EVALUATION OF POST-VOYAGE OPERATIONS DURATION BY THE SHIPOWNER’S EMPLOYEES USING SIMULATION MODELLING METHODS

The procedures performed in the shipping company after the completion of the voyage are discussed in the paper. In order to structure and formulize the process, the logic of this operation, network model of its implementation and some temporal characteristics of the operations are considered. The main feature of the process is the high level of uncertainty and variation in the operations duration. This is concerned with necessity to resolve the conflict among transportation process participants in the case of payment issues. In order to evaluate the probability distribution of the process duration, the Monte-Carlo method is applied. The chosen probability distributions of operations duration are defined. The simulation results have shown that most of the time the process can be completed in a short time. At the same time, a large variation in the implementation time of individual works leads to significant delays in the implementation of the investigated operations. An approach to the evaluation of operations time distribution is also considered. The approach suggests that the operation is considered as the number of small actions which are implemented by the process participants. It is proved that in this case the laboriousness of data collection and evaluation of probability distribution is much lower.

network planning, simulation modelling, Monte-Carlo method, shipping company, tanker, demurrage, freight, digitalization, commercial activity, operational research

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.