Максимизация прибыли системы речных перевозок

Проблема:

InterBarge – это крупный оператор речного транспорта, который является частью компании SCF Marine, входящей в Seacor Holding Group. InterBarge занимается перевозкой грузов вдоль водного пути HPP (транспортная сеть бассейна рек Парана и Парагвай в Аргентине, Парагвае, Бразилии и Уругвае). Компания работает по системе долгосрочных договоров на перевозки, к которым приписаны буксиры и баржи. Некоторое время в году транспортные средства свободны от этих контрактных обязательств, и есть возможность принимать в караваны судов дополнительные баржи.

Компании было необходимо выяснить, как можно использовать свободные суда, максимизируя прибыль с перевозки и полностью выполняя обязательства по долгосрочным контрактам. Чтобы добиться этого, нужно было придумать механизм выбора лучшего размера каравана и правильного назначения судов на заказ.

Менеджмент стоял перед вопросом: как управлять системой в режиме использования свободного ресурса судов, когда нужно учитывать независимость между собой буксиров и барж, а также разовые и долгосрочные контракты? Им требовалось проанализировать поведение системы, где каждый буксир, приходя в порт или пункт отправления, мог бы принимать решение о лучшем маршруте и наборе барж для временного каравана.

Компания Ite Consult выбрала в качестве инструмента решения проблемы имитационное моделирование. Были выбраны следующие цели проекта по моделированию:

Решение:

Модель была построена в AnyLogic с использованием дискретно-событийного и агентного методов. Буксиры и баржи передвигаются по рекам, останавливаются в каждом узле или порту и решают, следует ли начать в этом пункте перевозку по разовому контракту. Решения зависят от их местоположения в этот момент. Модель рассчитывает среднесуточный доход с судна (таймчартерный эквивалент) для каждого доступного контракта и выносит рекомендации по лучшей конфигурации каравана, принимая во внимания все параметры и ограничения.

Входные данные модели:

Имитационная модель речных перевозок

Анимация модели

Параметры и ограничения модели:

Результат:

Модель воспроизводит пятилетний период работы судов меньше чем за 5 минут, принимая в расчет почти 250 внешних переменных и множественные сценарии. Система поддержки принятия решений позволяет пользователям определять ожидаемую прибыль с перевозки для текущих ресурсов и спроса, а также выдает рекомендации по выбору стратегий управления.

Пользователи получают набор ключевых индикаторов: доставленные тонны за перевозку, время и затраты на перевозку, показатели использования и расположение судов, время швартовки и ожидания в каждом порту, расход топлива и т.д. Эта информация позволяет менеджменту выбирать среди предоставленных системой решений лучшие. Они также получают возможность планировать маршруты для судов и караванов на долгий и короткий срок.

Выходные данные экспортируются в файлы Excel для удобства дальнейшего анализа. Также возможна интеграция модели с базами данных текущей IT-инфраструктуры компании.

Данная имитационная модель использует пользовательские сценарии и входные данные, а значит, легко может быть адаптирована к изменившимся условиям.

Похожие проекты

Другие истории успеха