ANALYSIS OF CONTAINER CARGO-DISTRIBUTION FOR COMBINED CONSIGNMENTS SHIPMENT FROM THE SEAPORT

The impact of the internal sub-container technologies introduction on the transportation of bulk shipments deep into the Hinterland of the sea container terminal is analyzed in the paper. The characteristics of the internal container cargo distribution and the dynamics of its changes associated with the transfer of loading and unloading operations from the territory of the sea terminal to the rear zone are revealed. The influence of new means of combined shipments consolidation on the reduction of the terms of using heavy-duty containers in the Hinterland of the seaport is noted. The mechanism of organizing small shipments transportation in Hinterland is considered and its components are indicated. A simple correlation (regressive) model, which allows the entire production process under consideration to be reduced to a function in which the dependent variable is a relationship with one independent argument, is given. It is noted that the processes occurring in the system under consideration are random and further investigation of the behavior of the system itself requires a set of primary statistics. The task formulated in the study allows us to conclude that the introduction of new means of combined shipments consolidation can be reflected in significant fluctuations in container shipments and the time of using containers in the Hinterland zones. At the same time, such differences, due to the limited time of containers use in the period between ship calls and the insignificance of the delivered bulk shipments volume from the total container traffic (8-12 %), cannot have a significant impact on the rhythm of the container terminal and related types of transportation. For the purpose of separate accounting of containers movement with small shipments, simulation modeling methods, allowing us to obtain probability density distribution of containers being located in the processing zones, are recommended for use.

transportation modeling, combined cargo, container technologies, hinterland, seaport, correlation model, simulation modeling

1. Aas K. Pair-copula constructions of multiple dependence / K. Aas, C. Czado, A. Frigessi, H. Bakken // Insurance: Mathematics and Economics. - 2009. - Vol. 44. - Is. 2. - Pp. 182-198. DOI: 10.1016/j.insmathe-co.2007.02.001.

2. Bedford T. Probability density decomposition for conditionally dependent random variables modeled by vines / T. Bedford, R. M. Cooke // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. - 2001. - Vol. 32. - Is. 1. - Pp. 245-268. DOI: 10.1023/A:1016725902970.

3. Кириченко А. В. Перевозка экспортно-импортных грузов. Организация логистических систем / А. В. Кириченко. - 2-е изд. - СПб.: Питер, 2004. - 506 с.

4. Кузнецов А. Л. Классификация и функциональное моделирование эшелонированных контейнерных терминалов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. А. Давыденко // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2015. - № 6 (34). - С. 7-16. DOI: 10.21821/2309-5180-2015-7-6-7-16.

5. Изотов О. А. Роль транспортно-логистических кластеров в формировании контейнерных коридоров перевозок сборных грузов / О. А. Изотов, А. Л. Кузнецов, Д. Л. Головцов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2020. - № 2. - С. 127-136. DOI: 10.24143/2073-1574-2020-2-127-136.

6. Кузнецов А. Л. Морская контейнерная транспортно-технологическая система: моногр. / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. А. Давыденко. - СПб.: Изд-во МАНЭБ, 2017. - 320 с.

7. Изотов О. А. Процессы формирования сборных контейнерных партий груза / О. А. Изотов, Ю. И. Васильев, О. А. Ражев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 2. - С. 252-261. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-252-261.

8. Анфилатов В. С. Системный анализ в управлении: учеб. пособие / В. С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

9. Бородачёв С. М. Теория принятия решений: учеб. пособие / С. М. Бородачёв. - Екатеринбург: Уральский федеральный ун-т, 2014. - 124 с.

10. Демидова Л. А. Принятие решений в условиях неопределенности / Л. А. Демидова, В. В. Кираковский, А. Н. Пылькин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2012. - 290 с.

11. Кельберт М. Я. Вероятность и статистика в примерах и задачах / М. Я. Кельберт, Ю. М. Сухов. - Т. ІІ: Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложения. - М.: МЦНМО, 2010. - 295 с.

12. Изотов О. А. Перспективы развития технологий перевозки сборных грузов в контейнерах / О. А. Изотов, А. Л. Кузнецов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2020. - № 1. - С. 140-148. DOI: 10.24143/2073-1574-2020-1-140-148.

13. Изотов О. А. Оценка требуемых технологических ресурсов путем статистического моделирования / О. А. Изотов, А. В. Гультяев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - № 3. - С. 497-506. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-3-497-506.

14. Кузнецов А. Л. Оценка времени доставки в сложных цепях поставки с помощью моделирования / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2021. - Т. 13. - № 3. - С. 372-383. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-3-372-383.

15. Larsen R. B. Model predictive control for simultaneous planning of container and vehicle routes / R. B. Larsen, B. Atasoy, R. R. Negenborn // European Journal of Control. - 2021. - Vol. 57. - Pp. 273-283. DOI: 10.1016/j.ejcon.2020.06.003.

16. Кузнецов А. Л. Расчет флота и парка контейнерного оборудования судоходной линии / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2021. - Т. 13. - № 4. - С. 539-547. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-4-539-547.