ОПТИМИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ ЛОГИСТИЧЕСКОГО СКЛАДСКОГО КОМПЛЕКСА
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-127-4-79-88Ключевые слова:
склады, численное моделирование, внутренний транспорт, анализ производительности, разгрузка, погрузка, эффективностьАннотация
В данной статье рассмотрены современные складские решения и основные производственно-технологические параметры для изучения влияния объемного планирования на эффективность его работы. Моделирование метод моделирования использовался для анализа, исследования и обоснования, а программный продукт «Anylogic» использовался в качестве среды моделирования. В данной статье выполнен обобщенный алгоритм построения эффективной системы, предложены модели складских комплексов и модель из 114 блоков. Модель представлена в виде черного ящика, что позволило определить корреляции и отношения между входными и выходными параметрами складской системы, а также ее ресурсы. На основе имитационного эксперимента было проведено 63 модельных расчета. В результате моделирования были установлены четыре варианта склада, которые обеспечивали разгрузку и погрузку необходимого количества вагонов в течение суток. Наилучший комплексный критерий был выбран исходя из предложенного функционирования складского комплекса
Библиографические ссылки
[1] Казлогистика. Статистика за I полугодие 2022 года. Доступно по адресу: https://www.kazlogistics.kz/ru/library / статистика/20.
[2] Складская логистика на пороге перемен. Доступно по адресу: https://forbes.kz/stats/3pl_drayver _развитие_ритейла/
[3] Иманбекова М.А., Абзал С. Развитие инновационной складской системы Казахстана. Вестник КазАТК. 2022. Том 1(120). С. 62-69.
[4] Логистический потенциал Алматы. Роль мегаполиса Казахстана в «Нурлы жол» и китайской стратегии «Один пояс, один путь». Доступно по адресу: https://trans.info/ru/logisticheskiy-potentsial-almatyirol-kazahstanskogo-megapolisa-v-strategii-nurlyi-zhol-i-kitaya-odin-poyas-odin-put-260667.
[5] Zhang, Y. & Wang, Y. & Wu, L. Research on demand-driven leagile supply chain operation model: a simulation based on AnyLogic in system engineering. Systems Engineering Procedia. 2012. Vol. 3. P. 249-258.
[6] Eller, B. & Movahedi Rad, M. & Fekete, I. & Szalai, S. & Harrach, D. & Baranyai, G. & Kurhan, D. & Sysyn, M. & Fischer, S. Examination of concrete canvas under quasi-realistic loading by computed tomography. Infrastructures. 2023. Vol. 8(2). P. 23.
[7] Fischer, S. Investigation of the horizontal track geometry regarding geogrid reinforcement under ballast. Acta Polytechnica Hungarica. 2022. Vol. 19(3). P. 89-101.
[8] AnyLogic: simulation modelling for business. Available at: https://www.anylogic.com/.
[9] Silva, A. & Roodbergen, K.J. & Coelho, L.C. & Darvish, Maryam. Estimating optimal ABC zone sizes in manual warehouses. International Journal of Production Economics. 2022. Vol. 252. No. 108579. 160 G. Zhanbirov, V. Litvin, I. Taran, M. Izteleuova, D. Aliakbarkyzy
[10] Celik, M. & Archetti, C & Süral, H. Inventory routing in a warehouse: The storage replenishment routing problem. European Journal of Operational Research. 2022. Vol. 301(3). P.1117-1132.
[11] Oliveira, R.L.M.De. & Dablanc, L. & Schorung, M. Changes in warehouse spatial patterns and rental prices: Are they related? Exploring the case of US metropolitan areas. Journal of Transport Geography. 2022. Vol. 104. No. 103450.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Галымжан Жанбиров, Батырбек Мусабаев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
