Liman stok alanı optimizasyonu

Abstract

ÖZET Konteyner limanlarının depolama sahasının boyutlandırmasında iki önemli parametre vardır. Bunlar; konteyner trafiği ve stok sahasının büyüklüğüdür. Konteyner trafiği; konteyner varış zaman dağılımını, konteyner servis sonrası ayrılış zaman dağılımını, stok sahasında bulunan konteynerlerin olasılık dağılımını kapsamaktadır. Liman ile bağlantısı bulunan ulaşım ağlarından limana ulaşan konteynerlerin olasılık dağılımları ayrı ayrı ele alınmaktadır. Stok sahasının büyüklüğü, yapım maliyetinin, alanda depolanamayan konteynerlerin hizmet gelirlerinden doğan kayıplarının ve servis maliyetinin hesaplanmasında önemli rol oynar. Limana gelen konteyner trafiği, karayolu, demiryolu ve denizyolu olarak üç grupta değerlendirilmiştir. Her bir ulaşım sisteminin olasılık dağılımları ayrı ayrı hesaba katılmıştır. Belirli bir zamanda depolama sahasında bulunan konteyner sayıları ve olasılık dağılımı, her ayın belli bir gününe ilişkin liman istatistiklerini dikkate almak suretiyle hesaplanmıştır. Maliyetlerin hesaplanmasında temel amaç, konteyner sahasının atıl yatırım maliyetinin ve kazançtan zarar etme maliyetinin toplamını minimum hale getirmektir. Stok sahasının fiziksel boyutlarının büyüklüğü, maliyetleri değiştiren önemli bir parametredir. Yatırım boyutları büyüdükçe atıl yatırım maliyeti de orantılı bir şekilde artmakta ve kazançtan zarar etme maliyeti de ters orantılı bir şekilde azalmaktadır. Matematiksel optimizasyon teknikleri kullanılmak suretiyle minimum maliyet kaybına karşın optimum yatırımın büyüklüğü hesaplanmaktadır. Konteyner varış zaman aralıklarının Poisson olasılık dağılımına uyduğu saptanmıştır. Aylık gemi ve kamyon dağılımlarının Poisson olduğu belirlendikten sonra günlük veriler, Poisson olasılık dağılımına uygun olarak rastgele atanmıştır. Optimizasyon için gerekli olan amaç fonksiyonu belirlenmiş ve bu amaç için geliştirilen bilgisayar programı ile sahada bulunan konteyner adedi ve maliyetleri hesaplanmıştır. Konteyner stok sahasının büyüklüğü deterministik yöntemle hesaplanabilmektedir, ancak bu çalışma göstermiştir ki optimum depolama sahası probabilistik yöntemle birlikte optimizasyon tekniğinin kullanılmasıyla da hesaplanabilmektedir. Bu çalışmada, hem olasılık dağılımların değerlendirilmesiyle uygun amaç fonksiyonu, hem de minimum maliyete karşılık gelen optimum saha boyutları geliştirilmiştir. Sonuç olarak, rastgele data değerlendirme tekniği ve yöneylem araştırma yöntemleri, optimizasyona ilişkin mühendislik problemlerinin çözümlemesinde uygun bir şekilde kullanılmakta ve tatminkar sonuçlar üretmektedir.

ABSTRACT There are two important parameters in sizing storage area of container ports. These are container traffic and size of storage area. The container traffic includes container arrival time distribution, container departure time distribution after service, probabilitiy distribution of the existing containers at the storage area. Container probabilistic distributions arriving at the port from the transportation networks connected to the port are considered seperately. The size of storage area plays an important role in calculating the investment costs and the loss from service incomes of containers not to be stored at the area and the service costs. The container traffic arriving at the port is considental as highway, railway and marine transportation in three groups. The probability distributions of each transport system are seperately taken into account. The number of existing containers at the storage area at a certain time and its probability distribution are calculated by using port stastistics relating to the certain day of each month. In calculating the costs, the basic aim is to minimize the total cost of idle investment cost of storage area and loss from service incomes. The size of storage area is an important parameter changing the costs. When the investment size increases, the idle investment cost also increases proportionally and the loss from service incomes also decreases inverse proportionally. Using the mathematical optimization techniques, the optimum investment size correspond to the minimum total cost can be calculated. The container arrival time intervals are determining they fit to the Poisson distribution. After determining Poisson distribution of both the montly ship and truck arrival distributions, daily arrivals are randomly assigned corresponding to Poisson distribution. The objective function required for optimization is expressed and the number of container and the required costs calculated by the computer program developed specifly for this purpose. The container storage area can be calculated by using the deterministic methods, Additionally this study shows that the optimum storage area can be also determined by the probabilistic method together with optimiz ation techniques. In this study, both of reasonable objective function evaluated by probability distributions and and the optimum size of area corresponding to the minimum total cost are developed. In conclusion, the methods in operational research techniques and the technic of random data evaluation can be used succesfully for solving the engineering problem relating to the optimisation and the satisfactory results produced. VI