close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Планирование использования и распределения операционных ресурсов тылового контейнерного терминала на основе моделирования логистических и технологических процессов

код для вставкиСкачать
3
Общая характеристика работы
Диссертационное исследование посвящено проблеме обеспечения стабильной рыночной
позиции наземного контейнерного терминала в условиях ужесточения конкуренции и
продолжающегося глобального экономического кризиса.
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что высокая степень конкурентной борьбы
и, в то же время, стандартизация всех технико-финансовых показателей, увеличивают
чувствительность маркетинговой устойчивости терминала к значению экономических параметров
операций. Повышение экономической эффективности использования капиталоемких объектов
транспортной инфраструктуры в условиях постоянного внешнего давления на уровень тарифов за
услуги возможно только за счет разработки новых методических инструментов проектирования и
управления работой инфраструктурных объектов транспортной сети.
Наличие у пользователя широкого выбора услуг, наряду с унификацией региональных тарифов,
приводят к тому, что объем поступления средств за терминальные услуги ограничен внешними
факторами, которые не находятся в прямом управлении терминального оператора. Единственным
способом обеспечения доходности операций и сохранения конкурентной позиции остается
рациональное управление затратами. Адекватных методов оценки затрат, обеспечивающих
требуемую точность все более и более ответственных предпринимательских решений, сегодня не
имеется.
Степень разработанности темы. Вопросы проектирования контейнерных портов и
терминалов достаточно широко представлены в работах многих зарубежных исследователей и
отечественных специалистов. Среди зарубежных авторов наибольший вклад в развитие теории
проектирования и управления работой контейнерных терминалов внесли такие специалисты, как ЖП Родригэ, Т.Ноттебум, И.Ватанабэ, С. Блакстоун, Чул Ким, Х.К Далли, Е. Франкель и др. В числе
наиболее известных специалистов, внесших вклад в соответствующие исследования, следует
упомянуть Ананьина В.З., Ветренко Л.Д., Дерябина Р.В., Золотарева В.И., Кузьмина П.В.,
Кириченко А.В., Кузнецова А.Л., Маликова О.Б., Романовского Ф.Д., Степанца А.В., Степанова
А.Л., Погодина В.А., Фролова А.С. и другие. В то же время, подавляющая часть фундаментальных
исследований была выполнена в период действия коммерческих, эксплуатационных и финансовоэкономических факторов, характерных для начального этапа развития глобальных транспортнотехнологических схем. Ужесточение конкурентной борьбы, рост потенциала контейнерной
обработки в портах и терминалах, скачкообразное увеличение размеров судов, новая парадигма
рационализации маршрутов контейнерных перевозок, экономические кризисы и нестабильность
геополитической обстановки выдвигают в ранг ключевых иные принципы и критерии. В условиях
обострения конкуренции и снижения доходности операций недостаточно обоснованные
управленческие решения, принимаемые в отношении развития морских и, связанных с ними
наземных терминалов, могут оказаться критически важными для всего проекта как в позитивном,
так и негативном направлении, в связи с чем степень разработки этой темы не может считаться
соответствующей требованиям момента.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности работы тылового
контейнерного порта как ключевого инфраструктурного элемента нового типа, обеспечивающего
конкурентоспособность и рыночную устойчивость региональной транспортной системы. Указанное
повышение эффективности предполагается достичь за счет создания методики оптимизации
использования
всех
операционных
ресурсов
контейнерного
терминала:
средств
внутритерминальной транспортировки, оборудования для складирования контейнеров, средств
растарки и затарки контейнеров, машин и механизмов для штабелирования генерального груза,
парка оборудование тыловых грузовых фронтов, а так же управляющего ими персонала. Эта
проблема является крайне сложной, она относится к классу задач оптимального распределения
ограниченных ресурсов в условиях действия нескольких (в общем случае – противоречивых)
критериев. Задачи подобной природы с трудом поддаются формализации. Дополнительную
сложность проблеме придает необходимость иметь определенный запас указанных ресурсов на
случай пиковых ситуаций, размер которого может приводить к затратам при его недостаточном
использовании и потерям при его нехватке, величина которого определяется внешними условиями
эксплуатации объекта.
Научное противоречие заключается в несоответствие имеющихся методов планирования и
управления оперативной деятельностью нового инфраструктурного элемента - тылового
контейнерного терминала -возрастающей сложности и ответственности решений, влияющих на
финансово-экономическую характеристику предприятия в условиях глобальной конкуренции цепей
поставок. В соответствии с этим, научная гипотеза исследования состоит в том, что разработка
модели функционирования тылового контейнерного терминала как транспортного узла,
4
включенного в комплексную транспортно-логистическую систему товаропродвижения, на
основании которой в диссертационном исследовании планируется создать методику оптимального
распределения операционных ресурсов, позволит разрешить указанное научное противоречие.
Научная задача исследования таким образом заключается в разработке методики планирования
использования и распределения операционных ресурсов тылового контейнерного терминала на
основе комплексного моделирования его логистических и технологических процессов.
Для решения поставленной задачи предполагается решить следующие частные задачи:
провести анализ фундаментальных факторов, лежащих в основе развития современных
транспортно-логистических систем, и причин появления новых инфраструктурных элементов цепи
поставок;
сформировать концепцию моделирования работы тылового контейнерного терминала в целом
и его отдельных элементов, выбрав необходимые оптимизационные критерии;
разработать архитектуру и структуру функциональной модели выбранного класса объектов,
основанной на идентификации базовых логистических процессов, сформулировать требования к
средствам доказательства ее адекватности;
предложить методику планирования распределения операционных ресурсов, основанную на
предложенной модели, и выработать рекомендации по ее использованию;
провести оценку научно-методических и практических результатов исследования, установить
адекватности и результативность предложенных методов.
Объектом исследования является тыловой контейнерный терминал как важнейший
инфраструктурный элемент современной системы товарораспределения.
Предметом исследования выбрана задача планирования оптимального распределения ресурсов
с целью обеспечения максимальной эффективности операционных ресурсов, имеющихся в
распоряжении лица, принимающего управленческие решения.
Границами исследования установлена совокупность операций, выполняемых в пределах
границы тылового контейнерного терминала и его интерфейса с морским портом, без прямой связи
с работой смежного транспорта.
Методы исследований, обосновывающие достоверность результатов. В работе использованы
эмпирические и теоретические методы исследования. Решения задач основаны на собранных
автором экспериментальных данных и известных теоретических положениях, положенных в основу
нормативных методов расчета. Кроме того, использованными автором в качестве развития
указанных методов являются теория массового обслуживания, теория алгоритмов, теория систем,
технология
математического моделирования.
Достоверность полученных
результатов
подтверждается корректностью разработанных математических моделей, их адекватностью и
достоверностью, доказанной сформулированными критериями оценки, использованием известных
положений фундаментальных наук, сходимостью полученных теоретических результатов с
данными эксперимента и результатами эксплуатации исследуемых объектов, а так же с
результатами исследований других авторов.
Научная новизна состоит в следующем:
разработана общая концепция моделирования работы тылового контейнерного терминала;
предложена функциональная модель терминала типа «сухой порт» и его взаимодействия с
морским портом, основанная на идентификации происходящих в них логистических процессов;
разработана модель, использующая в качестве параметров ключевые показатели
эффективности, что позволяет скоординировать цели оперативного планирования и управления со
стратегическими целями компании;
разработаны принципы оптимизации использования ресурсов на основе моделирования
логистических процессах.
Практическая полезность результатов заключается в том, что:
создана методика планирования использования операционных ресурсов;
сформулированы рекомендации по использованию методики в практике проектирования и
планирования работы тыловых терминалов
Реализация результатов. Описанные в исследовании модели и методы доведены до
практических моделей, которые нашли применение в проектировании строительства, развитии и
планировании работы тыловых контейнерных терминалов. Полученные результаты могут быть
использованы в практике проектирования и планирования работы контейнерных терминалов
широкого функционального спектра.
Положения, выносимые на защиту:
общая концепция моделирования работы наземного контейнерного терминала;
функциональная модель, основанная на идентификации логистических процессов наземного
5
контейнерного терминала:
принципы оптимизации использования ресурсов на основе моделирования логистических
процессов;
методика планирования использования операционных ресурсов;
рекомендации по использованию методики в практике проектирования и планирования
работы наземных контейнерных терминалов.
Основное содержание диссертационного исследования отражено в 14 опубликованных автором
работах, 5 из который входят в Перечень ВАК, общим объемом 2,9 п.л.
Апробация работы
Результаты исследований, полученные во время работы над диссертацией, докладывались на
следующих научных форумах:
1. Гамбург Портс, круглый стол посвящённый изменениям в логистике в кризисный период,
(С. Петербург, 17 сентября 2015)
2. VIII Международная конференция «Рынок логистики в России. Эффективные решения в
условиях кризиса»,( Москва, 18 июня 2015.)
3. International exhibition for logistics, telematics and transportМеждународная выставка
логистики, телематики и транспорта, Мюнхен, Германия 05 мая 2015
4. 2-я Международная конференция "Практические аспекты морского судоходства" - "ОПЫТ
2014", (Санкт-Петербург, 26 сентября 2014 года)
5. Международная конференция «VI Балтийский транспортный форум», (Санкт-Петербург, 1112 сентября 2014 года)
6. Научная конференция Государственного Университета морского и речного транспорта им
адм.С.О.Макарова, (12-13 мая 2014)
7. Международная конференция «Контейнерная логистика»(Санкт-Петербург, 9-10 апреля
2014 года);
8. VI Международная конференция «Логистика контейнерных перевозок» из цикла
мероприятий «Грузовой рынок России» (Санкт-Петербург, 13-14 марта 2014 года);
9. VIII ежегодная международная конференция по привлечению инвестиций в производство
комплектующих для автомобильной промышленности (Санкт-Петербург, 12-14 февраля 2014 года)
10. Международный форум по развитию кооперации и организации бизнеса промышленных
поставщиков в России, (Санкт-Петербург, Стрельна, Константиновский дворец, 5-6 декабря 2013
года)
11. Ежегодная Международная конференция «Практические аспекты морского судоходства» «Линейные перевозки», (Санкт-Петербург, 27 сентября 2013 года)
12. 2-я Международная конференция «Контейнерные перевозки в России: как оптимизировать
процесс доставки грузов» (Москва, 23-24 мая 2013).
13. Международная конференция «КомАвто 2013. Производство, дистрибуция и лизинг
грузового и пассажирского автотранспорта в России». ( Москва, 10 сентября, 2013)
14. VI ежегодная международная конференция по привлечению инвестиций в производство
комплектующих для автомобильной промышленности «AutoInvest® 2012»., (Санкт-Петербург, 20
февраля 2012).
Структура и объем
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка из 112
наименований. Работа изложена на 133 листах машинописного текста, содержит 88 рисунков.
Краткое содержание работы
Во введении обоснована актуальность проблемы повышения эффективности работы сухопутных
контейнерных терминалов, а так же объясняется, почему
общее качество транспортнологистических услуг во многом определяется производительностью этих ключевых
инфраструктурных элементов нового типа.
В первой главе «Анализ концепции сухих портов как инструмента расширения
функциональности морских контейнерных терминалов» проведен анализ причинно-следственных
механизмов, обусловивших исторический ход развития технологии транспортировки генеральных
грузов, изучены движущие силы и ключевые факторы, обуславливающие текущее состояние
современной глобальной транспортно-логистической системы и ее региональных подсистем,
обсуждены возможные направления и перспективы развития. Подробно проанализированы
причины процесса рационализации маршрутов транспортировки, появления новых форм грузовых
терминалов и эволюции топологии их сетей. Проведен анализ административно-правовых аспектов
концепции «сухих портов». Изучены и обоснованы перспективы и направления развития системы
контейнерных перевозок в краткосрочной и среднесрочной перспективе, наиболее важных для
6
инвестиционной и эксплуатационной деятельности. На основании проведенных аналитических
исследований формулируется цель и частные задачи диссертационной работы.
Во второй главе «Разработка концепции моделирования «сухого порта» сформулированы
общие понятия, этапы разработки и требования к математической модели контейнерного терминала
выбранного для исследования типа. Сформулирована основная отличительная особенность
разрабатываемой модели – глубокая ориентация на логистические процессы, происходящие на
терминале, формально описываемые грузопотоки, обобщенные параметризуемые операции по
преобразованию грузопотоков в различных иерархических звеньях терминала. Обобщенная
структура модели контейнерного тылового контейнерного терминала в его взаимодействии с
взаимодействии с морским портом и хинтерлендом показана на рис. 1.
Рисунок 1- Модель взаимодействия морского порта и тылового контейнерного терминала
На основании предложенной модели, детально описываются все основные логистические и
технологические операции как контейнерного терминала, так и его отдельных элементов. Особое
внимание уделено операциям склада комплектации, рассмотрение которых проведено от уровня
функциональных связей, показанных на модели взаимодействия (рис. 1) до физического аспекта
грузообработки (рис. 2).
Рисунок 2 – Пример формирования штабеля из грузов в бочках
Для целей диссертационного исследования предложена обобщенная функциональная модель
склада комплектации тылового контейнерного терминала (рис. 3).
7
Рисунок 3 – Предложенная функциональная модель работы склада комплектации
В третьей главе «Разработка архитектуры и структуры модели контейнерного терминала типа
«сухой порт» проводится формально-теоретический анализ технологических и логистических
аспектов работы тыловых контейнерных терминалов. Для этого проводится сравнительный анализ
однозвенной (только морской порт) и двузвенной (морской порт – тыловой терминал) систем
транспортировки грузов. Однозвенная система показан на рис. 4.
Рисунок 4 – Модель однозвенной системы транспортировки груза
Экспортный грузопоток, поступающий в порт сухопутным транспортом L(t) и убывающий из
него морем M(t) определяют объем хранимого груза, т.е. W(t) = L(t) – M(t). Общий характер
подобной зависимости показан на рис. 5.
Рисунок 5 – Образование объема хранения
Завоз груза осуществляется автомобильным транспортом (малыми грузовыми партиями) и по
железной дороге (укрупненными партиями), а вывоз грузов - крупными судовыми партиями. Все
это вместе приводит к характерным «пилам» объемов складирования. Это показано на рис. 6.
8
Рисунок 6– Стохастическая динамика объема складирования
a – завоз сухопутным транспортом; b – вывоз морским транспортом; с – завоз в порт и вывоз их него;
d – относительный объем хранения; e – абсолютный объем хранения
Неравномерность завоза и вывоза приводят к избытку или дефициту груза на складе по
сравнению со значениями, требующимися при равномерном поступлении. В связи с этим требуется
хранить запас груза намного больший, чем одна судовая партия. Наконец, при годовом грузопотоке
Q необходимость хранить груз на терминале в течение некоторого времени Tхр приводит к тому,
что на складе образуется дополнительный постоянный запас E 
Q  Tхр
365
, что показывает рис. 7.
Рисунок 7 – Оценка объема хранения
На рис. 8 показана двухзвенная система (морской порт и тыловой терминал).
Рисунок 8 – Морской порт как двухзвенная логистическая система
В этой системе, кроме входящего сухопутного грузопотока L(t) и исходящего морского
грузопотока M(t), появляется промежуточный (технологический) грузопоток T(t). Двухзвенная
система позволяет уменьшить требования к объему склада в прибрежных зонах за счет переноса
коммерческого хранения на тыловые территории и частичной передачи туда же буферной функции
для неравномерностей завоза и вывоза. В предположении об импортном направлении грузопотока
мы имеем
(1)
 L(t )dt   T (t )dt   M (t )dt
WL (t )  L(t )  T (t )
Wm (t )  T (t )  M (t )
(2)
(3)
Соотношения (2) и (3) определяют требования к операционным ресурсам складов в двухзвенной
системе, что условно показано на рис.9.
9
Рисунок 9 – Требования к складским ресурсам в однозвенной и двухзвенной системах
Как однозвенная, так и двухзвенная системы выполняют три базовых функции обслуживания
материального грузопотока: согласование объема типовых транспортных партий различных видов
транспорта; компенсация неравномерности потребления транспортных средств (в первую очередь,
ведущего вида транспорта по провозной способности); хранения груза на терминале по внешним, в
частности коммерческим, причинам.
В однозвенной системе все три функции совмещены в одном терминале. Двухзвенная система
позволяет разделить эти функции между морским терминалом и сухим портом, оставив за первым
исключительно функции обработки морских судов. Это достигается за счет введения нового
элемента – наземного контейнерного терминала, и связанного с ним дополнительного
(технологического) потока. Технологический поток может находиться в полном управлении
оператора терминала (если для его реализации используются внутренние технологические
транспортные пути), или иметь те или иные внешние ограничения на вместимость транспортных
средств и расписание их движения (если используются пути общего пользования). В любом случае,
все три потока характеризуются соотношением
365
365
365
(4)
∫0 () = ∫0 () = ∫0 () ≡  ∙  =  ∙  =  ∙ 
Первые два фактора (различие размеров и несогласованность расписаний поступления грузовых
партий) в двухзвенной системе меняют характер действия на размер склада. Если вывоз с морского
терминала остается неизменным, то ввоз на терминал теперь уже осуществляется промежуточным
грузопотоком T(t). Аналогично этому, грузопоток на входе наземного терминала L(t) остается
неизменным, а вывоз из него характеризуется промежуточным потоком T(t).
Если промежуточный поток T(t) находится под управлением оператора терминала и не имеет
никаких ограничений, то за счет изменения его интенсивности можно решить любую задачу - от
полного устранения хранения на морском терминале до полного исключения хранения на
железнодорожном терминале. Промежуточным решением является выравнивание поступления
груза на некотором уровне, определяемом по тем или иным критериям, что показано на рис. 10.
Рисунок 10 - Динамика двухзвенной системы терминалов:
а – поступление груза сушей; b – убытие груза морем; с – равномерная подача груза из «сухого порта» на морской терминал; d –
грузопотоки «сухого порта»; е – грузопотоки морского терминала; f – загрузка склада «сухого порта»; g – загрузка склада морского
терминала
10
Из рисунка видно, что амплитуда колебаний загрузки склада морского терминала (g) больше
аналогичных значений колебания склада «сухого порта» (f), что объясняется более выраженным
различием размеров грузовых партий морского терминала – суда M(t) и железнодорожные составы
T(t) (е), нежели соответствующее различие грузовых партий «сухого порта» (d), где и входящий L(t)
и исходящий грузопоток T(t) реализованы железнодорожными составами.
Для выбора закона формирования внутреннего грузопотока и распределения функций между
звеньями транспортной цепи служат следующие соображения:
 уменьшение необходимой для организации хранения площади на наиболее дорогостоящей
территории в границах порта, т.е. снижение капитальных затрат;
 уменьшение парка требуемого перегрузочного оборудования на морском терминале и
связанных с этим капитальных и эксплуатационных затрат;
 более равномерное распределение интенсивности работы перегрузочного оборудования на
железнодорожном грузовом фронте (ЖГФ) морского терминала;
 возможность адекватной реакции на изменения размеров требуемых партий.
Проведенные исследования позволяют предположить, что введение дополнительного потока в
общем случае приводит к увеличению суммарного размера складов Wm + WL по сравнению со
складом однозвенной системы W, т.е. Wm + WL > W. Принципиальной причиной этого увеличения
является необходимость компенсировать не одну пару неравномерностей размеров партий и
поступления транспортных средств (наземного и морского потоков), а двух (наземного и
технологического, технологического и морского потоков). С другой стороны, размер склада
морского терминала Wm в двухзвенной системе оказывается меньше размера склада однозвенной
системы W, т.е. Wm < W , поскольку в его обязательную функцию входит лишь согласование партий
и поступления транспортных средств, частично уже сглаженного «наземным» буфером.
Поскольку стоимость земли и требования к системе складирования в границах порта могут быть
существенно выше по сравнению с территорией, находящейся вне границ порта и даже города, то
удельная стоимость хранения груза на этих складах может существенно различаться. Обозначив
удельную стоимость хранения на морском складе как сm, а на удаленном складе как сL, мы можем
выразить стоимость складирования для однозвенной системы как С1 = сm·W и двузвенной системы
С2 = сm·Wm+ сL·WL . Выполнение соотношения С1 > С2 допускает возможность экономического
предпочтения варианта с двумя терминалами. Точное решение этой проблемы требует учета
стоимости дополнительной перевалки и технологической перевозки груза, что будет сделано далее.
Если выигрыш по стоимости земли и рабочей силы превышает эти потери, «сухой порт» как
инфраструктурный объект становится экономически рациональным.
Для анализа логистических аспектов эксплуатации тыловых контейнерных терминалов в работе
проведен анализ причин формирования топологических сетей различного типа, примеры которых
показаны на рис. 11.
Рисунок 11 — Конфигурации сетей контейнерного грузораспределения
Пусть ri обозначает предприятие iи pj обозначает порт j. В случае конфигурации сетей
контейнерного грузораспределения, показанных на рис. 11а и рис. 11б, предприятие i направляет в
порт j плановый годовой объем q[ri , pj ] = q ij. Эти значения совокупно образуют матрицу годовых
грузопотоков между предприятиями и портами Q = Q ij = ‖q ij ‖. Каждое предприятие ri
характеризуется своим предельным допустимым интервалом отправки груза в порт t int
i , значения
int
которых составляют вектор-столбец T int = TI×1
= ‖t int
‖.
Тем
самым,
объем
одновременной
i
qij
. Эти значения
регулярной отправки из предприятия i в порт j составляет величину vij = int
ti
формируют матрицу объемов регулярных отправок V = Vi×j = ‖vij ‖.
11
В случаях, если объем регулярной отправки vij =
qij
tint
i
превышает значение V, то для перевозки
части регулярной отправки кратной значению V используется маршрутная отправка —
железнодорожная отправка по одной накладной партии груза в количестве, соответствующем
грузоподъемности целого состава поезда. Соответствующие значения формируют матрицу объемов
регулярных маршрутных отправок Vмарш = Vi×j марш = ‖vij марш ‖. В случаях, если объем регулярной
qij
отправки vij = tint
не превышает значение V или составляет большее значение, то для перевозки
i
регулярной отправки более или менее значения V используется повагонная отправка —
железнодорожная отправка по одной накладной партии груза, для перевозки которого по его объему,
массе или роду требуется отдельный вагон. Соответствующие значения формируют матрицу
объемов регулярных повагонных отправок Vваг = Vi×j ваг = ‖vij ваг ‖.
В случаях, когда для регулярной отправки используется маршрутная отправка, применяется
тариф Сijtrain за каждую перевозимую единицу. В случаях, когда для регулярной отправки
за каждую перевозимую единицу,
используется повагонная отправка применяется тариф Сcar
ij
train
car
train
= ‖сijtrain ‖ и
= 0,9 Сij . Соответствующие тарифы образуют матрицы С train = Сi×j
причем Сij
car
= ‖сijcar ‖.
Сcar = Сi×j
В случае конфигурации сетей контейнерного грузораспределения, показанных на рис. 14а и рис.
14б, задача ставится следующим образом: при заданных значениях Q = ‖q ij ‖, T int = ‖t int
i ‖, V,
train
car
train
car
С
= ‖сij ‖, С = ‖сij ‖, определить, какая из данных двух конфигураций транспортной сети
является предпочтительной по критерию совокупных затрат. Решение задачи предполагает
следующие действия:
365
365
 Вычисление матрицы регулярных вывозов рег = ‖ рег ‖ =  /( ) =  /(  )

 Формирование матрицы маршрутных отправок марш = × марш = ‖ марш ‖ при
соблюдении условия  рег ≥  и матрицы регулярных повагонных отправок ваг = × ваг =
‖ ваг ‖ в случаях, когда рег < .


 Формирование матрицы тарифов С  = С×
= ‖с ‖ и С = С×
= ‖с ‖.
 Вычисление матрицы стоимости перевозок из заводов в порты  = × = ‖ ‖ = ‖с ‖ ×
‖ ваг ‖ + ‖с ‖ × ‖ марш ‖
 Вычисление суммы элементов матрицы , дающее суммарную стоимости перевозок.
 Вычисление вектора стоимости перевозки годовой партии от каждого завода год =  год .
 Вычисление вектора стоимости доставки одного TEU от каждого завода  =   .
В главе проведены аналогичные рассмотрения для всех вариантов цепей, показанных на рис. 11 и
их комбинаций. Для доказательства адекватности модели проведено рассмотрение конкретных
примеров с известными финансовыми показателями. Задача ставилась как нахождение максимально
дешевого варианта доставки контейнеров между предприятиями–производителями и морскими
портами, исходя из различных вариантов конфигурации системы, для конкретной схемы перевозок.
Завершает главу разработка функциональных показателей модели, позволяющих реализовать
концепцию управления предприятием по целям. По роду своей деятельности, основные доходы
терминала связаны с его непосредственной функцией оказания услуг грузоперевозчикам. Эти
функции терминала реализуются операциями, в результате которых получается тот или иной
продукт деятельности терминала. Кроме того, продукты деятельности терминала могут появляться
как результат вспомогательных операций, например сдачи в аренду площадей или оборудования.
Все продукты производятся на возмездной основе, что позволяет связать все операции
непосредственно с доходами терминала. Это условно показано на рис. 12.
Рисунок 12 - Операции терминала и доходы от них
12
Отдельная операция k, производящая Pk единиц продукта, при тарифе ck денежных единиц за
единицу продукта, приносит доход M k  ck  Pk . Таким образом, общий доход терминала составляет
K
K
k 1
k 1
величину M   M k  ck  Pk . Это условно показано на рис. 13.
Рисунок 13 - Полный доход терминала от операций
Данные преобразования были проделаны с целью показать, как выходные величины одного
(операционного уровня - продукты) связанны с показателями следующего (в нашем случае – самого
верхнего) уровня. Именно эта методология – последовательное использование показателей нижнего
уровня как входных величин для выражения показателей вышележащего уровня – призвана
обеспечить достижение поставленной цели: создание согласованной системы KPI для реализации
принципа управления по целям, обозначенного выше. Прежде всего, нам потребуется ввести
некоторую характеристику, описывающую количественную сторону операции. Определим
интенсивность операции как количество продукции, производимой в единицу времени:
P
max
Int опер _ k  k . Максимально возможную интенсивность назовем мощностью операции Int опер _ k .
t
Эффективностью операции назовем отношение Eff опер _ k 
Int опер _ k
max
Int опер
_k
. Иными словами, эффективность
операции показывает степень использование ее возможности. В более общем случае продукты и
ресурсы могут иметь разную природу. Кроме того, для получения продукта операция может
потребовать не один, а несколько ресурсов (рис. 14).
Рисунок 14 - Ресурсы выполнения операции
В
этом
случае мы должны говорить о частной производительности ресурса
Pk
ресурс _ l
. Смысл частной производительности ресурса остается прежним: она
Prопер
 Prk ,l 
_k
Rl  t
указывает, сколько продукции как результата операции производит единица ресурса данного вида,
или же сколько ресурса данного вида надо затратить на производство единицы продукции в данной
операции. Если ресурс однородный и дискретный, то частная производительность есть
Pk
Pk
n
 l . В использованных выше обозначениях и
интенсивность операции единицы ресурса
nl  t
t
терминологии, частные производительности очень похожи на частные производные от функции
нескольких переменных. Действительно, приращение продукта dPk  dP (для простоты индекс
операции k опустим) связано с производительностью
P
t
этой операции и длительностью
13
выполнения операции dt очевидным соотношением dP 
P
t
dt . В свою очередь, интенсивность
операции есть функция от используемых в операции ресурсов, или
P
t
 Int ( R1 , R2, ..., Rl ,..., , RL ) .
Таким образом, имеем
P
P1
Pl
PL
dP 
dt  (
dR1  ... 
dRl  ...
dRL )  dt
t
R1  t
Rl  t
RL  t
Это действительно напоминает каноническую формулу полного дифференциала функции:
P
P1
Pl
PL
dRL )  dt
dP 
dt  (
dR1  ... 
dRl  ...
t
R1  t
Rl  t
RL  t
В то же время, имеется и существенная разница между математическим понятием полного
дифференциала, выраженного через приращения аргумента и частные производные, и полученной
формулой произведенного продукта, выраженного через частные производительности ресурсов и
их потребление. В обеих формулах приращение функции складывается из вкладов отдельных
аргументов. Если приращение одного из аргументов равно нулю, то приращение функции
достигается за счет вклада других аргументов. В исследуемом нами случае, несмотря на внешнее
сходство, имеется существенное семантическое различие: для получения приращения продукта
необходимы затраты всех входящих в операцию ресурсов dRl , причем именно в этом количестве.
В исследуемой деятельности появляется новая логическая зависимость, не включаемая в
традиционную математику: лимитирующий фактор, а точнее – лимитирующий ресурс. Если нам
необходимо получить объем продукта dP 
P
t
dt , частные производительности помогут нам
найти требуемые значения расходов для каждого ресурса. Действительно, с учетом сказанного, для
dP
dP
Pl
каждого ресурса выполняется соотношение

dRl , откуда получаем dRl  dt .
Pl
dt Rl  t
Rl  t
Предположим, что в нашем распоряжении имеются реальные ресурсы drl  dRl . Тогда требуемый
объем продукта dP будет получен, а каждый ресурс будет использован с эффективностью dRl (два
drl
землекопа из десяти будут работать, две лопаты из двух будут заняты).
Пусть в нашем распоряжении имеется несколько ресурсов, для которых drl  dRl . Тогда
фактическим мы сможем произвести за счет этих дефицитных ресурсов лишь часть требуемого
продукта dPогр  dP . Лимитирующим ресурсом будет тот, для которого значение dPогр
минимально, т.е. dP лим  min{dPогр }. Очевидно, что критический, лимитирующий ресурс будет
использоваться на 100%. Для определения степени использования остальных ресурсов следует
решить описанную выше задачу нахождения требуемых значений ресурсов, положив dP  dP лим .
Следовательно, минимально необходимые ресурсы в случае наличия критического ограничения
будут определяться выражением
dP
dR лим l 
лим
dt
Pl
Rl  t
dR лим l
, а их использование –
.
drl
Использование ресурсов для выполнения операций рассматривается на операционном уровне
системного анализа, что условно показано на рис. 15.
14
Рисунок 15 - Уровень анализа операционных ресурсов
Как следует из этого рисунка и общего хода рассуждений, одни и те же ресурсы могут
требоваться для выполнения различных операций. Агрегатирование этих ресурсов по категориям
условно показано на рис. 16.
Рисунок 16 - Ресурсы, требуемые для выполнения операций
Наконец, обеспечение каждого конкретного операционного ресурса в заданный промежуток
времени связано с определенными расходами, как это показано на рис. 17.
Рисунок 17 - Расходы на обеспечение операционных ресурсов
При известной стоимости содержания единицы каждого вида ресурса sl и рассчитанном объеме
ресурса каждого вида Rl, затраты на содержание ресурса составляют величину ml  cl  Rl .
Совокупные затраты на содержание операционных ресурсов составляют, отсюда, величину
L
L
l 1
l 1
m   ml  sl  Rl . Это показывает рис. 18.
15
Рисунок 18 - Расходы на содержание ресурсов
Для планирования и качественного проведения работ, равно как и получения денежного
вознаграждения за них, требуется не только производительные ресурсы. Точно так же, выполнение
общей задачи терминала не связано только с возмездными (коммерческими) операциями. Часть из
них связана с выполнением главной задачи терминала (управление, маркетинг, реклама, НИР и пр.),
другая часть является предписанной (обеспечение безопасности, охраны окружающей среды,
мероприятия ГО и ЧС и т.д.). Они связаны с расходами, однако не приносят никакого прямого
дохода. Затраты на содержание ресурсов, связанных с выполнением этих непроизводительных
функций могут быть значительны, и их минимизация (за исключением расходов на управленческий
персонал) обычно стоит в планах любой компании. Как следствие, общая картина взаимодействия
расходов и доходов должна быть дополнена этими «вмененными» некоммерческими операциями и
связанными с ними ресурсами (рис. 19).
Рисунок 19 - Полная сеть связей вложений и доходов через операции
Полученная функциональная «матрица» расходов на ресурсы и доходов от операций отражает
внутреннее строение обобщенного «верхнего» уровня системного представления терминала . Она
позволяет установить связь между ресурсами и операциями. Это можно сделать на уровне
денежных или натуральных показателей. В форме натуральных показателей подобная сетевая
зависимость представлена на рис. 20.
Рисунок 20 - Связь ресурсов и операций
16
В четвертой главе «Разработка методики планирования использования и распределения
операционных ресурсов с помощью предложенной модели» идентифицируются и анализируются
операционные ресурсы терминала. Предложенные модели позволяют изучать изменение этих
ключевых показателей эффективности работы в динамике, как показывают примеры на рис. 21 и 22.
Рисунок 21 – Изменение объема хранения груза на складе
Рисунок 22 – Изменение потребности в бригадах на складе комплектации
Для каждого произвольного ресурса с помощью моделирования может быть получена плотность
распределения его значений (рис. 23).
Рисунок 23 – Пример плотности распределения требований к ресурсу d(t)
В различных задачах проектирования, планирования и управления производственными
объектами приходится иметь дело с оптимизацией ресурсов. Несмотря на множество возможных
частных постановок, в своем большинстве эти задачи сводятся к установлению соответствия между
спросом на некоторый ресурс и предложением этого ресурса. Спрос на ресурсы обычно
формируется под влиянием внешних по отношению к проблеме обстоятельств (не находящихся под
непосредственным управлением лиц, принимающих решения), а предложение ресурса является
управляемым параметром. Собственно управление в этом смысле есть изменение предложения
ресурса так, чтобы оно соответствовало спросу.
Пусть мы имеем ретроспективной или
прогнозируемый спрос на некоторый произвольный ресурс d(t). Как избыток, так и дефицит
ресурса связаны с потерями разного рода. Это позволяет уточнить формулировку заданного ранее
вопроса: каково должно быть значение d0, чтобы совокупные потери были бы минимальны?
Полученная с помощью моделирования кривая распределения потребности в ресурсах позволяет
известными математическими методами вычислить значения избытка Sизб и дефицита Sдеф от
уровня предоставления ресурса d0. Если обозначить удельную стоимость потерь, связанных с
появлением избытка ресурса, как αизб, а удельную стоимость потерь, связанных с возникновением
дефицита ресурса как αдеф, то суммарный функционал потерь Ф(d0) для оптимизации уровня
предложения ресурса можно представить в линейной форме Ф(d0)=αизб*Sизб + αдеф*Sдеф. Это
позволяет варьировать относительные величины стоимости потерь (рис. 24).
Рисунок 24 – Зависимость оптимального значения от соотношения стоимостей потерь
17
В диссертационном исследования показано, что в некоторых важных для практики случаях
операции выполняются с динамическим перераспределением ресурсов: после выполнения операции
для того или иного ресурса, вовлеченного в ее исполнение, может возникнуть более приоритетная
задача, в связи с чем он может быть перемещен к новому месту выполнения операции в системе.
Иными словами, в обобщенной схеме управления терминалом должна присутствовать некоторая
оптимизирующая компонента более высокого уровня, под управлением которой производится
локальная оптимизация отдельных операций. Общесистемная оптимизация, которую осуществляет
эта компонента, отражает выбранную анализируемым инфраструктурным объектом логистическую
стратегию. В соответствии с этим, для оптимизации локальных операций могут использоваться
критерии, которые отличаются от тех, которые используются в случае независимого исследования
отдельных операций или их комбинаций; в ряде случаев эти критерии приводят к нахождению не
оптимального, а лишь допустимого решения.
В то время как оптимизация ресурса для одной операции достаточно просто формализуется и
допускает сведение к интегральному критерию (что было сделано в п.4.2 данного исследования),
проблема оптимизации не самого размера ресурса, а объема динамически выделяемой для
выполнения каждой отдельной операции общего ресурса является крайне сложной и не
поддающейся прямой формальной алгоритмизации. Причин тому несколько: во-первых, данная
проблема вовлекает некоторое множество критериев разной природы и важности, и их сведение в
единый интегральный критерий методом введения линейной аддитивной или мультипликативной
формы в общем случае невозможно. Во-вторых, различные цели и задачи исследования, наряду с
различными изучаемыми аспектами моделируемого объекта и внешними условиями его
функционирования, в очень сильной мере меняют набор используемых в критериях показателей и
их приоритетные веса.
Указанная проблема отражает новое свойство самой процедуры проектирования объектов
транспортной инфраструктуры и новые требования к используемому инструментарию, в который
входит и имитационное моделирование, которое рассматривается в настоящем исследовании:
создание конечного объекта и управление им определяется поставленными перед ним целями.
Целеполагание для проектируемых объектов составляет задачу следующего уровня по сравнению с
рассматриваемой здесь задачей создания модели.
Выше были описаны способы создания отдельных функциональных элементов системы, а так же
методика построения из этих элементов системы, выполняющей моделирование тех или иных
интересующих функциональных аспектов деятельности контейнерного терминала, а так же
проведен анализ основных показателей его деятельности, которые необходимо отражать при
моделировании различных аспектов деятельности.
В диссертационном исследовании разработана методика адаптации структуры модели к
сформулированным целям управления и проведения экспериментов по оптимизации требуемых
внешних характеристик, основанная на использовании проанализированных признаков - KPI.
Предложенная методика выбора KPI, обеспечивающая управление по целям, в свою очередь
согласованным с общей миссией и стратегией развития компании, состоит из следующих
укрупненных этапов.
Этап 1. Формирование стратегии предприятия, учитывающей цели его деятельности и их
относительный приоритет.
Этап 2. Формулирование миссии предприятия, устанавливающей функциональные средства для
достижения выбранных стратегических целей.
Этап 3. Разработка тактических решений, касающихся реализации функциональных средств
проектирования, планирования и управления деятельностью предприятия.
Этап 4. Идентификация и оценка гносеологической ценности параметров, характеризующих
операционные аспекты деятельность предприятия, сведенных в полный базис признаков:
P={p1,p2,…,pn}
Этап 5. Выбор из множества P={p1,p2,…,pn} ключевых параметров эффективности на основании
сформулированной миссии предприятия:
K={k1,k2,…,km}∈P
Этап 6.Выбор имитационных моделей, в качестве выходных параметров имеющих выбранные
ключевые показатели эффективности K={k1,k2,…,km}.
Этап 7.Идентификация и анализ операционных ресурсов R={r1,r2,…,rl}, задействованных в
операционных имитационных моделях.
18
Этап 8. Проведение серий экспериментов с моделями отдельных операционных звеньев и их
агрегатных блоков, позволяющих выбрать оптимальные значения, которые будут служить
начальными для последующей процедуры глобальной системной оптимизации.
Этап 9. Определение подмножества конкурирующих ресурсов
R1={r11,r12,…,r1j}∈Ro,
задействованных в операциях, максимизирующих элементы множества K={k1,k2,…,km}.
Этап 10. Проведение экспериментов с различным распределением конкурирующих ресурсов
между использующими их моделями операций, имеющих смысл направленного поиска оптимума в
пространстве указанных параметров.
Этап 11. Анализ результатов на оптимальность или допустимость, с возможным повторением
этапов 1-10.
Обобщенная блок-схема методики оптимизации операционных ресурсов тылового
контейнерного терминала методом имитационного моделирования показана на рис. 25.
Рисунок 25 - Методика построения системы показателей для моделирования
19
Для доказательства адекватности методики и использованных в ней моделей в диссертационном
исследовании были проведены эксперименты по планированию различных операционных ресурсов.
В частности, к таким планируемым ресурсам относился объем складирования. Математическая
постановка задачи выбора вместимости склада как финансово-экономической проблемы в работе
была выбрана следующей.
Пусть стоимость строительства склада вместимостью х составляет величину А(x). С ростом
вместимости склада увеличиваются потери, связанные с недоиспользованием его мощности E(x).
Предположим, что в результате ограничения на вместимость склада возникают отказы в
обслуживании транспортных средств. Пусть число необслуженных в результате этого
транспортных средств типа i есть ni, а связанные с каждым отказом потери составляют в денежном
выражении величину αi. В этом случае суммарные потери, связанные с отказами в обслуживании
транспортных средств (вызванные ограничением на вместимость склада) могут быть выражены как
B  x     i  ni .
i
Пусть теперь суммарное время ожидания в очереди транспортных средств типа i составляет
величину ti, а связанные с каждой временной единицей потери составляют в денежном выражении
величину βi. В этом случае суммарные потери, связанные с отказами в обслуживании (вызванные
ограничением на вместимость склада) могут быть выражены как C  x  

i
 t i . Обозначим
i
теперь суммарное число переваленных контейнеров типа i как mi, а связанные с каждой единицей
доходы в денежном выражении - как γi. В этом случае суммарные доходы, связанные с грузовой
работой терминала, могут быть выражены как
D  x     i  mi . Таким образом, выбор
i
оптимального размера склада х определяется из решения следующей оптимизационной задачи:
max F [ D x   A x   B x   C x   E ( x)]
x
Сам направленный поиск в пространстве параметров осуществляется процедурой
моделирования. На рис. 26-27 показаны примеры результатов моделирования требований к объему
складирования.
Рисунок 26 - Изменение требуемой вместимости склада в эксперименте
частота наблюдения
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
1000
2000
3000
4000
требуемая вместимость, TEU
5000
Рисунок 27 - Частота наблюдения вместимости склада в эксперименте
20
Пусть грузопоток на терминал задан своим значением Q 
 q . Чем больше оптимальный
i
i
размер склада х, тем ближе число переваленных контейнеров M 
значению, увеличивая значение
D  x     i  mi
 m приближается к этому
i
i
до некоторого максимального значения.
i
Одновременно с ростом х снижается количество транспортных средств, не получивших
обслуживание, и суммарное время ожидания в очереди, что приводит к уменьшению величин
C x     i  ti и B x     i  ni . В то же время, избыток мощностей хранения связан с потерями
i
i
из-за их недостаточного использования E(x).
Пример поведения соответствующих функций A(x), B(x), C(x), D(x), E(x) и максимизируемого
функционала F(x) приведен на рис. 28.
Рисунок 28 - Максимизация F(x) для определения оптимального размера склада
Другим примером являлась задача определения оптимального числа средств внутрипортовой
транспортировки между грузовыми фронтами для некоторого отвлеченного технологического звена
из класса рассмотренных выше. Вероятностный характер времен поступления заявок на
обслуживание, самого обслуживания и времени транспортировки исключают возможности
алгебраического (статического) расчета требуемого количества транспортных средств для
внутрипортовой транспортировки.
Недостаток средств внутрипортовой транспортировки будет приводить к простою основного
оборудования и внешних транспортных средств, которые будут образовывать очередь на входе
рассматриваемого звена. Пусть стоимость простоя основных транспортных средств и оборудования
на входе цепочки составляет величину А(x), где х – это количество средств внутрипортовой
транспортировки.
С ростом х появляются потери, связанные с приобретением и
недоиспользованием парка этого вида оборудования B(x). Примеры первичных параметров для
вычисления величин А(x) и B(x) путем моделирования показаны на рис. 29-30.
Рисунок 29 – Пример очереди основных и оптимизируемых транспортных средств
21
Рисунок 30 – Другой пример очереди основных и оптимизируемых транспортных средств
Пример поведения функций A(x), B(x) и минимизируемого функционала F(x) приведен на рис.
31.
Рисунок 31 -- Минимизация F(x) для определения оптимальной численности парка
Как видно из этого рисунка, функционал F(x) имеет отчетливый минимум, что и является
искомым оптимальным значением для численности парка оборудования для внутритерминальной
транспортировки на данном участке.
Оптимизация численности персонала. Основным отличием данной частной задачи является то,
что здесь мы имеем дело с управляемым, а не рассчитываемым ресурсом обработки заявок.
Рассмотрим систему обслуживания с неограниченной длиной очереди, рассмотренную выше.
Предположим, что нам требуется спланировать оптимальный ресурс в некоторую предстоящую
смену продолжительностью K0. Одним из вариантов решения является выбор величины ресурса в
следующую смену равным максимальному числу поступивших заявок в интервалы предыдущей
смены. Соответствующая система может быть описана следующими зависимостями:
Входящий поток заявок: z[k].
Ресурс обработки заявок: r[k] = max{z[k-K0], … ,z[k-2],z[k-1]}
Очередь заявок: q[k] = если [ z[k] +q[k-1] >r[k] ] то [z[k] +q[k-1] -r[k]] иначе [0 ].
Обработка заявок: z[k] = если [ z[k] +q[k-1] >r[k] ] то [r[k]] иначе [z[k] +q[k-1] ].
В этом случае мы имеем дело с системой, характеризующейся адаптивным управлением по
ресурсам. Поведение системы в этом случае показывает рис. 32.
Рисунок 32- Поведение системы с адаптивным управлением
22
На этом рисунке видно, что система «притягивается» к оптимальным уровням ресурса. Здесь
следует подчеркнуть, что в данном случае модель системы сама провела оптимизацию ресурса.
Кроме того, эти результаты могут зависеть от конкретного вида функции входного потока, и если ее
изменение в случае «комбинаторной» оптимизации требуют полного повторения всей процедуры,
адаптивная система сама отыщет необходимое значение. Рассмотренные выше способы
оптимизации позволяют построить сложный иерархический комплекс взаимосвязанных моделей. В
то же время, каждая отдельная модель имеет самостоятельную ценность и рамки применения.
Разработанные в рамках выполнения диссертационного исследования методы образуют
инструментарий оптимизации операционных ресурсов контейнерного терминала, обладающей
полнотой и эффективностью. Каждый из описанных в главах 3-4 методов выполняет отдельный
этап соответствующей общей оптимизационной процедуры. Выполнение этой процедуры
составляет методику оптимизации операций склада, последовательность применения которой
описывается.
Следует подчеркнуть, что инструмент моделирования принципиально предназначен для решения
задачи анализа, т.е. в общем случае получения путем модельного эксперимента оценок для
выходных параметров при фиксированном конкретном наборе значений входных параметров.
Задача синтеза, к которой сводится любая проблема оптимизации, в общем случае решается
многократным повторением задачи анализа при направленном изменении входных параметров с
целью достижения поставленных целей управления.
В этом смысле методика планирования и управления операционными ресурсами контейнерного
терминала сводится к планированию модельных экспериментов с различными значениями
параметров, в роли которых выступают отдельные операционные ресурсы, и различными
стратегиями динамического их распределения от задачи к задаче. Эту процедуру можно описать
следующей последовательностью основных этапов:
Анализ и интерпретация имеющихся исходных данных о физических объемах и структуре
контейнерного грузопотока, требуемых для расчета.
Определение доминирующего направления задачи проектирования – прямого или обратного
(т.е. от внешних параметров к технологическим, или от технологических – к доступным внешним
параметрам).
Уточнение и дополнение исходных данных в части технологических характеристик,
формулировка целевых показателей, согласование их с целями проекта, формулировка параметров в
виде KPI.
Параметризация модели назначенными показателями и получение статистических
распределений значений параметров.
Формирование функции потерь первого и второго рода в ключевых операционных звеньях, и
выбор оптимальных значений в смысле заданных критериев.
Анализ полученных результатов на оптимальность и допустимость, при необходимости,
повторение этапов 3-6.
Принятие управленческих решений.
Методика планирования операционных ресурсов контейнерного терминала
в виде
последовательности шагов в графическом виде представлена на рис. 33.
23
Рисунок 33 – Методика планирования операционных ресурсов контейнерного терминала
Список работ, опубликованных по теме диссертации:
в рецензируемых научных изданиях:
1. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Построение функциональной модели склада комплектации /
В.Н. Щербакова-Слюсаренко // Транспортное дело России – 2013.- №4(107) - С.128-130.
2. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Моделирование с целью оптимизации работы склада комплектации
/ В.Н. Щербакова-Слюсаренко // Транспортное дело России – 2013.- №4(107) - С.125-128.
3. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Обоснование концепции сухого порта / В.Н. ЩербаковаСлюсаренко // Транспортное дело России, 2013, №4(107), с.77-80.
4. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Методика решения общей задачи оптимизации техникоэкономических параметров грузового терминала с помощью имитационного моделирования /
В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Эксплуатация морского транспорта» - 2013.- №2(72) - С.6-8.
5. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Базовая модель для оценки экономической эффективности
контейнерных терминалов на основе анализа логистических процессов / В.Н. Щербакова-Слюсаренко //
«Транспортное дело России»- 2013.- №1(104) - С.55-57.
в других изданиях:
6. Кузнецов
А.Л.,
Щербакова-Слюсаренко
В.Н.
Развитие
моделей
контейнерного
грузораспределения / А.Л. Кузнецов, В.Н. Щербакова-Слюсаренко // "Морские порты" – 2015.- №6(137)
- С.20-23.
7. Кузнецов А.Л., Щербакова-Слюсаренко В.Н., Горынцев М.Н., Протопович С.Н. Особенности
проектирования наземных контейнерных терминалов / А.Л. Кузнецов, В.Н. Щербакова-Слюсаренко,
М.Н. Горынцев, С.Н. Протопович //"Контейнерный бизнес" – 2014.- № 50-С.19-21.
8. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Логистика, созвучная времени / А.Л. Кузнецов, В.Н. ЩербаковаСлюсаренко // РЖД -Партнёр – 2015.-№ 4(269) - С.27.
9. Кузнецов А.Л., Щербакова-Слюсаренко В.Н. Показатели производительности на практике /
А.Л. Кузнецов, В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Морские порты» - 2014.- № 10 (1321) - С.24-28.
10. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Сухие порты, как инструмент расширения функциональности
морских терминалов / В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Контейнерный Бизнес» - 2014.-№ 49- С. 6-15.
11. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Организация внутренней логистики склада / В.Н. ЩербаковаСлюсаренко//«Контейнерный Бизнес» - 2013.-№ 47 – С.14-16.
12. Щербакова-Слюсаренко В.Н. «Сухие порты», как инструмент расширения функциональности
морских контейнерных терминалов / В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Промтранс» - 2013.- № 315 -С.3638.
13. Щербакова-Слюсаренко В.Н. «Сухие порты» и их взаимосвязь с морскими терминалами /
В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Вести морского Петербурга» - 2013.- № 3 -С.30-31.
14. Щербакова-Слюсаренко В.Н. Подспорье для порта / В.Н. Щербакова-Слюсаренко // «Грузавтоинфо» - 2012.- №10(107) - С.42-43.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа