Документ Microsoft Word. Грузоотправитель Месячная погрузка, вагонов
![]()
|
Первый способ: • путем деления суммарной месячной погрузки станции на общее число грузоотправителей получаем средний размер погрузки одного грузоотправителя: 1501/17=88 вагонов; • в группу А отнесем тех грузоотправителей у которых месячная погрузка в 4 и более раз выше средней, т.е. 88*4=352 вагона – это грузоотправитель «Виктория»; • к группе С относим грузоотправителей, у которых погрузка в 1 и более раз меньше средней, т.е. 88 вагонов. В эту группу входят 14 грузоотправителей; • остальные грузоотправители относятся к группе В. Результаты расчета приведены в графе 3 табл. 1.2. Второй способ: распределение грузоотправителей на основе закономерности, полученной при анализе большого количества предприятий и заключающейся в следующем: 10% всех грузоотправителей дают 75% прибыли, 25-20% прибыли и остальные 65%-только 5% прибыли. Применяя этот принцип в рассматриваемом примере, перенесем данные графы 3 из табл.1.1 в графу 4 табл.1.2 и на его основании сформируем графу 5. На втором этапе, просматривая графу 5 сверху вниз, отсечем грузоотправителей, обеспечивающих 75% погрузки (в нашем случае это грузоотправители: «Виктория», «Север», «Альфа», и «Руссо» – группа А), далее – грузоотправителей, имеющих суммарный вклад в погрузку в размере 20% – группа В. Остальные грузоотправители относятся к группе С. Результаты анализа приведены в графе 6 табл. 3.2. Предлагаемые алгоритмы являются эмпирическими, поэтому в каждом отдельном случае требуется корректировка при формировании групп А, В и С. В предлагаемом примере наиболее логичным является распределение, приведенное в 7-ой графе табл.3.2. Вывод. Ситуаций, в которых следует применять метод АВС, достаточно много. Например, известно, что требования грузоотправителей к качеству и количеству транспортных услуг значительно отличается. Разделив клиентов транспорта с помощью метода АВС, можно с большей долей уверенности разрабатывать мероприятия по повышению сервисного обслуживания с учетом характерных для данной группы критериев предпочтения. Варианты исходных данных для выполнения индивидуальных заданий приведены в Приложении 1, номер варианта выбирается согласно последней цифре логина.
2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ГРУЗОВОГО ФРОНТА (ЗВЕНА ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ЦЕПИ (ЛТЦ)). Задача. Рассчитать оптимальные значения следующих параметров грузового фронта, являющегося звеном ЛТЦ: число смен работы в течение суток (при продолжительности смены ![]() суточный объем переработки грузов на грузовом фронте ![]() коэффициент, характеризующий долю непосредственной перегрузки из вагона в автомобиль ![]() продолжительность подачи и уборки вагонов на грузовой фронт ![]() норма выработки ПРМ ![]() стоимость одной ПРМ ![]() на приобретение ПРМ выделен ![]() Длина грузового фронта ![]() средняя статистическая нагрузка вагона ![]() ресурс выделенных локомотиво-часов для подачи-уборки вагонов, ![]() Для решения задачи используем метод Парето или метод "идеальной точки". В качестве "идеальной точки" принимаем значение минимума суммы квадратов отклонений значений критериев от своих индивидуальных оптимальных значений: ![]() где ![]() j – количество оптимизируемых параметров; i – количество критериев оптимизации; ![]() ![]() ![]() Множество допустимых значений оптимизируемых параметров можно определить следующим образом: Количество смен работы фронта в течении суток, ![]() Оно может изменяться от ![]() ![]() Количество подач вагонов на грузовой фронт,x. Минимальное количество подач определяется из ограничения по длине грузового фронта по формуле: ![]() где ![]() ![]() Максимальное число подач рассчитывают их ограничения по ресурсу локомотиво-часов, которые можно использовать для подачи: ![]() Количество ПРМ, z. Минимальное число ПРМ определяют из условия переработки суточного грузопотока: ![]() где ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() При получении дробного значения ![]() Максимальное число ПРМ определим из ограничения по величине инвестиций: ![]() Величина ![]() В качестве примера выполним расчет оптимальных значений перечисленных выше параметров с использованием трех критериев: 1) перерабатывающая способность грузового фронта – ![]() 2) расходы на амортизацию и ремонт ПРМ – ![]() 3) коэффициент загрузки грузового фронта – ![]() Значения критериев определим по следующим формулам: ![]() ![]() где A – норма отчислений на амортизацию и ремонт ПРМ; (A=0,247 для электропогрузчиков; A=0,276 для автопогрузчиков; A=0,134 для козловых кранов); ![]() ![]() ![]() где ![]() ![]() где ![]() ![]() Допустимые значения параметров рассчитаем по формулам (4.2-4.5): ![]() ![]() При ![]() ![]() При ![]() ![]() При ![]() ![]() ![]() Расчет значений критериев приведен в табл. 2.1. В последней строке табл. 2.1 приведены наилучшие индивидуальные значения каждого критерия: ![]() ![]() ![]() По последней графе табл. 2.1 определяем оптимальное сочетание варьируемых параметров исходя из условия (2.1). Минимальная сумма квадратов отклонений критериев от своих оптимальных значений равна ![]() ![]() Следовательно, именно это сочетание значений варьируемых параметров является оптимальным. Однако, это решение оптимально только в том случае, если все критерии равноценны. На практике часто требуется оптимизировать параметры так, чтобы обеспечить определенную величину простоя вагонов, учесть ограничения по эксплуатационным расходам и т.д., т.е. когда роли критериев различны. Относительную значимость каждого критерия для решения определенных задач можно учесть с помощью весомых коэффициентов. Таблица 2.1 – Результаты расчетов оптимальных параметров грузового фронта.
|