Методология планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, доктор наук Демин Василий Александрович

• Демин Василий Александрович
• доктор наук
• 2019

Оглавление диссертации доктор наук Демин Василий Александрович

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

1.1 Анализ структурных изменений в автотранспортной отрасли на современном этапе её развития

1.2 Анализ развития инфраструктуры транспортно-складских комплексов в транспортно-логистических системах

1.3 Анализ методов рационализации процессов планирования, организации и управления транспортно-логистическим системами

1.4 Системный анализ комплекса параметров производительности терминально-складского обслуживания и грузового автомобильного транспорта

1.5 Выводы по первой главе

2. РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКОГО АППАРАТА ПРИНЯТИЯ СИСТЕМНЫХ РЕШЕНИЙ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

2.1 Концепция аналитической модели управления в транспортно-логистической системе как подсистеме интеллектуальной транспортной системы

2.2 Разработка системы критериев управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах

2.2.1 Определение критериев производительности при планировании работы автомобильного грузового транспорта в транспортно-логистических системах

2.2.2 Определение критериев производительности при организации работы терминально-складских комплексов

2.2.3 Построение системы критериев для оценки производительности и качества

управления в транспортно-логистических системах

2.3 Учёт дискретных состояний транспортно-складских комплексов в модели многокритериального динамического программирования транспортно-логистической системы

2.4 Выбор и обоснование метода снятия неопределённости в дискретных состояниях транспортно-логистических системы

2.4.1 Применение методов решения транспортных задач, основанных на теории экспертных оценок

2.4.2 Применение методов принятия управляющих решений, основанных на принципе априорного распределения вероятностей состояний транспортно-логистической системы

2.4.3 Применение методов решения многокритериальных транспортных задач, основанных на субъективных оценках или критериях

2.5 Разработка модели принятия решений для дискретных состояний транспортно-логистической системы на базе методов определения множества Парето

2.6 Выводы по второй главе

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМАХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

3.1 Формирование подходов к моделированию процессов планирования, организации и управления грузопотоками в транспортно-логистических системах

3.2 Разработка модели применения цифровых технологий в управлении параметрами грузовых перевозок и транспортно-складского обслуживания

3.3 Разработка модели определения показателей транспортно-складского обслуживания в транспортно-логистической системе

3.4. Методика оперативного учёта грузопотоков в транспортно-логистической системе

3.4.1 Технология фиксирования параметров дискретных состояний в транспортно-складских комплексах

3.4.2 Аналитическое обоснование переходных состояний в количественной

оценке транспортно-логистической системы

3.5 Выводы по третьей главе

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЦИФРОВОЙ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ГРУЗОПОТОКАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИОЙ СИСТЕМЕ

МОСКВЫ И МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ

4.1 Общая методика проведения экспериментальных исследований применения цифровой объектно-ориентированной модели управления грузопотоками в

транспортно-логистических системах

4.2. Рационализация параметров перевозок и транспортно-складского обслуживания грузов в транспортно-логистической системе г. Москвы и Московской области

4.3 Оценка экономической эффективности применения цифровой объектно-ориентированной модели управления грузопотоками в транспортно-логистической системе г. Москвы и Московской области

4.4 Выводы по четвёртой главе

5. НАПРАВЛЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОЛОГИИ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ

СИСТЕМАХ

5.1 Формирование методики достижения динамического баланса между параметрами терминально-складского обслуживания и грузовых автомобильных перевозок

5.1.1 Формирование базы исходных данных в виде матрицы оценок производительности для отдельных циклов автотранспортного процесса

5.1.2 Формирование конечного ориентированного графа грузопотоков в транспортно-логистической системе

5.1.3 Определение рациональных траекторий перемещения партий грузов в транспортно-логистической системе

5.2 Алгоритм цифровой объектно-ориентированной модели управления грузопотоками в транспортно-логистической системе

5.2.1 Базовые принципы типового алгоритма управления грузопотоками в транспортно-логистической системе с обратной связью

5.2.2 Алгоритм цифровой модели получения рациональных решений планирования, организации и управления транспортно-складскими комплексами в транспортно-логистической системах

5.3 Научные основы построения системы управления транспортно-логистической системой как подсистемой интеллектуальной транспортной системы

5.4 Выводы по пятой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А - Показатели эффективности работы транспортно-складских

комплексов

Приложение Б - Структура звеньев транспортно-логистической цепи

Приложение В - Регламенты применения систем радиочастотной идентификации

для звеньев транспортно-логистической цепи

Приложение Г - Результаты расчёта ряда дискретных состояний параметров транспортно-логистической системы для одной партии груза по одной траектории

перемещения груза

Приложение Д - Тарифы за виды работ, осуществляемые в процессе следования груза в транспортно-логистической системе

Приложение Е - Документы, отражающие практическую значимость исследования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Необходимость качественного развития систем управления транспортно-складскими комплексами (ТСК) в транспортных-логистических системах (ТЛС) аргументируется рядом существенных обстоятельств, затрудняющих эффективное товародвижение в РФ и её регионах, а именно: отсутствием единой скоординированной стратегии развития отдельных видов транспорта и обеспечивающей её терминально-складской инфраструктуры; исчерпаны возможности пропускной способности инфраструктуры существующих автомобильных транспортно-логистических сетей, что приводит к увеличению времени на транспортировку и обработку грузов; наблюдается значительное сдерживание в развитии автомобильных ТЛС различных регионов РФ (более 80 % материальных потоков перемещается через территории Центрального и СевероЗападного федеральных округов). Несмотря на успешную, в целом, реализацию программы «Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года» системные преобразования в стационарных ТЛС происходят медленно и зачастую без применения научно-методологического обоснования.

Современные модели формирующихся ТЛС, соответствующие мировым аналогам, подразумевают тенденцию разделения на инфраструктурную и координационную составляющие, интегрированные в единую интеллектуальную транспортную систему (ИТС). Анализ статистических данных, полученных в ряде стран показывает, что доля товародвижения может составлять около 20% от ВВП, а до 30% всех логистических издержек приходится на долю транспортировки грузов. Внедрение элементов ИТС повышает производительность труда не только в сфере обращения продукции, но и в сфере её производства. При этом, если ежегодная общая производительность труда увеличивается в среднем на 5... 6%, то половина этого увеличения достигается за счет оптимизации в транспортной сфере. Неотъемлемой частью ТЛС сегодня является ТСК как субъект системы -преобразователь материального потока грузов в ТЛС от производителей сырья и

материалов до поставки конечному потребителю готовой продукции. Поэтому решение актуальных задач, возникающих в результате развития и преобразований ТЛС, без наличия научно-обоснованной методологии, учитывающей ТСК как обязательный элемент транспортного цикла невозможно. Разработка методологии управления ТСК в ТЛС для доставки и транзитного перемещения грузов, основой которой является выработка рациональных решений по формированию единого комплекса взаимодействия эксплантатов транспортной инфраструктуры -автотранспортных предприятий (АТП) и ТСК, в настоящее время, является острой проблемой транспортно-логистического обслуживания в Москве, Московской области и в РФ в целом.

Традиционно основой для планирования, организации и управления процессами товародвижения в ТЛС было получение информации о состоянии объектов ТЛС на основе обработки статистических данных за предшествующие периоды. На современном этапе развития цифровых технологий происходит качественный переход в возможностях сбора и применяя информации в цифровом формате о состоянии процессов в динамике их развития. В частности, широкое внедрение средств автоматической идентификации грузов - штрихового кодирования и радиочастотной идентификации (КРГО), позволяет передавать и получать информацию в «он-лайн» режиме. Новые возможности применения цифровых технологий в транспортных процессах обязывают формировать новые научно-методические подходы к разработке аналитических средств управления ТСК в ТЛС и реализовывать их виде цифровых моделей управления (ЦООМУ) ТЛС, как подсистем ИТС.

Можно констатировать, что разработка методологии планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах на базе научно-методического подхода оптимизации взаимодействия объектов транспортно-логистической инфраструктуры создает дополнительные перспективы сокращения издержек при формировании и движении материальных потоков грузов в РФ и её регионах. Основой данного подхода является разработка научно-технологических решений, обеспечивающих

повышение эффективности управления ТСК в ТЛС. Очевидно, что для реализации процесса оптимизации формирования грузовых потоков в ТЛС, как подсистемы ИТС на базе цифровых технологий необходима разработка соответствующего математического аппарата, адаптированного под поставленные задачи.

Степень разработанности темы исследования. Проблема эффективности транспортирования грузов в автомобильных транспортных системах разрабатывалась и исследовалась ведущими специалистами в данной области, а вопросам оптимизации автотранспортных систем как совокупности объектов транспортной инфраструктуры и грузовых автомобильных перевозок посвящены труды крупных учёных как в нашей стране, так и за рубежом, таких как: Басков В.Н., Блудян Н.О., Богданов А.А., Горев А.Э., Гаджинский А.Н., Герами В.Д., Гудков В.А., Ефименко Д.Б., Ветвицкий Е.Е., Корчагин В.А., Котиков Ю.Г., Курганов В.М., Кэрел К., Лукинский В.С., Некрасов А.Г., Николин В.И., Николашин В.М., Миротин Л.Б., Молчалин С.М., Резник Л.Г., Приходько В.М, Пугачёв И.Н., Саати Т., Ильянов В.В., Староселец В.Г., Таха Х.А., Трофименко Ю.В., Хованов Н.В., Якимов М.Р. и многих других.

Научные работы этих авторов составили базу для предлагаемого исследования. В них неоднократно отмечается, что существующие показатели оценки работы не позволяют ответить на вопрос, насколько автомобильный транспорт удовлетворяет потребности предприятий и населения в перевозках, и что функционирование транспортных систем в РФ отличается большими затратами. При этом не учитывается: высокая степень динамизма, непрерывная смена состояний процесса; возможное изменение состава элементов, изменение циклов отдельных процессов перевозки грузов во времени и в зависимости от условий среды эксплуатации. Можно сказать, что до сих пор транспортные системы не рассматривались как динамические системы, функционирующие в условиях недостаточности информации или неопределённого состояния среды и требующие для оценки их эффективности применения методов многокритериального динамического программирования.

Отсутствие научно-методологических разработок, позволяющих формировать процесс управления ТСК в ТЛС как комплекс организационно-технологических решений, основанных на математических моделях многокритериального динамического программирования и реализуемых как ЦООМУ в ТЛС требует решения крупной научной проблемы - развитие теории и разработки комплекса оптимизационных математических моделей для обеспечения производительного, эффективного процесса транспортирования грузов в ТЛС.

Цель исследования - разработка методологии планирования, организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах, как механизма получения оптимальных решений, обеспечивающего повышение эффективности при транспортировании и складировании грузов и реализуемого на базе цифровых технологий. Задачи исследования:

1. Аргументировать методологию рационализации процессов взаимодействия объектов в ТЛС возможна на базе многокритериального подхода для определения параметров грузовых автомобильных перевозок (ГАП) и транспортно-складского обслуживания (ТСО), как для сложных технических систем при формировании грузопотоков.

2. Разработать иерархическую структуру транспортной отрасли с элементами автомобильных ТЛС, как подсистемы ИТС с динамическими характеристиками.

3. Рассмотреть цикл транспортного процесса как дискретное состояние динамической системы ТЛС в ТСК, функционирующего в условиях недостаточности информации о состоянии исследуемой среды.

4. Разработать модель управления и планирования работы ТСК в ТЛС основанную на получении оптимальных траекторий перемещения партий грузов, как многокритериальный аналог принципа динамического программирования.

5. Разработать аналитический аппарат управления и организации ТСК в ТЛС на основе интеграции в задачи динамического программирования методов снятия неопределённости на базе теории «игр с природой».

6. Разработать методику достижения динамического баланса между величинами пропускных способностей ТСК и грузопотоков в виде аналитической модели определения рациональной траектории перевозок партий грузов в ТЛС.

7. Разработать систему организации технологического процесса перемещения грузов с применением радиочастотной идентификации и алгоритмов автоматизированной обработки получаемой информации, как ЦООМУ в ТЛС.

8. Выполнить экономическую оценку эффективности применения методологии планирования, организации и управления ТСК в ТЛС при проектировании систем грузодвижения в Московском регионе РФ.

Объект исследования - автомобильная транспортно-логистическая система, как сложная система взаимодействия субъектов транспортировки и складирования грузов, рационализирующая процесс распределения грузопотоков между комплексами их производства и потребления.

Предмет исследования - научные методы планирования, организации и управления ТСК и ГАП в ТЛС, основанные на теории принятия решений, реализуемые на различных этапах перемещения и складирования грузов в системе.

Рабочая гипотеза состоит в предположении, что ТЛС и её элементы можно обоснованно создавать и модернизировать, применяя и совмещая модели динамических систем и методы многокритериальной оптимизации как интегрированные динамические системы. Управление в ТЛС должно: формировать модели грузопотоков с учетом месторасположения ТСК в границах исследуемой или проектируемой системы, оптимизировать движения партий грузов по заданным критериям эффективности, вырабатывать рациональные траектории движения грузов с помощью методов аналитического моделирования; определять требуемые мощности элементов ТЛС (провозные возможности грузового

автомобильного транспорта, объёмы грузообработки и хранения на ТСК). Можно предположить, что аналитическое решение многокритериальной задачи оптимизации управлений в ТЛС в совокупности с применением в качестве показателей обратной связи данных, полученных с помощью радиочастотных технологий идентификации грузов даст возможность разработать методологию планирования, организации и управления функционированием ТСК в ТЛС, осуществляющих ГАП и формировать ТЛС, отвечающие современному уровню развития научных знаний в данной области исследований и научно-технического прогресса на базе ЦООМУ, как подсистемы ИТС.

Методологическая основа исследования. В работе использованы: методы многокритериального анализа, методы системного анализа; теории вероятностей и математической статистики; методы векторной оптимизации, линейного и динамического программирования.

Область исследования. Диссертация содержит научные разработки в области эффективного развития автомобильного транспорта, а именно:

1. Теоретические и прикладные разработки, направленные на решение проблемы повышения общей производительности в существующих и проектируемых автомобильных ТЛС, что в свою очередь, окажет значительное влияние на экологическую безопасность и эффективность при организации перевозок грузов и эксплуатации объектов инфраструктуры автотранспортной отрасли РФ. В данной части области исследования диссертация относится и соответствует требованиям паспорта научной специальности 05.22.10 - «Эксплуатация автомобильного транспорта»: п.1. «Место и роль автомобильного транспорта в транспортной системе страны, взаимодействие с природой, обществом, прогнозы и пути развития автотранспортного комплекса страны»

2. Теоретико-методологические исследования по разработке аналитического аппарат управления объектами ГАП и ТСК в ТЛС на основе интеграции в задачи динамического программирования методов снятия неопределённости на базе теории «игр с природой». В данной части области исследования

диссертация относится и соответствует требованиям паспорта научной специальности 05.22.10 - «Эксплуатация автомобильного транспорта»: п.2. «Оптимизация планирования, организации и управления перевозками пассажиров и грузов, технического обслуживания, ремонта и сервиса автомобилей, использования программно-целевых и логистических принципов».

3. Методология организации, планирования и управления функционированием объектов инфраструктуры ТЛС - терминально-складских комплексов для динамически изменяющихся условий грузодвижения в виде ЦООМУ. В данной части области исследования диссертация относится и соответствует требованиям паспорта научной специальности 05.22.10 - «Эксплуатация автомобильного транспорта: п.14. «Развитие инфраструктуры перевозочного процесса, технической эксплуатации и сервиса».

4. Разработанная цифровая объектно-ориентированная модель управления, алгоритмы обработки массива данных и принятия решений по планированию, организации и управлению ТСК в ТЛС являются основой для автоматизации процессов. В данной части области исследования диссертация относится и соответствует требованиям паспорта научной специальности 05.22.10 - «Эксплуатация автомобильного транспорта: 15. Развитие новых информационных технологий при перевозках, технической эксплуатации и сервиса.

Научная новизна исследования заключается в достижении следующих конкретных результатов:

1. Разработан аналитический аппарат управления в ТЛС, на основе интеграции в задачи динамического программирования методов снятия неопределённости на базе теории «игр с природой».

2. Разработана методика достижения динамического баланса между величинами пропускных способностей ТСК и грузопотоков в виде аналитической модели, основанной на интегрировании методов векторной оптимизации и методов динамического многокритериального

программирования, позволяющая формировать конечные ориентированные графы и определять рациональные траектории перевозок партий грузов в ТЛС.

3. Разработана методика оперативного учёта дискретных состояний ТЛС в ТСК с разработкой принципиальной схемы работы каналов обратной связи и блок-схемы управления в ТЛС.

4. Разработана методология функционирования ТСК в ТЛС основанная на многокритериальном аналоге принципа динамического программирования, позволяющая определять рациональное сочетание требуемых мощности элементов ТСК по ряду критериев эффективности ТСО и ГАП. Теоретическая значимость работы заключается в интеграции в

динамические системы методов математического моделирования (определения множества эффективных планов), которые позволяют при наличии минимальных сведений о состояниях объекта исследования строить алгоритмы, обеспечивающие получение рационального решения при реализации прикладных задач ТЛС в условиях многокритериальности.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке и получении:

1. ЦООМУ формирования рациональных решений управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистической системах в виде методики, позволяющей формировать конечные ориентированные графы и определять оптимальные траектории для перевозок партий грузов в ТЛС.

2. Зависимостей изменений математического ожидания накопленного увеличения максимального эффекта в ТЛС; диаграммы изменения распределения грузопотоков в оптимизированной ТЛС; диаграммы распределения объёмов перевозок и грузооборота по каждому объекту ТЛС. Данные результаты исследований могут быть использованы при

формировании алгоритмов и создания программного обеспечения систем управления процессами в существующих и проектируемых автомобильных транспортных системах для обеспечения и прогнозирования эффективного и

безопасного транспортирования и складирования грузов, как интеграционных процессов в подсистеме ИТС.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модель управления ТЛС Москвы и Московской области, основанная на многокритериальном аналоге принципа динамического программирования.

2. Аналитический аппарат управления в ТЛС на основе интеграции в задачи динамического программирования методов снятия неопределённости на базе теории «игр с природой».

3. Алгоритм ЦООМУ в ТЛС на базе методики достижения динамического баланса между величинами пропускных способностей ТСК и грузопотоков.

4. Модели рациональных траекторий перемещения грузов ООО «СТС Логистикс Склады» в ТЛС Московского региона РФ, полученные с применением ЦООМУ: зависимости изменений математического ожидания накопленного увеличения максимального эффекта в ТЛС; диаграммы изменения распределения грузопотоков в ТЛС; диаграммы распределения объёмов перевозок и грузооборота по каждому объекту ТЛС.

5. Экономическая оценка эффективности применения методологии планирования, организации и управления ТСК в ТЛС для ООО «СТС Логистикс Склады» в Москве и Московской области с применением интегрального показателя экономической эффективности.

Личный вклад автора. Все новые идеи и полученные результаты при разработке методологии планирования, организации и управления терминально -складскими комплексами в транспортно-логистических системах принадлежат автору.

Степень достоверности. Степень достоверности результатов исследования подтверждается теоретическими и экспериментальными исследованиями, а именно: эффективным использованием современного математического аппарата, методов системного анализа и методов решения многокритериальных задач, векторной оптимизации, динамического и линейного программирования, теории вероятностей и математической статистики, а также отсутствием противоречий с

результатами ранее проведенных исследований другими учеными в данной области исследований.

Апробация результатов. Основные положения и результаты диссертации докладывались: на конференциях: 4-м Международном Логистическом Форуме (г. Стамбул) 2008 г., Московском Международном Логистическом Форуме (ежегодно с 2005 по 2019 гг.), Международной конференции "Склад. Транспорт. Логистика" (ежегодно с 2001 по 2014 г.), Международной выставке и Конференции "TransRussia" (с 2001 по 2008 г., 2014 г., 2017 г., 2018 г.), Конференции "Управление цепями поставок и складские технологии в современном бизнесе" и Выставке "РОСУПАК" (ежегодно с 2007 по 2012 гг.), Конференции "Управление цепями поставок и транспортные технологии в современном бизнесе" и Выставка "ИНТЕРЛОГИСТИКА" (2013 г.), Конференции CEMAT-2016 (г. Ганновер), Конференции «Логистика и управление цепями поставок» посольства Франции в России, Международной Конференции LOGIMAT-2017 (г. Штутгарт), Международной конференции «WORKSHOP IN MODELLING AND SIMULATION IN LOGISTICS AND TRANSPORT», 2017 г. Магдебург.

Публикации. Основные положения исследования отражены в 38 печатных работах, в том числе в 11 статьях в журналах, рецензируемых ВАК РФ, 1 статье в журнале, входящим в международные базы цитирования Scopus и 2 монографиях.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка литературы из 205 наименований. Работа изложена на 287 страницах основного текста, включающего 15 таблиц, 64 рисунка и 6 приложений на 19 страницах. В приложениях приведены материалы, отражающие уровень практического использования результатов исследования.

1 АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ 1.1 Анализ структурных изменений в автотранспортной отрасли на

современном этапе её развития

Отличительной особенностью перевозочных систем или комплексов на автомобильном транспорте является способность выбирать направление деятельности, ответственность за которую может быть распределена между компонентами системы на основе управления её функциями: подготовка груза к перевозке, погрузка, транспортировка и т.д. Планирование и организация, как элементы управления в структуре автотранспортной отрасли всегда должны быть формализованы таким образом, чтобы достигнуть одновременного функционирования отдельных, но взаимосвязанных частей, обеспечивающих более высокую эффективность, чем суммарная эффективность частей, взятых в отдельности [29,32,33,34,35,36]. Системный подход к перевозочному процессу на автомобильном транспорте позволяет объединить отдельные части разобщенного процесса и достичь упорядоченности последнего. Составными частями каждой перевозочной системы являются отдельные компоненты, обладающие определенными свойствами, выражаемых в виде показателей. Эти показатели зачастую противоречиво воздействуют на функционирование автомобильной транспортной системы как перевозочного комплекса в целом, ее быстродействие, надежность, провозную возможность и т.д. Данные противоречия могут оказывать негативное воздействие на эффективность системы в случае несоответствия качества управления структурным изменениям, обусловленных объективным поступательным изменением внешней среды [37]. Естественно, что эффективность системы в той или иной степени может зависеть от любого из элементов системы, то есть эффективность перевозочной системы зависит от выбора варианта действий из множества возможных [28].

Структурные изменения в перевозочном комплексе автотранспортной отрасли в последние десятилетия в первую очередь связаны с активным развитием транспортно-логистических систем (ТЛС) и её неотъемлемых элементов транспортно-складских комплексов (ТСК). Приведём статистику прироста складских мощностей в г. Москве и Московской области (рисунок 1.1).

п.с 1IJ6 1143 1181 S

3 2ОООj -♦ ■

2 — Ш W

4.35 5-13 Т- 1bbü i

I 1 500 j

1200

1 ООО

500 ■ II I oye ооп I I II 450

0

790 800 800 680 687 ■■ || 676

iliii Ни

5

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

■ Новое строительство ■ Прогноз -♦- Общее предложение

Рисунок 1.1 - Динамика прироста ввода в эксплуатацию новых складских мощностей в г. Москве и Московской области [5]

Можно отметить несбалансированную локальную динамику ввода в эксплуатацию складских помещений (характерный рекордный объём ввод складов в 2016 году (1,5 млн. м2) ощутимо насытил рынок), но общее развитие данного процесса имеет устойчивую тенденцию к росту. Естественными регуляторами развития в данном случае являются экономические (рыночные) механизмы (рисунок 1.2) [5].

Изменения в структуре перевозочного комплекса затрагивают не только объёмы производственных мощностей, но и их географическое распределение (рисунок 1.3). Например, расположение ТСК в г. Москве и Московской области имеет тенденцию к расширению инфраструктуры (удалению от центра агломерации).

Рисунок 1.2 - Динамика свободных складских площадей в г. Москве и

Московской области [5]

Северо-Запад

Северо-Восток 14

Запад

Восток г

Югю-Залад 24

Юго-Восток

25

Север -

Юг |Ё 1а

Север 27 %

Северо-Запад Запа

Юго-Запад 13%

29%

Юг

Северо-Восток 8%

Восток 7%

Юго-Восток 14%

МКАД-Э%

ТЫС. Р®. н

и-1-1-1-1-1-1-1-1

20 40 00 АО 100 120 140 100 130 200

■ Москва ■ до 10 км ИЮ-20 км 20-30 км 30-40 шЩ >40 км

Рисунок 1.3 - Тенденция к расширению инфраструктуры транспортно-складских комплексов в г. Москве и Московской области [5]

Отмеченные структурные изменения формируют современный перевозочный комплекс автотранспортной отрасли, как более сложную многоуровневую и многокомпонентное образование, нежели чем традиционная перевозочная система. Поэтому причинно-следственные связи в системе перевозочного процесса в ТЛС с развитой инфраструктурой ТСК должны быть формализованы наличием адекватного математического описания, а ей элементы конкретизированы. Одним из вариантов, позволяющим однозначно определить критические опасное состояние системы и определить возможное последующее эффективное состояние - декомпозиция системы, то есть расчленение иерархии и организацией подсистем с последующим получением локальных решений. Традиционно, транспортной отрасли всегда была присуща иерархическая структура связей между критериями эффективности для всей транспортной сферы и частными, локальными критериями эффективности для отдельных компонентов: комплексов, звеньев и элементов на различных уровнях иерархии. Такая структура позволяла анализировать процессы, происходящие на отдельных различных уровнях, более объективно осуществлять выбор показателей эффективности, выявлять связи между критериями перевозочного процесса на всех уровнях. Учитывая, что система показателей эффективности (критериев) перевозочного процесса должна быть направлена на достижение эффективного конечного результата деятельности, необходимо определить цели системы транспорта различных уровней [14, 66, 70,79].

Рассмотрим, существующую в недалеком прошлом, иерархическую структуру транспортной отрасли применительно к автомобильному транспорту [32]. Иерархическая структура целей была построена на логической основе, сверху вниз и имела семь уровней: хозяйственный комплекса страны; межотраслевой; отраслевой; территориальный; перевозочных комплексов; звеньев; компонентов. Цели каждого последующего уровня обеспечивали выполнение задач, стоящих перед предыдущим уровнем. Опустим из рассмотрения седьмой уровень (хозяйственный комплекс страны) и шестой уровень (отрасль материального производства). Пятый уровень - транспортная отрасль (автомобильный транспорт).

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Демин Василий Александрович, 2019 год

использование;

Сц (^ - потери из-за отгрузки продукции с задержками, С['(1) - потери от вынужденного простоя подвижного состава.

Решение этой задачи формируется в виде плана-матрицы распределения вагонов. Все необходимые для расчётов данные приводятся в табличных формах. Далее последовательно и итерационно с пошаговым увеличением или (при необходимости) уменьшением суточных запасов подвижного состава контролируется изменение функции затрат для определения оптимального соотношения типов вагонов. Данный поход и разработанная методика позволяют выявлять моменты времени, когда возникает не соответствие программы по перевозкам, имеющимся в наличии провозными возможностями подвижного состава, то есть ресурсов системы, а также необходимые пределы увеличения собственных провозных возможностей предприятия при изменении спроса на перевозки.

Недостатком возможного использования данного подхода является трудоёмкость формирования планов в табличной форме и сложность вычислительных процедур, определяемых итерационным подходом. Но в данном исследовании правильно отражена тенденция к рассмотрению процессов функционирования ТЛС, как динамически неустойчивых, как правило, происходящих в условиях либо недостаточности информации о среде исследования, либо в неопределённых условиях.

В работе [165] целью которой является «разработка научно-методических основ функционирования и развития промышленного транспорта в изменяющихся условиях деятельности предприятий» обоснованно утверждается, что современные условия функционирования транспортных систем характеризуются динамикой объёмов перевозок и поэтому определять оптимальное развитие пропускной способности транспортных объектов в течении какого-либо периода времени и разрабатывать мероприятия по их совершенствованию (оптимизации пропускной способности) необходимо одновременно. При этом возникает необходимость учёта достаточно большого количества факторов, требующее «высокоразвитого» математического аппарата. Речь идёт о возможном «синтезе моделей», как о комплексе нескольких оптимизационных моделей.

В качестве недостатка данного метода в работе говориться о необходимости «ручной» стыковки применяемых моделей, но по мнению автора данного исследования, при сопоставимости используемых показателей эти трудности могут быть преодолены.

В работе справедливо отмечается, что внедрение отдельных технологических решений не приводит к существенному повышению показателей эффективности транспорта и необходима реализация комплекса преобразований в транспортных системах для приведения её структуры и функций в соответствие с вновь складывающимися условиями. Таким образом подтверждается актуальность поиска оптимальных способов управления функционированием транспортных систем изменяющихся условиях работы предприятий (внешней среды). Далее в работе производится процесс нахождения «в динамике» оптимального решения управления пропускной способностью производственно-транспортной системы у в условиях неравномерного вогонопотока с целью своевременного его пропуска и при критерии минимум затрат.

ELo ESU Eij=i Уу (О Су (t) + S=0 Efj.fc,i=i Ьу (я 4' (Я ^ (1.10)

где - поток, входящий из бункера, в момент времени ? (/,_/=1, ..., п);

т - вид потока в сети;

С™ (0 - стоимость транспортирования вагоно-потока;

^¿У (¿) - стоимость единицы переброски пропускной способности;

- поток пропускной способности. при заданных ограничениях: уравнением

- динамики запасов в бункерах;

- уравнением динамики пропускной способности;

- условием неотрицательности вагонопотоков;

- условием непревышения величины потоков пропускной способности каналов.

Можно сказать, что в целом данная модель формирует структуру транспортной системы задачей которой является определение таких параметров, которые бы при заданных входных и выходных потоках обеспечивали бы минимальные затраты на развитие и функционирование транспортных мощностей при установленном качестве транспортного обслуживания производства.

В работе [144], посвящённой разработке методологических основ организации функционирования железнодорожных промышленных транспортно-технологических систем указывается, что при выборе для реализации процессов организации функционирования транспортно-технологических систем (ТТС) транспортно-логистических методов необходимо применять комбинированную аналитико-имитационную модель системы ресурсных и транспортных потоков, которая состоит из комплекса оптимизационных математических моделей и комбинации: на низших уровнях организации дискретно-событийных имитационных моделей, а на высших уровнях системной-динамических имитационных моделей. Также в рассматриваемой диссертации приведён метод оценки перспективности региона при выборе расположения объектов ТТС, который включает четыре этапа:

1) оценка региона по каждому из выбранных факторов, с последующим определением весовых коэффициентов факторов (показателей) с помощью метода МАИ;

2) расчет весовых коэффициентов по группам факторов;

3) определение «консолидированных коэффициентов» по отдельным группам факторов (показатели транспортной работы, инфраструктурно-географические и социально-экономические показатели региона);

4) определение интегральной оценки привлекательности региона по разработанной методике.

При применении разработанной в работе [144] совокупности методов должен обеспечиваться баланс мощностей ресурсных и транспортных потоков с перерабатывающей и пропускной способностью элементов инфраструктуры ТТС.

Пожалуй, недостатком данной работы является применение метода МАИ, который характеризуется тем, что при его использовании экспертам нужно конкретно дать ответ на вопрос: на сколько один показатель значимее другого чтобы построить исходную матрицу парных сравнений? То есть остаётся элемент субъективизма в анализе исследуемого процесса.

В работе [65] делается справедливый вывод, что сегодня не существует целенаправленного и основанного на научно-методологической базе подхода к развитию региональных ТЛС. Отсутствуют достаточно обоснованные методики структурирования и синтеза ТЛС для целей эффективной переработки грузопотоков, учитывающих наличие имеющихся ТСК в регионах.

В исследовании отмечается, что, как правило, при поиске методов повышения эффективности ТЛС основное внимание уделяется решению отдельных (локальных) задач для оптимизации складских, распределительных или транспортных процессов, но формирование эффективной ТЛС требует комплексного подхода для рассмотрения указанных аспектов. В работе говорится, что такой подход необходим на уровне региона. С этим можно не согласиться: комплексный подход необходим при решении задач оптимизации совместной работы транспортных и складских объектов на различных уровнях организации ТЛС. Тем не менее в данной работе проводится исследование, приводящие к получению методики, позволяющей определять узлы ТЛК региона с максимальной концентрацией грузопотоков, а также реализуется задача формирования многокритериальной целевой функции при эксплуатации базового элемента ТЛС -мультимодального контейнерного терминала.

В основу предложенного метода, позволяющего идентифицировать и сегментировать зоны логистического обслуживания положена теория нечётких множеств, при этом введено следующее допущение (одно из нескольких), что одна точка сгущения грузопотоков может предпочитаться другой, если признаки по степени важности оценены потребителем. В качестве признаков точек сгущения грузопотоков устанавливаются:

1) наличие транспортной доступности;

2) мощность точек сгущения грузопотоков;

3) фактор близости расположения потребителей к точке сгущения грузопотоков.

Степень важности признака равна степени нечёткого множества, которое указывает число важнейших признаков, которые потребители используют для оценки точек сгущения грузопотоков, полученная функция предпочтения удовлетворяет определению выпуклого нечёткого множества. Данный подход реализуем для решения задачи формирования ТЛС, но не при оптимизации параметров существующей сети. Здесь в роли точек сгущения грузопотоков выступают ТСК, задействованнные в ТЛС, а задачей оптимизации является распределение грузопотоков таким образом, чтобы расход материальных ресурсов в системе был минимальным. Кроме этого, выше уже упоминалось про субъективизм методов экспертных оценок. Положительным качеством данной работы является то, что для решения задачи проектирования и эксплуатации базового элемента ТЛС (ТСК) формируется многокритериальная целевая функция для получения оптимальных технико-экономических значений параметров ТСК. Модель представлена в следующем виде:

^кт (^Кто' ■■■ ' ^ктп} ^ ^КТ' ^кт {^КТо.' ^кт2' ■"" , ^Кт^-(111)

где Лкт - вектор оптимизируемых параметров объекта; /Кг - ¡-й критерий оптимизации; к - число критериев оптимизации.

В качестве оптимизируемых технологических параметров принимаются: количество ПРМ; количество подач подвижного состава на грузовой фронт; время хранения контейнеров по прибытию и отправлению; количество ярусов складирования контейнеров.

К не оптимизируемым показателям были отнесены: технические характеристики ПРМ, и подвижного состава, стоимостные показатели и т.д.

В качестве критериев оптимизации были приняты:

1. Критерий, отражающий приведённые затраты, определяемые функционированием контейнерного терминала.

2. Критерий, отражающий эксплуатационную надёжность контейнерного терминала, то есть вероятность переработки суточного грузопотока, учитывая его неравномерность.

Критерий, отражающий приведённые затраты, определяемые функционированием контейнерного терминала, определяется как:

^ = г(г,т,^р,н,Крез) = ЖС, (1.12)

где С± (Я) - удельные затраты на ПРМ, руб/год;

С2^хр, Н, Крез) - удельные затраты на содержание строительных объектов, руб./год;

С3(Я, Н, Крез) - удельные затраты на расход электроэнергии, руб./год; С4(Я, Н, т, Крез) - удельные затраты на использование вагонов, руб./год; С5(^хр, Н, Крез) - затраты на эксплуатацию автомобилей, руб./год; С1(т) - затраты на подачу и уборку вагонов, руб./год.

Критерий, отражающий эксплуатационную надёжность контейнерного терминала, определяется, эмпирическая функция распределения коэффициента резервирования:

КГез = 1+Ка^§-у (1ЛЗ)

где М(Х) - математическое ожидание величины потока контейнеров;

- среднеквадратичное отклонение значения Х;

- значение, определяющее интервал отклонения от значения математического ожидания (для нормального распределения = 3, то есть эксплуатационная надёжность близка к 100%);

Постановка задачи для определения оптимальных значений параметров представляется в следующем виде:

= Й ^ ^ га™, ^т2 = ^(Ярез) ^ шах, (1.14)

^ктС^кт) — ^Сут (115)

Лкт . <Лкт<Лкт , (1.16)

к1тт кт к1тял:' у 7

где Ркт(Дкт) - перерабатывающая возможность контейнерного терминала;

^Сут - контейнерный поток терминала за сутки;

Лкт . и Лкт - минимальное и максимальное значение из множества

к1тт к|ша^

значений допустимых параметров Лкт = {7, т, ¿хр, Я, Ярез).

Для решения поставленной многокритериальной задачи принимается метод определения рациональных значений технико-экономических показателей, основанный системном просмотре многомерных областей в параметрическом пространстве с применением равномерно распределённых последовательностей. Использование данного метода приводит к получению множества Парето-оптимальных решений. Далее ЛПР должно выбрать решение, удовлетворяющее в зависимости от имеющихся технологических или ресурсных ограничений. Получение множества Парето-оптимальных решений является достаточно

достоверным методом решения этой задачи, но метод определения рациональных значений технико-экономических показателей, основанный системном просмотре многомерных областей в параметрическом пространстве с применением равномерно распределённых последовательностей, не является единственно возможным и наиболее эффективным в данном случае.

Многокритериальный подход для решения задач рационализирующих параметры ТСК и ТЛС в целом является необходимым, так как в сложных технических системам организация эффективного функционирования с учётом только одного критерия неизбежно приводить ухудшению показателей работы по другим. Нахождение сбалансированного решения, удовлетворяющего ряду основных параметров системы, должно быть основным мероприятием, направленным на повышение её эффективности функционирования.

Выработка количественных рекомендаций в многокритериальных ситуациях связана со значительными трудностями, которые носят объективный характер. Существует определенный предел, переступить который математически сложно. Однако приходится принимать решение в условиях многокритериальной. Более того, однокритериальные ситуации в большинстве случаев искусственно получают из многокритериальных. В связи с этим интенсивно ведется разработка методов векторной оптимизации (поиск оптимальных или целесообразных решений многокритериальных задач) [18,139,150,151]. В основе большинства методов решения многокритериальных задач заложен принцип сведения их к однокритериальным. Для достижения этой цели существует ряд приемов. Одним из простейших приемов сведения многокритериальной задачи к однокритериальной является выделение среди множества показателей эффективности какого-либо одного (самого главного). В дальнейшем оптимизация ведется по этому единственному критерию, а остальные показатели эффективности ограничиваются сверху или снизу и служат ограничениями. Пусть, например, необходимо максимизировать т критериев:

^ тах,1 = 1,т, (117)

Выбираем среди этих т критериев главный (например, А;), а остальные

ограничиваем снизу величинами А0^,1 = 1,т,\Ф1. Задача при этом принимает вид:

Aj ^ max; Aj > A0i,i = 1,ш,\Ф j. (118)

При использовании этого способа возникают две трудности. Во-первых, не всегда удается выделить среди множества критериев самый главный, а, во-вторых, часто не ясно, из каких соображений ограничивать остальные критерии величинами A01 [139].

Другой способ сведения многокритериальной задачи к однокритериальной получил в литературе название «метода последовательных уступок». Суть этого метода состоит в следующем.

Предположим, что критерии расположены в порядке убывающей важности.

Выбираем первый в этом ряду критерий Аг (он самый важный) и ищем решение, обращающее этот критерии в максимум.

Пусть max Аг = Далее назначаем «уступку» AA1; на которую можно согласиться, чтобы максимизировать следующий критерий, и решаем такую задачу:

A2 ^ max; Aj > Al — AAt. (119)

Затем назначаем «уступку» AA2 второму критерию и решаем задачу:

A3 ^ max; A1>~A1 — AAt; A2>~A2 — ЬА2. (1.20)

Продолжая этот процесс, на т-м шаге решаем последнюю задачу, которая имеет вид:

Am ^ max; > Aj — AA^; i = l,m - 1, (121)

где А] - соответственно оптимальное значение /-го критерия, полученное на /-м шаге интерационного процесса, и «уступка», на которую можно согласиться для /го критерия.

Можно констатировать, что в этом методе существуют те же трудности, что и в описанном выше. Во-первых, не всегда удается расположить критерии в приоритетный ряд по степени важности (это еще сложнее, чем выбрать среди них самый главный), а во-вторых, не всегда ясно, из каких соображений назначать «уступки» критериям. Таким образом, практически всем методам решения многокритериальных задач путем сведения их к однокритериальным присущи те или иные недостатки. В отдельных случаях методы эти могут быть использованы для практических целей, однако в большинстве ситуаций применение их может привести к выработке неточных рекомендаций.

Рассмотренные выше работы в основном были посвящены разработкам научно-методических основ развития и функционирования транспортных систем промышленного и железнодорожного транспорта. С темой данного исследования их объединяет принципиальная общность подходов единая для любых транспортных систем, работающих в современных условиях, характеризующаяся:

1) изменяющимися условиями среды эксплуатации;

2) динамическим развитием процессов в самой системе;

3) отсутствием достаточной степени определённости при решении задач повышения эффективности системы;

4) наличием ряда параметров, которые необходимо учитывать в виде отдельных критерием при оптимизации работы системы.

Ниже рассмотрим работы, которые непосредственно ориентированы на разработку научных-методического материала для автомобильных транспортных систем.

В исследовании [145,146] отмечается, что увеличению спроса на ГАП в современных условиях не соответствует низкий уровень развитая автомобильных транспортных систем страны. Чтобы обеспечить рациональное взаимодействие автотранспортных предприятий требуется масштабное развитие транспортной инфраструктуры и применение научно-обоснованных методов для управления процессами «грузодвижения». Констатируется, что имеющиеся на современном этапе теоретико-прикладные исследования, посвящённые повышению

эффективности ГАП, ориентированы на изучение отдельных направлений и локальных задач. Данная ситуация не может полноценно отвечать современным требованиям функционирования рынка автотранспортных услуг. Далее указывается, что одним из негативных факторов, недостаточно сегодня учитываемых является - отрицательное влияние АТС на качество экологии окружающей среды.

В целом же система управления и логистика «грузодвижения» на УДС города должна носить характер интегрированной системы управления (ИСУ). В ней должны сосредоточиваться необходимые объемы информационных массивов данных, часть из которых должна является локальными массивами с незначительным периодом хранения.

Постановка задачи оптимизации «грузодвижения» транспортных потоков (грузопотоков) формируется следующим образом:

где ^ - ряд показателей по которым оптимизируется транспортная деятельность, а именно: время доставки, стоимость доставки, величина нормативных выбросов вредных веществ в окружающую среду и е.д.); Р2 - доходы логистического центра, обеспечивающего управление процессами оптимизации транспортных потоков; А - параметры автомобильного транспорта; Я - параметры ПРР комплекса ТСК или «транспортного узла»; К - ограничения, вносимые объектами транспортной инфраструктуры; Н - технологические возможности и ограничения;

£ и Тп - соответственно, влияние внешней среды и влияние окружающей среды на транспортную деятельность.

(А, Я, К, Тп, Я) ^ с^ Р2 (А, Я, К, Тп, Я) ^ шах

(1.22) (1.23)

Естественно, что задача в данной постановке планирования является многокритериальной, и зависит от значительного количества факторов. Поэтому для определённой УДС сети каждого региона должна решаться индивидуально, учитывая местные условия и характерную специфику. Процесс планирования не должен быть дискретным, то есть непрерывным с постоянным обеспечением величины прогноза (глубина 10.15 суток и более), то есть должно осуществляться планирование транспортных грузовых потоков от момента времени их зарождения и от места их образования.

В качестве параметров рационализации могут разрабатываться и приниматься универсальные межведомственные и сбалансированные показатели, которые должны характеризовать эффективность транспортного процесса, как комплекс синхронизации действий всех участников процесса «грузодвижения»: экспедиционные компании, грузовладельцы, транспортные компании и другие участники, обеспечивающие процесс транспортирования и переработки грузов (ТСК - дополнение автора) на пути следования от места зарождения грузопотока.

В данной работе автором предлагается принять в качестве основных показателей для выбора наиболее эффективного варианта «грузодвижения» принять следующие: продолжительность доставки; стоимость доставки;-нормативный выброс вредных веществ в окружающую среду;

где - время, затрачиваемое на перевозку груза, час; - стоимость доставки груза, руб.; ^ - нормативно-допустимые значения вредных выбросов в атмосферу в ОС, усл. т/год;

п - число, «динамических транспортных карт».

Х* % ^ Ш1П Х* Б; ^ тш, I = 1,2, ..., П,

(1.24)

(1.25)

(1.26)

В качестве метода решения данной многокритериальной задачи предложен наиболее простой способ решения подобных задач: приведение локальных критериев к одному основному, путем определения весовых коэффициентов (экспертная оценка).

Несовершенством данного подхода является, то что сведение многокритериальной задачи к однокритериальной путём получения составного критерия приводит к тому, что, как правило, недостаток в одном критерии может быть скомпенсирован за счет другого. Поэтому рационально сбалансировать параметры транспортной системе в данном случае будет сложно. Ещё одной трудностью при реализации разработок рассматриваемого исследования является, то что транспортная система детализирована на уровне транспортных узлов в виде промышленных районов города, а не на уровень отдельных ТСК. В данном случае могут возникать значительные погрешности в определении параметров «грузодвижения».

Исследование [143] посвящено разработке интегрированной модели (концепции) комплексного подхода к развитию автотранспортной системы города с учётом его транспортного потенциала. В данной работе проблемы развития транспортных систем городов в первую очередь определяются автомобильно-дорожной составляющей. Поэтому предлагаемая концептуальная модель развития автотранспортной системы городов ориентируется на снижение затрат при перевозках грузов и пассажиров за счёт повышения среднетехнической скорости движения автомобильного транспорта. В качестве одного из ряда мероприятий, направленных на достижение заявленной цели, предлагается оптимизировать грузопотоки внутри мегаполиса в рамках существующей УДС. Для чего формируется комплекс математических моделей, описывающий временные характеристики, то есть позволяющие в любой момент времени производить оптимизацию исследуемого объекта (в зависимости от уровня детализации) по заданным параметрам. В качестве аппарата для формирования моделей транспортно-распределительной сети применяется теория графов. В данном исследовании в качестве узлов (множество вершин) транспортно-

распределительной сети рассматриваются микрорайоны города, а в качестве рёбер графа участки магистралей между, соединяющие вершины графа. Каждому ребру графа соответствует определённый вес, под которым понимается пропускная способность магистралей.

Принципиальным отличием транспортно-распределительной сети города от автомобильной транспортной системы являются, характеризующие их параметры или показатели. В частности, для транспортно-распределительной сети города это пропускная способность его магистралей и соответственно возможный транспортный поток, а для автомобильной транспортной системы это провозная возможность магистралей и, соответственно - возможный грузопоток. Между тем, эти два показателя взаимосвязаны и оказывают влияние друг на друга. Естественно, что возможная величина грузопотока зависит от пропускных способностей магистралей города, а пропускная способность магистралей определяется в том числе и объёмами перевозимых грузов, как функции от габаритов АТС, осуществляющих перевозки.

В рассматриваемом исследовании принимается, что вес рёбер графа остаётся неименным, что вполне логично для пропускной способности магистрали в определённый момент времени, а показатели движения в сети зависят только от свойств вершин (транспортных узлов). Данный подход приемлем для рационализации процессов в транспортно-распределительной сети города, но не приемлем для оптимизации процессов в ТЛС, так как величина грузопотоков в различные моменты времени между ТСК является величиной непостоянной, носящей вероятностный характер.

Изученные источники по теме исследования позволяют говорить о том, что происходит процесс перехода от традиционных методов организации и управления в транспортных системах к методам объектно-ориентированного моделирования (ООМ) и соответственно к объектно-ориентируемому программированию исследуемых процессов (ООП) [147]. Отличительной особенностью ООП являются не последовательное описание реализации операторов, а анализ текущего состояния объекта исследования и реализация

действий в зависимости ранее полученных результатов. Данный подход должен опираться на математические модели динамического программирования. ООМ -это метод сопоставления реальных состояний элементов исследуемой системы для формирования принципов их дальнейшего взаимодействия необходимых в достижении требуемой цели. Распространение подходов ООМ на организацию и управление в ТЛС даёт возможность применять информацию о состоянии элементов ТЛС (объектов управления) для анализа динамически происходящих событий и инициировать процесс реализации методов, изменяющих процесс функционирования системы. В качестве основы ООП рассматривается модель наследования, позволяющая в иерархическом порядке увеличивать или уменьшать количество «классов», при этом сохранив их общие характеристики и добавляя при необходимости специфические параметры. В данном случае под классом понимается множество объектов, которые имеют одинаковое функциональное назначение и структуру, но отличающихся по набору показателей, входящих в оптимизируемые параметры. Другими словами, ТЛС это представитель класса транспортных систем - конкретный объект из множества всех разновидностей транспортных систем того же класса с отличающимися (оригинальными) значениями параметров. Применение такого подхода позволяет формировать новую модель из типовых состояний элементов транспортных систем, перестраивая структуру исследуемой системы под конкретные условия работы.

Подводя итоги обзора источников и анализа существующих методов решения логистических ТЛС задач можно сделать выводы:

1. Процессы в автомобильных ТЛС и других разновидностях транспортных систем объединяет принципиальная общность, определяемая: изменяющимися условиями среды эксплуатации; динамическим развитием процессов в самой системе; отсутствием достаточной степени определённости информационного состояния при решении задач повышения эффективности системы. В тоже время автомобильная ТЛС, как совокупность объектов ГАП и ТСК характеризуется наличием ряда

параметров (показателей), которые необходимо учитывать в виде специфических критериев при оптимизации работы системы.

2. Отличительной особенностью перехода от традиционных методов организации и управления в ТЛС к методам ООМ являются не последовательное описание реализации операторов, а анализ текущего состояния объекта исследования и реализация действий в зависимости ранее полученных результатов. Следовательно, данный подход должен опираться на математические модели динамического программирования.

3. Для данного представителя класса транспортных систем отсутствуют предметные научно-методологические разработки, позволяющие формировать процесс организации и управления в ТЛС, как комплекс организационно-технологических решений, основанных на математических моделях, реализованных с применением цифровых технологий в виде ЦООМУ.

1.4 Системный анализ комплекса параметров производительности терминально-складского обслуживания и грузового автомобильного

транспорта

Разработка и реализация ЦООМУ управления грузопотоками в ТЛС должна обеспечивать достижение актуальных целевых показателей по ряду параметров: затратам, скорости, времени и качества обслуживания и т.д. Частный пример реализация модели представлен на рисунке 1.10. На данном примере хорошо видно, что при отсутствии жестких ограничений по использованию конкретных элементов инфраструктуры (ТСК) существует потенциал оптимизации процессов груз движения, т.е. возможно выбрать тот вариант, который обеспечит решение задачи по движению материальных потоков с минимальным уровнем затрат при заданном уровне сервисных показателей.

Рисунок 1.10 - Пример вариантов организации транспортно-складского обеспечения для движения материальных потоков

В этом случае поиск рационального варианта сводится к решению многокритериальной задачи определения множества эффективных планов для каждого элемента ТЛС - ТСК с последующей интеграцией полученных вариантов в задачу динамического программирования.

rki = YJj=i aijxj ^ opt, i = 1,т Tl1j=1xj = N,Xj > 0,j =Т/пГ

(1.27)

Естественно, что комплекс параметров ГАП и ТСО в ТЛС имеет сложную многоуровневую структуру и должен подвергаться всестороннему анализу, учитывающему следующие обстоятельства:

1) преобразуемые в ТСК грузопотоки формируются параметрами (результативными показателями), полученными в среде ГАП;

2) наличие необходимого взаимообмена информационными данными и сопровождающим документооборотом;

3) требуемое рациональное соотношение производительности и технологическая совместимость транспортных средств и складских ПРМ в пунктах погрузки и выгрузки ТСК и т.д.

Если систематизировать процессы интеграции параметров ТСО и ГАП в ТЛС по уровням управления можно выделить следующие: управление процессами, управление структурами обеспечения функционирования, управление технологическими объектами процессами, управление целями и задачами. (рисунок 1.11).

Рисунок 1.11 - Классификация уровней управления в транспортно-логистической

системе [59]

Наличие значительного числа элементов и связей в ТЛС создаёт сложную информационную ситуацию 1ТЛС, обуславливающую степень управляемости в системе. Возникает необходимость характеризовать систему с точки зрения внутренней информационной ситуации, определяемой взаимоотношениями с внешней средой, то есть установить степень неопределённости СТЛС в системе. Традиционно получение информации о состоянии среды на основе обработки статистических данных за предшествующие периоды служило основой для планирования и организации процессов товародвижения в ТЛС. Сегодня, выражаясь языком физиков произошёл «фазовый переход» в возможностях сбора и применяя информации в цифровом формате о состоянии процессов в динамике их развития. Широкое внедрение внедрения средств автоматической идентификации грузов - штрихового кодирования и, в частности радиочастотной идентификации (КРГО), позволяющих передавать и получать информацию в «онлайн» режиме [42,46,47,51,52]. Принципиальная схема применения технологий

радиочастотной идентификации грузов в ТЛС приведена на рисунке 1.12.

Рисунок 1.12 - Схема применения технологий радиочастотной идентификации

грузов [59]

Алгоритм интеграции параметров ТСО и ГАП представляет собой определенную последовательность выполнения операций, направленных на преобразование грузовых входящих потоков в исходящие. На рисунке 1.13 представлена схема интеграции параметров ТСО и ГАП при использовании систем автоматической идентификации (радиочастотной идентификации или штрихового кодирования).

<0 к s 1-

к

¡- s

о а

s с

о чд

к Ф

<0 а.

X с

X о

о !_

s О

X

<0 1-

s а

ср о

о -& с о X

X <0

s а

1-

а

1-

i <0

43

>s ¡-

.0 о

X s

X о к

о к ц

s <0 43

X 1-

<0 X <0

о с

а s >

о

-& X <0 о с

s а

о

>s .0 X s -& X S

чд

ш

<0

ш

1-

о

s

о к

к <0 X ц ш 1-s

X m

о <0

s а с

<0 1-

о

а

о

-&

X

S

Т

Формирование заказа покупателем (получателем)

Планирование ресурсов ТСК получателя

Планирование транспортных ресурсов

Обработка заказа поставщиком (отправителем)

Планирование ресурсов ТСК отправителя

Планирование транспортных ресурсов

i

Обработка заказа транспортным предприятием

Планирование

ресурсов транспортного предприятия

Г

Согласование времени отправления, прибытия транспортных средств

Считывание информации с ID метки грузовой

единицы отправителем

Считывание информации с ID метки

транспортного средства получателем

Формирование и нанесение ID метки на грузовые единицы

Считывание информации с ID метки транспортного средства отправителем

€

Формирование и нанесение ID метки на транспортные средства

Внесение информации в ID метку об изменениях с грузом и движения в пут

Разгрузка транспортного

средства и перемещение продукции в зону приемки

Считывание информации с ID метки грузовой единицы получателем

€

Переформирование _^ Внесение изменений

грузовых единиц в ID метку

€

Рисунок 1.13 - Схема интеграции параметров грузопотоков при использовании системы автоматической идентификации [59]

На схеме показана последовательность действий по обработке материального и информационного потоков с фиксацией большинства технологических операций системами автоматической идентификации, позволяющая в «он-лайн» режиме получать информацию для управления работой в ТЛС, объединяющую ТСК логистических операторов, ТСК торговых и производственных компаний (грузоотправителей), ТСК грузополучателей, а также подвижной состав транспортных предприятий.

В качестве систем управления в алгоритме применяются системы управления ресурсами предприятия - Enterprise Resource Planning (ERP), система управления складом - Warehouse Management System (WMS) отправителя и покупателя и система управления подвижным составом транспортного предприятия - Transport Management System (TMS). В качестве системы объединяющей перечисленные процессы используются системы класса SCM.

Последовательность работы системы состоит из четырех этапов:

1. Планирование операций и объемов работ по отправлению, прибытию и обработке грузопотоков в соответствии с поступившим требованием: расчет объема заказа и информирование поставщика груза; планирование производственных ресурсов ТСК грузополучателя; планирование ресурсов транспортного предприятия; планирование поставщиком груза операций по подготовке заказа к отгрузке; планирование ресурсов ТСК грузоотправителя.

2. Операции, выполняемые до прибытия автомобилей на ТСК грузополучателя: согласование времени отправления, прибытия транспортных средств; нанесение идентификационной метки на грузовые единицы; нанесение идентификационной метки на транспортные средства; считывание информации с идентификационной метки грузовой единицы грузоотправителем и отправка информации грузополучателю; считывание информации с идентификационной метки транспортного средства отправителем и отправка информации грузополучателю; внесение информации в идентификационную метку об изменениях в процессе транспортировки, в случае необходимости при наличии GPRS связи (General

Packet Radio Service - технология пакетной передачи данных по радио связи) и передача информации в информационный центр.

3. Прибытие транспортного средства к получателю: считывание информации с идентификационной метки транспортного средства грузополучателем; разгрузка транспортного средства и перемещение груза в зону приемки; считывание информации с идентификационной метки грузовой единицы грузополучателем.

4. Обработка груза на ТСК грузополучателя: переформирование грузовых единиц и внесение изменений в идентификационную метку. После переформирования грузовых единиц осуществляется внесение информации в идентификационную метку о изменениях параметров грузовой единицы или формирование новой идентификационной метки.

Представленная схема интеграции параметров ТСО и ГАП в ТЛС при использовании системы автоматической идентификации для случая одного грузоотправителя и одного грузополучателя. Общий случай интеграции параметров ТСО и ГАП в ТЛС имеет большое количество характеристик и параметров, позволяющих квалифицировать её как сложную технико-экономическую систему со статистическими и динамическими параметрами функционирования, меняющимися под воздействием внешних и внутренних факторов, то есть границы данной системы определяются большим количеством факторов состояний внешней среды (СВС), следовательно, большой размерностью и порядком решаемых задач. Систематизация организации работы ТЛС требует выработки методологии оценки критериев, позволяющих оптимизировать процесс управление в системе. Следовательно, для осуществляется перехода от традиционной модели использования транспортно-складской инфраструктуры, закрепленной за конкретными цепями поставок к динамической системе, в которой распределение грузопотоков осуществляется на основе множества критериев, среди которых наполненность ТСК, стоимость обслуживания на них, их производительность и скорость выполнения операций, пропускная способность дорог и пр. , принципиальным решением при формировании иерархии функций

системы управления будет вынесение на один уровень нескольких комплексных критериев качества ТЛС (рисунок 1.14). При этом количество уровней иерархии должно остаться неизменным (гибкость системы остаётся прежней), но для сохранения исходных параметров управления системы должна формироваться многокритериальная задача, требующая аналитического решения [138].

Рисунок 1.14 -. Декомпозиция иерархии структуры управления грузопотоками в

транспортно-логистической системе

Применение данной схемы позволит оценивать общую цепь грузодвижения, состоящую из элементов технологического цикла ТСК отправителя, поставщика и транспортировки грузов, оцениваемую комплексом независимых критериев. Неотъемлемой частью эффективной работы сложной системы является обязательное наличие технологий контроля за состоянием параметров и показателей исследуемых процессов (совокупности последовательно выполняемых операций по доведению товаров предприятий-производителей через торговые, дистрибьюторские и логистические центры до конечных потребителей). Связь с единым информационным центром (сервером) цепи позволит своевременно передавать и получать информацию, что в свою очередь сделает

доступным оперативное планирование всеми участниками процесса, в том числе при возникновении изменений и сбоев на отдельных участках цепи. Для каждого из перечисленных звеньев ТЛС должен быть разработан регламент применения систем радиочастотной идентификации с учетом технологических ограничений применения радиотранспондеров и считывающего оборудования, выделены уровни радиочастотных диапазонов, применяемых для каждого звена цепи. Применение систем радиочастотной идентификации в процессах ТЛС региона предполагает возможность массового отслеживания грузопотоков. При этом может производиться регистрация единичных показателей работы системы по отдельным критериям и формироваться комплексные значения показателей качества работы системы.

Однако оперативное управление системой с десятками или сотнями тысяч элементов в «ручном» режиме невозможно. Для этой задачи необходимо использовать методологию «Индустрии 4.0», заключающуюся в «цифровизации» процессов. Для успешного применения методологии необходимо включение следующих трех элементов в оптимизируемую систему:

1. Big Data - источники сбора и передачи информации на всех агрегатах обслуживания, необходимые для формирования статистической базы с различной дискретностью обновления, с помощью которой в системе принимаются оптимизационные решения. К агрегатам обслуживания в транспортно-складской системе относятся все элементы, без которых невозможно движение материального потока, в первую очередь транспортные средства, персонал, подъемно-транспортное оборудование и пр. Каждый из этих элементов должен быть оснащен датчиками или метками радиочастотной идентификации, позволяющими собирать и передавать всю необходимую статистическую информацию (направления перевозки, структура грузопотока, скорость движения, место нахождения ТС и др.) в том числе в режиме реального времени.

2. Алгоритмы, по которым происходит обработка информации. Эти алгоритмы должны в режиме реального времени позволять обрабатывать информацию в формате достаточном для принятия решений.

3. Системы управления и моделирования, которые позволяют в автоматическом режиме генерировать решения в динамическом формате, т.е. по мере изменения ситуации.

На сегодняшний день крупнейшие мировые и российские компании в сфере информационных технологий, такие как Яндекс, LogistiX, ЦЪег ведут разработки по созданию цифровой надстройки, позволяющей осуществлять распределение грузов по вакантным мощностям складских комплексов. Однако эта работа является только одним из элементов необходимой к внедрению системы, и способна лишь кратковременно справляться с итогами проблем в виде повышения заполняемости складских объектов и снижения стоимости обслуживания на них. Однако размещение и организация ТСК без соответствующей методологической поддержки и обоснования через систему «цифровизации» будет генерировать новый объем неэффективных затрат.

Таким образом для полноценного решения поставленных задач необходима методология организации и управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах, включающая:

1. Распределение транспортных потоков на основе ЦООМУ.

2. Алгоритм организации ТСК на основе получаемой и обрабатываемой статистической информации о движении и распределении материальных потоков.

3. Методы организации внутренних процессов ТСК, позволяющие решить задачи по снижению операционных расходов, повышению качества и скорости обслуживания.

Указанные задачи последовательности решаются в диссертационной работе и представляют единую методологию, являющуюся необходимым инструментом для российского бизнеса в реализации его стратегических и оперативных планов.

1.5 Выводы по первой главе

В первой главе не основе анализа статистических данных, обзора научных исследований и публикаций, а также нормативных документов:

1. Определено, что немаловажным и малоисследованным направлением сокращения логистических издержек является использование цифровых технологий получения оптимальных решений между показателями транспортировки и объёмами поставок продукции в автомобильных транспортных системах, которые позволят: эффективно управлять технологией транспортировки грузов, по величине, составу и другим показателям в целях оптимизации процесса транспортирования грузов; осуществлять интегрированное планирование и прогнозирование показателей работы транспортных предприятий и ТСК, а также процессов их взаимодействия.

2. Обосновано, что возможность рационализации взаимодействия объектов (интеграции параметров) логистической инфраструктуры ТСО и ГАП создает дополнительные перспективы сокращения издержек при формировании материальных потоков грузов, при этом очевидно, что для реализации процесса оптимизации параметров в ТЛС необходима разработка соответствующего математического аппарата, адаптированного под поставленные задачи.

3. Подтверждена актуальность и востребованность решения проблемы системной неразвитости автомобильных транспортных систем и отсутствия их комплексного развития на основе интеграции параметров ТСО и ГАП в г. Москве и Московской области, что в конечном итоге увеличивает транспортную составляющую в себестоимости продукции, а именно, не позволяет в полной мере обеспечивать потребность региона в транспортных и складских услугах и не обеспечивает необходимый уровень транспортно-экспедиционного обслуживания всех участников товародвижения,

сдерживает реализацию внешнеторгового и транзитного потенциала региона, что приводит к крупным как прямым, так и косвенным потерям в виде упущенной выгоды.

4. Определены пути решения проблемы, как совокупности решений обоснованного множества частных задач, связанных общей целью -организации функционирования ТСК в ТЛС, которая была бы способна обеспечить координацию работы грузового подвижного состава АТП, самих ТСК и конечных потребителей (грузовладельцев) с целью сокращения времени и издержек при транспортировке, хранении и переработке грузов, тем самым повысив эффективность работы системы.

5. Обосновано, что необходимым средством решения проблемы является многокритериальный подход для решения задач, рационализирующих процесс определения параметров ТСО и ГАП в ТЛС. Нахождение сбалансированного решения, удовлетворяющего ряду основных параметров системы, должно быть основным мероприятием, направленным на повышение её эффективности функционирования.

6. Выявлено, что отличительной особенностью перевозочных систем (комплексов) является способность выбирать направление деятельности, ответственность за которую может быть распределена между компонентами системы на основе их функции, а эффективность системы в той или иной степени может зависеть от любого из элементов системы. Иными словами, эффективность производства или общая производительность перевозочной системы зависит от выбора варианта действий из множества возможных. Данные системы являются сложным многоуровневым и многокомпонентным образованием, каждому уровню присущи его специфические критерии эффективности. Поэтому решение выборе вариантов действия приходится принимать решение в условиях многокритериальности.

7. Определено, что ТСК сегодня - это неотъемлемая часть ТЛС выполняющий роль объекта, влияющего на показатели материального потока грузов. Он является основным преобразователем материального потока грузов в ТЛС от

изготовителей сырья и материалов до поставки конечному потребителю готовой продукции. Поэтому решение любой задачи, возникшей в результате тех или иных изменений в рассматриваемой системе, а именно в технологии и организации перевозочного процесса грузовым автомобильным транспортом без наличия научно-обоснованной методологии, учитывающей ТСК как обязательный элемент транспортного цикла нельзя.

8. Разработана иерархическая структура транспортной отрасли с элементами ТЛС, отличающаяся от традиционной: высокой степенью динамизма; непрерывной сменой состояния процесса; возможным изменением состава элементов; возможностью изменения циклов отдельных процессов перевозки грузов во времени в зависимости от условий среды эксплуатации. При этом цикл транспортного процесса в ТЛС следует рассматривать не как систему многофазового массового обслуживания дискретного типа с конечным множеством состояний, а как дискретную динамическую систему, функционирующую в условиях недостаточности информации или неопределённого состояния среды, требующую для оценки её эффективности применения аппарата методов многокритериального динамического программирования.

Подводя итоги первой главы можно констатировать, что процессы в автомобильных ТЛС и других разновидностях транспортных систем объединяет принципиальная общность, определяемая: изменяющимися условиями среды эксплуатации; динамическим развитием процессов в самой системе; отсутствием достаточной степени определённости информационного состояния при решении задач повышения эффективности системы. Интегрирование в единую элементарную единицу транспортного цикла элементов ГАП и ТСК позволит оптимизировать процесс взаимодействия объектов логистической инфраструктуры (ТСК и ГАП) и создает стратегические перспективы повышения производительности системы и сокращения издержек при формировании материальных потоков грузов. Поэтому ТЛС и их элементы (ТСК) можно обоснованно создавать и модернизировать, применяя и совмещая модели

динамических систем и методы многокритериальной оптимизации в интегрированных динамических системах. В тоже время ТЛС, как совокупность объектов ГАП и ТСК характеризуется наличием ряда параметров (показателей), которые необходимо учитывать в виде специфических критериев при оптимизации работы системы.

Изученные источники по теме исследования позволяют говорить о том, что происходит процесс перехода от традиционных методов организации и управления в транспортных системах к методам ООМ и соответственно к ООП исследуемых процессов, то есть к автоматизации процессов управления на базе применения цифровых технологий. Следует отметить, что для данного представителя класса транспортных систем отсутствуют научно-методологические разработки, позволяющие формировать процесс организации и управления в ТЛС, основанных на ЦООМУ.

Можно констатировать, что решение многокритериальной задачи оптимизации работы ТЛС в совокупности с применением в качестве показателей обратной связи данных, полученных с помощью радиочастотных технологий идентификации даст возможность разработать методологию планирования, организации и управления функционированием ТСК в ТЛС, как аналитическую платформу применения ЦООМУ, отвечающую современному уровню развития научных знаний в данной области исследований и мирового научно-технического прогресса.

2 РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКОГО АППАРАТА ПРИНЯТИЯ СИСТЕМНЫХ РЕШЕНИЙ ПЛАНИРОВАНИЯ, ОРГАНИЗАЦИИ И

УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИНАЛЬНО-СКЛАДСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Общая теория систем устанавливает, что при формировании новых задач в любой системе неизбежно приводит к изменениям в её структуре. Абстрактным представлением структуры любой системы является её иерархия, необходимая для изучения функций взаимодействия ее элементов и их общего влияния на всю систему в целом. Общепринятые этапы процесса построения иерархии системы последовательно реализуются в исследовании:

1. Фиксируется цели системы, как оценка высшего уровня исходя из взаимодействия различных уровней иерархии, а не из непосредственной зависимости от элементов на этих уровнях (пункт 2.1).

2. Идентифицируются критерии, влияющие на задачу или задачи системы управления, при этом каждый отдельный критерий должен реализовывать основную, а не второстепенную функцию для принятия решения системе (пункт 2.2).

3. Определяется иерархия критериев. В иерархической структуре системы важен вопрос об рациональном числе элементов, подчинённых старшему элементу и находящихся на одном уровне. Чем больше таких элементов, тем менее управляема система, но с другой стороны, создание большего числа ступеней старшинства иерархии также нежелательно, ибо приведёт к длительному процессу прохождения информации. В этом случае, для сохранения управляемости системы, необходимо использовать математический аппарат, направленный на поиск эффективного решения (пункт 2.2).

4. Устанавливается наличие в исследуемой или проектируемой системе степени неопределённости, определяемой информационной ситуацией, требующей для своего описания определённого математического аппарата (пункт 2.3).

5. Разрабатывается или принимаются методы, определяющие не только работоспособность её элементов, но и эффективность функционирования в целом с учётом определённых целей. При этом, рассматривая вопросы взаимодействия объектов, связанных друг с другом целым рядом разнообразных отношений, необходимо разрабатывать алгоритмы, которые способны поддерживать отношения целостности между объектами [67] (пункт 2.4 и 2.5).

6. Определяется инструменты моделирования системы. Современные требования к надежности информационных систем (ИС) обеспечиваются применением систем управления базами данных (СУБД). Значительное количество, применяемых СУБД основаны на реляционном принципе [8], когда средствами взаимодействия являются таблицы или хранимые процедуры. Основным недостатком реляционной модели взаимодействия является то, что проектируемая система, нередко является сложной для анализа и понимания процессов. Что при росте сложности системы, приводит невозможности полноценно отслеживать все процедуры для реализации изменений, а сам процесс развития системы преобразуется в плохо управляемый или неуправляемый. Альтернативой такому подходу (реляционной модели данных) является объектно-ориентированный подход (ООП). При ООП программа должна представлять собой не только описание объектов и их свойств в виде критериев, и отношений между ними в виде целеполагания, но и способов их взаимодействия (методов) в виде операций над объектами. Преимуществом ООП является концептуальная близость в любой предметной области к произвольной структуре и назначению системы. При этом механизмы преобразования атрибутов или методы должны позволять строить производные объекты и структуры на основе базовых, тем самым создавая модель в более сложной предметной области с необходимыми свойствами, обеспечивая возможность постоянного анализа и внесения изменений при необходимости. В этом случае объекты и методы являются полиморфными, что делает программное

обеспечение более универсальным и гибким [8,117]. Явные преимущества ООП реализуются в объектно-ориентированных системах управления в виде ЦООМУ.

2.1 Концепция аналитической модели управления в транспортно-логистической системе как подсистеме интеллектуальной транспортной

системы

Концепция формирования аналитической модели управления в ТЛС должна формировать процесс управления в ней как отдельный сервисный домен или подсистему ИТС, реализуемых с использованием интеграционной цифровой платформы и в соответствии с «ГОСТ Р ИСО 14813-1-2011. Интеллектуальные транспортные системы. Схема построения архитектуры интеллектуальных транспортных систем. Часть 1. Сервисные домены в области интеллектуальных транспортных систем, сервисные группы и сервисы». Данный ГОСТ предусматривает на полное развитие ИТС создание 11 сервисных доменов. Приведём некоторые из них:

1. Информирование участников движения - обеспечение пользователей ИТС статической и динамической информацией о состоянии транспортной сети, включая модальные перемещения. Концепция модели ТЛС сопряжена с сервисными группами домена «Дотранспортное информирование», «Информирование в процессе передвижения», «Прокладка маршрутов и навигация перед поездкой»:

2. Грузовые перевозки - управление коммерческими перевозками, перемещением грузов и соответствующим транспортным парком, ускорение разрешительных процедур для грузов на национальных и юридических границах, ускорение кросс и мультимодальных перемещений грузов с

полученными разрешениями, включая сервис «Организация и управление дорожным движением» и т.д.

Управление в ТЛС, как подсистеме ИТС, требует разработки алгоритмов ЦООМУ на аналитических формализованных инструментах принятия решений для автоматизации процессов планирования, организации и управления грузопотоками. Разрабатываемые алгоритмы должны базироваться на следующих положениях:

1. Алгоритм является упорядоченной совокупностью решений обоснованного множества ситуационных задач, связанных общей целью - организацией функционирования ТЛС, позволяющей оптимизировать исследуемый процесс.

2. Неотъемлемой частью алгоритма является обязательное наличие технологий контроля за состоянием параметров и показателей исследуемых процессов (обратная связь). Связь с единым информационным центром (сервером), позволяющая своевременно передавать и получать информацию, что в свою очередь сделает доступным оперативное планирование всеми участниками процесса, в том числе при возникновении изменений и сбоев на отдельных участках цепи.

3. Цикл транспортного процесса в ТЛС следует рассматривать не как систему многофазового массового обслуживания дискретного типа с конечным множеством состояний, а как дискретную динамическую систему, функционирующую в условиях недостаточности информации или неопределённого состояния среды, требующую для оценки её эффективности применения аппарата методов многокритериального динамического программирования.

4. В зависимости от целей, а, соответственно задач прогнозирования процесса критерии эффективности в сети могут принципиально отличаться как для различных участков ТЛС, так для одного участка при изменении состояния внешней среды, определяемой дискретными состояниями во времени параметров ТСО и ГАП.

5. Решение данной задачи рационализации должно опираться на построении множество эффективных планов «оптимальных по Парето» для отдельных участков ТЛС в зависимости о степени важности или доминирования того или иного критерия.

6. Применение различных методов снятия неопределённости, зачастую, даже в случае рекомендации одного и того же действия может приводить к получению различных количественных значений эффективности решения. В алгоритме решения задач ТЛС, важен не только вариант решения задачи, но его возможная его эффективность. Поэтому при решении поставленных задач необходимо реализовывать методы, позволяющие не только находить адекватные решения, но и давать им количественную оценку по нескольким критериям эффективности.

7. При реализации алгоритма выявляется группа критериев и установится их приоритет значимости, что позволяет определить множество эффективных планов и значительно сократить перечень конкурентоспособных решений, тем самым существенно облегчая выбор рационального решения.

8. ТЛС рассматривается, как управляемая динамическая система и объект, развивающийся во времени. Множество всех возможных состояний динамической системы определяется пространством состояний динамической системы или фазовым пространством (фаза - состояние). Смена состояний происходит в отдельные дискретные моменты времени (динамическая система с дискретным временем).

9. Построение рациональной траектории перемещения транспортных единиц и партий грузов в ТЛС основано на принципе «оптимальности Беллмана».

10. Выбор управляющих воздействий в ТЛС в условиях многочисленного и разнообразного потока внешних и внутренних возмущений, обеспечивающих динамическое равновесие при ее функционировании и развитии, основывается на использование методов «теории игр с природой»: метод районирования по принципу доминирования возможных вариантов с последующим выбором рационального; метод районирования по принципу

соблюдения иерархического соотношения вероятностей возможных состояний внешней среды и т.д. Принципиальная схема модели ТЛС, как подсистемы ИТС приведена на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 - Принципиальная схема модели транспортно-логистической

системы, как подсистемы ИТС

В системах управления при организации и планированиях процессов в ТЛС качество принимаемых решений следует однозначно оценивать по ряду показателей, как правило сгруппированных в отдельные критерии, то есть определение процесса оперативного управления сводится к последовательному решению многокритериальных задач. При этом проблема быстродействия вычислительных алгоритмов особенно актуальна. В частности, жесткие требования к продолжительности циклов принятия решения появляются при реализации процессов ТСО и ГАП в ТЛС, где между моментом времени, когда сформировалась задача, и моментом начала времени начала её реализации, то есть получением искомого решения должно проходит очень небольшое время (дискретное состояние во времени параметров ТСО и ГАП).

Разрабатываемая в исследовании модель функционирования ТСК в автомобильных транспортных системах Московского региона основана на многокритериальном аналоге принципа динамического программирования, при этом технология синтеза полных совокупностей эффективных оценок обеспечивается определением частных эффективной оценок «Парето оптимального» решения. Как известно, в основе метода динамического программирования лежит принцип последовательного анализа процесса, изменяющегося во времени.

Как правило при определении рекуррентных соотношений динамического программирования определяется концепция дискретной управляемой системы и синтезируется оптимальная траектория последовательных решений. Можно констатировать, что строить оптимальные траектории грузодвижения доступно различными способами, в частности для дискретных управляемых систем решаются применяются различные методы оптимизации [83]. Применяя метод динамического программирования как метод оптимизации в ТЛС, мы реализуем одновременный учёт значений значительного количества переменных (показателей) в решаемой задаче (экстремальной), заменяя последовательным определением каждой из них (по ряду критериев) в зависимости от условий состояния среды работы ТЛС на данный момент времени.

Поэтому процедура определения значений переменных в разрабатываемой модели ТЛС трактуется как многоэтапный процесс управления интегрированной системой ТСО и ГАП (Q). Каждому ТСК в ТЛС соответствует множество возможных состояний и управление в системе реализуется пошагово (дискретно) после определения эффективного решения и применении его в качестве одного из конечного числа возможных воздействий. Естественно, что конечным результатом последовательных воздействия будет изменение качественного состояния ТЛС, оцениваемое по заданным критериям [83].

Начальное состояние системы считается заданным на момент начала работы системы. Традиционно, дискретная управляемая система ТЛС для однокритериальной модели (по критерию удельные затраты) формализуется и определяется как: (Коган, Д.И. Динамическое программирование и дискретная многокритериальная оптимизация: учебное пособие// Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского ун-та, 2004. 150 с.)

а = {D;x0;F;V(x),f(x,v),s(x,v)} (2.1)

где D - конечное множество возможных состояний ТЛС;

F - множество финальных состояний параметров ТСА и ГАП, x0 Е D,x0 £ F, F œ F ;

V(x) - конечное множество состояний управлений выбором направления перемещения груза (x Е D\F);

f(x,v) - функция переходов перемещения грузов (из состояния x под воздействием управления v система переходит в состояние f(x,v), (x Е D\F), v Е V(x), f(x, v) Е D;

s(x,v) - функция удельных затрат на производство технологических процессов в ТЛС, (x Е D\F), v Е V(x), значения удельных затрат считаются неотрицательными.

Тогда рациональной траектории перемещения грузов (Т) в системе ТЛС (П) соответствует конечная последовательность состояний Т = { х0, х1, х2 ..., хп}, если выполняется условие

хс = f(xt-1, vz), где v1 е V(xt-1), t = 1,2, -,п (2.2)

где х0 - начальное со состояние траектории движения партии груза Т; хпп - конечное состояние траектории движения партии груза Т; х1,х2 ..., хп-1 - промежуточные состояния траектории движения партии Т.

Построение рациональной траектории перемещения партии груза в ТЛС основано на принципе Беллмана

В(х)= min[s(x,v) + B(f(x,v))}, (х е D\F), (2.3)

vev(x) v yj

где B(x) - функция В(х).

Вычисление значений функции Беллмана по формуле (2.3) выполняется поэтапно в следующем порядке. На первом этапе фиксируются значения В(х) = 0 для всех х е F. Далее на каждом следующем этапе вычисление очередного значения функции Беллмана выполняется для произвольного состояния х такого, что В(х)) неизвестно, но значения В (у) для всех непосредственно следующих за х состояний у уже найдены (состояние у системы П относим к числу непосредственно следующих за состоянием х, если пара {х,у} является траекторией системы П). Последним в процессе счета определяется значение В(0). Можно отметить, что в связи с конечностью числа состояний ТЛС (П) число ее возможных траекторий перемещений партий груза конечно и задача оптимизации в принципе может быть решена путем перебора конечного числа вариантов.

Следовательно, метод динамического программирования позволяет определенным образом упорядочить и существенно сократить перебор возможных вариантов перемещения партий грузов в ТЛС. Систему ТЛС (П) можно

представлять конечным взвешенным ориентированным графом G(H), вершины которого взаимно однозначно соответствуют состояниям системы (параметры ТСО и ГАП), дуги - управлениям перемещения партии груза, веса дуг - количественным оценкам эффективности соответствующих переходов (рисунок 2.2).

B(x0) = 0 - оценка показателей состояния груза в момент отправления

В{f(x, v)) - дискретные состояния системы, характеризуемые совокупностью показателей производительности работы ТСК и ГАП

В(х) ^ opt -оценка показателей состояния груза в момент доставки

s (x,v) количественная оценка эффективности перемещения партии груза (вес дуги) по критериям ГАП и ТСО

Рисунок 2.2 - Конечный условный граф возможных перемещений партии груза в динамической системе с дискретными состояниями: С (О)

Основным недостаткам применения методов динамического программирования является отсутствие общего алгоритма решения, пригодного абсолютно для всех прикладных задач. Данный метод дает лишь общее направление решения конкретной задачи, и поэтому в каждом случае необходимо находить наиболее подходящий метод оптимизации по обоснованным критериям эффективности. Кроме того, традиционно, рассматриваются динамические

системы, в которых в качестве управляемого параметра принимается только один критерий. В случае моделирования ТЛС с применением ЦООМУ, как динамической системы с дискретными состояниями в ТСК необходимо учитывать многочисленные показатели, сгруппированные в комплексы критериев ТСО и ГАП.

2.2 Разработка системы критериев управления терминально-складскими комплексами в транспортно-логистических системах

Важным этапом при решении задачи, направленной на определение оптимального варианта (траектории) перемещения грузов в ТЛС в совокупности с работой ТСК, является выбор критерия или критериев эффективности. Данный этап важен, так как неадекватный выбор критериев функционирования любой системы приводит к выработке совершенно неправильных решений при использовании её производственных ресурсов. В связи с этим обоснованию рассматриваемого критерия или критериев эффективности, как правило, уделяется серьезное значение, а при его выборе необходимо учитывать по крайней мере два положения: критерии должны отражать основную цель решаемой задачи; критерии должны быть выражены количественно.

2.2.1 Определение критериев производительности при планировании работы автомобильного грузового транспорта в транспортно-логистических

системах

Для планирования, учета и анализа работы автомобилей при осуществлении ГАП принята система показателей, позволяющая оценивать степень использования подвижного состава и результативность его работы. Показателями, характеризующими степень использования, являются:

- коэффициент технической готовности автомобилей ат;

- коэффициент выпуска автомобилей на линию ав;

- коэффициент использования грузоподъемности автомобилей у;

- коэффициент использования пробега в;

- средняя длина ездки /ет, км;

- среднее расстояние перевозки груза /гр;

- время простоя автомобилей под погрузкой-разгрузкой ¿п-р;

- время в наряде Тн;

- техническая скорость движения автомобилей V и эксплуатационная скорость ¥э.

Результативными показателями работы являются:

- число ездок автомобилей за рассматриваемый период пе;

- пробег автомобилей с грузом Ьг, км;

- общий пробег автомобилей £об-, км;

- производительность автомобилей и, т;

- производительность автомобилей в Ж, т-км;

- объем перевозок Q т;

- грузооборот Р, т-км.

Данные показатели достаточно хорошо рассмотрены в различных работах [29,32,120,127], поэтому рассмотрим лишь некоторые из них (у, в, пе, и, Ж, Q, Р), а также взаимосвязь этих показателей и возможность их применения в качестве критериев эффективности (табл. 2.1 и 2.2). Как правило, повышение производительности работы автомобилей может быть достигнуто улучшением ряда показателей работы автомобилей, это: Тн - время в наряде, час.; Р -коэффициент использования пробега; Ут - среднетехническая скорость, км/час.; 1ет - длина гружёной ездки, км; Ьп-р - время простоя под погрузкой и разгрузкой, час.

Каждый показатель, входящий в формулу определения производительности работы АТС оказывает влияние на производительность единицы подвижного состава [29,32].

94

Таблица 2.1 - Показатели использования грузовых автотранспортных средств

Наименование показателя Определение показателя

Коэффициент статического использования грузоподъёмности (за смену) Ус = = ф, где ( - суточный объем перевозки, т/сут; пе-количество ездок автомобилей, ед;

Коэффициент динамического использования грузоподъёмности (за ездку) ,, _ Цф1ег _ Чф Чкг Ч ' где - длина гружёной ездки, км; Цф - количество фактически перевозимого груза, т; Цф - номинальная грузоподъёмность автомобиля, т.

Коэффициент динамического использования грузоподъёмности (за смену) , _ Р _ !.Яф1ег Рвозм Ч^^ег где Р - количество фактически выполненной транспортной работы, т-км; РвоЗм - количество возможной транспортной работы, т-км.

Коэффициент использования пробега (за ездку) Ве = п л, где 1ег длина гружёной ездки автомобиля, ( Цг+'■х) км; 1х - длина холостой ездки автомобиля, км.

Коэффициент использования пробега (за смену) в = Ьг (Ьг+Ьх+ЬнУ где где Ьн - холостой пробег автомобилей, км; Ьн -нулевой пробег автомобилей, км.

Средняя величина показателя пробега с грузом за ездку ^ег ^г/пе.

Время простоя под погрузкой, разгрузкой ^п-р = ^о-п + ^м-п + ^д-п + ^п + ^о-р + ^м-р + ^р + ^д-р, где о-п и о-р - время ожидания погрузки или разгрузки, мин; м-п и м-р - время маневрирования автомобиля, мин; п и р - время погрузки или выгрузкигрузов, мин; д-п и д-р - время оформления документации, мин.

Характер и степень влияния этих показателей на производительность выражается зависимостями, представленными на рисунке 2.3. Наглядно видно, что данные показатели имеют различные функциональные зависимости влияния на производительность работы автомобилей.

При оперативном планировании ГАП, естественно, возникают задачи организации рационального распределения автомобилей (сменно-суточное планирование) по маятниковым, сборно-развозочным и кольцевым маршрутам, а также наиболее эффективного закрепления грузополучателей за грузополучателями. Каждый участок следования автомобилей в ТЛС характеризуется специфическим условиями, определяющими показатели использования автомобилей.

Таблица 2.2 - Результативные показатели грузовых автотранспортных средств

Наименование показателя Определение показателя

Производительность работы подвижного состава, тонна/ездка Qe = Ч • Ус, где Qе - производительность работы подвижного состава в тоннах за ездку, т.

Производительность работы подвижного состава, в т-км/ездку ^е Qe • 1ег Ч • Ус ' 1ег, где Ре - производительность работы подвижного состава за ездку, т-км.

Количество ездок автомобиля за смену, ед. „ V Р -Ут пе = --—, 1ег+£п-р-р-Ут где Ут - среднетехническая скорость, км/час

Производительность работы подвижного состава, т/смена ц _ч• Ус •Тн^Р • Ут 1ег + 1п—р • р • Ут

Производительность работы подвижного состава в т-км/смена _ Р •Ут^ет •Ч^ Уд 1ег + 1п—р • р • Ут

Часовая производительность работы автомобиля, т/час и = ир-д ир—ч Т , где Тн - время в наряде автомобиля, час.

Часовая производительность работы автомобиля в тонна-километрах, т-км/час н

Производительность работы подвижного состава в тоннах за календарный период Ч • Ус р • Ут и = АспДиав t 1_ет 1 ьп—р Н т

Производительность работы подвижного состава в тонна-километрах за календарный период АспДиавГс'Тн-р-Ут1ет , 1ет+сп-р Р где Асп - списочное количество автомобилей, ед.; ДИ - количество дней использования автомобилей за календарный период, дн.

Рисунок 2.3 - Влияние различных показателей на производительность

автомобиля:

а - грузоподъемности, времени в наряде и коэффициента использования грузоподъемности; б - технической скорости; в - времени простоя под погрузкой и разгрузкой; г - коэффициента использования пробега; д - среднего расстояния

перевозки с грузом

Значимость того или иного результативного показателя работы автомобилей определяются целями, формируемыми организатором перевозки грузов, а поскольку решение многих задач может преследовать различные цели, то и предполагаемые критерии эффективности могут быть различными. В работе [138] подробно проанализированы возможный выбор критериев в зависимости от условий ГАП.

В частности, в ряде задач выбор критерия эффективности не вызывает затруднений. Например, в задачах закрепления грузополучателей за грузоотправителями этим показателем, как правило, является грузооборот, поэтому распределение осуществляется так, чтобы выполняемая при этом

транспортная работа сводилась к минимуму. В этом случае критерий эффективности грузооборот оправдывается тогда, когда задача является сбалансированной (суммарное предложение равно суммарному спросу).

В ряде работ приводятся математические модели решения задачи планирования перевозок, когда в качестве критерия эффективности принимается количество задействованных в перевозке автомобилей. После определения минимально возможного количества автомобилей формируются маршруты перевозок, при работе на которых минимизируется суммарный порожний пробег автомобилей.

В задачах закрепления клиентов за транспортной организацией в качестве критерия эффективности может приниматься - минимальная величина суммы нулевых пробегов подвижного состава, но выбор данного критерия может быть адекватным в тех случаях, когда на автотранспортном предприятии сосредоточены автомобили одного класса. В случае распределения автомобилей различного класса, например, по грузоподъёмности, критерий эффективности может принять более сложный вид.

В случае закрепления грузополучателей за грузоотправителями скоропортящийся продукции уже нельзя воспользоваться критерием грузооборот: в этих ситуациях в качестве критерия эффективности должен использоваться другой показатель: минимальное время поставки груза грузополучателю и т.д. Тем не менее в ряде случаев определение единственного критерия эффективности при решении задач ГАП не является очевидным.

Решение практических задач перемещения груза в ТЛС диктует возможность применения различных критериев эффективности, именно:

1) максимальный объема перевозимого груза;

2) максимальная выполненная транспортная работа;

3) максимальная прибыль, получаемая от перевозок груза;

4) минимальные затраты, необходимые для выполнения перевозок;

5) минимальное количество, используемых автомобилей;

6) максимальный коэффициент использования пробега;

7) минимальный простой автомобилей под погрузкой и разгрузкой;

8) минимальная потерянная в процессе перевозки транспортная работа;

9) минимальное время, затрачиваемое на доставку грузов и т. д.

Любой из перечисленных критериев эффективности имеет ряд определённых достоинств и может применятся при осуществлении перевозок груза. Например, для оперативно-производственного планирования перевозок скоропортящихся грузов в качестве критерия эффективности может приниматься: либо минимальные затраты автотранспортной организации на выполнение перевозок, либо минимальные тоннаже-часы (т-час), затрачиваемые на выполнение необходимого объема перевозок.

К выводу о необходимости развития методов решения транспортных задач, заключающихся в оптимизации планов перевозок по нескольким критериям эффективности приходят авторы следующих исследований [18,151,152]. В частности, в них говориться, что методы составления оптимальных планов ГАП по критерию эффективности стоимость, широко известны, но в практике всё оказываются актуальны планы грузовых перевозок, сформированные на основании двух и более критериев (длительность перевозок, суммарное временя работы автомобилей и др.). В этом случае любой из составленных планов оказывается лучшим по одному из критериев эффективности, но уступает другим составленным планам по остальным критериям.

Таким образом, в зависимости от целей, а, соответственно задач планирования перевозок критерии эффективности могут быть принципиально отличаться при перемещении либо для одной партии груза по разным участкам ТЛС, либо для одного участка ТЛС грузов с различными характеристиками. Поэтому при выборе критериев производительности для планирования ГАП в ТЛС следует руководствоваться условиям перевозок и ТЭП работы автомобилей.

2.2.2 Определение критериев производительности при организации работы

терминально-складских комплексов

Для оценки эффективности работы ТСК традиционно и не всегда правомерно используют комплекс показателей, позволяющих осуществлять оценку качества обслуживания грузовладельцев и производительность функционирования самой ТЛС в целом (табл. 2.3). Рассмотрим некоторые из них [59].

Таблица 2.3 - Показатели производительности работы транспортно-складских

комплексов