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 адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *