Статті

Підвищення ефективності управління транспортними та енергетичними ресурсами логістичної системи промислового підприємства

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2024

Останнє оновлення: 28 грудня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 128

Authors:

C.М.Турпак, orcid.org/0000-0003-3200-8448, Національний університет «Запорізька політехніка», м. Запоріжжя, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.С.Сауханов*, orcid.org/0009-0004-7292-4752, Актюбінський регіональний університет імені К. Жубанова, м. Актобе, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О.О.Острогляд, orcid.org/0000-0002-8496-3271, Національний університет «Запорізька політехніка», м. Запоріжжя, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І.О.Таран, orcid.org/0000-0002-3679-2519, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Д.М.Мороз, orcid.org/0000-0003-2577-3352, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (6): 143 - 150

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-6/143

Abstract:

Мета. Встановлення особливостей процесів і показників функціонування транспортно-складської логістичної системи (ТСЛС) промислових підприємств на імітаційній моделі, що враховує необхідність виконання плану доставки вантажів до складів в умовах відновлення сипкості вантажів при їх вивантаженні, для визначення оптимальних параметрів роботи за критерієм мінімальних витрат.

Методика. Для побудови моделі функціонування ТСЛС вивантаження сировини на підприємстві був використаний метод імітаційного моделювання, для встановлення законів розподілу вхідних параметрів моделі використано статистичний аналіз. Виконана оцінка використання енергетичних ресурсів за допомогою регресійного аналізу тривалості розігріву різних видів вантажу на промислових підприємствах.

Результати. Проведені експерименти на розробленій імітаційній моделі дозволили визначити раціональну кількість використовуваних ресурсів – локомотивів і камер розігріву вантажів при їх змерзанні. За рахунок використання запропонованих методів і моделі підвищена ефективність управління транспортними та енергетичними ресурсами логістичної системи промислового підприємства.

Наукова новизна. Розроблена імітаційна модель функціонування підсистеми вивантаження сировини й палива, на відміну від існуючих, ураховує особливості транспортно-складського процесу в холодний період року та дозволяє визначити раціональну кількість транспортних і допоміжних ресурсів з урахуванням впливу зовнішніх факторів.

Практична значимість. Отримані результати дозволяють підвищити ефективність роботи ТСЛС промислових підприємств за рахунок розробки методів, що базуються на логістичному підході до управління транспортно-складськими процесами. Імітаційна модель управління процесом розігріву й вивантаження дозволяє визначити найбільш економічний режим роботи транспортно-складських логістичних систем промислових підприємств шляхом визначення раціональної кількості залучених ресурсів.

Ключові слова: імітаційне моделювання, вантажні залізничні перевезення, транспортна логістика, вагон, управління ресурсами, енерговитрати

References.

1. Ézsiás, L., Tompa, R., & Fischer, S. (2024). Investigation of the possible correlations between specific characteristics of crushed stone aggregates. Spectrum of Mechanical Engineering and Operational Research, 1(1), 10-26. https://doi.org/10.31181/smeor1120242.

2. Fischer, S. (2021). Investigation of effect of water content on railway granular supplementary layers. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (3), 64-68. https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-3/064.

3.  Eller, B., Majid, M. R., & Fischer, S. (2022). Laboratory tests and FE modeling of the concrete canvas, for infrastructure applications. Acta Polytechnica Hungarica, 19(3), 9-20. https://doi.org/10.12700/APH.19.3.2022.3.2.

4. Bazaluk, O., Ashcheulova, O., Mamaikin, O., Khorolskyi, A., Lozynskyi, V., & Saik, P. (2022). Innovative activities in the sphere of mining process management. Frontiers in Environmental Science, (10), 878977. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.878977. 

5. Salieiev, I. (2024). Organization of processes for complex mining and processing of mineral raw materials from coal mines in the context of the concept of sustainable development. Mining of Mineral Deposits, 18(1), 54-66. https://doi.org/10.33271/mining18.01.054.

6. Naumov, V., Bekmagambetova, L., Bitileuova, Z., Zhanbirov, Z., & Taran, I. (2022). Mixed Fuzzy-Logic and Game-Theoretical Approach to Justify Vehicle Models for Servicing the Public Bus Line. Communications – Scientific Letters of the University of Zilina, 24(1), A26-A34. https://doi.org/10.26552/com.c.2022.1.a26-a34.

7. Volkov, V., Taran, I., Volkova, T., Pavlenko, O., & Berezhnaja, N. (2020). Determining the efficient management system for a specialized transport enterprise. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (4), 185-191. https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-4/185.

8. Saukenova, I., Oliskevych, M., Taran, I., Toktamyssova, A., Aliakbarkyzy, D., & Pelo, R. (2022). Optimization of schedules for early garbage collection and disposal in the megapolis. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3(115)), 13-23. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.251082.

9. Taran, I., Karsybayeva, A., Naumov, V., Murzabekova, K., & Cha­zha­bayeva, M. (2023). Fuzzy-Logic Approach to Estimating the Fleet Efficiency of a Road Transport Company: A Case Study of Agricultural Products Deliveries in Kazakhstan. Sustainability, 15(5), 4179. https://doi.org/10.3390/su15054179.

10. Koval, V., Kryshtal, H., Udovychenko, V., Soloviova, O., Froter, O., Kokorina, V., & Veretin, L. (2023). Review of mineral resource management in a circular economy infrastructure. Mining of Mineral Deposits, 17(2), 61-70. https://doi.org/10.33271/mining17.02.061. 

11. Sadeghi, M., Bagheri, M., & Pishvaee, M. S. (2021). Evaluation of rail terminals in container ports using simulation: a case study. Simulation, 97(12), 809-820. https://doi.org/10.1177/00375497211024731.

12. Matsiuk, V., Galan, O., Prokhorchenko, A., & Tverdomed, V. (2021). An Agent-Based Simulation for Optimizing the Parameters of a Railway Transport System. ICTERI-2021, 121-128.

13. Mazaraki, A., Matsiuk, N., Ilchenko, V., Kavun-Moshkovska, O., & Grigorenko, T. (2020). Development of a multimodal (railroad-water) chain of grain supply by the agent-based simulation method. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6/3(108), 14-22.

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.220214.

14. Yan, B., Zhu, X., Lee, D. H., Jin, J. G., & Wang, L. (2020). Transshipment operations optimization of sea-rail intermodal container in seaport rail terminals. Computers & Industrial Engineering, 141, 106296. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106296.

15. Namazov, N., Matsiuk, V., Bulgakova, Iu., Nikolaienko, I., & Vernyhora, R. (2023). Agent-based simulation model of multimodal iron ore concentrate transportation. Machinery & Energetics, 14(1), 46-56. https://doi.org/10.31548/machinery/1.2023.46.

16. Muzylyov, D., & Shramenko, N. (2020). Blockchain Technology in Transportation as a Part of the Efficiency in Industry 4.0 Strategy. Advanced Manufacturing Processes, 216-225. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40724-7_22.

17. Michal, G., Huynh, N., Shukla, N., Munoz, A., & Barthelemy, J. (2017). RailNet: A simulation model for operational planning of rail freight. Transportation Research Procedia, 25, 461-473. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.426.

18. Butko, T., Prodashchuk, S., Bogomazova, G., Shelekhan, G., Prodashchuk, M., & Purii, R. (2017). Improvement of technology for management of freight rolling stock on railway transport. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3/3(87), 4-11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.99185.

19. Silva, J., Ávila, P., Patrício, L., Sá, J. C., Ferreira, L. P., Bastos, J., & Castro, H. (2022). Improvement of planning and time control in the project management of a metalworking industry-case study. Procedia Computer Science, 196, 288-295. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.016.

20. Kozachenko, D., Hnennyi, J., Berezovyi, N., & Malashkin, V. (2021). Optimization of the Enterprise Railcar Fleet Structure for the Transportation of Iron Ore Raw Materials. In Transport Means-Proceedings of the International Conference, 316-321.

21. Ricci, S., Capodilupo, L., & Tombesi, E. (2016). Discrete events simulation of intermodal terminals operation: modelling techniques and achievable results. Civil-Comp Proceedings, 110.  https://doi.org/10.4203/ccp.110.288.

22. Yang, Y., Zhou, Q., & Chen, K. (2022). Multiagent-Based Modeling and Simulation of a Coal Multimodal Transport System. IEEE Access, 10, 65873-65885. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3184728.

23. Muzylyov, D., Shramenko, N., & Ivanov, V. (2021). Management decision-making for logistics systems using a fuzzy-neural simulation. In Advances in Industrial Internet of Things, Engineering and Management, 175-192. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69705-1_11.

24. Yaagoubi, E. l., Ferjani, A., Essaghir, Ya., Sheikhahmadi, F., Abourraja, M. N., Boukachour, J., ..., & Khodadad-Saryazdi, A. (2022). A logistic model for a French intermodal rail/road freight transportation system. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 164, 102819. https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102819.

25. Usmonov, J., & Djuraev, T. (2021). Imitation models of the railway organization for railway transport flows. Technical science and innovation, 4, 196-202. https://doi.org/10.51346/tstu-01.21.4-77-0146.

26. Bal, F., & Vleugel, J. (2021). Inland rail freight services with less fuel and lower emissions. International Journal of Energy Production and Management, 6(2), 170-180. https://doi.org/10.2495/EQ-V6-N2-170-180.

• < Попередня
• Наступна >