Науковий вісник НГУ

Підвищення ефективності процесів переробки продукції ­гірничодобувних підприємств у транспортних вузлах

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2020

Останнє оновлення: 12 березня 2020

Опубліковано: 12 березня 2020

Перегляди: 2483

Authors:

Я.Літвінова, кандидат технічних наук, orcid.org/0000-0003-2806-4076, Національній технічний університет «Дніпровська політехніка», м. Дніпро, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

К.Носаль-Хой, доктор філософії (техн.), orcid.org/0000-0002-7221-5487, Краківський технічний університет, м. Краків, Польща, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

К.Солецька, доктор філософії (техн.), orcid.org/0000-0002-8796-7729, Краківський технічний університет, м. Краків, Польща, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

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

Abstract:

Мета.Підвищення ефективності процесів перевантаження продукції гірничодобувних підприємств у транспортних вузлах. Обґрунтування напрямів оптимізації процесів логістичного управління та оптимальних характеристик виробничих ресурсів і організаційних впливів при логістичному управлінні в мультимодальному транспортному вузлі. Визначення економічного ефекту від обґрунтування цих характеристик.

Методика.Для формалізації об’єкта дослідження застосовані методи математичного моделювання й системний підхід. Для розробки моделі об’єкту дослідження використані методи імітаційного моделювання. З метою визначення залежності критерію ефективності функціонування транспортного вузла від параметрів матеріальних потоків і чисельних характеристик виробничих ресурсів застосовані методи регресійного аналізу.

Результати.На підставі проведеного дослідження запропоновановикористовувати питомий показник ефективності, що є відношенням прибутку від обслуговування клієнтури у транспортному вузлі до вартості виробничих ресурсів, які задіяні у процесі обслуговування. На підставі розробленої моделі транспортного вузла можливим є вирішення поставлених задач з удосконалення логістичного управління й переробки продукції гірничодобувних підприємств у транспортних вузлах.

Наукова новизна.Запропоновано підхід до удосконалення логістичного управління транспортним вузлом за рахунок обґрунтування оптимальних параметрів виробничих ресурсів і вибору найбільш ефективного варіанту технологічного процесу обслуговування замовників.

Практична значимість.Полягає в розробці підходів до визначення найбільш ефективного варіанту обслуговування матеріальних потоків, а також у визначенні оптимальних чисельних характеристик виробничих ресурсів транспортного вузла.

References.

1. Shramenko, N., & Muzylyov, D. (2020). Forecasting of Overloading Volumes in Transport Systems Based on the Fuzzy-Neural Model. In: Ivanov, V., Trojanowska, J., Ma­cha­do, J., Liaposhchenko, O., Zajac, J., Pavlenko, I., ... Perakovic, D. (Eds.) Advances in Design, Simulation and Manufacturing II. DSMIE 2019. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, 311-320.

2. Turpak, S. M., Taran, I. O., Fomin, O. V., & Tretiak, O. O. (2018). Logistic technology to deliver raw material for metallurgical production. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (1), 162-169. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/3.

3. Korniyetskyy, O. V. (2015). Theoretical Basis for the Development of Regional and Interregional Transport and Logistic Systems. Business navigator, 1(36), 107-112.

4. Sładkowski, A., & Cieśla, M. (2015). Influence of a potential railway line connecting the Caspian Sea with the Black Sea on the development of Eurasian trade. Nase More, 62(4), 264-271. https://doi.org/10.17818/NM/2015/4.4.

5. Okorokov, A. M., Vernigora, R. V., & Tsuprov, P. S. (2016). River transport of Ukraine: current state and prospects. Transport Systems and Transportation Technologies, (12), 62-68. https://doi.org/10.15802/tstt2016/85886.

6. Taran, I. A. (2012). Interrelation of circular transfer ratio of double-split transmissions with regulation characteristic in case of planetary gear output. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (3), 75-85.

7. Kravets, V. V., Sakhno, V. P., Bass, K. M., & Kravets, V. I. (2018). Program spatial movement of high-speed vehicles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 383(1), 012032. https://doi.org/10.1088/1757-899X/383/1/012032.

8. Okorokov, A. M. (2015). Analysis of the prospects development container market in ukraine. Transport Systems and Transportation Technologies, 0(10), 98. https://doi.org/10.15802/tstt2015/57075.

9. Alyoshinsky, Ev. S., Svitlychna, S. O., & Bagno, A. M. (2014). Investigation of possible variants of delivery of international freight traffic in mixed traffic within the transport system of Ukraine. Collection of Scientific Works of the Ukrainian State Academy of Railway Transport, 144. 45-49.

10. Kozachenko, D., Skalozub, V., Gera, B., Hermaniuk, Yu., Korobiova, R., & Gorbova, A. (2019). A model of transit freight distribution on a railway network. Transport Problems, 14(3), 17-26. https://doi.org/10.20858/tp.2019.14.3.2.

11. Sokolova, O. Ye. (2014). Conceptual bases of formation of multimodal transportation system. Naukoiemni tekhnolohii, 1, 114-118.

12. Sładkowski, A., Utegenova, A., Kolga, A. D., Gavrishev, S. E., Stolpovskikh, I., & Taran, I. (2019). Improving the efficiency of using dump trucks under conditions of career at open mining works. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 36-42. https://doi.org/10.29202/nvngu/2019-2/8.

13.Vuyeykova, O., Sładkowski, A., Stolpovskikh, I., & Akhmetova, M. (2016). Rationalization of Road Transport Park for the Carriage of Mining Rocks in the Open Mines. Transport Problems, 11(1), 79-85. https://doi.org/10.20858/tp.2016.11.1.8.

14. Nagorny, Ye., Naumov, V., & Ivanchenko, A. (2012). Analysis of modern approaches of increasing the efficiency of international cargo delivery logistics systems. Transport systems and delivery technologies, 3, 68-72.

15. Shramenko, N., Pavlenko, O., & Muzylyov, D. (2019). Information and Communication Technology: Case of Using Petri Nets for Grain Delivery Simulation at Logistics System. CEUR Workshop Proceedings, 2353, 935-949.

16. Naumov, V. (2017). Estimating the Vehicles’ Number for Servicing a Flow of Requests on Goods Delivery. Transportation Research Procedia, 27, 412-419. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.063.

17. Nagorny, Ye., Naumov, V., & Ivanchenko, A. (2012). Model of a cargo delivery logistics system between Ukraine and Belarus. Transport systems and delivery technologies, 4, 70-74.

18. Demydenko, M. (2018). Method of selection of ERP systems using multi-criterial optimization models. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (5), 132-137. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-5/21.

19. Naumov, V., Nagornyi, I., & Litvinova, Y. (2015). Model of multimodal transport node functioning. Archives of Transport, 36(4), 43-54. https://doi.org/10.5604/08669546.1185202.

20. Lyfar, V. V. (2017). Development of transport logistics in the regional system of commodity flows service. Marketing and Management of Innovations, (4), 176-187. https://doi.org/10.21272/mmi.2017.4-15.

• < Попередня
• Наступна >