Рейтинговая оценка логистических внутрипортовых цепей и коэффициент производительности портовых логистических операций Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

УДК 656.60.009.02

Д. Д. Стрельников

РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА ЛОГИСТИЧЕСКИХ ВНУТРИПОРТОВЫХ ЦЕПЕЙ И КОЭФФИЦИЕНТ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ПОРТОВЫХ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ

Рассматривается задача повышения пропускной способности грузовых портов без крупных финансовых затрат на строительство инфраструктуры путем внедрения передовых прогрессивных технологий управления и эксплуатации портового хозяйства, создания внешних терминалов, совместного планирования работы грузового терминала и смежных видов транспорта. Разработана методика расчета коэффициентов прогнозируемой и фактической производительности, предложена рейтинговая оценка для выбора оптимальной логистической цепи морского порта по совокупности временного фактора и фактора надежности. Разработаны граф-модели для Восточного грузового района Новороссийского морского торгового порта, а также матрицы вероятности выполнения переходов между узлами графа и среднего времени выполнения перехода. Универсальность предложенной методики позволяет использовать ее не только в рамках одного грузового района, но и для всего морского порта в целом.

Ключевые слова: граф-модель грузового района, рейтинговая оценка логистической цепи, коэффициент фактической производительности цепи, коэффициент прогнозируемой производительности цепи.

Введение

Важнейшая задача портов, работающих в современных условиях, - повышение пропускной способности, которое можно выполнить двумя путями:

- увеличение причального фронта (количества причалов), строительство новых складов, оборудование портовой инфраструктуры более современными грузопередающими устройствами;

- внедрение передовой прогрессивной технологии управления и эксплуатации портового хозяйства, создание внешних терминалов [1], совместное планирование работы грузового терминала и смежных видов транспорта.

Второй путь представляется более предпочтительным на данном этапе, т. к. отличается относительно невысокими затратами и не требует длительного времени реализации.

Как видно из анализа эксплуатации портовых перегрузочных комплексов, по морским бассейнам России от 30 до 63 % мощностей работают с крайне низкими коэффициентами использования (0,45-0,75) [2, 3]. Это говорит о том, что, реализуя только второй путь, можно в достаточно короткие сроки увеличить пропускную способность портов без крупных финансовых затрат на инфраструктурное строительство.

Методика определения производительности логистической цепи

Каждая отдельная операция начинается с запроса необходимых ресурсов и исполнителей. Следует корректно задать нормативы по выделению ресурсов той или иной операции, относительно которых в последующем будет оцениваться объем реально выделенной техники и исполнителей. Необходимо также задать весовую характеристику каждого вида ресурса и каждого исполнителя для конкретной операции с помощью присвоения им веса. Таким образом, можно составить выражение для расчета прогнозируемого коэффициента производительности:

К„„ = V -- + V

N и N

н.р н.и

где кп.п - коэффициент прогнозируемой производительности; ур - вес выделенного ресурса; уи - вес выделенного исполнителя; д,.р и д,.и - количество выделенных ресурсов и исполнителей; и - нормативное количество ресурсов и исполнителей для данной операции.

В случае, если для выполнения операции требуется более одного вида ресурсов и исполнителей, коэффициент прогнозируемой производительности будет рассчитываться по формуле

N

пп Р' N ш N

'=1 н.р' ]=1 н.и'

N

где х - число используемых видов ресурсов; у - число используемых видов исполнителей.

Значение коэффициента прогнозируемой производительности должно быть больше нуля. Значение весовой характеристики V может принимать значение от 0 до 1, не включая границ. Сумма всех значений весовых показателей должна быть равна единице:

х У

У ^ +У ^ =1

'=1 ]=1

На основании расчетного коэффициента прогнозируемой производительности можно рассчитать прогнозируемое время окончания операции:

т = к т

прогн п.п п'

где Тпрогн - прогнозируемое время окончания операции; Тп - плановое время окончания операции.

Коэффициент фактической производительности рассчитывается по фактическому времени выполнения операций, не учитывая количество выделенных ресурсов и исполнителей. Таким

образом, коэффициент фактической производительности операции выражен в формуле

Т

ф.п

Т

где кф.п - коэффициент фактической производительности; тф - фактическое время выполнения операций.

В идеальном случае коэффициент прогнозируемой производительности должен совпасть с коэффициентом фактической производительности (кпп = кф.п), соответственно гпр0гн = тф, однако в реальных производственных процессах зачастую происходит расхождение данных параметров, что обуславливается влиянием внешней среды и внутренних ограничений.

При учете логистического принципа «точно в срок» следует стремиться к тому, чтобы количество выделенных ресурсов и исполнителей соответствовало нормативным показателям (следовательно, кпп = 1), а их производительность была стабильной и максимальной (т. е. кф.п = 1 для каждой операции логистической цепи). Соответственно, для всей логистической цепи указанные коэффициенты должны быть равны единице.

В дальнейших исследованиях за основу принята схема физической модели грузопере-дающей цепочки, представленная на рис. 1.

Рис. 1. Структурно-функциональная схема маршрутизации грузопотоков через морской порт: Р - рейд; ПМУ - припортовый морской участок; Пр - причал; Тр1 - транспорт 1;

Т - таможня; Тр2 - транспорт 2; ГТ - грузовой терминал

Принято, что схема маршрутизации грузопотоков представляет собой целостную неразрывную последовательную логистическую цепь, состоящую из участков (Р, ПМУ, Пр, Трь Т, Тр2, ГТ), которые в свою очередь состоят из элементов, обеспечивающих функционирование системы в целом. Каждый из элементов имеет свои коэффициенты прогнозируемой и фактической производительности.

Выражения для вычисления коэффициентов прогнозируемой и фактической производительности логистической цепи представлены ниже:

N

кп.п.ц =У кпп / N;

1=1

кф.п, = Е / N,

]=1

где кп.п.ц - коэффициент прогнозируемой производительности логистической цепи; кф.п.ц - коэффициент фактической производительности логистической цепи; N - число элементов логистической цепи.

Таким образом, рассматривая коэффициенты производительности для всей цепи, можно отметить, что для получения итогового результата «точно в срок» по всей цепи не является обязательным условием получение кф.п = 1 для каждого элемента. Вполне приемлем вариант, когда отставание на одном участке цепи компенсируется ускоренным темпом на другом участке.

На отклонение времени выполнения операции оказывают влияние внешние и внутренние факторы, объединенные в множестве лимитирующих факторов, а также набор исполнителей и ресурсов, выделенных для операции [4].

Фактическое и прогнозируемое время выполнения операции с применением показателя отставания можно выразить формулами:

T =Т + ат •

т ф Т п ^ 1Л1 ф;

Т = Т +АТ ,

прогн п прогн'

где А тф - фактическое отклонение от времени выполнения операции; А тпрогн - прогнозируемое отклонение от времени выполнения операции.

Методом подстановки получим формулы для вычисления А т:

ат ф = Тп( Кфп - 1);

атпрогн = тп(кпп - 1).

В таком случае значение А Т > 0 будет выражать запас времени при выполнении рассматриваемой операции, а А Т < 0 - дефицит времени. Для логистической цепи общее отклонение по времени выполнения будет выражено в виде

N

АТф.ц =1агф, / N;

,=1

N

АТ =Уаг / N,

прогн прогн

,=1

где А тф.ц - фактическое отклонение от времени выполнения операций для всей логистической цепи; А Тпрогн - прогнозируемое отклонение от времени выполнения операций для всей логистической цепи.

В идеальном случае отклонение по времени для всей цепи должно быть равно нулю, т. е. А тф.ц = А тпрогн = 0.

Значения статусов операций присваиваются в зависимости от значения коэффициента кф.п следующим образом [3]:

- статус 91 присваивается при кф.п > 1,05;

- статус 92 присваивается при 0,95 < кф.п < 1,05;

- статус 93 присваивается при кф.п < 0,95.

В случае производственной необходимости уровень 93 можно разделить на несколько подуровней, чтобы более точно отражать степень отставания от плановых значений.

Определение оптимальной логистической цепи на основе теории графов рейтинговой оценки

При построении имитационных моделей грузового района следует учитывать, что существуют различные варианты доставки грузовой партии к месту назначения. Для отображения

возможных вариантов наиболее удобным инструментом является теория графов [5, 6]. Узлами графа станут ключевые элементы транспортно-технологической логистической цепи морского порта. Ребра графа - линии, связывающие данные элементы, - характеризуют время выполнения операций, т. е. время перехода от одного узла к другому, а также вероятность доступности рассматриваемого перехода. Так, рассматривая Восточный грузовой район Новороссийского морского торгового порта (НМТП), создадим следующий ориентированный граф (рис. 2), учитывающий только экспортный поток грузов.

Рис. 2. Экспорт-ориентированная граф-модель Восточного грузового района НМТП

Таблица 1

Матрица вероятности выполнения переходов между узлами «экспортного» графа

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 - Р12 Р13 - - Р16 Р17 Р18 Р19 Р1 10 Р1 11 Р1 12 -

2 - - - Р24 Р25 - - - - - - - -

3 - - - - - - - - Р39 Р3 10 Р3 11 - -

4 - - - - - Р46 Р47 Р48 - - - - -

5 - - - - - - - - Р59 Р5 10 Р5 11 - -

6 - - - - - - - - - - - - Р6 13

7 - - - - - - - - - - - - Р7 13

8 - - - - - - - - - - - - Р8 13

9 - - - - - - - - - - - - Р9 13

10 - - - - - - - - - - - - Р10 13

11 - - - - - - - - - - - - Р11 13

12 - - - - - - - - - - - - Р12 13

13 - - - - - - - - - - - - -

Матрицы вероятности выполнения переходов (табл. 1, 2) отображают все возможные логистические линии прохождения грузовой партии через инфраструктуру грузового района.

В случае применения граф-модели в качестве основы имитационного моделирования грузовых потоков, проходящих через морской порт, следует пользоваться правилами, относящимися к построению WorkFlow сетей [7, 8].

Для импортного потока грузов создана импорт-ориентированная граф-модель Восточного грузового района (рис. 3).

Рис. 3. Импорт-ориентированная граф-модель Восточного грузового района НМТП

Таблица 2

Матрица вероятности выполнения переходов между узлами «импортного» графа

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 - - - - - - - - - - - - -

2 P21 - - - - - - - - - - - -

3 P31 - - - - - - - - - - - -

4 - P42 - - - - - - - - - - -

5 - P52 - - - - - - - - - - -

6 P61 - - P64 - - - - - - - - -

7 P71 - - P74 - - - - - - - - -

8 P81 - - P84 - - - - - - - - -

9 P91 - P93 - P85 - - - - - - - -

10 P10 1 - P10 3 - P95 - - - - - - - -

11 P11 1 - P11 3 - P10 5 - - - - - - - -

12 P12 1 - - - - - - - - - - - -

13 - - - - - P13 5 P13 6 P13 7 P13 8 P13 9 P13 10 P13 11 -

Вероятность выполнения перехода в узел рассчитывается по формуле

Тпр

р = р + р = р + (1 _ р )_пр_

над доп.рес над ^ над'

над ' ~ доп.рес ~ над ' ~ над7 т + Т + Т '

раб пр т.о

где Р - вероятность доступности перехода в узел; рнад - надежность данного узла; рдопрес - вероятность выделения дополнительных ресурсов или исполнителей; тпр - время простоя ресурсов или исполнителей; траб - общее время работы ресурсов или исполнителей; тт.о - время технического обслуживания или перерывов [9].

По такому же принципу создадим матрицы, отражающие среднее время выполнения перехода между узлами (табл. 3, 4):

Таблица 3

Матрица среднего времени выполнения переходов для экспорт-ориентированной модели

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 - Т12 Т 13 - - Т 16 Т 17 Т 18 Т 19 Т 1 10 Т 1 11 Т 1 12 -

2 - - - Т 24 Т 25 - - - - - - - -

3 - - - - - - - - Т 39 Т 3 10 Т 3 11 - -

4 - - - - - Т 46 Т 47 Т 48 - - - - -

5 - - - - - - - - Т 59 Т5 10 Т5 11 - -

6 - - - - - - - - - - - - Т 6 13

7 - - - - - - - - - - - - Т 7 13

8 - - - - - - - - - - - - Т 8 13

9 - - - - - - - - - - - - Т 9 13

10 - - - - - - - - - - - - Т 10 13

11 - - - - - - - - - - - - Т 11 13

12 - - - - - - - - - - - - Т 12 13

13 - - - - - - - - - - - - -

Таблица 4

Матрица среднего времени выполнения переходов для импорт-ориентированной модели

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 - - - - - - - - - - - - -

2 Т 21 - - - - - - - - - - - -

3 Т 31 - - - - - - - - - - - -

4 - Т 42 - - - - - - - - - - -

5 - Т 52 - - - - - - - - - - -

6 Т 61 - - Т 64 - - - - - - - - -

7 Т 71 - - Т 74 - - - - - - - - -

8 Т 81 - - Т 84 - - - - - - - - -

9 Т 91 - Т 93 - Т 85 - - - - - - - -

10 Т10 1 - Т10 3 - Т 95 - - - - - - - -

11 Т11 1 - Т11 3 - Т10 5 - - - - - - - -

12 Т12 1 - - - - - - - - - - - -

13 - - - - - Т13 6 Т13 7 Т13 8 Т13 9 Т13 10 Т13 11 Т13 12 -

Показатели среднего времени берутся из статистических данных грузового терминала либо рассчитываются по формулам, описанным в [1], если статистика отсутствует или ее недостаточно. Введем параметр запаса пропускной способности узла графа, который будет характеризоваться разницей пропускной способности узла и грузопотоком, находящимся в узле на конкретный момент времени. Параметр запаса пропускной способности узла вычисляется по формуле

г = ж - т,

где 2 - запас пропускной способности узла; UF - грузопоток, обрабатываемый узлом на данный момент; Ж - вместимость узла.

Каждый поток должен обладать характеристикой F (величина грузовой партии, измеряемой в тоннах). Узел может принять грузовую партию при условии, что F < 2.

Таким образом, для каждой грузовой партии F, входящей в граф, определяется набор узлов, которые могут обработать данную партию; далее из выбранных узлов строятся все возможные логистические цепи. Основной задачей в рассматриваемой системе является оптимизация маршрутов, т. е. выбор оптимальной цепи прохождения грузовой партии через инфраструктуру грузового района.

Для оценивания того или иного маршрута введем рейтинговую систему, определяющую наиболее оптимальный маршрут по среднему времени выполнения логистической цепи и по общей надежности цепи.

Среднее время прохождения цепи является алгебраической суммой всех средних показателей по ребрам графа, участвующим в цепи (общая надежность цепи рассчитывается как произведение надежности каждого применяемого ребра [1]):

т = Ут.,

ц / ' •'

1=1

где тц - среднее время прохождения цепи; п - число ребер графа, входящих в цепь; Т. - среднее время прохождения 7-го ребра графа.

Рейтинговые показатели всех возможных цепей рассчитываются относительно лучшего показателя среди полученных. Так, по временному фактору расчет ведется относительно минимального значения времени прохождения цепи, а по фактору надежности - относительно самой надежной цепи:

Т .

RT =

T .

цтт

P

Rp _ _ цтах

Рц,

где RT - рейтинг цепи по временному фактору; Тц7 - время выполнения 7-й цепи среди всех возможных; тц тт - минимальное время выполнения цепи среди всех возможных; КР - рейтинг цепи по фактору надежности; рц тах - максимальная надежность цепи среди всех возможных; Рц7 - надежность выполнения 7-й цепи среди всех возможных.

Цепь, обладающая параметром тц т1П, получает КТ = 1, самая надежная из цепей, обладающая параметром рц тах, получает КР = 1. Остальные цепи имеют значения рейтингов по факторам больше единицы (кт > 1 и КР > 1). Для различных ситуаций при выборе логистической цепи могут быть выбраны различные приоритеты. Введем критерий значимости рассматриваемых факторов кзнач. Сумма критериев значимости равна единице. Общий рейтинг цепи будет определен по формуле

К = КТКзначт + КРК

значР'

где к - общий рейтинг цепи; кзнач Т - критерий значимости временного фактора для цепи; кзнач Р - критерий значимости фактора надежности для цепи.

Разделим понятие общего рейтинга на прогнозируемый рейтинг логистической цепи и фактический рейтинг. Фактический рейтинг используется при наличии достаточного объема статистики, прогнозируемый - при отсутствии или недостатке фактических данных, следовательно, расчет рейтинга будет производиться по прогнозируемым параметрам производительности.

В полном виде выражение для расчета фактического рейтинга логистической цепи описано в формуле

п Р

Кф = КзначТ X (ад,-) / Тцшт + Кз --'

"_1 П (риал, + (1 - риал, )тр, /(тр, + tpa6, + tt.m. ))

для расчета прогнозируемого рейтинга используется формула:

п

У (v N . / N . + v N . / N . )т

/ у У рг в.рг н.рг ш в.го н.ш' ]

p, в.р, и.р, и, в.и, и.и,' п, p

Т

R _ К J_1__l К _цтах

^роги зиачГ гр зиачР n

цтт

П (риал, + (1 - риал, )kp,)

Цепь, обладающая суммарным минимальным значением рейтинга К, является оптимальной для прохождения конкретной грузовой партии через инфраструктурную сеть грузового терминала. Данная методика универсальна, легко поддается масштабированию, что позволяет использовать ее не только в рамках одного грузового района, но и для всего морского порта в целом.

_1

!_1

Заключение

Применение разработанной методики позволяет прогнозировать и оперативно управлять процессами обработки грузовой партии, проходящей через логистические цепи грузового терминала. Использование механизма рейтинговой оценки логистических цепей грузового терминала позволяет оптимизировать грузопотоки по факторам времени обработки партии груза и надежности логистической цепи. Методика универсальна, легко поддается масштабированию, что позволяет использовать ее не только в рамках одного грузового района, но и для всего морского порта в целом.

СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ

1. Степанов А. Л. Эволюция портов и экспедиторской деятельности - основа транспортной логистики // Эксплуатация морского транспорта. 2007. № 4 (50). С. 6-9.

2. Лаврищев А. В. Развитие морской портовой инфраструктуры Азово-Черноморского бассейна. URL: http://blackseafleet-21 .com/newsid/7198.

3. О ходе реализации национальной морской политики РФ в Азово-Черноморском бассейне. URL: http://blackseafleet-21 .com/news/6-06-2013_morskaja-politika-juga-rossii-o-hode-realizatsii-natsionalnoj-morskoj -politiki-rf-v-azovo.

4. Стрельников Д. Д., Стрельникова И. А. Общая модель логистической трассы морского порта // Материалы XV Междунар. науч.-практ. конф. «Логистика: современные тенденции развития» (Санкт-Петербург, 7-8 апреля 2016 г.) Часть 2. СПб: ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2016. С. 111-114.

5. Карнаухов В. А. Теория графов и сетей при моделировании процессов УВД: учеб. пособие. Ульяновск: УВАУ ГА(И), 2009. 63 с.

6. Зыков А. А. Основы теории графов. М.: Вузовская книга, 2004. 664 с.

7. Wil van der Aalst. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011. 352 p.

8. Александров Д. В., Костров А. В., Макаров Р. И., Хорошева Е. Р. Методы и модели информационного менеджмента: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2007. 336 с.

9. Стрельников Д. Д., Стрельникова И. А. О методе расчета вероятности безотказной работы грузопе-редающих цепочек морского порта // Эксплуатация морского транспорта. 2015. № 3 (76). С. 15-19.

Статья поступила в редакцию 23.06.2016

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ

Стрельников Денис Дмитриевич - Россия, 353918, Новороссийск; Государственный морской университет им. адмирала Ф. Ф. Ушакова; ассистент кафедры организации перевозок и управления на транспорте; strelnikov.denis@mail.ru.

D. D. Strelnikov

RATING ASSESSMENT OF LOGISTIC INTRA-PORT CHAINS AND PRODUCTIVITY FACTOR OF PORT LOGISTIC OPERATIONS

Abstract. The paper considers the task of increasing the working capacity of cargo ports without high financial expenses on construction of the infrastructure by means of implementation of the progressive technologies of control and operations of the port industry, development of external terminals, joint planning of the cargo terminal operation and mixed kinds of transport. The method of calculation of the coefficients of the predicted and actual performance is developed, the rating assessment to choose the optimal logistic chain of the sea port on the totality of the time factor and the reliability factor is proposed. The graph models for the Eastern cargo area of the Novorossiysk

commercial sea port and the matrix of probability of transitions between the nodes of the graph and the average transition time are developed. The versatility of the proposed method allows using it not only within a single cargo area, but in the whole sea port.

Key words: graph-model of cargo area, rating assessment of the logistics chain, ratio of actual performance of chain, ratio of predicted performance of chain.

REFERENCES

1. Stepanov A. L. Evoliutsiia portov i ekspeditorskoi deiatel'nosti - osnova transportnoi logistiki [Evolution of ports and expeditor activity - basis of transport logistics]. Ekspluatatsiia morskogo transporta, 2007, no. 4 (50), pp. 6-9.

2. Lavrishchev A. V. Razvitie morskoi portovoi infrastruktury Azovo-Chernomorskogo basseina [Development of sea port infrastructure of the Azov-Black sea basin]. Available at: http://blackseafleet-21.com/newsid/7198.

3. O khode realizatsii natsional'noi morskoi politiki RF v Azovo-Chernomorskom basseine [On the course of realization of national marine policy of the Russian Federation in the Azov-Black sea basin]. Available at: http://blackseafleet-21.com/news/6-06-2013_morskaja-politika-juga-rossii-o-hode-realizatsii-natsionalnoj-morskoj-politiki-rf-v-azovo.

4. Strel'nikov D. D., Strel'nikova I. A. Obshchaia model' logisticheskoi trassy morskogo porta [General model of logistic line of sea port]. Materialy XVMezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Logistika: covremen-nye tendentsii razvitiia» (Sankt-Peterburg, 7-8 aprelia 2016 g.). Saint-Petersburg, GUMRF im. adm. S. O. Makarova, 2016. Pp. 111-114.

5. Karnaukhov V. A. Teoriia grafov i setei pri modelirovanii protsessov UVD [Theory of graphs and networks while modeling the air traffic control processes]. Ulyanovsk, UVAU GA(I), 2009. 63 p.

6. Zykov A. A. Osnovy teoriigrafov [The bases of graph theory]. Moscow, Vuzovskaia kniga Publ., 2004. 664 p.

7. Wil van der Aalst. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011. 352 p.

8. Aleksandrov D. V., Kostrov A. V., Makarov R. I., Khorosheva E. R. Metody i modeli informatsionnogo menedzhmenta [Methods and models of information management]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2007. 336 p.

9. Strel'nikov D. D., Strel'nikova I. A. O metode rascheta veroiatnosti bezotkaznoi raboty gruzo-peredaiushchikh tsepochek morskogo porta [On the method of calculation of probability of flawless operations of cargo transmission chains of sea port]. Ekspluatatsiia morskogo transporta, 2015, no. 3 (76), pp. 15-19.

The article submitted to the editors 23.06.2016

INFORMATION ABOUT THE AUTHOR

Strelnikov Denis Dmitrievich - Russia, 353918, Novorossiysk; State Marine University named after F. F. Ushakov; Assistant of the Department of Organization of Transportations and Transport Management; strelnikov.denis@mail.ru.