Оптимизация Технико-Технологических Параметров Системы Контейнерных Перевозок На Железной Дороге (стр. 2 )

Исследования перевозок грузов в контейнерах за рубежом показали, что в странах Европы и США с ростом объемов контейнерных перевозок при ограниченных ресурсах провозной способности перевозчики и владельцы железнодорожных инфраструктур принимают меры по укладке дополнительных железнодорожных путей и строительству новых транспортных коридоров, реконструкции действующих и строительству новых железнодорожных станций.

Внедряются новые технологии при перегрузке контейнеров в смешанном сообщении, разрабатываются новые типы контейнеров и подвижного состава, модернизируются погрузочно-разгрузочные механизмы. Совершенствуется работа по обслуживанию клиентов по средствам сети Интернет.

На Свердловской железной дороге открыты 59 станций для работы с контейнерами, но основной объем работ выполняют шесть: Свердловск-Товарный, Блочная, Войновка, Тюмень, Сургут и Нижневартовск.

Анализ работы контейнерных пунктов на Свердловской железной дороге представлен на рис. 1, 2.

Из рис. 1, 2 следует, что погрузка крупнотоннажных контейнеров в 2007 году увеличилась в 1,83 раза по отношению к 2000 году, а погрузка среднетоннажных контейнеров в 2007 году снизилась в 1,33 раза по отношению к 2000 г. По выгрузке крупнотоннажных контейнеров в 2007 году наблюдается увеличение в 1,21 раза по отношению к 2000 г, по среднетоннажным – уменьшение в 1,50 раза. Тенденция к росту перевозки грузов в крупнотоннажных контейнерах объясняется, в первую очередь, экономическими факторами – перевозка грузов в крупнотоннажных контейнерах позволяет сократить расходы на транспортировку.

Тенденция изменения доли объемов перевозки грузов в контейнерах требует корректировки количества контейнерных терминалов по работе со среднетоннажными и крупнотоннажными контейнерами.

Рисунок 1 – Динамика изменения годового объема погрузки контейнеров

Рисунок 2 – Динамика изменения годового объема выгрузки контейнеров

В ходе анализа также установлен структура грузов, перевозимых в контейнерах по Свердловской железной дороге (рис. 3).

Рисунок 3 – Структура перевозимых грузов в контейнерах по Свердловской железной дороге

Основной процент перевозимых грузов составляют продукция машиностроения, приборостроения и металлообрабатывающей промышленности (25,14%), продукция пищевой промышленности (15,4%), продукция металлургической промышленности (13,85%) и самый небольшой процент в номенклатурной группе приходится на руды металлические (0,13%).

Для административного воздействия на процесс управления запасами контейнеров для погрузки и выгрузки данных номенклатур грузов был проведен анализ с помощью АВС - и XYZ - классификации.

Согласно железнодорожным тарифам указанные грузы относятся к третьему тарифному классу и составляют 82% грузов других тарифных классов, перевозимых в контейнерах.

Существенный вклад в теорию и практику совершенствования технологии перевозок грузов в контейнерах внесли: , , ,  , , и др.

Научные разработки указанных авторов в основном посвящены совершенствованию технологии работы контейнерных пунктов, организации перевозочного процесса контейнеров в отдельности, а не в комплексе. Они не учитывали такие параметры, как выбор оптимального числа контейнерных терминалов на заданном полигоне обслуживания, определение места размещения контейнерных терминалов и оптимального размера запаса контейнеров на контейнерном терминале. Перечисленные факторы явились предметом исследования данной диссертации.

Вторая глава посвящена построению и исследованию математической модели параметров грузовой работы со среднетоннажными и крупнотоннажными контейнерами.

Период наблюдений для крупнотоннажных контейнеров был разбит на два промежутка: с 2000 по 2003 и с 2004 по 2006 годы. Это объясняется тем, что объемы перевозок грузов в крупнотоннажных контейнерах в первый период были нестабильными, имелся дефицит специализированного подвижного состава, разрабатывалась новая редакция Тарифного руководства № 1 «Прейскурант 10-01», кроме этого, именно в 2003 году началась кардинальная реформа железнодорожного транспорта России, образовалось открытое акционерное общество «Российские железные дороги». После 2003 года объемы контейнерных перевозок стабилизировались.

В ходе статистической обработки экспериментальных данных работы дороги с контейнерами были установлены следующие законы распределения: для крупнотоннажных контейнеров погрузка и выгрузка распределяются по нормальному закону; для среднетоннажных контейнеров погрузка – по нормальному закону, выгрузка – по равномерному закону.

Основные параметры данных распределений представлены в табл. 1.

Таблица 1 – Основные параметры распределения контейнеров с 2000 по 2006 годы

Период наблюдений	Тип контейнера	Вид работы	Выборочная средняя, конт.	Выборочная дисперсия, конт.	Доверительные интервалы
математи-ческое ожидание	дисперсия
2000–2003	Крупнотоннажные	Погрузка	3 198,17	570,54	3 034,11 3 362,23	470 857,2 201 755,9
2004–2006	Крупнотоннажные	Погрузка	4 806,62	229,59	4 728,91 4 884,33	28 038,82 78 851,03
2000–2003	Крупнотоннажные	Выгрузка	6 754,50	710,10	6 549,26 6 959,74	315 750,70 736 897,9
2004–2006	Крупнотоннажные	Выгрузка	7 599,6	371,61	7 474,54 7 724,66	75 729,74 209 252,20
2000–2006	Среднетоннажные	Погрузка	13 150,51	1485,20	11 960,81 14 340,20	19 407 990,6 37 330 781,7
2000–2006	Среднетоннажные	Выгрузка	13 022,81	22 335,54	–	–

При проверке гипотез о виде закона распределения были использованы критерии согласия Колмогорова и Пирсона со стандартным уровнем значимости 0,05.

На основании рассчитанного внутригодового выборочного среднего и рассчитанных коэффициентов ежегодного прироста были составлены временные ряды. С использованием метода скользящего среднего значения получены средние значения работы дороги с контейнерами. Полученные данные были проанализированы с помощью аналитического представления табличных функций в виде эмпирических формул. Анализ показал, что работа с контейнерами приближена к трендам квадратичной и кубической функций, на что указывают минимальные ошибки уклонения наблюдаемых значений от эмпирических. Для удобства прогнозирования примем квадратичную функцию.

Основные результаты расчетов приведены в табл. 2.

Таблица 2 –        Анализ временных рядов статистических данных работы дороги

       с контейнерами

Тип контейнера	Вид работы	Квадратичный тренд	Среднеквадратичное уклонение, е	Ошибка уклонения, %	Кубический тренд	Среднеквадратичное уклонение, е	Ошибка уклонения, %
КТК	Погрузка	Yt=5 184+45,975t+0,2017t2,	52,82	0,88	Yt=5 201,2+43,005t+0,3117t2–0,0011t3,	52,49	0,90
Yt=4 741,8+39,801t–2,6393t2,	45,79	1,00	Yt=4 835,3–12,338t+4,0392t2–0,2343t3,	38,18	0,80
КТК	Выгрузка	Yt=7 768,1+8,0906t+0,3004t2,	108,39	1,20	Yt=7 612,4+34,969t–0,695t2+0,0099t3,	94,14	1,00
Yt=7 709,7+14,6t–0,3194t2,	40,87	0,53	Yt=7 802,8–37,295t+6,3278t2–0,2332t3,	32,21	0,41
СТК	Погрузка	Yt=12 301–36,2t–0,0376t2,	104,80	1,04	Yt=12 189–19,497t–0,5695t2–0,0045t3,	97,57	0,99
СТК	Выгрузка	Yt=15 476–107,94t+0,4195t2,	120,74	1,09	Yt=12 189–71,571t–0,7389t2–0,0099t3,	85,44	0,77

В итоге построена математическая модель работы дороги с контейнерами всех типов, позволяющая прогнозировать поступление и отправление контейнеров на/с контейнерных пунктов и принимать управленческие решения при оперативном, тактическом и стратегическом планировании контейнерных перевозок. Полученные прогнозы объемов поступления и отправления контейнеров позволят: объективно распределять не только контейнерный, но и вагонный парки, что приведет к снижению порожнего пробега дефицитного подвижного состава для перевозок крупнотоннажных контейнеров; эффективно организовать управление и оперативное планирование работы контейнерного пункта; скорректировать работу автотранспорта по завозу и вывозу контейнеров по контейнерным пунктам; результативно аккумулировать крупнотоннажные контейнеры, подлежащие перевозке в ускоренных контейнерных поездах; снизить затраты на содержание контейнерных пунктов и др.