dc.contributor.author | Прокудін, Г. С. | uk |
dc.contributor.author | Шарай, С. М. | uk |
dc.contributor.author | Оліскевич, М. С. | uk |
dc.contributor.author | Рой, М. В. | uk |
dc.contributor.author | Procudin, G. | en |
dc.contributor.author | Sharai, S. | en |
dc.contributor.author | Oliskevych, M. | en |
dc.contributor.author | Roi, M. | en |
dc.contributor.author | Прокудин, Г. С. | ru |
dc.contributor.author | Шарай, С. M. | ru |
dc.contributor.author | Олискевич, М. С. | ru |
dc.contributor.author | Рой, M. П. | ru |
dc.date.accessioned | 2020-11-17T12:23:25Z | |
dc.date.available | 2020-11-17T12:23:25Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Моделювання взаємодії автомобільних транспортних підприємств на міжміських перевезеннях вантажів [Текст] / Г. С. Прокудін, С. М. Шарай, М. С. Оліскевич, М. В. Рой // Вісник машинобудування та транспорту. – 2019. – № 2. – С. 95-101. | uk |
dc.identifier.issn | 2415-3486 | |
dc.identifier.issn | 2413-4503 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30867 | |
dc.description.abstract | Виконано дослідження транспортного процесу обслуговування вхідних потоків замовлень на міжміські перевезення вантажів. З’ясовано, що проблема використання автомобільних транспортних засобів на міжміських маршрутах полягає у тривалих простоях в пунктах завантаження при очікуванні замовлення. З іншого боку, чимало замовлень залишаються відмовленими у зв’язку з відсутністю вільного і доступного транспорту. Застосовано імітаційне моделювання діяльності автомобільного перевізника за умови його взаємодії з партнерами по кооперації. В моделі відображено можливі дії автомобільного підприємства в кооперації з партнерами. При збільшенні кількості замовлень на перевезення перевізник орендує додаткові вантажні автомобілі, які використовуються за принципом «саме вчасно» і «саме там, де потрібно». Замовлення з вхідного потоку мають пріоритет виконання. Першочерговими є ті замовлення, які мають довшу їздку з вантажем, більший обсяг перевезень і невипадковий, циклічний характер виникнення. При залученні додаткових транспортних засобів кількість відмовлених замовлень, а також тривалість їздок з вантажем зростають. Натомість, непродуктивний простій транспортних засобів зменшується. Виявлено закономірність зміни кількості відмов у перевезеннях та тривалості простоїв власного і орендованого парку автопоїздів. Зі збільшенням інтенсивності вхідного потоку замовлень кількість необхідних орендованих транспортних засобів зростає до певної межі. Якість обслуговування клієнтів оцінена коефіцієнтом відмов, мінімальне числове значення якого свідчить про високу якість і про те, що підприємство утримує клієнтів. В імітаційній моделі бралось до уваги наявність допустимого періоду виконання замовлень, та часових вікон. Завдяки наявності таких величин інформація про замовлення, яке виникло, але ще не виконане, служить основою для передислокації транспорту у пункти, де найбільш ймовірно відбудеться його завантаження. При відтворенні транспортного процесу допускається порожній пробіг автомобілів. Для перевірки адекватності моделі використано практичні дані з обслуговування одним перевізником сипких вантажів в південно-східному і центральному регіонах України. Змодельовано ситуацію, коли на даній територіальній транспортній мережі перевізник має 6, 12, 28 власних транспортних засобів, а при зростанні кількості замовлень − орендує додаткові. На основі виявлених закономірностей сформульовано завдання щодо структурної оптимізації транспортного процесу. | uk |
dc.description.abstract | The transport process of servicing the incoming flow of orders for long-distance freight transportation has been carried out. It
was found that the problem of motor vehicles using on long-distance routes is that there are prolonged downtime at loading
points while waiting for an order. On the other hand, many orders remain refused due to the lack of free and available transport.
Imitation modeling of the activity of the truck carrier is applied, provided that it interacts with the cooperative partners. The model
reflects possible actions of the automobile enterprise in cooperation with partners. As the number of transportation orders
increases, the carrier leases additional trucks that are used on a "just in time" and "exactly where needed" principle. Inbound
orders have a priority of execution. Priority orders are those, which have a longer ride, more traffic, and have a non-random,
cyclical nature. When ordering additional vehicles, the number of refused orders increase, as well as the duration of the rides
with the cargo. Instead, the unproductive downtime of vehicles is decreasing. The regularity of the change in the number of
refusals in transportation and the duration of downtime of its own and rented fleet of road trains have been revealed. The
number of leased vehicles required increases to a certain extent with the intensity of the inbound order flow. The quality of
customer service is estimated by the refuse rate, the minimum numerical value of which indicates high quality and that the
company takes care of customers. The simulation model also took into account the availability of valid orders, so called time
windows. Due to the availability of such volume of order information that has arisen, but has not yet been fulfilled, it is the basis
for the relocation of the transport to the points, where it is most likely to be loaded. During the reproduction of the transport
process an idle run of trucks is allowed. To verify the adequacy of the model, we used practical data on single bulk carrier
service in the south-east and central regions of Ukraine. The situation is modeled when the carrier has 6, 12, 28 own vehicles
on this territorial transport network, and with the increase in the number of orders - leases additional ones. On the basis of the
revealed patterns, the task of structural optimization of the transport process is formulated. | en |
dc.description.abstract | Выполнены исследования транспортного процесса обслуживания входящих потоков заказов на междугородные
перевозки грузов. Выяснено, что проблема использования автомобильных транспортных средств на
междугородных маршрутах заключается в длительных простоях в пунктах загрузки при ожидании заказа. С другой
стороны, немало заказов встречают отказы в связи с отсутствием свободного и доступного транспорта.
Применено имитационное моделирование работы автомобильного перевозчика при условии его взаимодействия с
партнерами по кооперации. В модели отражены возможные действия автомобильного предприятия в кооперации с
партнерами. При увеличении количества заказов перевозчик арендует дополнительные грузовые автомобили,
которые используются по принципу «как раз вовремя», и «именно там, где нужно». Заказы из входящего потока
имеют приоритет выполнения. Первоочередными являются те заказы, которые имеют длинную грузовую ездку,
больший объем перевозок и неслучайный, циклический характер возникновения. При привлечении дополнительных
транспортных средств количество отказанных заказов, а также длительность поездок с грузом растут. Зато,
непродуктивный простой транспортных средств уменьшается. Выявлена закономерность изменения количества
отказов в перевозках и продолжительности простоев собственного и арендованного парка автопоездов. С
увеличением интенсивности входящего потока заказов количество необходимых арендованных транспортных
средств возрастает до определенного предела. Качество обслуживания клиентов оценено коэффициентом
отказов, минимальное числовое значение которого свидетельствует о высоком качестве сервиса и о том, что
предприятие удерживает клиентов. В имитационной модели принималось во внимание также наличие допустимого
периода выполнения заказов, то есть временных окон. Благодаря наличию таких величин информация о заказе,
который возник но еще не выполнен, служит основой для передислокации транспорта в пункты, где наиболее
вероятно состоится его загрузка. При воспроизведении транспортного процесса допускается порожний пробег
автомобилей. Для проверки адекватности модели использованы практические данные по обслуживанию одним
перевозчиком сыпучих грузов в юго-восточном и центральном регионах Украины. Смоделирована ситуация, когда на
данной территориальной транспортной сети перевозчик работает с 6, 12, 28 собственными транспортными
средствами, а при росте количества заказов – арендует дополнительные. На основе выявленных закономерностей
сформулированы задачи по структурной оптимизации транспортного процесса. | ru |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Вісник машинобудування та транспорту. № 2 : 95-101. | uk |
dc.relation.uri | https://vmt.vntu.edu.ua/index.php/vmt/article/view/177 | |
dc.subject | вантажні перевезення | uk |
dc.subject | міжміські маршрути | uk |
dc.subject | стохастичний вхідний потік | uk |
dc.subject | імітаційне моделювання | uk |
dc.subject | freight | en |
dc.subject | long-distance routes | en |
dc.subject | stochastic inlet flow | en |
dc.subject | simulation | en |
dc.subject | грузовые перевозки | ru |
dc.subject | междугородние маршруты | ru |
dc.subject | стохастический входной поток | ru |
dc.subject | имитационное моделирование | ru |
dc.title | Моделювання взаємодії автомобільних транспортних підприємств на міжміських перевезеннях вантажів | uk |
dc.title.alternative | Modeling of motor vehicles in inter-local transportation of cargoes interaction | en |
dc.title.alternative | Моделирование взаимодействия автомобильных транспортных компаний на междугородных перевозках грузов | ru |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 656.073 : 519.876.2 | |
dc.relation.references | Ch. Yee Ming, W. Bo-Yuan ―Vehicle-based interactive management with multi-agent approach,‖ Journal of Industrial
Engineering and Management, ISSN 2013-0953, vol. 2, no. 2, pp. 360-386, 2009. doi.org/10.3926/jiem.v2n2.p360-386 – Режим
доступу : http://hdl.handle.net/10419/188400. | en |
dc.relation.references | Н. Мосьпан, «Формування стратегій автотранспортних підприємств по обслуговуванню разових замовлень на
перевезення вантажів у міжміському сполученні» дис. канд. техн. наук., фак. трансп. сист., ХНАДУ, Харків, 2018. | uk |
dc.relation.references | A. Apfelst, S. Dashkovskiy, B. Nieberding ―Modeling, Optimization and Solving Strategies for Matching Problems in
Cooperative Full Truckload Networks,‖ IFAC – PapersOnLine, 2016. – [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S2405896316300040. | en |
dc.relation.references | B. Hezarkhani, M. Slikker, T. Van Woensel1 ―A competitive solution for cooperative truckload delivery,‖ OR Spectrum, no. 38 :
pp. 51 – 80, 2016. http: //doi 10.1007/s00291-015-0394-y. | en |
dc.relation.references | L. Zahra, M. Muriati, S. Shahnorbanun, Ali Taei Zadeh Information ―Sharing in Supply Chain Management‖ in 4th International
Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI 2013) Procedia Technology, 2013, pp. 298-304. | en |
dc.relation.references | В. В. Біліченко, В. О. Огневий «Трансформаційні процеси та стратегії розвитку автотранспортних підприємств»
Вісник ЖДТУ, № 3(46), т. 2, с. 12-17. 2008. | uk |
dc.relation.references | С. Аземша «Статистическое моделирование работы грузовых автомобилей на международных маршрутах при
различных стратегиях принятия обратной загрузки,» Transport and Telecommunication, vol. 8, no 1, pp. 53-61. 2007. | ru |
dc.relation.references | A. Zainah, M. Rosidah ―Procedia The Effect of Trust and Information Sharing on Relationship Commitmentin,‖ Supply
Chain Management – Social and Behavioral Sciences, no 130, pp. 266-272. 2014. | en |
dc.relation.references | Manoj Hudnurkar, Suresh Jakhar, Urvashi Rathod ―Factors affecting collaboration in supply chain: A literature Review,‖
Procedia – Social and Behavioral Sciences, no 133, pp. 189-202. 2014. | en |
dc.relation.references | L. Li ―Coordinated model predictive control of synchromodal freight transport systems‖ M.S. thesis, Dept. Electron. Eng.,
Delft University of Technology, Delft, China, 2016. http: //doi.org/10.4233/uuid:ab6c6692-5689-4a29-90bb-e3fa86a46b17. | en |
dc.relation.references | М. Васелевський, Є. Крикавський «Інтеграція цілей в ланцюгу поставок промислової продукції,» Вісник
Хмельницького національного університету, № 6, т. 2, с. 177-182. 2011. | uk |
dc.relation.references | G. Prokudin, O. Chupaylenko, O. Dudnik, A. Dudnik and D. Omarov ―Improvement of the Methods for Determining
Optimal Characteristics of Transportation Networks,‖ Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, no 6/3 (84), pp. 54-61.
2016. http: //doi 10.15587/1729-4061.2016.85211. | en |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/2413-4503-2019-10-2-95-101 | |