바지선 운송 시스템 시뮬레이션

바지선 운송은 미국 GDP의 350억 달러 이상을 차지하며 미국 경제에서 300,000 개 이상의 일자리를 창출합니다 . 바지선 운송 물류의 경제 활동은 성장할 것으로 예상됩니다 . 이것은 바지선 운송의 몇 가지 중요한 이점 때문입니다 .

혼잡 감소 , 도로 및 철도 시스템에서 교통량 감소
비용 효율적 ; 특히 대량 재료에 대한 저렴한 운송 모드
연료 효율성 및 환경 친화적인
더 높은 안전성(예: 다른 운송 수단에 비해 낮은 사망률 )

이 기사에서는 시뮬레이션을 사용하여 바지선 운송 시스템의 경제적 결과를 개선하는 방법을 설명합니다. 상용 및 오픈 소스 도구를 강조 하고 과거에 개발한 맞춤형 바지선 운송 시뮬레이션 프로젝트에 대해 논의합니다.

바지선 운송 시스템의 특성 및 이점

바지선 운송은 강 시스템에서 이루어지며 주로 예인선 과 보트로 운송되는 여러 바지선 으로 구성됩니다. 보트와 바지선은 적재 및 하역 스테이션 사이에서 운송됩니다 . 교환 바지선과 같은 보트가 더 큰 그룹으로 병합되거나 별도의 더 작은 바지선 그룹으로 분할되는 배포 지점 도 있을 수 있습니다 . 아래는 미국 오하이오 강에서 찍은 Google 지도의 스냅샷입니다. 미국에서는 바지선 운송이 주로 루이지애나, 텍사스, 켄터키, 플로리다 및 뉴욕에서 사용됩니다. 예를 들어 미시시피 강에서. 그러나 유럽에서도 바지선 운송은 산업에서 중요한 물류 역할을 합니다. 예를 들어 독일의 라인강에서.

바지선 운송은 주로 곡물, 석탄, 시멘트, 광석, 스크랩 등과 같은 벌크 화물의 비용 효율적인 운송을 용이하게 하는 데 사용됩니다. US National Waterways Foundation 에 따르면 15개의 바지선은 216개의 철도 차량 또는 1,050개의 대형 세미 트랙터 트레일러와 같습니다.

비용 절감을 위한 바지선 운송 시뮬레이션

바지선 운송 시스템의 주요 과제는 유통 지점의 양과 위치를 결정하고 최적의 예인선 및 바지선 양을 결정하는 것입니다. 바지선에 대한 투자 수요 는 $200,000 ~ $400,000 범위이며 예인선의 가격은 이보다 훨씬 높습니다 . 벌크 자재의 운송량이 많기 때문에 적재 지점에서 적재 작업에 사용할 수 있는 빈 바지선을 충분히 확보 하고 예정된 배송 시간에 따라 하역 지점으로 배송되는지 확인하는 것이 진정한 과제입니다.

요컨대, 바지선 운송 작업의 주요 최적화 레버는 다음과 같습니다.

수량, 용량 및 위치와 관련된 배포 지점 . 각 적재 지점에는 고정 설정 비용과 연간 운영 비용이 수반됩니다. 분배 지점의 장점은 예를 들어 작은 바지선 그룹을 더 큰 그룹으로 통합할 수 있어 예인선 활용도와 예인선당 처리량이 증가한다는 것입니다.
예인선의 양. 예인선의 양이 많을수록 가능한 운송 빈도가 높아집니다. 보트가 적을수록 예인선당 평균 바지선 운송업자의 양이 많아집니다.
바지선의 양. 시스템에 빈 바지선이 많을수록 다양한 적재 지점에서 충분한 양의 빈 바지선을 사용할 수 있는지 확인하기가 더 쉽습니다.
작업 할당을 결정하고 예인선을 바지선과 목적지에 할당하는 파견 정책 및 전략.
라우팅 전략은 바지선 그룹이 분할, 재그룹화 또는 병합되는 배포 지점을 통한 바지선 그룹 라우팅을 결정합니다.

동적 불연속 이벤트 시뮬레이션 모델은 이러한 모든 최적화 레버를 통합할 수 있는 동시에 시스템 동작 및 역학(예: 적재 지점에 대한 적재 및 생산 일정, 하역 스테이션에 대한 주문 배송 일정 및 수요 패턴, 자재 흐름)을 올바르게 반영할 수 있습니다.

바지선 운송 시스템을 위한 시뮬레이션 도구

바지선 운송 시스템의 시뮬레이션 모델링에 사용할 수 있는 많은 도구가 있습니다. 광범위한 사용자 그룹이 있는 인기 있는 상용 도구 중 하나는 AnyLogic 입니다 . 그러나 AnyLogic에는 특정 바지선 운송 시뮬레이션 라이브러리가 없습니다. AnyLogic으로 맞춤형 라이브러리를 모델링할 수 있으며 이 접근 방식을 사용하여 맞춤형 바지 운송 시뮬레이션 라이브러리를 구현할 수 있습니다. 그런 다음 이 라이브러리를 특정 바지선 운송 시스템에 적용할 수 있습니다.

그러나 무료 도구 에서도 마찬가지입니다 . 예를 들어 Python의 SimPy 및 salabim 또는 JaamSim . JaamSim에는 대기열, 라우팅, 이벤트 처리 등이 포함된 끌어서 놓기 도구 상자 모델링 프레임워크가 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 코딩 없이 바지선 운송 프로세스 시뮬레이션을 구현할 수 있습니다. 반면에 SimPy 또는 salabim 을 사용하려면 Python 프로그래밍 및 객체 지향 프로그래밍 경험이 필요합니다. 이것은 이러한 도구를 더 복잡하게 만들지만 더 포괄적이고 유연하게 만듭니다.

SimPy의 사례 연구 적용 예

SimPy에서 바지선 운송 시뮬레이션 모델을 개발했습니다 . SCDA 매장에서 구매하실 수 있습니다. 자세한 설명은 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

링크 : SimPy의 바지선 운송 시뮬레이션 모델

시뮬레이션 모델은 바지선이 하역장에서 하역장으로 운송되는 미시시피 강 사례 연구를 구현합니다. 로딩 및 언로딩 스테이션 작업은 정의된 처리 속도 및 기간으로 작동합니다. 시뮬레이션 모델은 강에서 보트와 바지선의 위치를 추적하고 적재 및 하역 스테이션에서 유지되는 처리량과 전체 바지선 활용도를 보고합니다. 아래 그래프는 민감도 분석의 일부로 수행한 많은 시뮬레이션 중 하나를 요약한 것입니다. 민감도 분석은 다양한 양의 예인선과 바지선으로 강 시뮬레이션을 실행했습니다.

색상 범례는 예인선 ID 번호를 보여줍니다. 예를 들어 빨간색은 ID #3의 예인선입니다.

맺음말 및 관련 내용

이 기사에서 나는 바지선 운송 시스템을 소개하고 미국과 세계 경제에 대한 특성과 이점을 강조했습니다. 시뮬레이션은 바지선 운송 시스템의 경제적 효율성을 향상시킬 수 있는 유용한 도구입니다. 시뮬레이션 모델은 전체 하천 시스템과 바지선 운송 시스템을 정확하게 반영할 수 있으며 다양한 바지선 경로 지정 및 배치 전략을 테스트 및 비교할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 바지선 및 예인선 용량과 전체 시스템 성능을 비교할 수 있습니다.

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