裝、卸同時進行新工藝下集裝箱碼頭裝卸資源分派模擬

金鑫，丁以中

（上海海事大學 科學研究院，上海 200135）

0 引言

目前，國內外學者對集裝箱碼頭作業工藝進行的研究很多，從很多方面對集裝箱碼頭的作業流程進行了探討，為實際港口的運作提供了很多理論依據。魏恒州（2005）[1]介紹韓國集裝箱碼頭的裝卸工藝模式，港口規模的確定及碼頭通過能力的計算方式，并提出了韓國港口的裝卸配比方案；計三有，周瑞（2007）[2]以萬州港江南集裝箱碼頭工程為依托，通過構建一個閉排隊網絡，運用MATLAB仿真技術來描述集裝箱碼頭裝卸系統，通過對系統輸出指標的分析，計算得出了江南集裝箱碼頭裝卸設備的最優配比；Lu Chen等（2007）[3]以完成集裝箱裝卸時間或者一組船舶裝卸花費的總時間最小化為目標提出了一個綜合模型，并使用禁忌搜索算法給出了一個集裝箱碼頭的設備配置；Pietro Canonaco等（2007）[4]通過排隊網絡模型，然后通過仿真，對所有泊位的岸邊起重機評估，優化管理集裝箱裝卸資源；Li B，Li WF，Zhang Y（2009）[5]通過分析集裝箱碼頭物流系統的裝卸作業，介紹了資源調度思想的運作體系，利用基于多代理和數據挖掘的計算機技術對泊位分配，碼頭起重機分配，堆場管理，堆場起重機的配置，集裝箱卡車調度進行了研究。

目前對于集裝箱碼頭作業工藝研究的不足之處在于：

1）缺乏對隨機因素影響時集裝箱碼頭裝卸資源分派的研究。目前學者對港口資源分派的研究主要運用的方法是解析法，只能研究確定性情況下的作業流程，而不能考慮隨機因素影響時會對整體作業產生什么樣的影響。

2）缺乏對裝、卸同時進行新工藝下集裝箱碼頭裝卸資源分派的研究。目前的研究主要都著眼于傳統的作業工藝，即面向作業線作業，集裝箱港口船舶都是實行先裝后卸，并且每條作業線上都配備固定的集卡，即這些集卡只服務于該條作業線。裝、卸同時進行的裝卸工藝是指：實行裝、卸同時進行，只要有裝箱空間一條船可以邊裝邊卸，集卡卸完出口箱后可以立即裝載進口箱運送回堆場。

本文通過引用上海洋山港的實際數據，構建了一個包括錨地、泊位、堆場、船舶、橋吊、龍門吊、集卡的集裝箱碼頭裝、卸同時進行作業的仿真模型，同時也將作業面、裝卸工藝包含進去，并且通過運行仿真模型進行模擬運算，得到集裝箱碼頭裝卸系統的相關指標和裝卸設備配置最佳配比。集裝箱港口裝卸設備配置最佳配比指的是其他條件一定的情況下集裝箱港口以作業時間最小化為目標，或者以橋吊平均單機效率（TEU/h）最大化為目標，或者以其他一些指標為目標得到的最佳裝卸設備的配置比例。無論港口的作業以什么為目標，其最主要的目標都是為了達到減少能耗的長遠目的。

1 集裝箱碼頭裝卸工藝介紹

在目前的集裝箱碼頭裝卸過程中，根據水平運輸設備的分派策略將集裝箱碼頭的裝卸作業工藝分為兩種：即傳統的面向作業線的裝卸工藝和面向作業面的新工藝。在采用傳統的面向作業線的裝卸工藝時，每臺橋吊（集裝箱裝卸橋，下同）下面都會有1隊固定的排隊等待的集卡（集裝箱拖掛車，下同）為這臺橋吊服務，這種集卡分派方法以簡單易用的優點很早就使用于各個港口，但是很可能會導致集卡資源分派不均衡，造成了資源浪費并降低了作業效率。而采用面向作業面的新工藝，每個作業面配備數臺橋吊和一組集卡，即一組集卡為數臺橋吊服務，增加了靈活性，不僅能夠有效減少作業過程中水平運輸設備的資源浪費，還能提高船舶和車輛的裝卸效率[6]。

根據集裝箱碼頭的作業循環方式又可以將集裝箱碼頭的裝卸工藝分為傳統的單循環作業模式和裝、卸同時進行的雙循環作業新工藝。傳統的單循環作業指的是卸船作業和裝船作業是分開進行的，可能只進行裝船作業或者只進行卸船作業，或者先完成所有的卸船作業然后進行裝船作業。而裝、卸同時進行的雙循環作業新工藝指的是裝船作業和卸船作業同時進行，邊裝邊卸。裝、卸同時進行的雙循環作業新工藝的作業方式可分為水平運輸雙循環和橋吊雙循環兩種。水平運輸雙循環指的是水平運輸設備作業時既進行裝船作業，也進行卸船作業，二者交互進行。例如對于滿載箱到達進口堆場的集卡，會先將進口集裝箱卸下，然后再根據指令到達出口堆場裝載出口的集裝箱回到岸邊繼續進行裝卸作業。而橋吊雙循環指的是橋吊既負責裝船也負責卸船。例如橋吊會從1輛集卡上將出口集裝箱裝到船上然后再從船上吊起進口集裝箱卸到另1輛空載集卡上[6]。港口實際作業中，橋吊雙循環作業一般會包含水平運輸雙循環作業，裝卸船作業一般會采取兩臺或者兩臺以上的橋吊相互協作的作業方式，例如1輛集卡在1臺橋吊下面完成卸箱工作，然后馬上根據指令來到另1臺需要卸箱的橋吊下面進行裝箱作業。很明顯，采用裝、卸同時進行的雙循環作業新工藝會很大程度上減少橋吊等待和集卡的空載時間，提高了港口的作業效率和裝卸設備的利用率，是未來集裝箱港口裝卸作業工藝的趨勢。

2 裝、卸同時進行作業的集裝箱港口仿真裝卸系統

2.1 模擬作業流程框架

集裝箱碼頭的裝卸作業過程需要根據碼頭管理部門采取的裝卸工藝來制定，無論采取什么裝卸工藝，目前的集裝箱碼頭主要是由橋吊、龍門吊（輪胎式集裝箱龍門起重機（RTG））和集卡3種設備進行裝卸作業，如何合理地配合使用這3種設備成為集裝箱碼頭裝卸作業的關鍵，裝卸工藝的不同也主要是因為針對這3種設備的不同使用方法。裝、卸同時進行的裝卸工藝下的集裝箱碼頭作業流程圖如圖1所示。

由圖1可以明顯看出集裝箱碼頭作業流程主要分為岸邊橋吊作業、堆場龍門吊作業和集卡作業3大模塊：

1）岸邊橋吊作業。橋吊的作業要看港口采取水平運輸雙循環作業工藝還是橋吊雙循環作業工藝，前者采用一部分橋吊專門負責卸船，另一部分橋吊專門負責裝船的作業方式，后者每臺橋吊都負責卸船和裝船活動。橋吊作業需要判定有無空閑集卡為橋吊服務。

2）堆場龍門吊作業。由于堆場分為進口堆場和出口堆場，那么堆場的龍門吊作業在兩種堆場的作業順序是相反的，即在進口堆場是把集卡上的集裝箱卸往堆場，而在出口堆場是把堆場的集裝箱裝載到集卡上。龍門吊作業需要判定所管轄的箱區是否有到達集卡需要服務。

3）集卡作業。集卡作業串聯著整個集裝箱碼頭的裝卸作業，當集卡在岸邊排隊時需要判定是否有空閑橋吊，當集卡到達堆場時需要判定堆場是否有空閑龍門吊。

2.2 模擬事件以及事件之間的邏輯關系

2.2.1 仿真模型中的模擬事件

根據裝、卸同時進行工藝下集裝箱港口的作業流程，將仿真模型中的作業程序劃分為以下9個事件：

1）船舶抵達港口事件。描述船舶服從一定的發布到達港口并排隊等待直到有空閑泊位產生，同時設置船舶的相應屬性，如單船裝卸箱量等。

2）船舶靠泊事件。當空閑泊位產生了，船舶就可以靠泊了，此時要根據船舶的大小配置相應數量的橋吊，同時設置船舶上集裝箱的屬性，使得相應集裝箱能夠到達相應的堆場。

3）橋吊裝卸作業事件。橋吊裝卸作業可以分為裝船作業和卸船作業，采取橋吊雙循環作業工藝時只要為所有橋吊配置1組集卡。同時設置橋吊的屬性，如橋吊小車的速度等。

4）集卡到達卸船橋吊事件。當船舶需要裝、卸同時進行時一般首先進行卸船活動，排隊等待的集卡會到達卸船橋吊等待服務。同時設置集卡的屬性，如速度等。

5）集卡裝箱事件。集卡裝箱事件分為集卡從橋吊處的裝箱事件和出口堆場龍門吊處的裝箱事件。

圖1 裝、卸同時進行工藝下集裝箱碼頭裝卸作業流程圖

6）集卡到達進口堆場龍門吊事件。裝載了進口集裝箱的集卡按照既定路線到達相應的進口堆場等待龍門吊服務。同時設置龍門吊的屬性，如裝卸事件等。

7）集卡卸箱事件。集卡卸箱事件分為集卡從橋吊處的卸箱事件和進口堆場龍門吊處的卸箱事件。

8）集卡到達出口堆場龍門吊事件。集卡在進口堆場卸完箱后按照指令到達相應的出口堆場等待龍門吊的裝箱活動。

9）集卡回到岸邊事件。集卡在出口堆場完成裝箱活動后就回到岸邊裝船橋吊處接受服務。

2.2.2 模擬事件之間的邏輯關系

模擬事件之間的邏輯關系如圖2所示。

2.3 仿真模型參數

2.3.1 仿真軟件簡介

witness仿真軟件采用的是面向對象建模的編程方法，比起傳統仿真軟件面向過程的建模方法更具有靈活性。另外，witness仿真鐘推進方法采用的是時間調度法，也就是說事件控制部件從事件表中始終選擇具有最早發生時間的事件記錄，然后將仿真鐘推進到該事件發生時刻。witness仿真軟件已經廣泛應用于航空、電子、物流、制造等行業，并取得了很好的成績，在集裝箱碼頭的運用也比較常見。

圖2 模擬事件邏輯關系圖

2.3.2 輸入參數

1）集裝箱：種類，進口集裝箱到達何種類型的堆場；

2）船舶：達到港口的間隔時間分布，單船裝卸箱量；

3）堆場：數量，種類，尺寸；

4）橋吊：橋吊間距，最大、最小、平均和最可能裝卸時間，橋吊小車滿載和空載運行時間或速度；

5）龍門吊：最大、最小、平均和最可能裝卸時間，直行和轉彎的時間或速度，滿載和空載時間或速度，龍門吊在箱區的一般分布情況；

6）集卡：最大、最小、平均和最可能裝卸時間，在碼頭前沿道路、箱區以及拐彎時的速度限制，滿載和空載速度；

7）碼頭其他信息：碼頭前沿道路和箱區道路的長度和容量；

8）隨機因素：橋吊、龍門吊和集卡裝卸速度、運行速度，船舶到達港口的時間。

2.3.3 輸出指標

1）船舶：船舶裝卸時間，船時效率（裝卸總量/船裝卸總時間）；

2）橋吊：橋吊平均單機效率（TEU/h），利用率；

3）集卡：岸邊集卡、堆場集卡的平均隊長，橋吊、龍門吊和集卡的平均等待時間，利用率；

4）龍門吊：利用率。

3 模型裝卸設備最佳配比運算

3.1 裝卸設備配置最佳配比的目標

在研究裝卸設備配置最佳配比時可能會以各種元素為目標，而本模型研究的是以橋吊平均單機效率最大化為目標，通過運行裝、卸同時進行工藝的模型，得到橋吊、龍門吊、集卡最佳配比。對于集裝箱港口來說，耗能最大的就是岸邊的橋吊，充分利用了每1臺橋吊就意味著可以節省橋吊的使用，就可以很大程度上減少耗能，并在保證完成作業任務的前提下使用最少的龍門吊和集卡，這樣就可以減少能耗和成本。

3.2 最佳配比運算過程

3.2.1 水平運輸雙循環作業模型的裝卸設備最佳配比運算過程

第一步：在確定橋吊、龍門吊數量的情況下，模擬最佳的集卡數量。

集裝箱以相應概率運至12個堆場，其中6個靠近岸邊的是出口堆場，另外6個離岸邊較遠的是進口堆場；橋吊數目為2臺，1臺負責裝船，另外1臺負責卸船。運行模擬模型可以分別得到在2臺橋吊下，龍門吊數量為2臺、3臺、4臺直至12臺時，集卡數從1～20輛時的橋吊平均單機效率。模擬數據可以表明，當橋吊和龍門吊數量確定后，橋吊的平均單機效率將隨著集卡數量的增加而上升，但是其增加的速度會隨著集卡數量的不斷增加而放慢，當集卡達到一定數量（拐點）時，橋吊的平均單機效率基本不再上升了，呈平緩趨勢，因為這時已有足夠多的集卡為橋吊和龍門吊服務，再增加集卡只能造成等待的時間越來越長。這個集卡數量就是使得橋吊的平均單機效率最大時的最佳集卡數量。

通過模擬可得到在2臺橋吊下，不同龍門吊數量對橋吊的平均單機效率的影響。模擬結果表明，當龍門吊數量增加時，橋吊的平均單機效率會上升，但是其增加的速度會逐漸減小；當龍門吊數量達到一定數量（拐點）時，橋吊的平均單機效率基本上不再增加了，因為這時已有足夠的龍門吊來為集卡服務，再增加龍門吊會造成龍門吊等待集卡的時間越來越長。這個拐點就是在2臺橋吊的情況下龍門吊的最佳數量。

圖3為2臺橋吊下、配備最佳集卡數時，龍門吊數量的變化對橋吊平均單機效率的影響，其中橫軸括號里代表的是分別服務出口堆場和進口堆場的龍門吊數，例如2（1出口1進口）代表2臺龍門吊，其中1臺為出口堆場服務，另1臺為進口堆場服務。

圖3 2臺橋吊不同龍門吊數量下橋吊的單機效率

從圖3可以看出，當龍門吊數量從2臺開始增加時，橋吊的平均單機效率會上升，當龍門吊數量增加到6臺時，橋吊的平均單機效率基本保持在平穩狀態，其原因是這時已有足夠的龍門吊來為集卡服務，再增加會造成龍門吊等待集卡的時間越來越長，增加成本。因此，當橋吊為2臺，1臺負責裝船，另外1臺負責卸船時，龍門吊的最佳數量為6臺，3臺為進口堆場服務，另外3臺為出口堆場服務，集卡的最佳配比為10輛，這時橋吊的平均單機效率約為26.79 TEU/h。

由于橋吊是為同一船舶服務，一般情況下裝箱量和卸箱量是比較接近的，所以裝船橋吊和卸船橋吊的數量配置也是平衡的，這樣才能充分利用橋吊，模型實驗也證明了這一點。表1表示橋吊數目分別為2臺、4臺、6臺時所需要的最佳龍門吊和集卡數量。

根據表1的數據可以看出，經過模擬運算后得到的對于出口堆場和進口堆場龍門吊的配置是平衡的，并且由于模型中存在很多隨機因素，所以拐點的橋吊平均單機效率也是在26.79 TEU/h上下浮動的。

表1 水平運輸雙循環作業的裝、卸同時進行時不同橋吊數量下的最佳裝卸設備配比

3.2.2 橋吊雙循環作業模型的裝卸設備最佳配比運算過程橋吊雙循環作業模型的裝卸設備最佳配比運算過程和水平運輸雙循環作業模型是相同的，區別只在于模型實際運行中所有橋吊都負責裝船作業和卸船作業，兩種作業是交互進行的，那么通過模擬運算得到如表2所示，使用橋吊雙循環作業的裝、卸同時進行時，橋吊數量分別為1臺、2臺、3臺時所需要的最佳龍門吊和集卡數量。

表2 橋吊雙循環作業的裝、卸同時進行時不同橋吊數量下的最佳裝卸設備配比

根據表2的數據也可以看出通過對橋吊雙循環作業模型的裝卸設備最佳配比運算得到的出口堆場和進口堆場的龍門吊的配置也是平衡的，拐點的橋吊平均單機效率在22.29 TEU/h上下浮動。

4 結論

裝卸工藝的改進是集裝箱碼頭管理發展的必然趨勢，少數港口也開始嘗試應用更加合理的裝、卸同時進行的新工藝，但是缺乏對這種新工藝的研究，不能做出科學的裝卸資源配置決策，一般都是依靠經驗去管理。本文提出了裝、卸同時進行新工藝下集裝箱碼頭裝卸資源的配置并建立了witness仿真模型，并進行了模擬運算，最終給出了合理的集裝箱碼頭裝卸資源的配置比例，可以為集裝箱碼頭的實際管理提供理論依據。

[1]魏恒州.韓國集裝箱碼頭裝卸工藝模式及特點[J].港工技術，2005（3）：11-13.

[2]計三有，周瑞.萬州港江南集裝箱碼頭設備配置仿真建模研究[J].船海工程，2007，12（6）：77-79.

[3]Lu Chen，Nathalie Bostel，Pierre Dejax，et al.A tabu search algorithm for the integrated scheduling problem of container handling systems in a maritime terminal[J].European Journal of Operational Research，2007（1）：48-50.

[4]Pietro Canonaco，Pasquale Legato，Rina M.Mazza，et al.A queuing network model for the management of berth crane operations[J].computers&operations research，2007（5）：2432-2446.

[5]Li B，Li WF.Zhang Y.Study on Modeling of Container Terminal Logistics System Using Agent-Based Computing and Knowledge Discovery[J].International Journal Of Distributed Sensor Networks，2009（1）：36-36.

[6]韓曉龍.集裝箱港口裝卸作業資源配置研究[D].上海：上海海事大學，2005.