段朝輝

( 1.上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 上海 201306； 2.上海國際港務(wù)(集團(tuán))股份有限公司， 上海 200080)

DUAN Zhaohui1,2

離散貨源需求下的集裝箱橋吊配置優(yōu)化

段朝輝1,2

( 1.上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 上海 201306； 2.上海國際港務(wù)(集團(tuán))股份有限公司， 上海 200080)

為提高合理配置集裝箱碼頭橋吊的水平，以上海某集裝箱碼頭為研究對象，綜合考慮其月度裝卸箱量的離散化特征，運(yùn)用Extendsim軟件建立集裝箱裝卸作業(yè)仿真模型，對離散貨源需求下的機(jī)械配置優(yōu)化問題進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn):碼頭月度箱量的離散化程度在金融危機(jī)前后有較大差異；月度貨源需求的離散化導(dǎo)致橋吊配置存在很大的優(yōu)化空間。通過對不同離散狀態(tài)貨源需求的橋吊配置情況進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)橋吊利用效率具有差異性，其與離散程度呈反比關(guān)系。

交通運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)學(xué)； 貨源需求;仿真;橋吊;機(jī)械配置

DUANZhaohui1,2

Abstract: For rationalization of the allocation of the bridge cranes of container terminals, the optimization of machine configuration is investigated. The loading/unloading simulation model of a sample container terminal in Shanghai is developed by means of Extendsim software, factoring in the characteristics of monthly loading and unloading capacity of the terminal. The research finds that the discrete degree of monthly container volume is greatly different before and after the financial crisis; the bridge crane configuration needs adaptating to the discrete freight source demand. The efficiencies of the configurations for different freight source demands are compared, which indicates that the efficiency of bridge crane is inversely proportional to the discrete degree of the freight source demand.

Keywords: traffic transport economics; freight source demand; simulation; bridge crane; machine configuration

機(jī)械設(shè)備配置是集裝箱碼頭經(jīng)營決策的重點(diǎn)。在集裝箱貨運(yùn)需求量高速增長時(shí)期，集裝箱碼頭大多通過增加機(jī)械設(shè)備的配置數(shù)量來提高服務(wù)水平和自身的盈利能力。2008年國際金融危機(jī)爆發(fā)以后，隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，集裝箱貨物的裝卸需求特征開始發(fā)生變化；同時(shí)，碼頭基于盈利能力考慮，開始加強(qiáng)對設(shè)備投資成本的控制，原來的機(jī)械設(shè)備配置方式顯然已不能適應(yīng)新的要求。因此，綜合考慮集裝箱貨物的裝卸需求變化和機(jī)械設(shè)備的成本投入等因素，對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行科學(xué)、合理的配置，已成為集裝箱碼頭經(jīng)營決策的重點(diǎn)。

國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已對集裝箱碼頭的機(jī)械設(shè)備配置問題進(jìn)行一定的研究。文獻(xiàn)[1]～文獻(xiàn)[5]分別從碼頭作業(yè)流程中的不同裝卸環(huán)節(jié)的角度出發(fā)，研究某一機(jī)械設(shè)備的最優(yōu)投入量或各機(jī)械設(shè)備的配比優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[6]～文獻(xiàn)[8]分析某一機(jī)械的使用效率及其對碼頭裝卸作業(yè)的影響。文獻(xiàn)[9]和文獻(xiàn)[10]對橋吊的分配及投資優(yōu)化問題進(jìn)行研究。

上述研究均以單船裝卸為研究對象,從微觀效率的角度研究機(jī)械的配置問題，并未考慮一定時(shí)期內(nèi)集裝箱裝卸離散化需求對機(jī)械配置的影響，而這是集裝箱碼頭在當(dāng)前經(jīng)營決策中面臨的一個(gè)重要問題。對此,以上海某集裝箱碼頭為研究對象，分析其月度裝卸箱量的離散化特征，運(yùn)用Extendsim軟件建立集裝箱裝卸作業(yè)仿真模型，對離散貨源需求下的機(jī)械配置優(yōu)化問題進(jìn)行研究，為集裝箱碼頭制定經(jīng)營決策提供參考。

1 月度裝卸箱量離散特征分析

受外貿(mào)環(huán)境、季節(jié)變化和航線配置等因素影響，集裝箱碼頭的月度裝卸箱量呈離散分布的特征。以上海港某集裝箱碼頭為例，其月度集裝箱吞吐量在2006—2014年呈現(xiàn)較大波動(dòng)(見表1，數(shù)據(jù)來自于《中國港口年鑒》)；而橋吊屬于固定資產(chǎn)，巨大的投資額使得橋吊配置數(shù)量保持相對穩(wěn)定，該碼頭保持在25臺(tái)左右。

表1 2006—2014年上海某集裝箱碼頭月度吞吐量 萬TEU

為更好地表述月度集裝箱吞吐量的分布特征，這里用表1中的數(shù)據(jù)繪制BOXCHART圖(見圖1)，圖中方框中間的圓圈代表月度集裝箱吞吐量的平均值。從圖1中可看出，2006—2014年該碼頭月度集裝箱吞吐量的平均值都在上升或保持不變，只有2009年有較大下降，這主要是由于金融危機(jī)對外貿(mào)產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致月度平均集裝箱吞吐量大幅下降。圖1中的上橫線表示當(dāng)年度最大的月度集裝箱吞吐量，下橫線表示最小的月度集裝箱吞吐量；分析金融危機(jī)前后的變化規(guī)律發(fā)現(xiàn)，金融危機(jī)的發(fā)生導(dǎo)致月度集裝箱吞吐量的離散程度發(fā)生變化。在2009年之前，每年最高的月份集裝箱吞吐量和最低的月份集裝箱吞吐量均呈增加趨勢，離散程度保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)；2009年之后，碼頭處于經(jīng)濟(jì)刺激政策后的“修復(fù)”狀態(tài)，導(dǎo)致最低和最高集裝箱吞吐量未呈現(xiàn)規(guī)律性的變化；而從2012年開始，最高的月份集裝箱吞吐量和最低的月份集裝箱吞吐量之間的“喇叭口”呈增大趨勢，反映出月度離散程度呈增加趨勢。

圖1中的方框和中間的橫線分別代表上四分位數(shù)、下四分位數(shù)和中位數(shù)，豎線為最大值與最小值之間的數(shù)值差。分位數(shù)是反映統(tǒng)計(jì)數(shù)字的集中趨勢的一種測度，其間距可用來度量離散趨勢，這里根據(jù)分位數(shù)的變化可知月度集裝箱吞吐量的一些變化規(guī)律。2010—2012年，月度集裝箱吞吐量的分布越來越集中，其上下四分位差值越來越??；而2012—2014年，月度集裝箱吞吐量的分布越來越分散，其上下四分位差值越來越大。金融危機(jī)之后，月度集裝箱吞吐量的變化呈現(xiàn)出新的特征和規(guī)律。月度集裝箱吞吐量分布的不同將在很大程度上影響碼頭機(jī)械的配置投入。后面選取分布最為集中的2012年和分布最為分散的2006年進(jìn)行對比分析。

圖1 月度裝卸箱量離散特征

2 仿真模型

Extendsim系統(tǒng)仿真軟件是由美國Imagine公司開發(fā)的，可用來對離散和連續(xù)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，具有較高的靈活性和可擴(kuò)展性，支持三維動(dòng)畫;可動(dòng)態(tài)顯示整個(gè)系統(tǒng)的工作流程，非常直觀生動(dòng);可通過改進(jìn)影響系統(tǒng)的因素實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最佳配置。

集裝箱碼頭裝卸作業(yè)是一項(xiàng)系統(tǒng)化工程,只有橋吊、集卡和輪胎吊三者協(xié)調(diào)配合才能實(shí)現(xiàn)裝卸作業(yè)的正常進(jìn)行，任何一種機(jī)械的配置數(shù)量和利用效率都會(huì)影響到其他機(jī)械的利用效率。因此,雖然主要是對橋吊配置優(yōu)化問題進(jìn)行研究，但在模型中仍要考慮集卡、輪胎吊等因素。同時(shí)，船舶靠港是集裝箱碼頭作業(yè)的前置環(huán)節(jié)，若考慮一個(gè)長周期的機(jī)械配置問題，在仿真分析中改變橋吊的配置可能會(huì)導(dǎo)致船舶不能靠泊，因此在模型中也將船舶靠港考慮在內(nèi)。這里按照“先卸后裝”的原則，根據(jù)集裝箱碼頭裝卸作業(yè)流程，將仿真流程(見圖2)分為以下幾個(gè)事件。

圖2 仿真流程

1)船舶選擇事件，描述船舶到達(dá)碼頭外圍水域后實(shí)現(xiàn)對船舶的編號(hào)，賦予其靠泊的時(shí)間；船舶根據(jù)時(shí)間要求判斷可行性，選擇等待靠泊或靠泊其他碼頭。

2)船舶靠泊事件，描述船舶靠泊碼頭后以一定的集裝箱量和客戶要求等實(shí)現(xiàn)對作業(yè)路數(shù)的賦予，即確定橋吊、集卡及輪胎吊機(jī)械的配置比例和數(shù)量。

3)橋吊選擇及作業(yè)事件，實(shí)現(xiàn)對空閑橋吊的判斷，將待卸集裝箱送至空閑的橋吊處，若有2臺(tái)橋吊同時(shí)空閑，按照某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)選擇一個(gè)(如效率)；賦予每臺(tái)橋吊不同的效率，控制投入的橋吊數(shù)量，得出每臺(tái)橋吊的利用率、閑置時(shí)間和消耗成本。

4)集卡選擇及作業(yè)事件，實(shí)現(xiàn)對每臺(tái)集卡編號(hào)，賦予獨(dú)立的車速，并控制派送集卡的數(shù)量；判斷各臺(tái)集卡是否空閑，派出空閑集卡，若有2臺(tái)集卡同時(shí)空閑，則按照某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)(如速度)選擇一個(gè)。

5)輪胎吊選擇及作業(yè)事件，判斷各臺(tái)輪胎吊是否空閑，將集裝箱運(yùn)送至空閑輪胎吊處，若有2臺(tái)輪胎吊同時(shí)空閑，則按照某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)(如效率)選擇一個(gè)；賦予每臺(tái)輪胎吊不同的效率，控制投入的輪胎吊數(shù)量，得到每臺(tái)輪胎吊的利用率、閑置時(shí)間和消耗成本。

裝船過程按照5)-4)-3)的順序重復(fù)該流程。此外，模型還增加了優(yōu)化和數(shù)據(jù)庫功能，記錄每個(gè)集裝箱消耗的時(shí)間及完成單船卸船作業(yè)消耗的時(shí)間；根據(jù)某個(gè)輸入?yún)?shù)優(yōu)化，得出相應(yīng)變化關(guān)系；匯總每臺(tái)橋吊、集卡和輪胎吊的效率數(shù)據(jù)，以供調(diào)用。

3 仿真分析

3.1離散貨源需求下的機(jī)械使用情況分析

在實(shí)際操作中，橋吊、輪胎吊和集卡的作業(yè)效率決定著自身機(jī)械的配置數(shù)量和3種機(jī)械的配置比例；而橋吊到堆場的距離會(huì)對集卡的行駛時(shí)間造成影響。因此，模型選取橋吊平均作業(yè)效率、輪胎吊平均作業(yè)效率、集卡平均車速及橋吊到堆場的平均距離作為參數(shù)。通過調(diào)研得到上海某集裝箱碼頭(與表1所示的碼頭一致)的集裝箱橋吊平均作業(yè)效率為56 TEU/h，集卡平均車速為18 km/h，輪胎吊平均作業(yè)效率為34 TEU/h，橋吊到堆場的平均距離為1.2 km。在仿真分析中，假定投入的橋吊數(shù)量(即碼頭的實(shí)際橋吊擁有量)為25臺(tái)。輪胎吊數(shù)量和集卡數(shù)量的設(shè)置均滿足碼頭的最大需求量，這里假定輪胎吊數(shù)量為73臺(tái)，可用集卡數(shù)量為200臺(tái)。

圖3為2014年各個(gè)月份集裝箱碼頭各機(jī)械使用情況,橫軸為月份，縱軸為機(jī)械的使用數(shù)量(集卡為集卡池內(nèi)等待的數(shù)量)。以2月份為例，可看出橋吊和輪胎吊在2月份前半期為滿負(fù)荷使用，在后半期出現(xiàn)空閑；同樣，集卡池內(nèi)的等待車輛數(shù)在后半期較高。也就是說，3種機(jī)械在2月份的使用效率均較低，均出現(xiàn)大量的閑置。在5月份到11月份高峰時(shí)期，機(jī)械的使用明顯處于較為飽和的狀態(tài)。貨源需求離散化與橋吊配置的相對穩(wěn)定性導(dǎo)致單機(jī)橋吊的集裝箱吞吐量也呈現(xiàn)較大的差異。在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，單機(jī)橋吊的集裝箱吞吐量處于較高水平，機(jī)械的利用效率較高；而在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，單機(jī)吞吐量又較低，機(jī)械的利用效率處于較低水平。月度集裝箱裝卸量的離散化特征導(dǎo)致機(jī)械的使用不均勻，造成機(jī)械的閑置和浪費(fèi)。

圖3 2014年各月份集裝箱碼頭機(jī)械使用情況

下面進(jìn)一步分析橋吊配置數(shù)量對裝卸貨物量的影響。圖4為2014年集裝箱碼頭橋吊配置情況。在投入25臺(tái)橋吊時(shí)，碼頭可完成所有617萬TEU的裝卸任務(wù)。通過改變橋吊的投入數(shù)量發(fā)現(xiàn):在投入22臺(tái)之前，隨著橋吊投入數(shù)量增加，橋吊的平均使用時(shí)間呈小幅下降趨勢，實(shí)際裝卸的集裝箱量則呈快速增長趨勢;在投入22臺(tái)之后，橋吊的平均使用時(shí)間則快速下降，反映出橋吊閑置時(shí)間的增加和橋吊利用效率的下降,然而實(shí)際裝卸箱量并未如之前一樣快速增長。月度集裝箱貨物離散狀態(tài)導(dǎo)致橋吊配置存在很大的優(yōu)化空間。

圖4 2014年集裝箱碼頭橋吊配置情況

3.2離散貨源需求下橋吊最優(yōu)配置分析

加大橋吊投入固然會(huì)增加可裝卸的集裝箱量，但還會(huì)造成橋吊閑置時(shí)間增加。從經(jīng)濟(jì)性角度考慮，涉及到?jīng)Q策的問題。對此，對不同橋吊投入的產(chǎn)出情況進(jìn)行分析。分析思路為：分別選取橋吊數(shù)量為18～25臺(tái)，依次增加1臺(tái)橋吊，分析箱量增加與閑置成本增加的比例。通過調(diào)研得知，橋吊的采購成本為5 000萬元，折舊年限為20 a，不考慮殘值，即增加1臺(tái)橋吊每年增加的折舊成本為250萬元。閑置成本為橋吊非使用時(shí)間的折舊成本，計(jì)算方法為:閑置成本=橋吊數(shù)量×年度折舊成本×(1-橋吊平均利用率)。投入產(chǎn)出分析見表2。

表2 投入產(chǎn)出分析

由表2可知，從產(chǎn)出效率考慮，最佳的橋吊配置數(shù)量應(yīng)為20臺(tái)，即在投入≤20臺(tái)橋吊時(shí)，因橋吊增加帶來的箱量增加與因橋吊增加引起的閑置成本維持在一定的水平；當(dāng)>20臺(tái)橋吊時(shí)，該比值出現(xiàn)下降，這樣就必然會(huì)有甩箱發(fā)生，這里稱之為經(jīng)濟(jì)型配置。然而，若碼頭處于市場擴(kuò)張時(shí)期，從市場拓展角度考慮，最佳的橋吊配置數(shù)量為23臺(tái)，即只要投入橋吊能帶來箱量增加就應(yīng)該投入橋吊，無需考慮橋吊閑置成本問題，這里稱之為市場型配置。

在管理實(shí)踐中，集裝箱碼頭一定要結(jié)合自身所處的發(fā)展階段對集裝箱橋吊進(jìn)行配置。對于成熟運(yùn)營的碼頭，若已具有較高的飽和度，則應(yīng)采用經(jīng)濟(jì)型配置方式，綜合考慮閑置成本問題，當(dāng)然這里的配置數(shù)量是一個(gè)理論值，實(shí)際中可根據(jù)需要稍微多配置，但數(shù)量應(yīng)小于市場型配置數(shù)量。對于新運(yùn)營的碼頭，若要能爭取到更多的貨源，希望能以更好的服務(wù)來吸引客戶，則可采用市場型配置方式。

3.3不同離散貨源需求下的橋吊配置比較分析

由以上分析可知,月度集裝箱吞吐量在2006年的離散度最高，2012年的離散度最低。以下比較分析兩者之間的橋吊配置優(yōu)化問題。

2006年和2012年集裝箱碼頭橋吊配置情況分別見圖5和圖6。若以裝卸完所有到達(dá)的集裝箱為目標(biāo)，則2006年的最優(yōu)橋吊配置數(shù)量為20臺(tái)，此時(shí)橋吊的平均使用時(shí)間為315 d，利用效率為86%,而2012年橋吊利用效率達(dá)到94.5%。因此,貨源波動(dòng)性對橋吊投入有很大影響，在月度貨源離散度較大時(shí)，不得不以較低的橋吊使用效率或更多的橋吊配置數(shù)量來保證集裝箱吞吐量。從現(xiàn)實(shí)情況看，由于2012年以后離散度加大，即使2014年該碼頭年度集裝箱吞吐量比2012年增長6%，在最優(yōu)配置下的橋吊利用效率仍下降為88%；然而，若考慮產(chǎn)出效率的經(jīng)濟(jì)性機(jī)械配置，則2012年和2014年橋吊的利用效率均達(dá)到96%。

圖5 2006年集裝箱碼頭橋吊配置情況

圖6 2012年集裝箱碼頭橋吊配置情況

因此，雖然集裝箱碼頭在金融危機(jī)爆發(fā)之后提高了對船公司的服務(wù)水平，盡力爭取貨源，但其作為現(xiàn)代集裝箱碼頭需要適應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)的需求，從企業(yè)本質(zhì)角度看，要充分重視和分析碼頭的經(jīng)濟(jì)性；同時(shí)，應(yīng)注重分析自身月度箱量離散特征的變化，努力提高橋吊的利用效率，進(jìn)而提高其產(chǎn)出效益，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)碼頭所處的發(fā)展階段，做好橋吊配置的決策。

4 結(jié)束語

集裝箱碼頭的月度裝卸箱量具有離散化特征，離散程度在金融危機(jī)爆發(fā)前后有較大差異，在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下有增大趨勢。對上海某集裝箱碼頭的裝卸情況進(jìn)行仿真模擬發(fā)現(xiàn)：離散化貨源需求的存在使得集裝箱橋吊出現(xiàn)一定的閑置時(shí)間，影響到橋吊的利用效率。分別從經(jīng)濟(jì)型和市場型角度分析離散貨源需求下橋吊的最優(yōu)配置情況。通過對2006年和2012年不同離散狀態(tài)貨源需求的數(shù)據(jù)情況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)橋吊利用效率的差異性，可看出橋吊利用效率與離散程度呈反比關(guān)系。

受貨源種類、費(fèi)率及靠泊時(shí)間等因素影響，碼頭在考慮離散貨源狀態(tài)配置橋吊時(shí)還需綜合考慮多種因素。同時(shí)，進(jìn)一步對貨源離散程度與橋吊配置變化的關(guān)系進(jìn)行研究也是下一步研究的方向。

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OptimizationofContainerCraneConfigurationUnderConditionofDiscreteFreightSourceDemand

(1. School of Economics and Management, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China；2. Shanghai International Port(Group) Co., Ltd., Shanghai 200080, China)

U691.3; F552

A

2016-03-01

段朝輝(1984—),男,山西運(yùn)城人,博士生,主要研究方向?yàn)閲H航運(yùn)中心發(fā)展。E-mail:duan_zhaohui@163.com

1000-4653(2016)02-0120-05