Оценка выбора маршрутов перевозки тяжеловесных и негабаритных грузов

При оценке процесса транспортировки грузов HW / OS (Heavy- Weight and OverSize cargo) рассматриваются два объекта, а именно грузоперевозчик и владелец / владелец инфраструктуры. Обе эти организации имеют схожие цели, но их интересы не всегда полностью совпадают.

При анализе рисков, с которыми сталкиваются при транспортировке грузов с использованием ОВ / ОС, целесообразно различать риски по сферам влияния (подробнее на сайте ООО Трал1 – http://irkutsk.tral1.ru/). В этом случае выделяются следующие риски (Palšaitis, Petraška 2012; Hanssen, Jørgensen 2015; Damart, Roy 2009; Kemmerling, Stephan 2015; Bae, Yoo 2016 и т.д.):

– Технический. Технический риск охватывает факторы, определяющие грузоподъемность с технологической точки зрения.

– Экономический. Политика банков может быть отнесена к экономическому риску. Транспортировка грузов HW / OS почти неизбежно связана с новыми технологиями и промышленным развитием, поэтому роль банков в этой области очень важна. Условия приобретения новых технологий, процентные ставки и возможности получения банковского финансирования определяют развитие инновационных технологий, одновременно стимулируя или подавляя транспортировку грузов HW / OS. Другим важным фактором в этой области являются конкурентные условия такой перевозки и стоимость рабочей силы, ее наличие в районах, где перевозятся грузы такого типа. Эти факторы оказывают большое влияние на цену перевозки грузов и определяют выбор метода, маршрута перевозки и стран, через которые должен перевозиться груз HW / OS.

– Социальный. Терпимость населения к транспортировке грузов HW / OS подпадает под этот риск.

– Политический. Политический риск зависит от государственной политики, проводимой в отношении транспортировки грузов HW / OS, то есть направлена ​​ли государственная политика на развитие таких перевозок или, наоборот, на их подавление.

Следует отметить, что в случае единовременной перевозки грузов HW / OS влияние экономического, социального и политического риска на процесс транспортировки незначительно и кратковременно, поэтому при математическом расчете риска этими рисками можно пренебречь. уровень. Влияние всех указанных видов риска на технологический процесс перевозки грузов приводит к временной приостановке процесса перевозки, полному прекращению процесса перевозки или потере груза.

Основная задача перевозчика при транспортировке груза – доставить его в нужное место в нужное время и с наименьшими затратами, т.е. по наименьшей возможной цене. В случае перевозки грузов HW / OS существуют дополнительные условия перевозки груза, такие как перевозка груза через наименее населенные районы ночью, когда интенсивность движения на дороге наименее интенсивна, т.е. груз должен перевозиться на самом низком уровне риска.
Изучение процесса перевозки грузов HW / OS, начиная с маршрута, вида транспорта и типа транспортного средства и заканчивая планированием и осуществлением транспортных действий, показало, что отдельные части процесса транспортировки и операций на различных видах транспорта имеют очевидные сходства в терминах качества, но могут отличаться с точки зрения цены и времени реализации. В общем смысле, следующие критерии многокритериальной оценки и возможных условий могут различаться независимо от вида транспорта (Wang, Zhao 2016; Adams et al. 2013; Dell’Acqua et al. 2012; Pryn et al. 2015; De Luca 2014; Agbelie 2014 и т.д.):

1. Дорожное покрытие:
–  Влияние дорожного покрытия на скорость движения грузов, SAD.
– Физическое качество дорожного покрытия на момент оценки, FAQ: качество соответствующее, требуются незначительные улучшения или серьезные работы.

2. Повороты дороги с низким радиусом, FAS: радиус кривизны соответствует требованиям; необходимы небольшие улучшения; основные работы не требуются.

3. Параметры коридора:
– Коридор перевозки грузов на участке дороги слишком узкий, FAKS: ширина коридора соответствующая; необходимы небольшие улучшения; требуются крупные работы; проблема не может быть рационально решена.
– Коридор грузоперевозок на участке дороги слишком низкий, FAKZ: высота коридора соответствующая; необходимы небольшие улучшения; требуются крупные работы; проблема не может быть рационально решена.

4. Мосты / плотины, которые образуют препятствия на маршруте. Недостаточная грузоподъемность моста, FAT: грузоподъемность моста соответствует условиям грузоперевозок; необходима металлическая рампа; должен быть установлен виадук; должен быть построен новый мост / набережная (строительство моста длиной до 42 м; строительство моста длиной до 28 м; строительство моста длиной до 14 м; строительство моста длиной до 7 м) проблема не может быть рационально решена).

5. Максимальный вес перевозимого груза, ксв: до 100 т; 100–250 т; 250– 550 т; более 550 т.

6. Общая длина маршрута, FƩL.

7. Необходимость установки перевалочных площадок, FAP: нет необходимости устанавливать
перевалочный участок; количество необходимых перегрузочных площадок.

8. Необходимость установки (временного) места хранения грузов, FAY: нет необходимости устанавливать места хранения грузов; количество необходимых мест хранения грузов.

9. Препятствия в отношении правовых (в том числе экологических) требований, FAJ: количество городов / населенных пунктов, которые необходимо пересечь (количество населенных пунктов на маршруте, расстояние между поселениями); количество охраняемых территорий, которые необходимо пересечь.

10. Интенсивность использования традиционных видов транспорта на обследуемом участке дороги SAI: низкий; средний; высоко.

11. Влияние сезонности на возможность перевозки грузов (по месяцам, времени года), KSE.

При решении задач такого характера, решение каждой проблемы рассчитывается и находит, рассматривая несколько вариантов транспортировки грузов HW / OS. Затем берутся отдельно полученные значения каждой переменной и, учитывая, что это значение является константой, значения с отдельными значениями других переменных пересчитываются и получаются. Наконец, оптимальное решение выбирается путем изучения всех значений с соответствующими решениями.

Использованные источники

  1. Adams, T.; Perry, E.; Schwartz, A.; Gollnik, B.; Kang, M.; Bittner, J.; Wagner, S. 2013. Align- ing 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 *