تحلیل اثر تعداد و تخصیص تجهیزات بر عملکرد محوطه ذخیره کانتینری بندر با استفاده از نرم‌افزار Enterprise Dynamics

نوع مقاله : پژوهشی اصیل (کامل)

نویسندگان
1 دانشگاه تربیت مدرس
2 موسسه عالی آموزش و پژوهش مدیریت و برنامه ریزی
چکیده
رشد سریع و روزافزون کانتینرها و نیاز به ذخیره‏سازی حجم انبوهی از آن‏ها در فضای نسبتاً کم در محوطه بندر، بر اهمیت پایانه‏های کانتینری افزوده است. این موضوع مباحث طراحی، برنامه‏ریزی و بهره‏برداری بهینه از تمامی بخش‏های پایانه را با توجه به تعدد عوامل اثرگذار و اندرکنش میان آن‏ها به‌عنوان یک چالش تحقیقاتی مهم مطرح نموده است. در این میان، محوطه ذخیره کانتینر که غیر از پایانه‏های بندری، در بندرهای خشک و سایر پایانه‏ها نیز کاربرد دارد روز‌به‌روز بیشتر موردتوجه قرارگرفته و نقش آن پررنگ‌تر شده است. هدف اصلی از انجام این پژوهش بررسی اندرکنش استفاده از تعداد مختلف تجهیزات و عملکرد محوطه ذخیره کانتینری است. بر این اساس، مقاله حاضر با شبیه‏سازی گسسته تمامی فعالیت‌های مرتبط با بهره‏برداری در داخل محوطه ذخیره، تعداد بهینه تجهیزات و چیدمان مناسب آن‌ها در محوطه را تحلیل نموده است. نتایج این تحقیق با توجه به مدل‌های ساخته‌شده بر اساس تغییر تعداد ترانستینرها و کشنده‌ها در محدوده عملکرد مجاز آن‌ها از کمترین تعداد ممکن تا بیشترین آن‌ها و با ثابت فرض کردن سایر پارامترها، بدست آمده‌ است که مربوط به شبیه‌سازی محوطه ذخیره سینا، واقع در بندر شهیدرجایی (بندرعباس، ایران) و با استفاده از نرم‌افزار اینترپرایز داینامیکس می‌باشد. بدین ترتیب امکان شناسایی چینش مناسب تجهیزات با در نظر گرفتن دو عامل مهم کنترل در پروژه یعنی زمان و هزینه برای محوطه مذکور فراهم گردیده است. با توجه به در دسترس نبودن برخی اطلاعات میدانی موردنیاز در شبیه‌سازی و همچنین پیچیده بودن عملیات ساخت مدل‌ها از فرضیاتی همچون یکسان درنظرگرفتن ویژگی بلوک‌های کانتینری و کانتینرها، مستطیل در نظر گرفتن زمین محوطه، انتخاب کوتاه‌ترین مسیر حرکتی در شبکه حمل‌ونقلی توسط تجهیزات و همچنین در نظر گرفتن برخی از توابع احتمالی در عملکرد تجهیزات محوطه و جریان بار ورودی به محوطه استفاده‌ شده است. استفاده از ابزار شبیه‌سازی ذکرشده در مطالعه موردی این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از استراتژی مناسب انتقال وظایف میان تجهیزات و نیز تخصیص مناسب آن‌ها به بلوک‌ها، منجر به بهبودهایی ازجمله کاهش متوسط زمان بیکاری مجموع کشنده‌ها به میزان 15% و کاهش تعداد آن‌ها از 10 عدد به 5 عدد، بهبود عملکرد ترانستینرها به لحاظ زمان مفید کاری به میزان 12% و کاهش تعداد آن‌ها از 6 عدد به 5 عدد خواهد شد؛ همچنین نتایج به‌دست‌آمده از مدل‌های مختلف شبیه‌سازی‌شده گویای کاهش زمان بهره‌برداری با افزایش تعداد کشنده‌ها به‌صورت یک رابطه درجه دوم تا تعداد مشخصی از کشنده (نقطه بحرانی) است، درصورتی‌که تعداد کشنده‌ها از تعداد مشخصی بیشتر شود تأثیری بر کاهش زمان نخواهند داشت که از دلایل آن می‌توان به ترافیک ایجادشده در مسیر حرکت و همچنین نقش ترانستیرها به‌عنوان عامل محدودکننده عملیات اشاره نمود. لازم به ذکر است که استفاده از تجهیزات موردنیاز در یک محوطه ذخیره به تعداد بهینه، تأثیر زیادی بر میزان هزینه‌های اولیه از جمله تأمین و راه‌اندازی تجهیزات و همچنین هزینه‏های بهره‏برداری دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Effect of the Number and Arrangement of Equipment on the Operation of Container Yard Using Enterprise Dynamics SoftwareEffect of the Number and Arrangement of Equipment on Operation of a Container Yard Using Enterprise Dynamics Software

نویسندگان English

Mohammad Yousef Moghadam 1
Roozbeh Panahi 1
Babak Farhang Moghadam 2
1 Tarbiat Modares University
2 Institute for Management and Planning Studies (IMPS)
چکیده English

Rapid growth of containers in number necessitates compact storage. This fact raises new research challenges in designing, planning, and optimum operation of the whole chain in a container terminal. Therefore container storage yard, which is not only used in sea ports, but also in dry ports and other types of ports, is the target of further examinations. The main purpose of this research is to study the interaction between use of different types of equipment and the function of container storage yard. Accordingly, this paper has analyzed the optimum number of equipment and proper equipment arrangement with discrete event simulation of all activities related to operation in the storage area. Results of this research are derived from models based on changes in the number of yard cranes (Transtainers) and AGVs in the range of their permissible performance from the least to the most number in the condition of keeping other parameters fixed Which relates to simulation of Sina container storage yard, located at Shahid Rajaee port (Bandar Abbas, Iran) using the Enterprise dynamics software. Thus, it is possible to identify the appropriate arrangement by consideration of two important control factors in the project, namely time and cost for the mentioned yard. Using simulation tool in this case study shows that using a suitable strategy for transferring tasks between equipment and also proper assign them to blocks will leads to improvements include reducing the average idle time of AGVs by 15% and reducing their number from 10 to 5, at the other hand improving the performance of transtainers by 12% in efficiency of working and reducing their number from 6 to 5. Also the results of simulated different models indicate that there is a quadratic relation between reducing the operation time and increasing the number of AGVs, up to a certain number of devices (Critical point). If number of AGVs exceeds a certain number, they will have no effect on reduction of time that the main reason is traffic caused by equipment and role of transtainers as operation limiters. It should be noted that using the optimum number of equipment that used in a storage yard has a great effects on the amount of initial costs including supply and installation of equipment, and also in operating costs.

کلیدواژه‌ها English

Container Storage Yard
simulation
Yard Crane
Transtainer
AGV
Idle Time
Enterprise Dynamics
]1[ Robinson, S., et al., Simulation model reuse: definitions, benefits and obstacles. Simulation modelling practice and theory, 2016. 12(7): p. 479-494.
]2[ Zhuo Sun, Loo Hay Lee, Ek Peng Chew, Kok Choon Tan, “MicroPort: A general simulation platform for seaport container terminals”, Advanced Engineering Informatics, vol.26, pp. 89-80, 2012.
]3[ Erhan Kozan and Peter Preston, “Mathematical modelling of container transfers and storage locations at seaport terminals”, OR Spectrum, vol. 28, no.4, pp. 519-537, 2016.
]4[ S. Sacone and S. Siri, "An integrated simulation-optimization framework for the operational planning of seaport container terminals", Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, vol.15, no. 3, , pp. 275-293, 2013
]5[ H. Javanshir, S. R. Seyedalizadeh Ganji., "Yard crane scheduling in port container terminals using genetic algorithm", Journal of Industrial and Systems Engineering, vol. 6, no. 11, pp. 39-50, 2015.
]6[ Armando Carten and Stefano de Luca, "Tactical and strategic planning for a container terminal: Modelling issues within a discrete event simulation approach", Simulation Modelling Practice and Theory, vol.21, pp.123-145, 2012.
]7[ Q. Zeng and Z. Yang. "Integrating simulation and optimization to schedule loading operations in container terminals". Computers and Operations Research, vol. 36, pp. 1935-1944, 2012.
]8[ K. H. Kim, Y-M. Park, and M.-J. Jin, ―An optimal layout of container yards,‖ OR Spectrum, vol. 30, pp. 675-695, 2013.
]9[ Carlo, H.J., I.F. Vis, and K.J. Roodbergen, Storage yard operations in container terminals: Literature overview, trends, and research directions. European Journal of Operational Research, 2014. 235(2): p. 412-430.
]10[ Laria Vacca, Michel Bierlaire and Matteo Salani, “Optimization at Container Terminals: Status, Trends and Perspectives”, 7th Swiss Transport Research Conference, 2017.
]11[ Jiabin Luo, Yue Wu, Arni Halldorsson and Xiang Song, "Storage and stacking logistics problems in container terminals", OR Insight, vol.24, pp.256–275, 2018.
]12[ Gamal Abd El-Nasser, Abeer M. Mahmoud and El-Sayed M. ElHorbaty, "Simulation and optimization of container terminal operations: a case study", International Journal of Computer Science Engineering and Information Technology Research (IJCSEITR) , vol. 4, no. 4, pp. 85-94, 2017.
]13[ Vacca, I., M. Bierlaire, and M. Salani. Optimization at container terminals: status, trends and perspectives. in Swiss Transport Research Conference. 2012.
]14[ M. R. Ganbari, P. Azimi, "Performance Improvement through a Marshaling Yard Storage Area in a Container Port Using Optimization via Simulation Technique: A Case Study at Shahid Rajaee Container Port". Journal of Optimization in Industrial Engineering 20 (2016) 31-40.
]15[ K. ParK, N. Zrnic, "Simulation Approach of Container Terminal Modelling". The 7th Vienna International Conference on Mathematical Modelling (MATHMOD 2017), Vienna University of Technology, Vienna, Austria.
]16[ Yildirim, M.S. and Ü. Gokkus, Determination of the Storage of the Area Requirements for İzmir Container Port by Implementing the Neural Networks. International Journal of u-and e-Service, Science and Technology, 2018. 8: p. 175-184.
]17[ Carlo, H.J., I.F.A. Vis, and K.J. Roodbergen, Storage yard operations in container terminals: Literature overview, trends, and research directions. European Journal of Operational Research, 2017. 235(2): p. 412-430.
]18[ Laria Vacca, Michel Bierlaire and Matteo Salani, “Optimization at Container Terminals: Status, Trends and Perspectives”, 7th Swiss Transport Research Conference, 2017.
]19[ Ministry of Roads & Urban Development Ports & Maritime Organization: shahidrajaeeport.pmo.ir.
]20[ Incontrol Simulation Software www.incontrolsim.com.
]21[ incontrol software products inc: www.incontrolsim.com.
]22[ Liebherr Container Cranes Ltd (www.liebherr.com).