Кузнецов Александр Львович — д. т. н, профессор.
198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Alexander L. Kuznetsov — Dr. of Technical Sciences, professor, Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping.
5/7 Dvinskaya str, St. Petersburg, 198035
Кароль Андрей Игоревич — к. ф.-м.н, доцент.
199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7–9
Andrey I. Karol — PhD of Physical and Mathematical Sciences, associate professor, FSEI HE «Saint Petersburg State University».
7/9 Universitetskaya Emb., St Petersburg, 199034
Радченко Анна Александровна — старший преподаватель.
198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Anna A. Radchenko — Senior lecturer, Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping.
5/7 Dvinskaya str, St. Petersburg, 198035
В работе выполнено исследование складского комплекса контейнерного терминала, представляющего собой сложную систему, выполняющую функции обслуживания проходящих через него потоков. Отмечается, что хранение на крупных терминалах, где постоянно находятся десятки и даже порой сотни тысяч контейнеров, осуществляется в многоярусных штабелях для минимизации крайне дефицитной площади портовой территории. Такой вынужденный подход к складированию ведет к увеличению трудоемкости операций по выборке контейнеров из штабелей для погрузки на судно или на подвижной состав смежного транспорта. Подчеркивается, что рост высоты штабеля усложняет соответствующую процедуру вследствие блокировки целевых контейнеров другими контейнерами, что вынуждает перемещать последние для освобождения к ним доступа. Это приводит к увеличению количества дополнительных перемещений при выполнении одного коммерческого (оплачиваемого клиентом) движения по выборке целевого контейнера и соответственно к снижению производительности и росту себестоимости операций. В частности, отмечается, что увеличение числа вспомогательных перемещений снижает селективность контейнеров, определяемую отношением числа «коммерческих» перемещений к общему их числу и повышает трудоемкость, определяемую обратной к ней величиной. Получены аналитические выражения для всех классов складирующего оборудования в виде комбинаторных зависимостей, которые могут служить требуемыми объективными и просто вычисляемыми метриками. Использование этих метрик обеспечивает возможность выполнения более точных расчетов на стадии технологического проектирования, планирования и управления контейнерами терминалами. Тем самым достигается возможность более точного прогнозирования эксплуатационных показателей, учитывающих специфику используемых технологий и организационных решений.
A container terminal warehouse complex is a sophisticated system that performs the functions of servicing container flows passing through it. At large terminals, tens or even hundreds of thousands of containers are stored at any given time in multi-tiered stacks to minimize the extremely limited area of the port territory. This necessary storage approach increases the labour intensity of container retrieval operations for loading onto ships or adjacent transport vehicles. Increasing stack height complicates the procedure by blocking target containers with other containers, requiring these to be moved to gain access. This leads to an increase in the number of additional movements per commercial (i. e., customer-paid) movement to retrieve the target container. Consequently, productivity decreases and operational costs increase. In particular, an increase in auxiliary movements reduces container selectivity — defined as the ratio of commercial movements to the total number of movements — and increases labour intensity, defined as its inverse. The values of selectivity and labour intensity largely depend on the type of technological equipment used and storage organisation schemes. To assess the operational characteristics of designed port warehouse complexes and determine the necessary fleet size of technological equipment, it is necessary to develop quantitative metrics that allow estimation of the labour intensity of warehousing operations under different transport and technological schemes. Within this study, the authors have derived analytical expressions for all classes of warehousing equipment in the form of combinatorial formulas, which can serve as objective and easily computable metrics. The use of these metrics enables more accurate calculations at the technological design, planning, and management stages of container terminals. Thus, more accurate forecasting of operational indicators is thereby achieved, taking into account the specifics of the technologies and organisational solutions used.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.