CC BY
100
УДК 656.788
А. В. ІВАНЧЕНКО (Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна)
ДОСЛІДЖЕННЯ ПОПИТУ НА ПЕРЕВЕЗЕННЯ ВАНТАЖІВ У НАПРЯМКУ УКРАЇНА - БІЛОРУСЬ
Представлені результати досліджень попиту на перевезення вантажів на прикладі ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП». Обґрунтовані закони розподілу та чисельні характеристики параметрів попиту.
Ключові слова: логістична система, матеріальний потік, ефективність.
Представлены результаты исследований спроса на перевозку грузов на примере ООО «Кривбасс-Белаз-Сервис СП». Обоснованы законы распределения и численные характеристики параметров спроса.
Ключевые слова: логистическая система, материальный поток, эффективность.
The results of transportation demand investigations by the example of Krivbas-Belaz-Service SP Ltd. are presented. The distribution laws and numeric characteristics of demand parameters are grounded.
Key words: logistic system, material flow, efficiency.
Вступ
Існуючі методи підвищення ефективності транспортного обслуговування базуються на використанні в якості вихідної інформації даних про попит на послуги транспортних підприємств. Оцінка попиту є попереднім етапом при розв’язанні таких задач, як визначення прогнозних значень попиту, імітаційне моделювання роботи транспортних підприємств, моделювання ринку транспортних послуг в цілому.
Відповідно, некоректна інформація про параметри попиту є часто причиною невірних висновків і невірних рекомендацій. Таким чином, проблема оцінки попиту являється особливо актуальною при вирішенні наукових і практичних задач в області підвищення ефективності транспортних систем, оскільки її вирішення забезпечує коректність результатів на етапі оцінки стану об’єкту дослідження.
Аналіз публікацій
В [1] вказується, що результати дослідження попиту на транспортні послуги, які мають реалізовуватись в рамках ЛС, повинні враховувати його випадкову природу.
Згідно з [2] елементарною одиницею, що формує попит, є заявка на транспортне обслуговування - потреба клієнта в послугах, підкріплена купівельною спроможністю й представлена на ринку для її задоволення. Заявка на обслуговування є підставою й причиною взаємодії між елементами ЛС доставки вантажів -експедитором, перевізником, вантажним терміналом і вантажовласником. Сукупність потенційних і реальних заявок на послуги підприємства утворюють попит на його послуги, відпові-
дно, сукупність заявок на послуги всіх підприємств регіону являє собою попит на транспортні послуги в регіоні й т.д. Кожна заявка може бути кількісно оцінена набором показників, найбільш важливими з яких є обсяг партії вантажу, відстань доставки й інтервал надходження заявки. Оскільки сукупність послідовних заявок на послуги транспортних підприємств характеризує попит, то завдання оцінки попиту на транспортне обслуговування перетворюється в завдання визначення параметрів потоку.
В [2] також відзначається, що для послідовних заявок інтервал I. визначається як різниця між часом надходження поточної й попередньої заявок без урахування неробочого часу:
1 = t - t-1 - *нр , (1)
де tt, tt-1 - час надходження i-ої й (і-1)-ої заявок відповідно, год.;
t . - неробочий час транспортного підприємства, що обслуговує потік замовлень, у відповідному інтервалі, год.
Інтервал надходження для першої заявки, відповідно до методики, викладеної в [1], визначається як час, що пройшов з моменту початку роботи пункту по прийому заявок (тобто якщо диспетчерський пункт почав роботу в 800, то значення інтервалу для першої заявки в 0,66 год., означає, що дана заявка на перевезення надійшла в 840). Якщо розглядається потік заявок за період у кілька днів, інтервал надходження заявки визначаться для такої осі, що складається з відрізків робочого часу. Для такої часової осі 1700 (час закінчення робочого дня) поточного робочого дня збігається з 800 (час
© Іванченко А. В. 2012
40
початку робочого дня) наступного робочого дня, тобто вирізається час із 17 до 8 і неробочі дні. Так, наприклад, інтервал між заявкою, що надійшла в 1600 25 серпня, і заявкою, що надійшла в 1100 26 серпня, становить 4 години (1 година до закінчення зміни в 1700 25 серпня й 3 години після початку зміни в 800 26 серпня).
Джерелом інформації про потік заявок на транспортне обслуговування, є елементи ЛС, функцією яких є безпосередньо організація процесу транспортного обслуговування, - 4PL-провайдери (транспортно-експедиційні підприємства). Первинними документами, що містять інформацію про реалізовані заявки, є договори на транспортне обслуговування. Для формування масиву статистичної інформації, на базі якої в подальшому виокремлюються вибірки випадкових величин - параметрів попиту, достатнім, згідно з проведеними в [2-4] обстеженнями, є обробка договорів на транспортне обслуговування, що відповідають послідовним заявкам на послуги підприємства на протязі 1 року.
Мета і постановка задачі
Об’єктом дослідження є процес надходження заявок на транспортне обслуговування, а предметом - параметри потоку заявок.
Метою дослідження є вивчення параметрів попиту на перевезення вантажів. Для досягнення мети на базі ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП» визначено закони розподілу і чисельні характеристики обсягу партії вантажу, відстані доставки і інтервалу надходження заявок.
Результати досліджень попиту на перевезення вантажів
Дослідження попиту на перевезення вантажів проведені на базі ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП». Підприємство є офіційним представником на Україні ВАТ «Білоруський автомобільний завод» - найбільшого світового виробника кар'єрних самоскидів великої й особливо великої вантажопідйомності, а також іншого важкого транспортного встаткування, застосовуваного в гірничодобувній і будівельній галузях промисловості. ТОВ «Кривбасс-Белаз-Сервис СП» виконує на ринку транспортних послуг роль посередника, що забезпечує поставку продукції ВАТ «БелАЗ» підприємствам гірничодобувної галузі України. При цьому ТОВ «Кривбасс-Белаз-Сервис СП» здійснює функції 4PL-провайдера, забезпечуючи потреби
українського ринку в поставці товарів білоруського виробника й визначаючи тип і склад ло-гістичного ланцюга поставки продукції в міжнародному сполученні.
Для розглянутої ситуації співробітництва в якості вантажовідправника на території Білорусі виступає безпосередньо завод ВАТ «БелАЗ», в якості вантажоодержувачів виступають підприємства, розташовані у всіх регіонах України. Доставка здійснюється залізничним або автомобільним транспортом через митні пункти на кордоні України й Білорусі. При цьому можливі варіанти поставки як безпосередньо замовникам, так і через вантажні термінали у випадку невеликих партій вантажу, який замовляється кінцевим одержувачем. Організація процесу доставки, як по території Білорусі, так і по території України, є безпосередньою функцією ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП», але можливий варіант співробітництва з білоруським експедитором для забезпечення організації доставки по території Білорусі до білорусько-українського кордону.
Попитоутворюючими суб'єктами в розглянутій ситуації є замовники продукції ВАТ «БелАЗ» на території України. Попит окремого вантажовласника характеризується такими параметрами, як найменування товару, що замов-люється, і його кількість (крім того, можуть також бути враховані спеціальні вимоги клієнта по строках поставки). Для ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП», що виконує функції організатора процесу поставки продукції, кількісними характеристиками заявок є відстань доставки, обсяг партії товару й інтервал надходження.
Використовуючи описаний підхід, проведені дослідження параметрів потоку заявок на поставку продукції за посередництвом ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП» за період з 01.01.2009 р. по 01.01.2010 р. Усього оброблено 128 послідовних заявок на поставку запасних частин.
Для перевірки гіпотез про закони розподілу параметрів потоку заявок на підставі отриманої вибірки використаний критерій хі-квадрат Пір-сона. Обґрунтування закону розподілу випадкових величин проведено з використанням спеціалізованого програмного забезпечення для обробки статистичних даних StatSoft Statistica 7. Програмне забезпечення автоматично для гістограми із заданою кількістю інтервалів визначає розрахункове значення критерію Пірсо-на (Chi-Square test), кількість ступенів свободи (df - degrees of freedom) для відповідного табличного значення критерію, а також значення р
41
імовірності відповідності теоретичного й емпіричного розподілу (критерій Колмогорова). Відповідно, в якості критерію статистичної значимості гіпотез про закони розподілу використані критерії хі-квадрат Пірсона та Колмогорова. На першому етапі оцінка значимості гіпотез проводиться за допомогою критерію Пір-сона, після чого з ряду альтернативних гіпотез, не відхилених за критерієм хі-квадрат, вибирається варіант, для якого значення ймовірності відповідності теоретичного й емпіричного розподілу є найбільшим.
Отримані масиви даних по кожному параметру попиту оброблені за допомогою функції Distribution Fitting. При цьому для кожного з альтернативних законів розподілу, розглянутих як статистичні гіпотези, перевірені варіанти з різною кількістю інтервалів, у які групувалися відповідні значення випадкової величини.
Альтернативні варіанти кількості інтервалів для кожної пари «випадкова величина - закон розподіли» розглянуті виходячи з наступних прийнятих для проведення дослідження правил:
1) початковим (базовим) варіантом кількості інтервалів є значення, розраховане по формулі Стерджеса (установлюється в StatSoft Statistica за замовчуванням);
2) альтернативні варіанти значення інтервалів формуються шляхом послідовної зміни базового значення на 1 доти, поки значення критерію p на гістограмі розподілу (отриманої з використанням функції Plot of observed and expected distribution) не стане рівним 0 або не зменшиться істотно в порівнянні з попередніми значеннями критерію;
3) зміна базового значення кількості інтервалів проводиться спочатку в меншу, а потім -у більшу сторону.
Гіпотеза про закон розподілу випадкової величини підтверджується за критерієм Пірсона в тому випадку, якщо отримане розрахункове значення критерію не перевищує відповідне табличне [5]:
ня значимості в 0,05 (що відповідає прийнятому на транспорті рівню довірчої ймовірності в 0,95).
Гіпотеза про закон розподілу випадкової величини не відхиляється за критерієм Колмогорова в тому випадку, якщо отримане значення критерію перевищує прийнятий рівень значимості.
Дані, отримані при статистичній обробці результатів, дозволяють відзначити наступне:
- для випадкової величини партії вантажу за критерієм Пірсона не відхиляються гіпотези про нормальний, логарифмічно нормальний і гамма-розподіли; найбільшому значенню критерію Колмогорова відповідає нормальний розподіл партії вантажу (р = 0,96);
- для випадкової величини відстані доставки за критерієм Пірсона також не відхиляються гіпотези про нормальний, логарифмічно нормальний і гамма-розподіли; найбільшому значенню критерію Колмогорова відповідає нормальний розподіл відстані доставки (р = 0,95);
- для випадкової величини інтервалу надходження заявок за критерієм Пірсона не відхиляються гіпотези про показниковий й логарифмічно нормальний розподіли; найбільшому значенню критерію Колмогорова відповідає показниковий розподіл інтервалу (р = 0,77).
На рис. 1 - 3 наведені гістограми розподілу випадкових величин, що відповідають найбільшим з отриманих значенням критерію Колмогорова.
Variable: Q, Distribution: Normal Chi-Square test = 1,04953, df = 5 (adjusted) , p = 0,95847
Інтервали значень, т
Рис. 1. Розподіл випадкової величини обсягу
2 <2 Храсч — Хтабл ,
(2)
де Храсч - розрахункове значення критерію хі-квадрат Пірсона;
Хтабл - табличне значення критерію.
Табличне значення критерію Пірсона Хтабл отримані за допомогою функції MS Excel ХИ2ОБР, що повертає значення критерію для заданого числа ступенів свободи й рівня значимості. При розрахунках прийняте значення рів-
Variable: L, Distribution: Normal
Chi-Square test = 1,17244, df = 5 (adjusted) , p = 0,94749
Інтервал значень, км
Рис. 2. Розподіл випадкової величини відстані
42
Variable: I, Distribution: Exponential Chi-Square test = 5,66880, df = 9 (adjusted) , p = 0,77255
ococoococoococooco
T— CNICMCO^^LOCOCO
Інтервали значень, год.
Рис. 3. Розподіл випадкової величини інтервалу
Згідно [6] нормальний закон розподілу характеризується параметром розташування (математичним очікуванням) і параметром масштабу (середньоквадратичним відхиленням), показниковий закон характеризується тільки параметром масштабу (математичним
очікуванням). Чисельні значення характеристик параметрів попиту представлені в табл. 1.
Таблиця 1
Характеристики параметрів попиту
Параметр попиту Закон розподілу Параметр розташу- вання Параметр форми
Обсяг партії вантажу нормаль- ний 50,50 т 15,62 т
Відстань доставки нормаль- ний 915,48 км 167,17 км
Інтервал надходження заявки показни- ковий - 14,21 год.
Чисельні значення параметрів розташування й масштабу отримані для аналізованої вибірки за допомогою функцій MS Excel СРЗНАЧ() і СТАНДОТКЛОН0 [7].
Висновки
Проведене дослідження попиту на перевезення вантажів в напрямку Україна - Білорусь на прикладі ТОВ «Кривбас-Белаз-Сервіс СП» дозволили зробити висновок про те, що для моделювання процесу надходження потоку замовлень на транспортне обслуговування для до-
слідженого напрямку є доцільним не відхиляти гіпотези про нормальний розподіл обсягу партії вантажу та відстані доставки, а також про екс-поненційний розподіл інтервалу надходження заявок. В якості чисельних значень параметрів потоку для моделювання технологічного процесу обслуговування замовлень коректними є значення параметрів розташування в 50,5 т і 915,48 км для обсягу партії вантажів і відстані доставки, а також значення параметрів форми в 15,62 т, 167,7 км і 14,21 год. для обсягу партії вантажу, відстані доставки і інтервалу надходження заявок відповідно.
БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК
1. Наумов, В. С. Основы повышения эффективности экспедиционного обслуживания на автомобильном транспорте [Текст] / В. С. Наумов // Монография - Х.: ХНАДУ, 2010. - 144 с.
2. Наумов, В. С. Оценка спроса на транспортноэкспедиционные услуги [Текст] / В. С. Наумов // Вісник Східноукр. нац. ун-ту ім. В.Даля: Наук. журнал. - Луганськ, 2010. - Вип. 4 (146). - Ч. 1. - С. 201 - 206.
3. Наумов, В. С. Выбор стратегий экспедитора при обслуживании заказчиков-грузовладельцев [Текст] / В. С. Наумов, П. С. Борисенко // Восточно-европ. журнал передовых технологий: Сб. науч. тр. - Х., 2010. - Вып. 1/7 (42). - C. 52 - 55.
4. Наумов, В. С. Вплив параметрів попиту на собівартість транспортно-експедиційного обслуговування [Текст] / В. С. Наумов, А. С. Рябуха // Восточ-ноевроп. журнал передовых технологий: Сб. науч. тр. - Х., 2009. - Вып. 6/3 (42). - C. 14 - 16.
5. Галушко, В. Г. Вероятностно-статистические методы на автотранспорте [Текст] / В. Г. Галушко. -К.: Вища школа, 1976. - 232 с.
6. Хастингс, Н. Справочник по статистическим распределениям: Пер. с англ. [Текст] / Н. Хастингс, Дж. Пикок. - М.: Статистика, 1980. - 95 с.
7. Минько, А. А. Статистический аналіз в MS Excel [Текст] / А. А. Минько. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 448 с.
Надійшла до редколегії 26.09.2012.
Прийнята до друку 29.09.2012.
43
