基于Ａｒｅｎａ的散糧碼頭工藝系統仿真分析

李本軍　周全申　宋　丹

摘要:簡要分析了散糧碼頭裝卸工藝系統的組成,建立隨機系統數學模型,并借助實例用物流仿真軟件Arena進行隨機系統作業過程仿真分析,確定合適的中轉倉容量,給出船舶在港等待時間、泊位利用率,為我國小型港口設備擁有著評價管理模式提供依據。

關鍵詞:數學模型;中轉倉容量;泊位利用率

中圖分類號:U294文獻標識碼:A

Abstract: A brief analysis of the bulk grain handling terminal process system, setting up mathematical models of stochastic systems, and through examples of using Arena simulation software logistics system operating the process of random simulation analysis to determine the appropriate temporary storage, given the ship waiting time in Hong Kong, berth utilization rate for China's small-scale port facilities have provided a basis for evaluation of management models.

Key words: mathematical model; temporary storage; berth utilization

0引言

港口營運管理人員,最關心的問題是船舶的等待時間,壓港堵塞狀況、庫場容量是否合適、裝卸設備是否匹配等。要想弄清楚這些問題,必須對各種因素進行全面分析。本文主要借助于大型物流仿真軟件Arena對散糧碼頭隨機系統作業過程仿真分析,確定合適的中轉倉容量,并給出船舶在港等待時間、泊位利用率,為我國小型港口設備擁有著評價管理模式提供依據。

1Arena概述

Arena是美國Rockwell Software公司開發的通用仿真軟件,具有功能強大、使用方便、界面直觀、動畫顯示等優點。可以很容易地建立諸如生產系統、服務系統等仿真模型;并可以根據實際需要設定仿真參數進行動態系統模擬,從而對實際的復雜系統進行有效的事前分析認證和事后分析改善,達到輔助決策、降低成本、提高效益的目的。其應用范圍幾乎覆蓋可視化仿真的所有領域:

(1)國防軍事領域。新裝備研制過程仿真、作戰仿真等。

(2)生產制造領域。生產線布局、設施規劃、廠址選擇、瓶頸分析、資源分配等。

(3)社會服務領域。系統性能分析、業務流程分析、投資決策分析(決策方案比較)等。

(4)在物流生產領域,可以較好地對生產過程的工藝過程規劃、設備配置,生產管理中的生產計劃、庫存管理(如庫存規劃、庫存控制機制)等。

2小型散糧碼頭裝卸工藝系統分析

散糧碼頭裝卸工藝系統是一個隨機服務系統,系統結構如圖1,它有三部分組成:

(1)船達到的規律,或者說船達到是隨機的,它是按什么樣的概率分布到達的。

(2)服務時間,船舶靠碼頭,接收服務,也就是裝卸。裝卸的時間有長有短,這要隨著船舶的大小、物料的種類及裝卸機械的技術狀態等因素而定。因此也是隨機的,其服務時間的長短是按什么樣的概率分布規律。

(3)排隊原則,是按什么樣的原則接受服務。

下面我們簡單的討論一下這些問題。

2.1散糧船到達分布模式

聯合國貿發會根據大量的調查資料確定港口的船舶到達近似服從泊松分布,相繼到達的兩艘船間隔時間t服從負指數分布,其概率密度函數為[1]:

fx=e(1)

β——均值;在本文中,β為全年散糧船平均達到時間間隔。

2.2船在泊位時間

船在泊位時間包括裝卸作業時間、靠離泊位時間等。對于小型散糧碼頭一般采用專用泊位。裝卸機械的生產率也基本穩定,裝卸時間大致一樣。在這種情況下,裝卸時間是可以直接根據在泊船的大小計算出來[3]:

裝卸時間t=×(2)

總在泊位時間t=t+t+t+t(3)

式中t——裝卸船時間

t——機械故障修復時間

t——風、雨、霧、浪不可作業時間

t——倉庫已滿等待時間

2.3服務原則

就是按什么規則進行服務。對于小型散糧碼頭一般采取“先到先服務”原則。

3實例分析

已知某港口有一個泊位的散糧專用碼頭,年周轉量為160萬噸,散糧船型為1.5萬噸,裝卸時間為18.75h;火車單次運載量為0.24萬噸,需要4個小時的作業時間,相鄰兩列火車發放時間間隔約為10.8h。為方便分析,若庫存小于火車運載量時,則下一列到達的火車將被取消。現初步設計倉容量為10萬噸。試評估此倉容大小是否合適,并計算船舶等待時間、泊位利用率等相關參數。

采用物流仿真軟件Arena建模如下:

3.1散糧船到達模塊

3.2火車到達模塊

3.3檢測目前倉容是否小于火車運載量

3.4檢測目前倉容是否大于設計倉容

3.5統計每天倉容大小

3.6設定原散糧存儲量、搜集有關倉容大小的統計數據

4仿真結果分析

仿真100次結果如表1。

某次全年倉容變化散點圖如圖2。

從表1可知,設計倉容基本夠用。

現將裝卸設備生產率提高,即卸船時間變為15h,仿真100次結果如表2。

從表2可以看到,卸船設備生產率提高,使得船只呆在港口的時間特別是等待時間縮短了,而設備空閑時間的百分比卻增加了。船主對此是滿意的,因為這提高了長期行駛時每艘船運送貨物的效率。這樣,入港貿易好像會增加,如果貿易量增加,年周轉量變為320萬噸,模擬100次結果如表3。從這個表可以看到,隨著貿易量的增加,船只又要在港口呆更長的時間,但設備空閑時間少多了,而所需中轉倉容量變化不大,于是隨著貿易量的增加船主受益,設備運轉成本降低。

5結束語

(1)通過仿真,在數分鐘內可以演示中轉庫一年的作業過程,從而能夠確定較為理想的倉容,為中轉庫建設提供依據。

(2)通過仿真,在數分鐘內可以評價碼頭設備擁有著的各種管理模式以確定為了改善服務是否值得增加費用。

(3)本文的分析過程同樣適用于港口的集裝箱堆場、自動化倉庫等的物流建設規劃中。

參考文獻:

[1] 周全申,趙韓,王振清. 散糧中轉庫倉容設計仿真[J]. 物流技術,2003(6):30-31.

[2] Sheldom M.Ross(美). A first Course in Probability[M]. 鄭忠國,詹從贊,譯. 北京:人民郵電出版社,2008.

[3] 宋甲宗,石永鐸. 物流機械化技術[M]. 北京:機械工業出版社,1991.