Построение транспортно-складской логистической системы перевозки грузов от поставщика до потребителя

Сущность  метода имитационного моделирования  достаточно хорошо изложена в работах. Начальным шагом к созданию имитационной модели является описание реально существующей системы или априори по аналогии с другими сходными объектами  с использованием характеристик основных событий. Событие определяется как точка во времени, в которой происходит изменение характеристик системы. Обычно изменения имеют место в тех случаях, когда заканчивается один процесс (или несколько) и начинаются другие. Для получения требуемых результатов моделирования  достаточно наблюдать систему в те моменты, когда происходят события. Как правило, целью моделирования такой системы является определение операционных характеристик обслуживающей системы, в том числе пребывание транспорта в очереди на выгрузку, количество транспортных средств в очереди, среднее время ожидания выгрузки или погрузки, среднее время нахождения транспортного средства в системе, простой системы. Операционные характеристики процесса массового обслуживания могут менять свои значения, либо в момент поступления дополнительного требования на обслуживание либо после завершения обслуживания. Моделирование ведется в определенном отрезке времени. Работа начинается с данными, относящимися к нулевому моменту времени и отмечаются соответствующие события на шкале времени в хронологическом порядке. Таким образом, модель функционирует, перепрыгивая от одного события к другому. Иногда такое моделирование называют дискретным. Использование для моделирования ЭВМ и сжатие времени, позволяющее моделировать работу за целый месяц или год в течение нескольких минут машинного времени, делает такой метод моделирования транспортно-складских систем достаточно эффективным, но только для отдельных параметров и участков. Вопросы получения исходных данных для моделирования и повышения его точности достаточно широко изложены в работе [4]. При больших возможностях метода имитационного моделирования все же весьма проблематично использование его для оптимизации параметров  взаимодействия динамических систем, к числу которых можно отнести сложную систему материалодвижения от поставщика к потребителю, состоящую из подсистем поставщика, транспорта, потребителя и др. Главными параметрами взаимодействия в данном случае могут выступать расходы и время по всей системе. 

Задача  управления запасами, как и задача управления транспортно-складскими системами, также может быть решена различными методами. Наиболее эффективными следует  считать методы на основе математического  и имитационного моделирования.

Как указывалось ранее, суммарные затраты системы управления запасами состоят из четырех основных составляющих, которые изменяются в зависимости от уровня запаса. Оптимальный уровень запаса соответствует минимуму суммарных затрат. При этом следует отметить, что модель управления запасами не обязательно должна содержать все четыре компоненты, так как некоторые из них могут оказывать незначительное влияние, а их учет чрезмерно усложняет функцию суммарных затрат. 

Таким образом, обобщенная модель задачи управления запасами при четырех компонентах представляется достаточно простой. Однако, несмотря на это, существует достаточно большое разнообразие моделей этого класса и методов решения соответствующих задач, базирующихся на различных математических аппаратах: от простых схем дифференциального и интегрального исчисления до - сложных алгоритмов динамического и других видов математического программирования. Это объясняется прежде всего характером спроса на материалы, который может быть детерминированным (достоверно известным) или вероятностным , т.е. носящим случайный характер ( задаваемым плотностью вероятности ). 

В известных  моделях управления запасами детерминированный  спрос принимают статическим, в  случае, когда интенсивность потребления  остается неизменной во времени или  динамическим, когда спрос неизвестен достоверно и изменяется в зависимости от времени. Вероятностный спрос может быть стационарным, когда функция плотности вероятности спроса неизменна во времени, и нестационарным, когда функция плотности вероятности спроса изменяется во времени.  

В реальных условиях детерминированный статический  спрос встречается редко, и его  следует рассматривать как простейший. Ближе к реальным условиям является вероятностный нестационарный спрос. Однако с точки зрения математики модель с таким спросом значительно усложняется и особенно при увеличении  рассматриваемого периода времени.  

Анализ  моделей, в зависимости от спроса, позволяет сделать вывод, что  сложность их математического аппарата возрастает по вектору от детерминированного статического к динамическому и  далее к вероятностному стационарному  и нестационарному. На этом векторе  сложности можно выделить условно три уровня сложности моделей по сложности функции спроса. Первый уровень предполагает, что распределение вероятностей спроса стационарно во времени, и, следовательно, функция распределения вероятностей , описывающая спрос во всех исследуемых периодах времени, неизменна. Это модель, в которой не учитываются колебания спроса. 

Модели  второго уровня учитывают изменения  спроса в различные интервалы  времени. Потребности в каждом интервале  описываются средней величиной  спроса, а не функцией распределения. Это упрощает модель, но при этом не учитывается элемент риска. Однако такое упрощение с некоторым огрублением все же позволяет исследовать колебания спроса в различные периоды, который вследствие аналитических и вычислительных трудностей нельзя учесть в вероятностных моделях. 

В моделях  третьего уровня не учитываются как  изменения спроса, так и фактор риска. Спрос в течение любого отрезка времени принимается  равным среднему значению необходимого спроса по всем рассматриваемым периодам. В результате такого упрощения интенсивность спроса оценивается как постоянная. На выбор типа модели, кроме спроса, могут оказывать влияние такие факторы, как :

1. Срок выполнения заказа и его запаздывание. Эта величина может быть как детерминированной, так и случайной.

2. Пополнение запаса, мгновенное или непрерывное. Мгновенное - подразумевает поставку всего заказа одной партией, как правило, от внешнего поставщика. Непрерывное - подразумевает  выполнение заказа в течении какого то промежутка времени или пополнение производится постоянно с определенной интенсивностью.

3. Период времени определяет интервал, в течение которого производится регулирование уровня запаса. Период принимается конечным или бесконечным.

4. Номенклатура грузов может оказать существенное влияние особенно для моделей функционирования складской системы при использовании её несколькими клиентами (арендаторами). 

В этом случае, кроме вопросов оптимизации  функционирования, возникает вопрос эффективности использования грузоподъемного  оборудования, так как склад может быть разделен на секции с совершенно различным их использованием  как по номенклатуре грузов, так и по технологии. 

Возможно  влияние и других факторов на выбор  типа известных или разработке новых  моделей, образование складских запасов. Важность и степень влияния этих факторов на процессы функционирования складских систем может быть оценена на основе разработки новых подходов к оптимизации и выборе критериев оптимизации, особенно при эксплуатации существующих складских систем. 

В развитии вопроса моделирования транспортно-складских  процессов следует отметить работы Смехова А.А., Маликова О.Б., зарубежных авторов Таха Х., Хедли Дж.и Уайтин Т., Петерсона Р. и Сильвера Е.. Некоторые вопросы моделирования задач управления запасами освещены в работах. Следует отметить, что в работе рассмотрены некоторые модели складских систем шахт, рудников, карьеров с целью определения, главным образом, оптимальных параметров складов, а в работе преобладает экономическая направленность моделей простейших задач управления запасами.  

Анализ  известных методов моделирования  и моделей, используемых для управления запасами и определения параметров транспорта и складов, показал, что  они достаточно хорошо описывают  процессы складирования накопления, транспортирование с оптимизацией их параметров при существенных упрощениях взаимодействия различных звеньев транспортно-складских систем. 

Для моделирования  работы транспортно-складских систем в условиях неустойчивых стохастических грузопотоков необходим более дифференцированный подход к исследованию и оптимизации процессов отдельных звеньев и участков систем для дальнейшей интеграции результатов по общему критерию.

1.4 Оптимизация параметров складов и эффективность использования оборудования

Известно, что в затратах на складирование грузов стоимость складских зданий и сооружений занимает значительное место и достигает иногда 40-60% от общих затрат по зоне хранения. Поэтому одной из основных задач, решаемых при создании складов, является выбор оптимальных параметров или наиболее полное использование площадей и объемов существующих и уже эксплуатируемых складов. Для этого необходимо знать, учитывать и правильно использовать закономерности изменения и взаимосвязи параметров склада, грузовой складской единицы, оборудования зоны хранения, средств механизации погрузочно-разгрузочных работ и др. 

Концептуальный  подход к решению некоторых задач  по указанной проблеме, в частности: по складам штучных грузов рассмотрены  в работах Маликова О.Б. Смехова А.А., Пертена Ю.А.; для складов на транспорте в работах Гриневича  Г.П., Демичева Г.М. и др. Так, в работе приведены результаты исследований объемно-планировочных компоновок для складов тарно-штучных грузов в зависимости от используемого оборудования, даны методики расчета площадей, объемов  зон хранения и вспомогательных зон. Рассмотрены методы оптимизации отдельных участков и зон склада, а также ряд других важных вопросов, возникающих при проектировании складов тарно-штучных грузов.  

Широкий спектр вопросов по проблеме планировки и оптимизации параметров складов рассмотрены в работах. Отмечается, что на эффективность использования площадей и объемов складов существенное влияние оказывает тип и вид подъемно-транспортного и другого оборудования. Так использование объема склада при применении различных способов хранения и переработки тарно-штучных грузов характеризуется следующими показателями:

• при штабелирования вручную 10%,
• при использовании электропогрузчиков 20-25%,
• мостовых кранов-штабелеров со стеллажами 30-35%,
• стеллажных штабелеров с однорядными стеллажами 55-65%,
• двухрядными стеллажами 65-70%,
• с передвижными стеллажами 75-80%

.

Использование стеллажей способствует повышению  сохранности грузов и позволяет  механизировать и автоматизировать процесс складской их переработки. Кроме того, снижается стоимость переработки на 35-40%; повышается производительность труда в 1,3-1,5 раза; а применение телескопических вилочных захватов на 15-20% улучшает использование площади склада. При увеличении высоты склада, например, с 6 до 12,5 м себестоимость 1м³ склада уменьшается до 40%. 

Положительным и весьма эффективным со всех точек  зрения является широкое применение технических средств автоматизации  управления погрузочно-разгрузочными  машинами и установками. Результаты исследований и методики их использования освещены в работах. Вопросы автоматизации адресования управления группой ПТМ рассмотрены в работе, а вопросы АСУ на промышленном транспорте в работах. 

Рассматривая  общую тенденцию развития складов  и складского хозяйства, следует  отметить, что в 70-80 годах институт «Промтрансминпроект» и другими специализированными организациями разработаны проекты складов различного профиля и в том числе высотных для тарно-штучных грузов с достаточно высоким уровнем механизации. Просматривается тенденция к увеличению высоты складирования грузов до 30м и более, что позволяет экономить площадь при увеличении объема склада и снижении капитальных затрат на 1т хранимого груза. Однако увеличение высоты складирования ограничивается выпуском соответствующего оборудования. Широкое распространение получили краны-штабелёры различных типов, позволяющие автоматизировать наиболее трудоемкие складские операции. Совершенствуется стеллажное оборудование, тара, технология пакетирования. Все эти изменения позволили поднять склады тарно-штучных грузов на новый технический уровень. 

Луганским научно-исследовательским и проектно-конструкторским  институтом «Луганскгипрошахт» разработаны  высокомеханизированные транспортно-складские комплексы для хранения, погрузки угля и продуктов, получаемых в результате его обогащения, для шахт и обогатительных фабрик.