись СППО «Packer3D» предназначенного для расчета оптимальной укладки набора разнотипных параллелепипедов (ящиков) в набор транспортных средств.
Абсолютная величина среднесуточного пробега для данных вариантов составит около 90 км, что коррелирует с данными натурного обследования, как, впрочем, и для вариантов №3,4,5 при максимальной загрузке до 1250 кг, но для 5-го варианта увеличение пробега составит менее 40% при 9-ти единиц ПС. Окончательный выбор варианта реализации МС МПП остается за менеджером-логистиком. Графическое представление величины абсолютного пробега для различных вариантов расчета МС МПП представлено на рис. 3.8 (по данным таб. 3.8). Практически для 6-го варианта при полной загрузке подвижного состава наблюдается незначительное (680 по сравнению с 550 км, или порядка 20%) увеличение суммарного пробега, но набор пунктов в маршруты гарантирует выполнение условий по грузоподъемности
МС МПП играет средний среднесуточный пробег ПС в связи со сложностью состояния транспортных потоков на улично-дорожной сети города.
С учетом того, что каждые 20 км пробега приводят к лишнему часу во времени работы ТС на маршруте и, как следствие, оплаты за использование ПС, приемлемы варианты со среднесуточным пробегом 70 до 90 км (см. рис. 3.9).
В заключение хотелось бы отметить настоятельную потребность реализации комплексов СППО, направленных на внедрение передовых информационных технологий в технологические процессы организации, планирования и управления автоперевозками. Интеграционные процессы взаимодействия управленцев-транспортников и менеджеров-логистиков набазе использования современных телекоммуникационных систем, в конечном счете, приведут к полномасштабному развертыванию мультиагентных систем {Multi-Agent Systems), ориентированных на интенсификацию использования материальных ресурсов. При этом эти системы дают значительно лучшие результаты, с точки зрения эффективности, стоимости и надежности, чем «большие» централизованные системы и структуры. Основным элементом подобных систем являются агенты - объекты, которые способны взаимодействовать друг с другом и, на основе анализа полученной информации, вырабатывать управляющее воздействие, приемлемое для всех объектов, включенных в данную систему микрологистики.
Оценка сроков окупаемости проекта при планировании МС МПП
Развитие и распространение вычислительной техники неминуемо ведет к привлечению компьютера для решения повседневных человеческих задач. Сфера услуг, предоставляемых ЭВМ пользователям самых разных специальностей, очень быстро расширяется, что в свою очередь стимулирует развитие программного обеспечения для удовлетворения разнообразных потребностей пользователя. Усложнение программных изделий ведет соответственно к увеличению времени и затрат на их производство; появляется необходимость их четкой организации, планирования по этапам, срокам и затратам. Однако, решение этих задач осложняется неопределенностью и сложностью измерения характеристик анализируемых объектов - программных средств [5,34,39,61].
В настоящее время нет достаточно надежных критериев и расчетных зависимостей для определения трудоемкости процесса изготовления программных изделий. Используемые на практике методы нормирования основываются на экспериментальных оценках. Возможно также применение укрупненных методов расчета трудоемкости, которые обычно используются для определения трудоемкости НИР.
Разработанный программный комплекс предназначен для конкретного заказчика; разрабатывался с учетом его требований, стандартов и пожеланий. Аналоги, безусловно, есть. Он значительно облегчает работу сотрудников, хотя и требует значительных средств как для его покупки, так и для его содержания.
Потенциальными покупателями могут быть торговые предприятия и фирмы, выполняющие доставку МПГ в мегаполисе. Все больше и больше руководителей обращают внимание на наличие рынка программных продуктов и видят большие возможности для расширения поля деятельности и получения дополнительной прибыли. В связи с вышесказанным, при разработке комплекса необходимо делать все возможное, чтобы уровень системы отвечал самым высоким требованиям, а затраты на него были относительно небольшими, поскольку конечная стоимость комплекса должна соответствовать возможностям потенциального заказчика.
Оценка трудоемкости и продолжительности работ, определение численности и квалификационного состава исполнителей. РП комплекса Разработка программной реализации На ПЭВМ комплекса Тестирование и отладка программ На ПЭВМ комплекса Подготовка отчетной документации На ПЭВМ Значения коэффициентов принимались с учетом ранее наколпленного опыта при выполнении подобных проектов. Таблица 4.2 Состав, последовательность, трудоемкость и продолжительность выполнения работ № Содержание п/п работы После т, Квалифик Колич th еател до- чел-ч а-ция еспгво дни испол., испол тариф.ко нит., ность 1. Сбор информации о разрабатываемом комплексе 0-1 65 14/6.51 1 15 2. Разработка архитектуры комплекса 1-2 65 14/6.51 3 5 3. Разработка моделей и алгоритмовфункционирования основных компонентов комплекса (схемы алгоритмов) 2-3 131 13/5.76 4 8 4. Выбор программного средства 3-4 6.5 13/5.76 1 2 5. Разработка аппаратной реализации комплекса 4-5 300 13/5.76 4 17 6. Разработка программной реализации комплекса 5-6 960 13/5.76 4 56 7. Тестирование и отладка программ комплекса 6-7 46 11/4.51 1 11 8. Подготовкаотчетной документации 7-8 46 11/4.51 1 11 ИТОГО (дни) 125 Определен ие издержек связанных с разработки и продукта. В состав издержек в данном случае входят: - затраты на заработную плату исполнителей, разрабатывающих продукт FC3p, руб; - начисления на заработную плату исполнителей(отчисления на социальные нужды и проч.) HCFP руб; - затраты на материалы, покупные изделия FCMp, руб; - затраты на электроэнергию FC3p, руб; - затраты на приобретение (или аренду) технических средств FCxp, руб; - затраты на заработную плату административно-управленческого, вспомогательного и обслуживающего персонала (АУП и ВОП) FC3ap, руб; - начисления на заработную плату АУП и ВОП Н CFP руб; - накладные расходы FCHp, руб; - амортизационные отчисления Сар, руб. - контрагентские расходы не предвидятся. Заработная плата исполнителей: FCKP = 1.3CT]TRiti i=1 где Ст - среднедневная ставка заработной платы, руб/дн (Ст = 85 руб/дн); kTj - і-й тарифный коэффициент исполнителя; R; - число исполнителей і-той квалификации; ti - время работы исполнителей і-й квалификации, дн. Данные для расчета FC3p берутся из таблицы 4.2.
