Алгоритм оценки маршрутов перевозки тяжеловесных и негабаритных грузов

Совершенствование транспортных систем и технологического оборудования приводит к изменению технических возможностей этого оборудования. С развитием технологий промышленное развитие также неизбежно, что приводит к соответственно возрастающей потребности в перевозке тяжеловесных и негабаритных грузов (HW / OS).

Применение системного подхода в процессах транспортировки грузов HW / OS (перевозка негабаритных грузов) позволяет в несколько раз снизить затраты на доставку такого груза, что приводит к резкому изменению условий экономического развития и привлечения инвестиций. Таким образом, по этой причине целесообразно создать систему критериев для выбора и оценки маршрутов HW / OS, которая позволила бы выбрать наиболее подходящий маршрут транспортировки с точки зрения стоимости и времени. Алгоритм оценки маршрутов транспортировки грузов HW / OS будет составлен в этой статье. Этот алгоритм позволяет объективно оценить процессы транспортировки HW / OS, сравнивая различные виды транспорта, сегменты маршрута, технологию транспортировки и обработки грузов, и он может быть применен практически на любой территории.

«Трал1»: оптимальные условия для перевозки негабаритных грузов

В большинстве случаев стандартизация технологии перевозки тяжеловесных и негабаритных грузов (далее — грузы HW / OS) очень сложна. Необходимы решения, которые позволили бы доставлять грузы HW / OS к месту назначения, выделяя минимальное финансирование для улучшения инфраструктуры, выбирая наиболее подходящий вид транспорта для такого груза или используя преимущества мультимодальной перевозки (Adams et al. 2013; Niine и др. 2015; Cornet, Gudmundsson 2015; Бенедык и др. 2016; Niculescu, Minea 2016; Скоробогатова, Кузьмина-Мерлино 2017 и др.).

Маршрут для перевозки грузов HW / OS обычно оценивается и разрабатывается индивидуально. По этой причине процесс транспортировки грузов HW / OS становится проблемой, потому что инвестиции в модернизацию дорожно-транспортной инфраструктуры составляют относительно большую долю от общей стоимости проекта. Вот почему создание системы критериев в качестве инструмента, который позволяет оценивать участки маршрута или весь маршрут для транспортировки грузов HW / OS.

Во многих странах случаи перевозки грузов HW / OS носят эпизодический характер, не ожидая, что в будущем перевозки такого рода будут повторяться по тому же маршруту, поэтому транспортная инфраструктура недостаточно приспособлена для перевозки грузов HW / OS, и отсутствует методология выбора маршрутов транспортировки грузов HW / OS, которая облегчила бы этот процесс (Drličiak, Čelko 2016; Skorobogatova, Kuzmina-Merlino 2017; Kemmerling, Stephan 2015; Tokunova 2017; Gadelshina, Vakhitova 2015 и т.д.).

При проектировании повторяющегося маршрута перевозки грузов необходимо учитывать новую дорогу или реконструкцию существующей дороги, технико-экономические расчеты и риск транспортировки, которые используются для обоснования необходимости и экономической целесообразности дороги. Также следует оценить случаи, когда дорожно-транспортная инфраструктура будет использоваться для перевозки нескольких грузов HW / OS.

Система предоставила возможность объективно выбрать наиболее подходящие участки маршрута в существующей дорожной сети. Термин «наиболее подходящий» означает поиск наилучшего компромисса между наименьшим временем (периодом подготовки маршрута и грузоперевозками) и наименьшими затратами: сумма прямых затрат на транспортировку, включая расходы на подготовку специального маршрута и транспортное средство для перевозки, юридические расходы на разрешения, местные сборы и т.д. (Brewer, Fitzpatrick 2017; Woodrooffe 2016; Macharis et al. 2016; Kemmerling, Stephan 2015; Agbelie 2014 и т. д.).

Использованные источники

  1. Adams, T.; Perry, E.; Schwartz, A.; Gollnik, B.; Kang, M.; Bittner, J.; Wagner, S. 2013. Aligning oversize/overweight fees with agency costs: critical issues. Report CFIRE 03-17 [online], Wisconsin Department of Transportation, Madison, Wisconsin. 106 p. [cited 2 March 2017]. Available from Internet: wisconsindot.gov/documents2/research/WisDOT-CFIRE-project- 0092-10-21-final-report.pdf
  2. Agbelie, B. R. D. K. 2014. An empirical analysis of three econometric frameworks for evaluating economic impacts of transportation infrastructure expenditures across countries, Transport Policy 35: 304–310.  doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.06.009
  3. Bae, Y.; Yoo, J.-M. 2016. Pathways to meet critical success factors for local PPPs: the cases of urban transport infrastructure in Korean cities, Cities 53: 35–42.  doi.org/10.1016/j.cities.2016.01.007
  4. Bazaras, D.; Batarlienė, B.; Palšaitis, R.; Petraška, A. 2013. Optimal road route selection criteria system for oversize goods transportation, The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering 8(1): 19–24.  doi.org/10.3846/bjrbe.2013.03
  5. Benedyk, I. V.; Peeta, S.; Zheng, H.; Guo, Y.; Iyer, A. V. 2016. Dynamic model for system-level strategic intermodal facility investment planning, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2548: 24–34. https://doi.org/10.3141/2548-04
  6. Brewer, M. A.; Fitzpatrick, K. 2017. Potential effects of heavy vehicles on operations of super 2 highways, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2638: 10–17. https://doi.org/10.3141/2638-02
  7. Cornet, Y.; Gudmundsson, H. 2015. Building a metaframework for sustainable transport indica- tors: review of selected contributions, Transportation Research Record: Journal of the Transpor- tation Research Board 2531: 103–112. dx.doi.org/10.3141/2531-12
  8. Damart, S.; Roy, B. 2009. The uses of cost–benefit analysis in public transportation decision-making in France, Transport Policy 16(4): 200–212. doi.org/10.1016/j.tranpol.2009.06.002
  9. De Luca, S. 2014. Public engagement in strategic transportation planning: an analytic hierarchy process based approach, Transport Policy 33: 110–124. doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.03.002
  10. Dell’Acqua, G.; De Luca, M.; Russo, F. 2012. Procedure for making paving decisions with clus- ter and multicriteria analysis, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2282: 57–66. doi.org/10.3141/2282-07
  11. Drličiak, M.; Čelko, J. 2016. Implementation of transport data in to the transport forecasting in Slovakia, Transportation Research Procedia 14: 1733–1742. doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.139
  12. Gadelshina, L. A.; Vakhitova, T. M. 2015. The place and role of transport infrastructure in the interregional integration of the Russian Federation regions, Procedia Economics and Finance 24: 246–250. doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00655-3

Algorithm for the assessment of heavyweight and oversize cargo transportation routes
Artūras Petraška, Kristina Čižiūnienė, Aldona Jarašūnienė, Pavlo Maruschak, Olegas Prentkovskis

Закладка Постоянная ссылка.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *