Организация транспортно-складского материалопотока

Одним из направлений эффективной организации транспортно-складского материалопотока является внедрение логистической системы в практику погрузочно-разгрузочных работ. Эта система позволяет использовать передовую технологию и эффективные технические средства, что создает условия рационального использования транспортных средств, грузовых ресурсов и перегрузочного оборудования. Эффективное использование транспортных средств, погрузочно-разгрузочных механизмов и трудовых ресурсов достигается путем разработки технологического процесса с учетом достигнутой выработки переработки груза передовыми бригадами, эффективных способов заготовки пакетов и укладки груза; технических характеристик средств малой механизации, дальности перевозок и т.д. Разработка технологического процесса производится на основе технологической карты. Основные показатели и их расчет показаны в табл. 8.3.

Таблица 8.3

№п/п	Показатель	Расчет показателя	Примечание
	Расчетное (оперативное) время	Квр – коэффициент, учитывающий подготовительно-заключительное время и время на отдых Квр = 100%	В расчетах можно применять: 1) для механизированных операций – 5%; 2) для технологических процессов: а) с однородным грузом – 15% б) со сборным грузом – 20%
	Вес одного подъема	y0	Необходимо обосновать с учетом типа, количества и размера захватных устройств и такелажа
	Количество циклов		Рв – норма выработки в смену, т
	Продолжительность одного цикла машины или механизма		Время одного цикла может быть установлено путем хронометража
	Возможность механизации складских работ; типы средств малой механизации		Путем анализа погрузочно-разгрузочных операций
	Производительность машин или механизмов	Рm = Нц * y0	Для машин периодического действия
	Количество средств механизации		Qсут – суточный грузооборот, т
	Количество транспортных складских рабочих и грузчиков		Т1 – время укладки(установки) одного груза
	Расстановка транспортно-складских рабочих и определение их выработки		– норма выработки, приходящаяся на одного транспортно-складского рабочего

 

После определения основных показателей составляют технологическую карту, на которую наносят необходимые схемы, записывают расчетные данные, а также соответствующие указания по производству работ и технике безопасности.

Пример. Определим численность комплексной бригады транспортно-складских рабочих для погрузки 302 т груза по технологической схеме: склад – погрузчик – автомобиль.

Для решения этой задачи могут быть использованы математические методы теории массового обслуживания. Теория массового обслуживания, опираясь в основном на теорию вероятностей, позволяет найти оптимальное решение, при котором оптимальная численность рабочих и грузчиков сводит до минимума суммарные убытки, вызванные простоем автомобилей в ожидании грузчиков и простоев грузчиков в ожидании автомобилей.

Однако чтобы воспользоваться одной из типовых задач, представленных в теории массового обслуживания, следует тщательно изучить поток требований, поступающих в обслуживающую систему, и описать его количественно.

Задачи, решаемые математическим аппаратом теории массового обслуживания, имеют вполне определенную структуру. Эта структура характеризуется последовательностью событий обслуживающей системы и обслуживающими аппаратами.

Последовательность событий определяется потоком требований, поступающих в обслуживающую систему. Здесь требование – необходимость обработки каждого автомобиля, прибывающего на предприятие. В понятие обработки каждого автомобиля включаются грузовые и все вспомогательные операции, связанные с полным обслуживанием автомобилей с момента прибытия его на предприятие и до момента его отправления.

Поток требований автомобилей, нуждающихся в обработке, и поступающий в обслуживающую систему предприятия, называется входящим потоком.

Обслуживающая система состоит из обслуживающих устройств – аппаратов, в данном случае пунктов погрузки, оборудованных перегрузочными средствами и укомплектованных необходимыми составами бригад грузчиков.

Отсутствие графиков и расписаний движения автомобилей дает право рассматривать прибытие автомобилей на предприятия как случайный процесс.

В большинстве задач теории массового обслуживания рассматриваются так называемые простейшие потоки требований, обладающие свойствами стационарности, ординарности и отсутствием последствий.

Стационарными являются потоки, для которых вероятность поступления некоторого количества требований в течение определенного промежутка времени не зависит от начала отсчета, а зависит от длительности промежутка времени.

Независимость характера потока требований от числа ранее поступивших требований и моментов времени их поступления носит название отсутствия последствий.

Поток требований называется ординарным, если вероятность того, что появится больше одного требования за малый промежуток времени t, есть бесконечно малая величина.

Задачу можно сформулировать следующим образом: в систему, состоящую из n обслуживающих аппаратов, поступают требования от m обслуживаемых объектов. Одновременно в системе не может быть больше m требований, где m – конечное число. Часть времени обслуживаемые объекты находятся в системе обслуживания, часть – вне ее. Критериями качества обслуживания являются математическое ожидание числа простаивающих автомобилей, т. е. среднее число требований, ожидающих начало обслуживания, – M₁ и математическое ожидание числа простаивающих бригад – M₂.

Стационарность потока заключается в том, что количество автомобилей, прибывающих на предприятие, будет определяться теми периодами времени, в течение которых приходят данные автомобили.

Ординарность потока вытекает из самой постановки задачи: требование на обслуживание поступает в систему только вместе с обслуживаемым объектом.

Отсутствие последствий также выполняется, поскольку, по условию задачи, автомобили прибывают на предприятие независимо друг от друга.

По закону Пуассона в простейшем потоке вероятность того, что m автомобилей прибывает на предприятие в течение времени t, определяется выражением:

, (8.19)

где l – отношение общего числа автомобилей, прибывающих на предприятие под обработку за анализируемый период, к периоду Т; е – основание натурального логарифма.

Для простейшего потока параметр l равен математическому ожиданию числа требований, поступающих в обслуживающую систему за единицу времени.

Рассмотрим обслуживающую систему – предприятие, состоящее из аппаратов – укрупненных комплексных бригад грузчиков. Одна укрупненная комплексная бригада грузчиков разгружает автомобили, прибывающие к пункту разгрузки в течение суток, т.е. на протяжении одной смены.

Время обслуживания автомобилей укрупненной комплексной бригадой подчинено показательному закону с параметром и. Это означает вероятность того, что время обслуживания u меньше t и равно Р(u < t), где F(t) – функция распределения времени обслуживания; 1/u – математическое ожидание времени обслуживания.

Время обработки автомобилей, прибывающих на предприятие, зависит от количества груза, типа автомобиля, пунктов погрузки, погрузочных механизмов и других причин. Таким образом, требования идентичны, а время обслуживания – случайная величина.

В теории массового обслуживания приводится доказательство теоремы о том, что простейший поток подчинен закону распределения Пуассона. Так как поток автомобилей является простейшим, т.е. удовлетворяет требованиям стационарности, ординарности и отсутствия последствия, то вероятность того, что в течение единицы времени на предприятие прибудут m автомобилей за время t, определяется выражением (8.19).

Следовательно, поток автомобилей определяется математическим ожиданием числа автомобилей, прибывших на предприятие, в единицу времени. Если же в момент прибытия очередного автомобиля на базу все бригады заняты, то он становится в очередь. Время обработки одного автомобиля определяется законом распределения F(t) с параметром l/u.

Автомобиль может уйти с базы только после полной погрузки, поэтому вводится условие, не позволяющее очереди автомобилей расти безгранично: l/u < n. Это условие в рассматриваемой задаче имеет следующий смысл: l – среднее число автомобилей, прибывающих на базу под обработку в единицу времени; 1/u – среднее время обработки автомобиля, поэтому l * 1/u – среднее число укрупненных комплексных бригад грузчиков, которое необходимо иметь, чтобы обрабатывать в единицу времени среднее число автомобилей.

Рассматриваемая нами обслуживающая система называется системой с ожиданием.

Отсюда условие означает, что число укрупненных комплексных бригад грузчиков должно быть больше среднего их числа, чтобы за единицу времени обрабатывать все автомобили, приходящие на базу.

Задаваясь последовательно числом укрупненных бригад, большим l/n, можно определить математическое ожидание числа простаивающих автомобилей в единицу времени в ожидании погрузки и математическое ожидание числа простаивающих укрупненных бригад в ожидании автомобилей. Очевидно, что с увеличением числа бригад расходы, связанные с простоем автомобилей, будут уменьшаться, а расходы по простою укрупненных бригад – расти.

Оптимальным будет то число укрупненных бригад грузчиков и рабочих, при котором сумма затрат по простою автомобилей и бригад минимальна.

Не приводя вычислений, напишем выражение, характеризующее вероятность того, что все обслуживающие аппараты заняты:

, (8.20)

откуда среднее время ожидания начала обработки из-за занятости укрупненных комплексных бригад равно:

, (8.21)

а простой автомобилей в единицу времени вследствие отсутствия свободных укрупненных комплексных бригад

, (8.22)

Математическое ожидание числа простаивающих бригад (среднее число свободных обслуживающих аппаратов):

, (8.23)

где Р₀ – вероятность, что все обслуживающие аппараты (комплексные бригады) свободны и равны.

, (8.24)

Потери (убытки) в сутки, вызванные простоем автомобилей, определяем в приведенных затратах:

R_a = G_ож * Э_ф, (8.25)

где Э_ф – убытки в результате простоя автомобиля за час, руб.

В связи с простоем укрупненных бригад, обслуживающих базу, а с ними и расходы по базе, связанные с простоем бригады, определяем из

R_б = Э_б * М₂, (8.26)

где Э_б – убытки часа простоя бригады; М₂ – математическое ожидание числа простаивающих бригад в ожидании погрузки автомобилей.

Для производства соответствующих расчетов с помощью математического аппарата теории массового обслуживания необходимо определить значение параметров.

Параметр l, характеризующий среднее число автомобилей, прибывающих на базу в течение рабочего дня, определяется по формуле:

(автомобиля),

где Q_сут – суточный грузооборот, т; n_с – количество ездок автомобилей; g – коэффициент использования грузоподъемности; q – грузоподъемность автомобиля, т.

Чтобы определить значение параметра u, необходимо предварительно рассчитать средний простой автомобилей под погрузкой t_пр под грузовыми и вспомогательными операциями.

Время простоя под грузовыми операциями автомобиля определяем из уравнения:

, (8.27)

где t_пр – продолжительность нахождения автомобиля под погрузкой, ч; W – производительность комплексной бригады.

Таблица 8.4

Время простоя автомобиля и значение параметра и в зависимости от производительности комплексной бригады

Производительность комплексной бригады в час, т, W	Время простоя автомобиля, ч	Параметр u
	0,090
	0,075
	0,056
	0,037

 

Зная параметры l и u, определяем число бригад, принимая во внимание, что производительность в час равна 40 т, из соотношения l/u. Поскольку l/u = 54/18 = 3, то минимальное число бригад будет равно четырем.

Таким образом, рассмотрим транспортный процесс с четырьмя бригадами. Начнем с вычисления вероятности того, что в момент прибытия автомобилей под погрузку обслуживающие бригады свободны (формула 8.24):

.

Рассчитаем первое слагаемое:

=1+3+4,5+4,5=13.

Второе слагаемое:

,

откуда

.

Теперь вычислим вероятность того, что в момент прибытия очередного автомобиля под погрузку все комплексные бригады заняты (формула 8.20):

.

Среднее время ожидания одним автомобилем начала погрузки вследствие занятости бригад определяем по формуле (8.21):

.

Поскольку среднесуточное количество автомобилей, прибывающих на базу под погрузку, составляет 54, то простой автомобилей за смену в ожидании погрузки составит:

= G_ож * l = 0,028 * 54 = 1,512 автомобиле-часов,

а потери (убытки) в сутки, вызванные простоем автомобилей, в приведенных затратах по формуле (8.25) равны:

R_а = – Э_а= 1,512 * 0,412 = 0,62 тыс. руб.,

где Э_а – убытки простоя автомобиля за час, тыс. руб.

Определим математическое ожидание числа простаивающих бригад в ожидании погрузки автомобилей при m = 4 по формуле (8.23):

.

Следовательно, в сутки будет простаивать одна бригада, а расходы предприятия, связанные с простоем бригады, по формуле (8.26) составят:

R_б = M₂ * Э_б = 1 * 3,0 = 3,0 тыс. руб./ч,

где Э_б – убытки часа простоя бригады, равные 3 тыс. руб.

Произведенные расчеты показывают, что убытки по предприятию, вызванные простоем автомобилей и простоем бригад, составят:

R = R_a + R_б = 0,62 +3,0 = 3,62 тыс. руб./ч.

Данные аналогичных расчетов вариантов с пятью и шестью комплексными бригадами приведены в табл. 8.5.

Таблица 8.5

Количество бригад, х	Gож	М2	Ra	Rб	SR
	1,512		0,62	3,00	3,620
	0,7182		0,295	6,00	6,295
	0,108		0,045	9,00	9,045

 

Из приведенных расчетов видно, что оптимальным вариантом является загрузка автомобилей четырьмя бригадами. Следовательно, оптимальная численность транспортно-складских рабочих составит 16 человек (4х4).

Отсутствие грузчиков, в равной мере как и отсутствие погрузочно-разгрузочных механизмов, влияет на использование производительности подвижного состава, приводит к большим простоям, отсюда ведет к убыткам транспортной организации и к увеличению количественного состава автомобилей. Поэтому определение оптимального количества транспортно-складских рабочих имеет большое значение для фирм, транспортных и сбытовых организаций. Мы рассмотрели только некоторые вопросы грузовой и коммерческой работы. Однако их решение позволит повысить эффективность продвижения материалопотока, улучшить взаимодействие снабженческо-сбытовых и автотранспортных организаций, а также использование машин и механизмов, повысить прибыль на предприятиях оптовой торговли.