Agent-Based Simulation Model of Multimodal Iron Ore Concentrate Transportation
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv
Abstract
ENG: Most global supply chains are implemented through the use of some different types of transport. This especially applies to general cargo: iron ore, oil, grain. As the participants in the transport process increase, the risks of delays, interoperational downtime, and delays in deliveries increase. Therefore, the improvement of multimodal cargo transportation remains an urgent scientific and applied problem. The aim of studying was to research technical and operational parameters of the multimodal supply chain of cargo delivery (on the example of iron ore concentrate). The research's aim of the study was realized by the development of an agent-based simulation model. The simulation model is implemented in the Any Logic Research Edition environment with Java SE, as this toolkit allows combining discrete-event and agent-based approaches in the simulation simultaneously. As a result of the experiment with the developed simulation model, it was found that: 1) approximately 40% of the delivery time is spent waiting for the transport unit to load (8%) and freight being under collecting up to the loading rate into the transport unit (33%); 2) the sensitivity experiment of the model has determined that of all the variable technological parameters of the basic model, the difference in the ratio between the rate of loading of the railway train and the sea vessel has the greatest influence on the average time of freight delivery; 3) the relationship between the capacity of the vessel (with a constant rate of mass shipment into the railway train) and the average time of shipment collecting to the rate of loading into the vessel in case of accidental arrival of freight by rail in the transshipment terminal is highly approximate linear dependence. The results of the research can be used to improve the logistics chains for the delivery of iron ore concentrate from Ukraine to other countries.
UKR: Більшість глобальних логістичних ланцюгів реалізуються за допомогою різних видів транспорту. Особливо це стосується генеральних вантажів, таких як залізна руда, нафта, зерно. Зі зростанням кількості учасників у транспортному процесі збільшуються ризики затримок, збоїв у роботі та невиконання термінів доставках. Тому покращення мультимодальних маршрутів постачання вантажів залишається актуальною науково-прикладною проблемою. Метою дослідження було вивчити техніко-експлуатаційних параметрів мультимодального ланцюга постачання вантажів (на прикладі перевезення залізорудного концентрату). Для цього була розроблена агентна імітаційна модель. Імітаційна модель реалізована у середовищі Any Logic University Researcher з використанням компілятора Java SE, оскільки цей інструментарій дозволяє одночасно поєднувати дискретно-подієвий та агентний підходи. В результаті експерименту з імітаційною моделлю було встановлено, що: 1) приблизно 40 % часу доставки припадає на очікування вантажем транспортних одиниць для завантаження (8 %) та перебування вантажу під накопиченням до норми завантаження транспортної одиниці (33 %); 2) експеримент чутливості моделі визначив, що з усіх змінних технологічних параметрів базової моделі найбільший вплив на середній час доставки вантажів має різниця у співвідношенні між нормою завантаження залізничного маршруту та морського судна; 3) залежність між місткістю судна (при рівномірному надходженні вантажу у пункт навантаження) і середнім часом накопичення партії вантажу до норми навантаження у судно, апроксимується лінійною залежністю. Результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення технологій транспортування залізорудного концентрату з України в інші країни.
UKR: Більшість глобальних логістичних ланцюгів реалізуються за допомогою різних видів транспорту. Особливо це стосується генеральних вантажів, таких як залізна руда, нафта, зерно. Зі зростанням кількості учасників у транспортному процесі збільшуються ризики затримок, збоїв у роботі та невиконання термінів доставках. Тому покращення мультимодальних маршрутів постачання вантажів залишається актуальною науково-прикладною проблемою. Метою дослідження було вивчити техніко-експлуатаційних параметрів мультимодального ланцюга постачання вантажів (на прикладі перевезення залізорудного концентрату). Для цього була розроблена агентна імітаційна модель. Імітаційна модель реалізована у середовищі Any Logic University Researcher з використанням компілятора Java SE, оскільки цей інструментарій дозволяє одночасно поєднувати дискретно-подієвий та агентний підходи. В результаті експерименту з імітаційною моделлю було встановлено, що: 1) приблизно 40 % часу доставки припадає на очікування вантажем транспортних одиниць для завантаження (8 %) та перебування вантажу під накопиченням до норми завантаження транспортної одиниці (33 %); 2) експеримент чутливості моделі визначив, що з усіх змінних технологічних параметрів базової моделі найбільший вплив на середній час доставки вантажів має різниця у співвідношенні між нормою завантаження залізничного маршруту та морського судна; 3) залежність між місткістю судна (при рівномірному надходженні вантажу у пункт навантаження) і середнім часом накопичення партії вантажу до норми навантаження у судно, апроксимується лінійною залежністю. Результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення технологій транспортування залізорудного концентрату з України в інші країни.
Description
M. Namazov: ORCID 0000-0003-1119-2442; V. Matsiuk: ORCID 0000-0003-2355-2564; Iu. Bulgakova: ORCID 0000-0003-2985-1047; I. Nikolaienko: ORCID 0000-0002-2933-0498; R. Vernyhora: ORCID 0000-0001-7618-4617
Keywords
technological system, optimization of terminals, Java-code, rail-sea supply chain, system analysis, технологічна система, оптимізація роботи терміналів, Java-код, залізнично-морський ланцюг постачання, системний аналіз, КТВ
Citation
Namazov M., Matsiuk V., Bulgakova Iu., Nikolaienko I., Vernyhora R. Agent-Based Simulation Model of Multimodal Iron Ore Concentrate Transportation. Machinery & Energetics. 2023. Vol. 14, No. 1. P. 46–56. DOI: 10.31548/machinery/1.2023.46.