ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ВЫПОЛНЕНИЯ ПОСЛЕРЕЙСОВЫХ ОПЕРАЦИЙ СОТРУДНИКАМИ СУДОВЛАДЕЛЬЦА МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

В данной работе рассмотрены процедуры, выполняемые в судоходной компании после завершения рейса. Для структуризации и формализации изучаемого процесса показан алгоритм его осуществления, построена сетевая модель выполнения операций, а также приводятся временные характеристики отдельных работ. Особенностью проанализированных операций является высокая неопределенность продолжительности работ, что связано с необходимостью разрешения конфликтов по взаиморасчетам между участниками перевозки. Для оценки распределения времени выполнения всего процесса используется моделирование операций компании методом Монте-Карло. В работе использованы различные законы распределения случайных величин, позволившие получить более достоверные данные о времени выполнения всей работы. Результаты моделирования показывают, что в большинстве случаев послерейсовые операции, включающие подведение финансовых и правовых итогов рейса, могут быть завершены в короткие сроки. В то же время большая вариативность времени выполнения отдельных работ приводит к значительным задержкам исполнения исследуемых операций. Рассмотрен подход к оценке распределения времени выполнения операции, который предполагает разделение одной операции на совокупность действий, которыевыполняют соответствующие сотрудники компании. Доказано, что такое разделение позволит снизить трудоемкость сбора информации и выбора распределения времени выполнения отдельных работ.

сетевое планирование, имитационное моделирование, метод Монте-Карло, судоходная компания, танкер, демередж, фрахтование, цифровизация, коммерческая работа, исследование операций

1. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 года №1632-р. «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://government.ru/docs/28653/ (дата обращения: 20.02.2020).

2. Белов В. Б. Новая парадигма промышленного развития Германии - стратегия «Индустрия 4.0» / В.Б. Белов // Современная Европа. - 2016. - № 5 (71). - С. 11-22. DOI: 10.15211/soveurope520164146.

3. Гончаренко Л. П. Цифровизация национальной экономики / Л. П. Гончаренко, С. А. Сыбачин // Вестник Университета. - 2019. - № 8. - С. 32-38. DOI: 10.26425/1816-4277-2019-8-32-38.

4. Дьяконова М. Д. Сетевое моделирование процесса фрахтования танкеров как элемент цифровизации коммерческой работы на водном транспорте / М. Д. Дьяконова // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 3. - С. 504-514. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-3-504-514.

5. Zhai D. Optimization and Simulation on Tanker Vessels Scheduling for Efficient Terminal Operations / Zhai, X. Fu, H. Y. Xu, X. F. Yin, J. Vasundhara, W. Zhang, R. S. M. Goh // 2019 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). - IEEE, 2019. - Pp. 1486-1490. DOI: 10.1109/IEEM44572.2019.8978867.

6. Rahimikelarijani B. Simulation modeling of Houston Ship Channel vessel traffic for optimal closure scheduling / B. Rahimikelarijani, A. Abedi, M. Hamidi, J. Cho // Simulation Modelling Practice and Theory. - 2018. - Vol. 80. - Pp. 89-103. DOI: 10.1016/j.simpat.2017.10.004.

7. Lobo B. J. A transient stochastic simulation-optimization model for operational fuel planning in-theater / B. J. Lobo, D. E. Brown, M. S. Gerber, P. J. Grazaitis // European Journal of Operational Research. - 2018. - Vol. 264. - Is. 2. - Pp. 637-652. DOI: 10.1016/j.ejor.2017.06.057.

8. Ehsan A. State-of-the-art techniques for modelling of uncertainties in active distribution network planning: A review / A. Ehsan, Q. Yang // Applied energy. - 2019. - Vol. 239. - Pp. 1509-1523. DOI: 10.1016/j.apenergy.2019.01.211.

9. Shi Q. J. Experimental validation of network modeling method on a three-modular floating platform model / Q. J. Shi, H. C. Zhang, D. L. Xu, E. R. Qi, C. Tian, J. Ding, Y. S. Wu, Y. Lu, Z. W. Li // Coastal Engineering. - 2018. - Vol. 137. - Pp. 92-102. DOI: 10.1016/j.coastaleng.2018.04.001.

10. Кузнецов А. Л. Матричный метод поиска путей на взвешенных ориентированных графах в задачах сетевого планирования при проектировании и эксплуатации морских портов / А. Л. Кузнецов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 2. - С. 230-238. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-230-238.

11. Кузнецов А. Л. Имитационное моделирование сетевых технологических процессов грузообработки в морских портах / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 3. - С. 526-536. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-3-526-536.

12. Rubinstein R. Y. Simulation and the Monte Carlo method / R. Y. Rubinstein, D. P. Kroese. - Тhird Edition. - John Wiley & Sons, Inc., 2016. - 432 p.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. - М.: Юстиция, 2018. - 664 с.