Метод ветвей и границ
Предыдущий пост
Это алгоритм для решения задач комбинаторной оптимизации, где требуется найти лучшее решение среди множества возможных вариантов. Основной идеей метода является систематическое исследование всех возможных решений, но при этом избегание исследования неэффективных решений, чтобы сэкономить время.
Алгоритм работы метода ветвей и границ
1️⃣ Инициализация:
📍Начните с определения начального состояния задачи и установите начальные границы для решения. Например, для задачи коммивояжера это может быть начальный путь с оценкой, которая является верхней границей для решения.
2️⃣ Формирование дерева решений:
📍Постройте дерево решений, где каждый узел представляет собой частичное решение задачи. В корневом узле будет начальное состояние задачи.
📍Разделите задачу на подзадачи, создавая дочерние узлы для каждого возможного действия или выбора.
3️⃣ Оценка и отбрасывание узлов:
📍Для каждого узла вычислите оценку (границу), которая позволяет оценить, насколько перспективным является этот узел для нахождения оптимального решения.
📍Если оценка узла хуже текущего лучшего решения, отбрасывайте этот узел и его поддерево (т.е., не исследуйте их дальше).
4️⃣ Выбор узлов для исследования:
📍Выберите следующий узел для исследования на основе стратегии, такой как "поиск в глубину" или "поиск в ширину". Обычно используются структуры данных, такие как очереди или стеки, для упрощения этого процесса.
5️⃣ Поиск оптимального решения:
📍Продолжайте процесс ветвления, оценки и отброса узлов до тех пор, пока все узлы не будут обработаны или отсеяны.
6️⃣ Возврат оптимального решения:
📍Когда все возможные узлы будут исследованы или отсеяны, верните лучшее найденное решение, которое и будет оптимальным.
Пример работы метода ветвей и границ: Задача коммивояжера
О том как известные умы современности решали эту задачу, используя переведовые технологии, читайте здесь и здесь.
Хотите бесплатно поработать с программой, использующей метод ветвей и границ? Сделайте репост и напишите "+" в комментариях, отправлю файл с программой! 🚀📊
#УПС #Оптимизация_маршрутов #Алгоритмы
Предыдущий пост
Это алгоритм для решения задач комбинаторной оптимизации, где требуется найти лучшее решение среди множества возможных вариантов. Основной идеей метода является систематическое исследование всех возможных решений, но при этом избегание исследования неэффективных решений, чтобы сэкономить время.
Алгоритм работы метода ветвей и границ
1️⃣ Инициализация:
📍Начните с определения начального состояния задачи и установите начальные границы для решения. Например, для задачи коммивояжера это может быть начальный путь с оценкой, которая является верхней границей для решения.
2️⃣ Формирование дерева решений:
📍Постройте дерево решений, где каждый узел представляет собой частичное решение задачи. В корневом узле будет начальное состояние задачи.
📍Разделите задачу на подзадачи, создавая дочерние узлы для каждого возможного действия или выбора.
3️⃣ Оценка и отбрасывание узлов:
📍Для каждого узла вычислите оценку (границу), которая позволяет оценить, насколько перспективным является этот узел для нахождения оптимального решения.
📍Если оценка узла хуже текущего лучшего решения, отбрасывайте этот узел и его поддерево (т.е., не исследуйте их дальше).
4️⃣ Выбор узлов для исследования:
📍Выберите следующий узел для исследования на основе стратегии, такой как "поиск в глубину" или "поиск в ширину". Обычно используются структуры данных, такие как очереди или стеки, для упрощения этого процесса.
5️⃣ Поиск оптимального решения:
📍Продолжайте процесс ветвления, оценки и отброса узлов до тех пор, пока все узлы не будут обработаны или отсеяны.
6️⃣ Возврат оптимального решения:
📍Когда все возможные узлы будут исследованы или отсеяны, верните лучшее найденное решение, которое и будет оптимальным.
Пример работы метода ветвей и границ: Задача коммивояжера
О том как известные умы современности решали эту задачу, используя переведовые технологии, читайте здесь и здесь.
Хотите бесплатно поработать с программой, использующей метод ветвей и границ? Сделайте репост и напишите "+" в комментариях, отправлю файл с программой! 🚀📊
#УПС #Оптимизация_маршрутов #Алгоритмы
👍6⚡1🔥1
Компания BHP Iron Ore установила мировой рекорд в тяжеловесном движении, пропустив поезд длиной 7,3 км от месторождения Янди в порт Хедленд, регион Пилбара в Западной Австралии. Поезд общей массой 99 734 т состоял из 682 вагонов, загруженных 82 тыс. т железной руды, и восьми тепловозов постройки General Electric.
В Логистическом сообществе 1001 груз не претендуют на такие рекорды, но решают реальные задачи. В чате вы найдете ответы на множество практических вопросов, связанных с перевозками. 1001 груз - это площадка для объединения профессионалов:
✅ Перевозчики
✅ Грузовладельцы
✅ Логисты, экспедиторы и диспетчеры
✅ Страховые компании
✅ Служба безопасности
✅ Авто юристы
✅ Бухгалтера
✅ Чат для общения и работы - все в одном клубе 1001 груз
https://news.1rj.ru/str/gruzallrussia
В Логистическом сообществе 1001 груз не претендуют на такие рекорды, но решают реальные задачи. В чате вы найдете ответы на множество практических вопросов, связанных с перевозками. 1001 груз - это площадка для объединения профессионалов:
✅ Перевозчики
✅ Грузовладельцы
✅ Логисты, экспедиторы и диспетчеры
✅ Страховые компании
✅ Служба безопасности
✅ Авто юристы
✅ Бухгалтера
✅ Чат для общения и работы - все в одном клубе 1001 груз
https://news.1rj.ru/str/gruzallrussia
👍4🔥3😱1
8 Шагов к точной и достоверной имитационной модели
Одной из ключевых проблем в разработке технико-технологических решений для развития транспортной инфраструктуры с использованием имитационного моделирования является определение точности и достоверности моделей, т.е. создание и поддержание реалистичных и актуальных моделей, отражающих реальные условия и сценарии.
Добиться адекватных результатов можно за 8 шагов:
1️⃣ Валидация данных: Сравниваем входные данные модели с реальными данными, чтобы убедиться, что они корректны и представляют реальные условия.
2️⃣ Сравнение с реальными системами: Тестируем модель на исторических данных и сравниваем результаты с реальными результатами системы. Это поможет выявить расхождения и улучшить точность.
3️⃣ Проверка чувствительности: Изменяем ключевые параметры модели и оцениваем, как это влияет на результаты. Это поможет определить, насколько модель чувствительна к изменениям в данных и параметрах.
4️⃣ Калибровка модели: Настраиваем параметры модели, чтобы результаты имитации соответствовали известным результатам или данным. Это может потребовать нескольких итераций.
5️⃣ Рецензирование и экспертиза: Проводим проверку модели независимыми экспертами для оценки её достоверности и точности.
6️⃣ Сравнение с аналогичными моделями: Сравниваем модель с другими проверенными моделями, чтобы убедиться, что она дает сопоставимые результаты.
7️⃣ Тестирование на различных сценариях: Проверяем модель в разных условиях и сценариях, чтобы удостовериться, что она адекватно реагирует на изменения в окружающей среде.
8️⃣ Анализ ошибок и неопределенностей: Оцениваем возможные источники ошибок и неопределенности в модели и учитываем их при интерпретации результатов.
Какие шаги вам кажутся наиболее сложными? Есть ли у вас опыт в работе с имитационными моделями и проверке их достоверности? Поделитесь своим мнением и опытом в комментариях!
#Проблемы_ИМ #Пути_решения
Одной из ключевых проблем в разработке технико-технологических решений для развития транспортной инфраструктуры с использованием имитационного моделирования является определение точности и достоверности моделей, т.е. создание и поддержание реалистичных и актуальных моделей, отражающих реальные условия и сценарии.
Добиться адекватных результатов можно за 8 шагов:
1️⃣ Валидация данных: Сравниваем входные данные модели с реальными данными, чтобы убедиться, что они корректны и представляют реальные условия.
2️⃣ Сравнение с реальными системами: Тестируем модель на исторических данных и сравниваем результаты с реальными результатами системы. Это поможет выявить расхождения и улучшить точность.
3️⃣ Проверка чувствительности: Изменяем ключевые параметры модели и оцениваем, как это влияет на результаты. Это поможет определить, насколько модель чувствительна к изменениям в данных и параметрах.
4️⃣ Калибровка модели: Настраиваем параметры модели, чтобы результаты имитации соответствовали известным результатам или данным. Это может потребовать нескольких итераций.
5️⃣ Рецензирование и экспертиза: Проводим проверку модели независимыми экспертами для оценки её достоверности и точности.
6️⃣ Сравнение с аналогичными моделями: Сравниваем модель с другими проверенными моделями, чтобы убедиться, что она дает сопоставимые результаты.
7️⃣ Тестирование на различных сценариях: Проверяем модель в разных условиях и сценариях, чтобы удостовериться, что она адекватно реагирует на изменения в окружающей среде.
8️⃣ Анализ ошибок и неопределенностей: Оцениваем возможные источники ошибок и неопределенности в модели и учитываем их при интерпретации результатов.
Какие шаги вам кажутся наиболее сложными? Есть ли у вас опыт в работе с имитационными моделями и проверке их достоверности? Поделитесь своим мнением и опытом в комментариях!
#Проблемы_ИМ #Пути_решения
👍6🔥1🤔1
✅Эксперты утверждают, что международная логистика «сломалась»… и железнодорожные перевозки – не исключение.
Что нового в сфере грузоперевозок?
Актуальный обзор международной логистики, ж/д и мультимодальных перевозок от СЛК☝️
Мультимодальные перевозки
- Тайфун «Бебинка» прошел в Шанхае. Это провело к смещениям в расписании морских линий и авиакомпаний,
- Сохраняется проблема с нехваткой и неудовлетворительным состоянием оборудования по не-Китаю – увы, малый подсыл порожнего оборудования плохого качества.
🚉 ЖД плечо:
- Правительство всерьез озаботилось проблемой загруженности терминалов, теперь главное, чтобы обошлось без радикальных ограничений….,
- FESCO запускает новый контейнерный поезд Владивосток – Тольятти. Теперь поезда будут отправляться каждые 10 дней из Владивостока и прибывать на станцию Жигулевское море за 10 суток,
- ЖД тарифы на вторую половину сентября продолжают расти, что связано с увеличением стоимости подсыла подвижного состава на Восточный полигон ввиду дисбаланса между импортом и экспортом,
Текущие показатели ЖД отгрузок в Москву:
Москва
- ВМТП - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~30 суток,
- ВМПП - ожидание отгрузки ~11 суток,
- ПЛ - ожидание отгрузки от 25 суток на фитинговых платформах,
- ВСК - Селятино – ожидание отгрузки от 15 суток,
- ВСК – Электроугли – ожидание отгрузки от 23 суток,
- ВСК – Тучково - ожидание отгрузки от 22 суток,
Санкт-Петербург:
- ВМТП - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВСК - Заневский пост – ожидание отгрузки от 37 суток,
- ВСК - Шушары – ожидание отгрузки от 22 суток,
Екатеринбург:
- ВМТП - ожидание отгрузки ~16 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~22 суток,
- ВМПП/ПЛ - ожидание отгрузки ~ 15 суток,
- ВСК - Екатеринбург-Товарный - ожидание отгрузки от 25 суток,
Новосибирск
- ВМТП - ожидание отгрузки ~11 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~18 суток,
- ВМПП/ПЛ - ожидание отгрузки ~ 15 суток,
- ВСК – Клещиха - ожидание отгрузки от 12 суток,
- ВСК - Ростов-Товарный - ожидание отгрузки от 26 суток,
- ВСК Тольятти - ожидание отгрузки от 27 суток.
🚂ЖД грузоперевозки
- Корректировки расписания со стороны КЖД носят массовый характер с целью сдерживания нагрузки на погранпереходы,
- Новые заявки принимаются уже на начало октября (!),
- На пиковый сезон ожидается повышение цен ~ от 300 USD + к текущим тарифам,
- Друзья, не забываем о грядущих праздниках в октябре, и рекомендуем планировать отгрузки заблаговременно: перед длинными праздниками за 1-2 дня автоперевозчики разъезжаются на "каникулы", при этом ставки на локальную автодоставку - растут,
- Сохраняется высокая вероятность назначения досмотров при перевозке одежды/обуви через погранпереходы Казахстана,
Текущие показатели перегруза на начало 38 КН:
- пп Маньчжурия/Забайкальск: ожидание перегруза составляет от 25 дней,
- пп Эрлянь: Ожидание перегруза составляет от 20 дней,
- пп Алашанькоу/Достык: ожидание перегруза составляет ~7-10 дней,
- пп Хоргос/Алтынколь: ожидание перегруза составляет ~ 7-8 дней,
Станции московского ЖД узла:
- Станции московского узла работают в штатном режиме. Возможны кратковременные «бросания» поездов (до 5–7 дней) и задержки в выгрузке/закрытии доставки (2-3 дня). В основном это касается станций Электроугли, Селятино, Купавна,
- Задержек, связанных с автодоставкой, нет. Транспорта хватает, вывоз на следующий день после выгрузки,
- Региональные станции – здесь всё отлично, работают в штатном режиме, выгрузка/закрытие доставки до 3 дней.
Всем успешной логистики! Читайте наш канал и будьте в курсе актуальных событий🤝
Что нового в сфере грузоперевозок?
Актуальный обзор международной логистики, ж/д и мультимодальных перевозок от СЛК☝️
Мультимодальные перевозки
- Тайфун «Бебинка» прошел в Шанхае. Это провело к смещениям в расписании морских линий и авиакомпаний,
- Сохраняется проблема с нехваткой и неудовлетворительным состоянием оборудования по не-Китаю – увы, малый подсыл порожнего оборудования плохого качества.
🚉 ЖД плечо:
- Правительство всерьез озаботилось проблемой загруженности терминалов, теперь главное, чтобы обошлось без радикальных ограничений….,
- FESCO запускает новый контейнерный поезд Владивосток – Тольятти. Теперь поезда будут отправляться каждые 10 дней из Владивостока и прибывать на станцию Жигулевское море за 10 суток,
- ЖД тарифы на вторую половину сентября продолжают расти, что связано с увеличением стоимости подсыла подвижного состава на Восточный полигон ввиду дисбаланса между импортом и экспортом,
Текущие показатели ЖД отгрузок в Москву:
Москва
- ВМТП - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~30 суток,
- ВМПП - ожидание отгрузки ~11 суток,
- ПЛ - ожидание отгрузки от 25 суток на фитинговых платформах,
- ВСК - Селятино – ожидание отгрузки от 15 суток,
- ВСК – Электроугли – ожидание отгрузки от 23 суток,
- ВСК – Тучково - ожидание отгрузки от 22 суток,
Санкт-Петербург:
- ВМТП - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~ 30 суток,
- ВСК - Заневский пост – ожидание отгрузки от 37 суток,
- ВСК - Шушары – ожидание отгрузки от 22 суток,
Екатеринбург:
- ВМТП - ожидание отгрузки ~16 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~22 суток,
- ВМПП/ПЛ - ожидание отгрузки ~ 15 суток,
- ВСК - Екатеринбург-Товарный - ожидание отгрузки от 25 суток,
Новосибирск
- ВМТП - ожидание отгрузки ~11 суток,
- ВМКТ - ожидание отгрузки ~18 суток,
- ВМПП/ПЛ - ожидание отгрузки ~ 15 суток,
- ВСК – Клещиха - ожидание отгрузки от 12 суток,
- ВСК - Ростов-Товарный - ожидание отгрузки от 26 суток,
- ВСК Тольятти - ожидание отгрузки от 27 суток.
🚂ЖД грузоперевозки
- Корректировки расписания со стороны КЖД носят массовый характер с целью сдерживания нагрузки на погранпереходы,
- Новые заявки принимаются уже на начало октября (!),
- На пиковый сезон ожидается повышение цен ~ от 300 USD + к текущим тарифам,
- Друзья, не забываем о грядущих праздниках в октябре, и рекомендуем планировать отгрузки заблаговременно: перед длинными праздниками за 1-2 дня автоперевозчики разъезжаются на "каникулы", при этом ставки на локальную автодоставку - растут,
- Сохраняется высокая вероятность назначения досмотров при перевозке одежды/обуви через погранпереходы Казахстана,
Текущие показатели перегруза на начало 38 КН:
- пп Маньчжурия/Забайкальск: ожидание перегруза составляет от 25 дней,
- пп Эрлянь: Ожидание перегруза составляет от 20 дней,
- пп Алашанькоу/Достык: ожидание перегруза составляет ~7-10 дней,
- пп Хоргос/Алтынколь: ожидание перегруза составляет ~ 7-8 дней,
Станции московского ЖД узла:
- Станции московского узла работают в штатном режиме. Возможны кратковременные «бросания» поездов (до 5–7 дней) и задержки в выгрузке/закрытии доставки (2-3 дня). В основном это касается станций Электроугли, Селятино, Купавна,
- Задержек, связанных с автодоставкой, нет. Транспорта хватает, вывоз на следующий день после выгрузки,
- Региональные станции – здесь всё отлично, работают в штатном режиме, выгрузка/закрытие доставки до 3 дней.
Всем успешной логистики! Читайте наш канал и будьте в курсе актуальных событий🤝
Telegram
СЛК - Сервисная Логистическая Компания. СЛК.
✅Эксперты утверждают, что международная логистика «сломалась»… и железнодорожные перевозки – не исключение.
Что нового в сфере грузоперевозок?
Актуальный обзор международной логистики, ж/д и мультимодальных перевозок от СЛК☝️
Мультимодальные перевозки…
Что нового в сфере грузоперевозок?
Актуальный обзор международной логистики, ж/д и мультимодальных перевозок от СЛК☝️
Мультимодальные перевозки…
👍5🤝2🔥1
Инфраструктурные барьеры ЕТК. МТК ТРАСЕКА
Ранее мы обсудили перспективные коридоры и маршруты в ЕТК. Теперь предлагаю детально рассмотреть каждый коридор, чтобы увидеть «инфраструктурные барьеры», сдерживающие развитие международной торговли и перевозок.
Понятно, что можно начать и закончить на моменте: разная ширина колеи. На Евразийском материке работает восемь различных ж.-д. систем, встречается колея 1676, 1520, 1435 и даже 1000 мм. Давайте попробуем откопать что-нибудь еще. Начнем с МТК ТРАСЕКА и ТМТМ (Транскаспийский Международный Транспортный Маршрут).
Узкие места коридора ТРАСЕКА
1️⃣ Железнодорожная инфраструктура:
📍 Участок Марабда – Ахалкалаки с большим количеством уклонов и кривых малого радиуса ограничивает пропускную способность до 4-5 пар поездов в сутки. Это ограничивает транзитный поток между Центральной Азией, Азербайджаном и Грузией, с одной стороны, и Турцией - с другой.
📍Однопутная линия Туркменабад – Ашхабад – Туркменбаши с тепловозной тягой имеет ограниченную пропускную способность для контейнерных перевозок (31 тыс. ДФЭ), не соответствуя потенциалу нового морского порта Туркменбаши (250 тыс. ДФЭ).
📍Однопутная линия Шалкар – Бейнеу – Актау имеет пропускную способность всего 6 пар поездов в сутки.
2️⃣ Портовая инфраструктура:
📍Порты Актау и Курык в Казахстане имеют ограниченную перерабатывающую способность для контейнерного транзита, что может стать узким местом при увеличении объемов перевозок.
📍Недостаток современных судов на Каспии для перевозки грузов (контейнеры, накатная техника, наливные грузы) между портами Актау и Курык (Казахстан) и Алят (Азербайджан).
3️⃣ Технологии, подвижной состав, пункты пропуска:
📍Пропускная способность как автомобильных, так и железнодорожных пунктов пропуска ограничивает поток грузов.
📍Дефицит рефрижераторных контейнеров, фитинговых платформ (да и в целом подвижного состава).
📍Недостаточное развитие контейнерных терминалов и логистических центров: Ограничивает возможности по переработке, консолидации и расконсолидации грузов, особенно в местах стыковки ТРАСЕКА с другими коридорами.
📍Отставание от передовых практик: Скорость прохождения маршрута и время пересечения границ намного ниже по сравнению с другими транспортными коридорами.
📍Отсутствие развитой вспомогательной инфраструктуры: Недостаток зон стоянок для отдыха, мотелей, заправок, охраняемых паркингов для ночных остановок грузовиков увеличивает затраты автоперевозчиков и снижает безопасность дорожного движения.
Про эксплутацию ТМТМ читайте в посте у наших коллег логистов. Они расписали ключевую роль маршрута, инвестиции и успехи.
#ЕТК
Ранее мы обсудили перспективные коридоры и маршруты в ЕТК. Теперь предлагаю детально рассмотреть каждый коридор, чтобы увидеть «инфраструктурные барьеры», сдерживающие развитие международной торговли и перевозок.
Справка: инфраструктурные барьеры - узкие места и недостающие звенья.
Понятно, что можно начать и закончить на моменте: разная ширина колеи. На Евразийском материке работает восемь различных ж.-д. систем, встречается колея 1676, 1520, 1435 и даже 1000 мм. Давайте попробуем откопать что-нибудь еще. Начнем с МТК ТРАСЕКА и ТМТМ (Транскаспийский Международный Транспортный Маршрут).
Узкие места коридора ТРАСЕКА
1️⃣ Железнодорожная инфраструктура:
📍 Участок Марабда – Ахалкалаки с большим количеством уклонов и кривых малого радиуса ограничивает пропускную способность до 4-5 пар поездов в сутки. Это ограничивает транзитный поток между Центральной Азией, Азербайджаном и Грузией, с одной стороны, и Турцией - с другой.
📍Однопутная линия Туркменабад – Ашхабад – Туркменбаши с тепловозной тягой имеет ограниченную пропускную способность для контейнерных перевозок (31 тыс. ДФЭ), не соответствуя потенциалу нового морского порта Туркменбаши (250 тыс. ДФЭ).
📍Однопутная линия Шалкар – Бейнеу – Актау имеет пропускную способность всего 6 пар поездов в сутки.
2️⃣ Портовая инфраструктура:
📍Порты Актау и Курык в Казахстане имеют ограниченную перерабатывающую способность для контейнерного транзита, что может стать узким местом при увеличении объемов перевозок.
📍Недостаток современных судов на Каспии для перевозки грузов (контейнеры, накатная техника, наливные грузы) между портами Актау и Курык (Казахстан) и Алят (Азербайджан).
3️⃣ Технологии, подвижной состав, пункты пропуска:
📍Пропускная способность как автомобильных, так и железнодорожных пунктов пропуска ограничивает поток грузов.
📍Дефицит рефрижераторных контейнеров, фитинговых платформ (да и в целом подвижного состава).
📍Недостаточное развитие контейнерных терминалов и логистических центров: Ограничивает возможности по переработке, консолидации и расконсолидации грузов, особенно в местах стыковки ТРАСЕКА с другими коридорами.
📍Отставание от передовых практик: Скорость прохождения маршрута и время пересечения границ намного ниже по сравнению с другими транспортными коридорами.
📍Отсутствие развитой вспомогательной инфраструктуры: Недостаток зон стоянок для отдыха, мотелей, заправок, охраняемых паркингов для ночных остановок грузовиков увеличивает затраты автоперевозчиков и снижает безопасность дорожного движения.
Про эксплутацию ТМТМ читайте в посте у наших коллег логистов. Они расписали ключевую роль маршрута, инвестиции и успехи.
#ЕТК
👍7🔥2🤝1
Умные решения, глупые результаты: IT как источник новых проблем
Истории про успешный успех набили оскомину? А бывает по разному. Сегодня поговорим о том, как внедрение it решений усугубляет проблемы.
“Инкогнито и партнеры ”, гигант оптовой торговли секретных секретов, решил объявить войну хаосу на своем складе. “Интернет вещей” (IoT), вот решение! “Умные” датчики, автоматизация, идеальный учет - мечта любого складовщика!
Глава “Инкогнито”, известный своей любовью к инновациям, с восторгом представлял будущее: “Представьте, все товары с датчиками, которые следят за их перемещением! Инвентаризация будет проходить сама, как по волшебству, все в попадает crm-ку без напрягов! А товары будут перемещаться по оптимальным маршрутам!”
Идея была захватывающая. Компания вложила миллионы во внедрение системы. На каждый товар поставили “умный” датчик, который должен был “говорить” с системой управления складом. Всё было готово к триумфу технологии.
Но реальность оказалась жестокой.
⭕️ “Слепые” датчики:
“Умные” датчики оказались “слепыми”. То есть они не видели, куда передвигается товар. Оказалось, что система связи между датчиками и сервером была так нестабильна, как Wi-Fi в сельской местности. Сотрудники, хотя и были в восторге от “умных” датчиков, все равно вынуждены были искать товар вручную. Как в старые добрые времена!
⭕️ Несогласованные данные:
Система управления складом и “умные” датчики разговаривали на разных языках. То есть система не всегда понимала, что ей “говорят” датчики. В результате информация о наличии товара была такой же путаной, как и в обычной жизни. Сотрудники не верили системе, ведь она не могла дать им правильный ответ. Приходилось проверять все вручную.
⭕️ Перегруженный сервер:
“Умные” датчики “болтают” непрерывно. И сервер от потока информации “задыхался”. Система зависала, ошибалась, и в целом стала бесполезна, как пылесос без мешка.
⭕️ Сложное обслуживание:
Чтобы “поговорить” с “умными” датчиками, нужны были особые специалисты, которые умеют “переводить” язык технологий. Таких специалистов на складе не было. Системе потребовалось много времени и денег, чтобы ее “оживить”, и она стала дорогой игрушкой, которая не приносила никакой пользы.
Результат: “Умный” склад превратился в обычный склад, с дополнительными проблемами и затратами. Компания “Инкогнито и партнеры” была вынуждена отказаться от использования IoT и вернуться к традиционным методам управления складом.
Нужно тщательно планировать внедрение IT-решений, подготовить персонал, и разработать резервные планы. Обращайтесь.
Есть опыт по внедрению IoT? Пишите комментарии👇, будет интересно узнать.
Технологии могут принести реальную пользу и увеличить эффективность, но только при правильном подходе.
Интересен формат таких историй - ставьте 👍 и тогда выдам остальные, нет - ставьте 🔥 (пусть горят как 2 том “Мертвых душ” 😅).
Истории про успешный успех набили оскомину? А бывает по разному. Сегодня поговорим о том, как внедрение it решений усугубляет проблемы.
“
Глава “Инкогнито”, известный своей любовью к инновациям, с восторгом представлял будущее: “Представьте, все товары с датчиками, которые следят за их перемещением! Инвентаризация будет проходить сама, как по волшебству, все в попадает crm-ку без напрягов! А товары будут перемещаться по оптимальным маршрутам!”
Идея была захватывающая. Компания вложила миллионы во внедрение системы. На каждый товар поставили “умный” датчик, который должен был “говорить” с системой управления складом. Всё было готово к триумфу технологии.
Но реальность оказалась жестокой.
⭕️ “Слепые” датчики:
“Умные” датчики оказались “слепыми”. То есть они не видели, куда передвигается товар. Оказалось, что система связи между датчиками и сервером была так нестабильна, как Wi-Fi в сельской местности. Сотрудники, хотя и были в восторге от “умных” датчиков, все равно вынуждены были искать товар вручную. Как в старые добрые времена!
⭕️ Несогласованные данные:
Система управления складом и “умные” датчики разговаривали на разных языках. То есть система не всегда понимала, что ей “говорят” датчики. В результате информация о наличии товара была такой же путаной, как и в обычной жизни. Сотрудники не верили системе, ведь она не могла дать им правильный ответ. Приходилось проверять все вручную.
⭕️ Перегруженный сервер:
“Умные” датчики “болтают” непрерывно. И сервер от потока информации “задыхался”. Система зависала, ошибалась, и в целом стала бесполезна, как пылесос без мешка.
⭕️ Сложное обслуживание:
Чтобы “поговорить” с “умными” датчиками, нужны были особые специалисты, которые умеют “переводить” язык технологий. Таких специалистов на складе не было. Системе потребовалось много времени и денег, чтобы ее “оживить”, и она стала дорогой игрушкой, которая не приносила никакой пользы.
Результат: “Умный” склад превратился в обычный склад, с дополнительными проблемами и затратами. Компания “Инкогнито и партнеры” была вынуждена отказаться от использования IoT и вернуться к традиционным методам управления складом.
Нужно тщательно планировать внедрение IT-решений, подготовить персонал, и разработать резервные планы. Обращайтесь.
Есть опыт по внедрению IoT? Пишите комментарии👇, будет интересно узнать.
Технологии могут принести реальную пользу и увеличить эффективность, но только при правильном подходе.
Интересен формат таких историй - ставьте 👍 и тогда выдам остальные, нет - ставьте 🔥 (пусть горят как 2 том “Мертвых душ” 😅).
👍11
🚧 Современные подходы к управлению данными для объекта транспортной инфраструктуры
Вы задумывались о том, как улучшить процесс сбора и интеграции данных для моделирования транспортной инфраструктуры? Держите несколько идей, которые могут в этом помочь:
1️⃣ Автоматизация и IoT: Современные технологии позволяют использовать сенсоры и устройства Интернета вещей для сбора данных о транспортных потоках и состоянии дорог в реальном времени. Это может значительно упростить процесс мониторинга.
2️⃣ Интеграция данных: Использование универсальных платформ и стандартизация форматов данных помогут объединить информацию из различных источников, таких как GPS и системы управления движением, в единую систему.
3️⃣ Обработка и хранение: Облачные хранилища и технологии больших данных могут стать отличным решением для управления объемной информацией, обеспечивая её надежное хранение и быструю обработку.
4️⃣ Очистка и предобработка: Важно уделять внимание очистке данных и устранению несоответствий. Это поможет повысить качество и точность получаемой информации.
5️⃣ Анализ и моделирование: Применение машинного обучения и анализ данных в реальном времени могут дать вам новые инсайты и улучшить процесс моделирования.
6️⃣ Командная работа и партнерство: Совместная работа с экспертами и партнерами может принести значительные преимущества, обеспечивая комплексный подход и доступ к актуальной информации.
7️⃣ Гибкая архитектура данных: Создание модульной архитектуры для легкой интеграции новых источников данных и использование API может сделать работу с данными более удобной и эффективной.
#Транспорт #Инфраструктура #Данные #Технологии #Моделирование
Вы задумывались о том, как улучшить процесс сбора и интеграции данных для моделирования транспортной инфраструктуры? Держите несколько идей, которые могут в этом помочь:
1️⃣ Автоматизация и IoT: Современные технологии позволяют использовать сенсоры и устройства Интернета вещей для сбора данных о транспортных потоках и состоянии дорог в реальном времени. Это может значительно упростить процесс мониторинга.
2️⃣ Интеграция данных: Использование универсальных платформ и стандартизация форматов данных помогут объединить информацию из различных источников, таких как GPS и системы управления движением, в единую систему.
3️⃣ Обработка и хранение: Облачные хранилища и технологии больших данных могут стать отличным решением для управления объемной информацией, обеспечивая её надежное хранение и быструю обработку.
4️⃣ Очистка и предобработка: Важно уделять внимание очистке данных и устранению несоответствий. Это поможет повысить качество и точность получаемой информации.
5️⃣ Анализ и моделирование: Применение машинного обучения и анализ данных в реальном времени могут дать вам новые инсайты и улучшить процесс моделирования.
6️⃣ Командная работа и партнерство: Совместная работа с экспертами и партнерами может принести значительные преимущества, обеспечивая комплексный подход и доступ к актуальной информации.
7️⃣ Гибкая архитектура данных: Создание модульной архитектуры для легкой интеграции новых источников данных и использование API может сделать работу с данными более удобной и эффективной.
#Транспорт #Инфраструктура #Данные #Технологии #Моделирование
👍5👌2🔥1
Познакомился на днях тут с одним занимательным человеком, зовут его Алексей, автор канала IT'S UP TO YOU. На удивление он занимается тем же самым, что и я, но вместо ж.-д. инфраструктуры разбирает бизнес. Плотно пообщались и родилась идея совместного проекта по моделированию бизнес процессов.
Сейчас создаем концептуальную модель.
В демо версии для наибольшей прозрачности пока планируется дискретно-событийное моделирование. Почему? Потому что пока хотим оцифровать техническую сторону🤓.
В будущем можно подключить агентов для моделирования работы таких объектов бизнеса, как например склады. Влияние рынка можно будет учесть с помощью системной динамики🤨.
Конечно, возможны и другие варианты:
👀 Агенты взаимодействуют с процессной моделью
Эта конфигурация объединяет агентов, представляющих отдельные сущности (например, оборудование, людей, транспортные средства), с процессной моделью, описывающей последовательность действий и взаимосвязи между ними.
👀 Процессная модель, интегрированная с системно-динамической моделью
В этой конфигурации процессная модель (например, блок-схема бизнес-процессов) взаимодействует с системно-динамической моделью, описывающей динамику системы в целом.
👀 Системная динамика внутри агентов
В этой конфигурации системно-динамическая модель используется для описания динамики отдельных агентов.
👀 Агенты временно выступают единицами процесса
В этой конфигурации агенты могут временно выступать в роли единиц процесса. Это особенно полезно в моделировании систем с дискретными событиями.
Интересно будет следить? - 🔥
Нет, только ж/д - ❤️
Есть интересные мысли? -👇
Сейчас создаем концептуальную модель.
В демо версии для наибольшей прозрачности пока планируется дискретно-событийное моделирование. Почему? Потому что пока хотим оцифровать техническую сторону🤓.
В будущем можно подключить агентов для моделирования работы таких объектов бизнеса, как например склады. Влияние рынка можно будет учесть с помощью системной динамики🤨.
Конечно, возможны и другие варианты:
👀 Агенты взаимодействуют с процессной моделью
Эта конфигурация объединяет агентов, представляющих отдельные сущности (например, оборудование, людей, транспортные средства), с процессной моделью, описывающей последовательность действий и взаимосвязи между ними.
👀 Процессная модель, интегрированная с системно-динамической моделью
В этой конфигурации процессная модель (например, блок-схема бизнес-процессов) взаимодействует с системно-динамической моделью, описывающей динамику системы в целом.
👀 Системная динамика внутри агентов
В этой конфигурации системно-динамическая модель используется для описания динамики отдельных агентов.
👀 Агенты временно выступают единицами процесса
В этой конфигурации агенты могут временно выступать в роли единиц процесса. Это особенно полезно в моделировании систем с дискретными событиями.
Интересно будет следить? - 🔥
Нет, только ж/д - ❤️
Есть интересные мысли? -👇
🔥9❤4
SWOT-анализ алгоритмов
Рынок предлагает огромное количество программного обеспечения и алгоритмов для оптимизации бизнес-процессов. Вам, например, нужно оптимизировать внутреннюю или внешнюю логистику, попробовать разные варианты развития бизнеса, построить новую инфраструктуру…
Но как выбрать правильное решение? С одной стороны, есть готовые программы, с другой - возможность нанять разработчиков для создания собственного решения.
Как сделать правильный выбор?
Первый шаг - определить, можно ли решить ваши задачи с помощью существующих алгоритмов, заложенных в готовые программы. Это требует тщательного анализа ваших потребностей.
А дальше уже решать вам: брать готовое решение или нанимать разработчиков.
В серии постов #SWOT_анализ_алгоритма разберем ключевые алгоритмы, их преимущества и недостатки, чтобы помочь вам сделать правильный выбор для решения ваших задач.
Первый пошел ⏬
🦾 SWOT-анализ алгоритма Дейкстры
Сильные стороны
1️⃣ Оптимальность:
Алгоритм Дейкстра находит кратчайший путь от исходной вершины до всех остальных вершин в графе с неотрицательными весами ребер.
2️⃣ Эффективность:
В его базовой реализации позволяет находить кратчайшие пути между вершинами в графе за линейное время (O(|V| + |E|)), где |V| и |E| - количество вершин и ребер соответственно. Имеет сложность O(E + V log(V)), это делает его относительно быстрым для многих практических задач.
3️⃣ Простота реализации:
Алгоритм имеет относительно простую структуру и понятные шаги, что облегчает его реализацию и отладку.
4️⃣ Обширное применение:
Широко используется в реальных приложениях, таких как GPS-навигация и планирование маршрутов.
Слабые стороны
1️⃣ Не поддерживает отрицательные веса:
Алгоритм Дейкстра не работает корректно, если граф содержит отрицательные веса ребер. Для таких случаев лучше подходит алгоритм Беллмана-Форда.
2️⃣ Высокая память:
Использование алгоритма для очень больших графов может требовать значительных объемов памяти, особенно при хранении всех расстояний и предков.
3️⃣ Медлительность в плотных графах:
При использовании базовой реализации с массивом, алгоритм может быть медленным для графов с большим количеством ребер.
Возможности
1️⃣ Адаптация к специфическим задачам:
Можно модифицировать алгоритм для решения задач с ограниченными условиями, например, для графов с фиксированными параметрами.
2️⃣ Интеграция с другими методами:
Можно использовать в сочетании с другими алгоритмами и структурами данных для улучшения производительности в конкретных сценариях.
3️⃣ Параллелизация:
Возможности для параллельной обработки, что может ускорить выполнение алгоритма на многопроцессорных системах.
Угрозы
1️⃣ Большие объемы данных:
Для очень больших графов алгоритм может стать неэффективным и потребовать значительных вычислительных ресурсов.
2️⃣ Альтернативные алгоритмы:
В некоторых случаях другие алгоритмы, такие как A* для задач поиска в графах с эвристиками, могут оказаться более эффективными.
3️⃣ Ограничения при изменении графа:
Если структура графа динамически изменяется, алгоритм Дейкстры не является эффективным, так как требует перерасчёта для каждой новой ситуации.
#SWOT_анализ_алгоритма #Дейкстра
Рынок предлагает огромное количество программного обеспечения и алгоритмов для оптимизации бизнес-процессов. Вам, например, нужно оптимизировать внутреннюю или внешнюю логистику, попробовать разные варианты развития бизнеса, построить новую инфраструктуру…
Но как выбрать правильное решение? С одной стороны, есть готовые программы, с другой - возможность нанять разработчиков для создания собственного решения.
Как сделать правильный выбор?
Первый шаг - определить, можно ли решить ваши задачи с помощью существующих алгоритмов, заложенных в готовые программы. Это требует тщательного анализа ваших потребностей.
А дальше уже решать вам: брать готовое решение или нанимать разработчиков.
В серии постов #SWOT_анализ_алгоритма разберем ключевые алгоритмы, их преимущества и недостатки, чтобы помочь вам сделать правильный выбор для решения ваших задач.
Первый пошел ⏬
🦾 SWOT-анализ алгоритма Дейкстры
Сильные стороны
1️⃣ Оптимальность:
Алгоритм Дейкстра находит кратчайший путь от исходной вершины до всех остальных вершин в графе с неотрицательными весами ребер.
2️⃣ Эффективность:
В его базовой реализации позволяет находить кратчайшие пути между вершинами в графе за линейное время (O(|V| + |E|)), где |V| и |E| - количество вершин и ребер соответственно. Имеет сложность O(E + V log(V)), это делает его относительно быстрым для многих практических задач.
3️⃣ Простота реализации:
Алгоритм имеет относительно простую структуру и понятные шаги, что облегчает его реализацию и отладку.
4️⃣ Обширное применение:
Широко используется в реальных приложениях, таких как GPS-навигация и планирование маршрутов.
Слабые стороны
1️⃣ Не поддерживает отрицательные веса:
Алгоритм Дейкстра не работает корректно, если граф содержит отрицательные веса ребер. Для таких случаев лучше подходит алгоритм Беллмана-Форда.
2️⃣ Высокая память:
Использование алгоритма для очень больших графов может требовать значительных объемов памяти, особенно при хранении всех расстояний и предков.
3️⃣ Медлительность в плотных графах:
При использовании базовой реализации с массивом, алгоритм может быть медленным для графов с большим количеством ребер.
Возможности
1️⃣ Адаптация к специфическим задачам:
Можно модифицировать алгоритм для решения задач с ограниченными условиями, например, для графов с фиксированными параметрами.
2️⃣ Интеграция с другими методами:
Можно использовать в сочетании с другими алгоритмами и структурами данных для улучшения производительности в конкретных сценариях.
3️⃣ Параллелизация:
Возможности для параллельной обработки, что может ускорить выполнение алгоритма на многопроцессорных системах.
Угрозы
1️⃣ Большие объемы данных:
Для очень больших графов алгоритм может стать неэффективным и потребовать значительных вычислительных ресурсов.
2️⃣ Альтернативные алгоритмы:
В некоторых случаях другие алгоритмы, такие как A* для задач поиска в графах с эвристиками, могут оказаться более эффективными.
3️⃣ Ограничения при изменении графа:
Если структура графа динамически изменяется, алгоритм Дейкстры не является эффективным, так как требует перерасчёта для каждой новой ситуации.
#SWOT_анализ_алгоритма #Дейкстра
👍6🔥3⚡1
Инфраструктурные барьеры ЕТК. Северый евразийский коридор
В предыдущей серии здесь был МТК ТРАСЕКА. Продолжим про барьеры ЕТК?
С 2003 по 2023 г. объемы перевозок угля по железной дороге к портам Дальнего Востока выросли в пять раз (с 20 до 100 млн тонн), при этом пропускная способность основных подводящих ж.-д. магистралей БАМа и Транссиба давайте назовем это 🤔«не увеличивалась столь быстрыми темпами».
📍В отличие от Транссиба, представляющего собой двухпутную электрифицированную магистраль, БАМ преимущественно однопутный на тепловозной тяге.
Рост перевозок вызвал конкуренцию за нитки графика и на БАМе, и на Транссибе. В 2022 г. ситуация накалилась из-за переориентации логистики на восток так, что появились "сдерживающие факторы" даже для высокомаржинальных контейнерных перевозок.
📍Недостающие звенья Северного евразийского коридора — относительно небольшое количество погранпереходов между Россией и Китаем, их недостаточные пропускная способность, обустройство логистическими объектами (склады временного хранения, оборудованные площадки для перегрузки и др.). Это сдерживает объемы перевозок, а в ряде случаев приводит к необходимости осуществлять доставку товаров с перегрузкой в морских дальневосточных портах, еще более загружая Восточный полигон.
Важным шагом по увеличению числа ж.-д. пунктов пропуска на российско-китайской границе стало открытие новых трансграничных мостов через реку Амур и двух погранпереходов — ж.-д. Нижнеленинское/Тунцзян и автомобильного Кани-Курган/Хэйхэ.
📍К числу узких мест Северного евразийского коридора относится недостаточная техническая оснащенность многих автомобильных пунктов пропуска на границе России и Китая, а также инфраструктуры на подходах к ним, включая логистическую инфраструктуру (сухие порты, контейнерные терминалы, склады временного хранения, пункты перегрузки и др.).
#ЕТК
В предыдущей серии здесь был МТК ТРАСЕКА. Продолжим про барьеры ЕТК?
Северый евразийский коридор - широтный коридор, связывающий Европу, Россию с Монголией, Китаем и странами Азиатско-Тихоокеанского региона. 2 ветки от Хельсинки и от Берлина до Москвы и далее до Улан-Удэ с развилкой до Владивостока, Далянь, Тяньцзинь, Чженчжоу).
С 2003 по 2023 г. объемы перевозок угля по железной дороге к портам Дальнего Востока выросли в пять раз (с 20 до 100 млн тонн), при этом пропускная способность основных подводящих ж.-д. магистралей БАМа и Транссиба давайте назовем это 🤔«не увеличивалась столь быстрыми темпами».
📍В отличие от Транссиба, представляющего собой двухпутную электрифицированную магистраль, БАМ преимущественно однопутный на тепловозной тяге.
Рост перевозок вызвал конкуренцию за нитки графика и на БАМе, и на Транссибе. В 2022 г. ситуация накалилась из-за переориентации логистики на восток так, что появились "сдерживающие факторы" даже для высокомаржинальных контейнерных перевозок.
📍Недостающие звенья Северного евразийского коридора — относительно небольшое количество погранпереходов между Россией и Китаем, их недостаточные пропускная способность, обустройство логистическими объектами (склады временного хранения, оборудованные площадки для перегрузки и др.). Это сдерживает объемы перевозок, а в ряде случаев приводит к необходимости осуществлять доставку товаров с перегрузкой в морских дальневосточных портах, еще более загружая Восточный полигон.
Важным шагом по увеличению числа ж.-д. пунктов пропуска на российско-китайской границе стало открытие новых трансграничных мостов через реку Амур и двух погранпереходов — ж.-д. Нижнеленинское/Тунцзян и автомобильного Кани-Курган/Хэйхэ.
📍К числу узких мест Северного евразийского коридора относится недостаточная техническая оснащенность многих автомобильных пунктов пропуска на границе России и Китая, а также инфраструктуры на подходах к ним, включая логистическую инфраструктуру (сухие порты, контейнерные терминалы, склады временного хранения, пункты перегрузки и др.).
#ЕТК
👍5🤔2👌2❤1
💼 Кейс: как новый козловой кран увеличил простои на всей инфраструктуре предприятия
Еще одна увлекательная история про то, как вроде толковое решение привело к обратному эффекту.
Наша история снова почему-то начинается с крупной компании, которая по известным причинам (см. ниже) так же захотела остаться инкогнито. У компании есть контейнерный терминал с достаточно мощной инфраструктурной составляющей: железнодорожные пути, автомобильные площадки и собственно сам терминал. В компании также есть опытный управленческий персонал, который знает объект как свои 5 пальцев. Понимает «узкие места» в технологии и инфраструктуре. И вот настал день Х, когда захотелось увеличить объемы переработки. Что же надо сделать? Решение было простое: нужно купить дополнительно козловой кран, сейчас-то вся техника загружена под завязку. Больше кранов - больше грузооборота, больше грузооборота - больше прибыли. Логично, не так ли? Но были «подводные камни». И об этих «камнях» сегодня и поговорим.
Цепочка событий:
1. Появилась цель больше перегружать контейнеров.
2. Обоснование и доказательство того, что предприятие сможет перегрузить на 60 тыс TEU в год больше используя дополнительно козловой кран. Инфраструктура позволяет освоить больший объем, подстраховались, посчитали, что при новых объемах каждый элемент инфраструктуры (ж.-д. пути, горловины, локомотивы, перегрузочные фронты, склады) будут загружены в пределах 80%. Только осмотрщики вагонов будут заняты по полной, ну тут не беда, решили – наймем новых сотрудников.
3. В соответствии с принятым решением, козловой кран был приобретен и введен в эксплуатацию.
4. Вместо ожидаемого увеличения перерабатывающей способности терминала получили увеличение простоев транспортных средств и дополнительные расходы, а рост объема переработки контейнеров оказался значительно ниже планируемого.
Где проблема?
Больше контейнеров – больше поездов – больше маневровой работы и оказалось новое «узкое место» на железнодорожной инфраструктуре. Казалось бы, по формулам все хорошо, и даже резерв учли. Но есть но. Загрузку инфраструктуры рассчитывали по частям отдельно. Но добавим немного оправданий для нашей компании. Согласно п.3.1.8 и 3.2.1 действующей инструкцией по расчету пропускной и провозной способностей железных дорог ОАО «РЖД» (утв. от 04.03.2022 №545/р) порядок расчета пропускной и перерабатывающей способности станции (наш объект ж.-д. инфраструктуры) поэлементный, т.е. по частям. За количеством «но» следите?
В общем каждый отдельно взятый элемент должен был справиться с нагрузкой, а (но) вот все вместе не смогли из-за так называемой структуры объекта и неравномерности движения.
В чем же было дело?
– При неравномерном поступлении контейнеров на терминал, у нас со временем растет нагрузка на складские мощности;
– Увеличенные объемы работы на ж.-д. инфраструктуре привели к тому, что постоянно требовались и локомотивы, и вытяжные пути (для формирования составов), и стрелочные горловины. Например, нужно переставить платформы, горловина свободна, а локомотив занят другой работой или наоборот, локомотив под составом, но в горловине формируется другой состав, который еще вчера должны были отправить. В итоге загрузка действительно не 100%, а проехать никак не получается и идут простои. Тут главное не поддаться соблазну, что если купить тепловоз все проблемы решатся;
– Добавим стандартные эксплуатационные проблемы и первые два фактора в кучу, получаем занимательный эффект «лавинообразный рост» простоев везде, все начинают стоять, ожидая друг друга, и предприятие не смогло переработать заветные млн тонн.
Почему подводят расчеты по формулам? Концептуальный ответ здесь.
#железнодорожная_логистика #узкие_места #контейнерный_терминал #оптимизация #логистика #инфраструктура #RWS
Еще одна увлекательная история про то, как вроде толковое решение привело к обратному эффекту.
Наша история снова почему-то начинается с крупной компании, которая по известным причинам (см. ниже) так же захотела остаться инкогнито. У компании есть контейнерный терминал с достаточно мощной инфраструктурной составляющей: железнодорожные пути, автомобильные площадки и собственно сам терминал. В компании также есть опытный управленческий персонал, который знает объект как свои 5 пальцев. Понимает «узкие места» в технологии и инфраструктуре. И вот настал день Х, когда захотелось увеличить объемы переработки. Что же надо сделать? Решение было простое: нужно купить дополнительно козловой кран, сейчас-то вся техника загружена под завязку. Больше кранов - больше грузооборота, больше грузооборота - больше прибыли. Логично, не так ли? Но были «подводные камни». И об этих «камнях» сегодня и поговорим.
Цепочка событий:
1. Появилась цель больше перегружать контейнеров.
2. Обоснование и доказательство того, что предприятие сможет перегрузить на 60 тыс TEU в год больше используя дополнительно козловой кран. Инфраструктура позволяет освоить больший объем, подстраховались, посчитали, что при новых объемах каждый элемент инфраструктуры (ж.-д. пути, горловины, локомотивы, перегрузочные фронты, склады) будут загружены в пределах 80%. Только осмотрщики вагонов будут заняты по полной, ну тут не беда, решили – наймем новых сотрудников.
3. В соответствии с принятым решением, козловой кран был приобретен и введен в эксплуатацию.
4. Вместо ожидаемого увеличения перерабатывающей способности терминала получили увеличение простоев транспортных средств и дополнительные расходы, а рост объема переработки контейнеров оказался значительно ниже планируемого.
Где проблема?
Больше контейнеров – больше поездов – больше маневровой работы и оказалось новое «узкое место» на железнодорожной инфраструктуре. Казалось бы, по формулам все хорошо, и даже резерв учли. Но есть но. Загрузку инфраструктуры рассчитывали по частям отдельно. Но добавим немного оправданий для нашей компании. Согласно п.3.1.8 и 3.2.1 действующей инструкцией по расчету пропускной и провозной способностей железных дорог ОАО «РЖД» (утв. от 04.03.2022 №545/р) порядок расчета пропускной и перерабатывающей способности станции (наш объект ж.-д. инфраструктуры) поэлементный, т.е. по частям. За количеством «но» следите?
В общем каждый отдельно взятый элемент должен был справиться с нагрузкой, а (но) вот все вместе не смогли из-за так называемой структуры объекта и неравномерности движения.
В чем же было дело?
– При неравномерном поступлении контейнеров на терминал, у нас со временем растет нагрузка на складские мощности;
– Увеличенные объемы работы на ж.-д. инфраструктуре привели к тому, что постоянно требовались и локомотивы, и вытяжные пути (для формирования составов), и стрелочные горловины. Например, нужно переставить платформы, горловина свободна, а локомотив занят другой работой или наоборот, локомотив под составом, но в горловине формируется другой состав, который еще вчера должны были отправить. В итоге загрузка действительно не 100%, а проехать никак не получается и идут простои. Тут главное не поддаться соблазну, что если купить тепловоз все проблемы решатся;
– Добавим стандартные эксплуатационные проблемы и первые два фактора в кучу, получаем занимательный эффект «лавинообразный рост» простоев везде, все начинают стоять, ожидая друг друга, и предприятие не смогло переработать заветные млн тонн.
Почему подводят расчеты по формулам? Концептуальный ответ здесь.
#железнодорожная_логистика #узкие_места #контейнерный_терминал #оптимизация #логистика #инфраструктура #RWS
🔥5👍3⚡1🤔1
Когда зародилось моделирование работы транспорта?
А кто ж его знает? Знаете? Пишите 👇
Тут ключевой момент в том, а что же мы понимаем под моделированием и транспортом.
Модель - это абстракция, модель может быть ментальной, а транспортом можно считать то, что перемещает человека.
Так что как только человек научился думать о перемещении, тогда оно и зародилось🤓
А сегодня вспомним, эксперимент чуточку по сложнее.
В 1920-х годах (еще больше 20 лет до первого полноценного компьютера, хотя кстати говоря, первым прототипом компьютера можно считать арифмометр созданный в 1623 г. Шиккардом) в Нью-Йорке была создана “Transportation Laboratory”, которая занималась изучением движения транспорта. Одной из их самых интересных идей было моделирование трафика с помощью деревянных моделей автомобилей!
Эти модели двигал специальный механизм, который работал от электрического мотора, и исследователи смогли проводить эксперименты с различными планировками дорог, системами светофоров и даже влиянием погодных условий. Это моделирование помогло улучшить эффективность движения в Нью-Йорке, и хотя сегодня мы используем более современные методы, эта история напоминает нам о креативности и упорстве ранних исследователей транспортной системы.
Заметки такого формата интересны? Пишите комментарии, лайки не помогут🤓
А кто ж его знает? Знаете? Пишите 👇
Тут ключевой момент в том, а что же мы понимаем под моделированием и транспортом.
Модель - это абстракция, модель может быть ментальной, а транспортом можно считать то, что перемещает человека.
Так что как только человек научился думать о перемещении, тогда оно и зародилось🤓
А сегодня вспомним, эксперимент чуточку по сложнее.
В 1920-х годах (еще больше 20 лет до первого полноценного компьютера, хотя кстати говоря, первым прототипом компьютера можно считать арифмометр созданный в 1623 г. Шиккардом) в Нью-Йорке была создана “Transportation Laboratory”, которая занималась изучением движения транспорта. Одной из их самых интересных идей было моделирование трафика с помощью деревянных моделей автомобилей!
Эти модели двигал специальный механизм, который работал от электрического мотора, и исследователи смогли проводить эксперименты с различными планировками дорог, системами светофоров и даже влиянием погодных условий. Это моделирование помогло улучшить эффективность движения в Нью-Йорке, и хотя сегодня мы используем более современные методы, эта история напоминает нам о креативности и упорстве ранних исследователей транспортной системы.
Заметки такого формата интересны? Пишите комментарии, лайки не помогут🤓
🔥5👍2✍1🤔1
SWOT-анализ алгоритма Беллмана-Форда
Что это? Зачем это? Вводная часть тут.
Сильные стороны:
1️⃣ Поддержка отрицательных весов: Алгоритм Беллмана-Форда может обрабатывать графы с отрицательными весами, что делает его универсальным для широкого круга задач, включая те, где присутствуют отрицательные циклы.
2️⃣ Обнаружение отрицательных циклов: Этот алгоритм может не только найти кратчайшие пути, но и выявить наличие отрицательных циклов в графе, что может быть полезно в различных приложениях, таких как финансовые модели или сети.
3️⃣ Простота реализации: В сравнении с некоторыми другими алгоритмами, Беллман-Форд достаточно прост для реализации и понимания, что делает его хорошим выбором для образовательных целей и базовых применений.
Слабые стороны:
1️⃣ Время выполнения: Алгоритм имеет время выполнения 𝑂(𝑉⋅𝐸), где
V — количество вершин,
E — количество рёбер. Это делает его менее эффективным по сравнению с алгоритмом Дейкстра для графов с большим количеством рёбер.
2️⃣ Неэффективен для плотных графов: В случае графов с большим числом рёбер и/или вершин алгоритм может быть медленным и ресурсоёмким, что ограничивает его использование в реальных приложениях с высокой плотностью связей.
Возможности:
1️⃣ Улучшение производительности: Использование оптимизированных структур данных или параллельных вычислений может повысить эффективность алгоритма, расширяя его применимость в больших графах.
2️⃣ Комбинирование с другими алгоритмами: Беллман-Форд можно комбинировать с другими алгоритмами для решения более сложных задач или для обработки специфичных случаев, таких как графы с отрицательными циклами.
Угрозы:
1️⃣ Альтернативные алгоритмы: Современные алгоритмы, такие как алгоритм Джонсона, могут предложить более эффективные решения для задач поиска кратчайшего пути, особенно в графах с большим количеством рёбер и вершин. Алгоритм Дейкстры и A* часто оказываются более эффективными и предпочтительными для графов без отрицательных весов, что может сделать алгоритм Беллмана-Форда менее востребованным.
2️⃣ Масштабируемость: С увеличением объема данных и графов алгоритм может становиться менее практичным, что требует дополнительного времени и ресурсов для обработки, особенно в масштабных системах и приложениях.
3️⃣ Ограниченное применение: В реальных задачах отрицательные циклы и рёбра встречаются относительно редко, что ограничивает применение этого алгоритма в сравнении с другими методами.
#SWOT_анализ_алгоритма #Беллмана_Форда
Что это? Зачем это? Вводная часть тут.
Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...
Сильные стороны:
1️⃣ Поддержка отрицательных весов: Алгоритм Беллмана-Форда может обрабатывать графы с отрицательными весами, что делает его универсальным для широкого круга задач, включая те, где присутствуют отрицательные циклы.
2️⃣ Обнаружение отрицательных циклов: Этот алгоритм может не только найти кратчайшие пути, но и выявить наличие отрицательных циклов в графе, что может быть полезно в различных приложениях, таких как финансовые модели или сети.
3️⃣ Простота реализации: В сравнении с некоторыми другими алгоритмами, Беллман-Форд достаточно прост для реализации и понимания, что делает его хорошим выбором для образовательных целей и базовых применений.
Слабые стороны:
1️⃣ Время выполнения: Алгоритм имеет время выполнения 𝑂(𝑉⋅𝐸), где
V — количество вершин,
E — количество рёбер. Это делает его менее эффективным по сравнению с алгоритмом Дейкстра для графов с большим количеством рёбер.
2️⃣ Неэффективен для плотных графов: В случае графов с большим числом рёбер и/или вершин алгоритм может быть медленным и ресурсоёмким, что ограничивает его использование в реальных приложениях с высокой плотностью связей.
Возможности:
1️⃣ Улучшение производительности: Использование оптимизированных структур данных или параллельных вычислений может повысить эффективность алгоритма, расширяя его применимость в больших графах.
2️⃣ Комбинирование с другими алгоритмами: Беллман-Форд можно комбинировать с другими алгоритмами для решения более сложных задач или для обработки специфичных случаев, таких как графы с отрицательными циклами.
Угрозы:
1️⃣ Альтернативные алгоритмы: Современные алгоритмы, такие как алгоритм Джонсона, могут предложить более эффективные решения для задач поиска кратчайшего пути, особенно в графах с большим количеством рёбер и вершин. Алгоритм Дейкстры и A* часто оказываются более эффективными и предпочтительными для графов без отрицательных весов, что может сделать алгоритм Беллмана-Форда менее востребованным.
2️⃣ Масштабируемость: С увеличением объема данных и графов алгоритм может становиться менее практичным, что требует дополнительного времени и ресурсов для обработки, особенно в масштабных системах и приложениях.
3️⃣ Ограниченное применение: В реальных задачах отрицательные циклы и рёбра встречаются относительно редко, что ограничивает применение этого алгоритма в сравнении с другими методами.
#SWOT_анализ_алгоритма #Беллмана_Форда
✍5👍2🔥1🤔1
Партнерский пост
https://news.1rj.ru/str/real_supplychain
Авторский канал Дениса Шульги. Пишет про сложное и интересное в логистике неформально и удобоваримо. Сейчас на форуме директоров по логистике «Логист.ру/2024». Поддержите) Надеюсь поделиться интересной информацией.
https://news.1rj.ru/str/real_supplychain
Авторский канал Дениса Шульги. Пишет про сложное и интересное в логистике неформально и удобоваримо. Сейчас на форуме директоров по логистике «Логист.ру/2024». Поддержите) Надеюсь поделиться интересной информацией.
Telegram
Реальная логистика
Авторский канал Дениса Шульги (@den_shulga) о логистике и всём вокруг неё
👍4⚡1🔥1
🗣 ТОП 10 узких мест во внутренней логистике по мнению независимых аудиторов
Чего не хватает владельцам и арендаторам транспортной инфраструктуры необщего пользования? Собрал для вас ТОП из наиболее часто встречаемых и упоминаемых "узких мест" во внутренних аудитах,в предпроектах и проектах по развитию инфраструктуры.
1️⃣ Складские площади.
Недостаток складских площадей приводит к невозможности грамотно хранить все необходимые грузы и усложняет процесс обработки заказов, что приводит к «неоптимальному» распределению зон хранения на складе (в т.ч. неэффективному использованию вертикального пространства) и ломает системы грузопотоков и планирования запасов (если они были конечно). Или эти факторы приводят к нехватке площадей… Классический замкнутый круг.
2️⃣ Персонал.
Иногда просто не хватает рук, а иногда квалифицированных работников, что может привести к задержкам в обработке грузов, ошибкам в выполнении операций. Проблемы могут возникать из-за: отсутствия систематического обучения персонала, неэффективной системы мотивации, отсутствия эффективной системы обмена информацией между работниками, частой ротации сотрудников.
3️⃣ Технология: операции по погрузке/выгрузке.
Комплексное «узкое место», здесь сидит и нехватка погрузо-разгрузочных механизмов (они тоже есть в этом ТОПе), и персонала (см. выше), и отсутствие единых стандартов в выполнении операций, что приводит к неоднородности и ошибкам. Но на 1 место в причинах здесь выходит неэффективное планирование всего тех.процесса, который может затыкаться в отдельные операции или вызывать простои других операций из-за занятости ресурсов.
4️⃣ Маневровые локомотивы.
Классика: не хватает или неисправны. В качестве дополнительных причин выступают квалификации машиниста, помощника, составителя, маневрового диспетчера.
5️⃣ Погрузо-разгрузочные механизмы.
Причины все те же, что и выше. Можно добавить, что отсутствие необходимого оборудования (погрузчики, штабелеры, конвейеры) затрудняет обработку грузов, увеличивает простои и ручной труд, что приводит нас снова к п.2.
6️⃣ Технология: операции по накоплению.
Здесь основная причина в планировании. Стремясь оптимизировать отдельные части тех.процесса можно столкнуться с тем, что накопление определенного количества грузов/вагонов тормозит в целом производственный процесс и если не предусмотрены достаточные «буферные места» и способы своевременного и правильного реагирования, то привет новые «узкие места». Вытекающая причина: отсутствие систематического мониторинга и анализа данных.
7️⃣ Ж.-д. инфраструктура: горловины и пути.
Здесь можно делать отдельный топ-лист. Помимо обычных причин, которые указаны в других пунктах, здесь стоит упомянуть причину: поточность передвижений. Это качественная характеристика параллельности и вариантности маршрутов по горловинам. Поточность может резко снижаться из-за удельного роста количества «режущих» маршрутов (пересекающий параллельные пути) при изменениях в технологии работы.
8️⃣ Площадки для разгрузки и погрузки.
Без выдумок. Длительное время ожидания перед площадками из-за недостаточного количества мест для разгрузки и погрузки. Также часто причиной является некорректное и/или неравномерное распределение машин под выгрузку/погрузку (все равно отсылка к п.2).
9️⃣ Технология: операции документооборота.
Очень часто встречается на предприятиях, где коммуникации идут через письма, звонки и ножками. Отсутствие единой системы управления документацией и эффективной интеграции между разными системами (управления складом, обработки заказов, управления транспортом) и забюрократизированный бумажный документооборот.
🔟 Оборудование.
Нехватка и неисправности любого оборудования для автоматизации процесса, например, системы автоматической упаковки. Причины не выдумываем и смотрим выше.
Знаете ли Вы узкие места на своем предприятии? Конечно – кто не знает (ну если нет обращайтесь найдем). Вот кстати все методы поиска.
А если вы его разошьете, что будет? Все поедет и полетит? Не всегда – вот кейс, когда покупка козлового крана – усугубила ситуацию.
#Узкие_места #транспорт #инфраструктура
Чего не хватает владельцам и арендаторам транспортной инфраструктуры необщего пользования? Собрал для вас ТОП из наиболее часто встречаемых и упоминаемых "узких мест" во внутренних аудитах,в предпроектах и проектах по развитию инфраструктуры.
1️⃣ Складские площади.
Недостаток складских площадей приводит к невозможности грамотно хранить все необходимые грузы и усложняет процесс обработки заказов, что приводит к «неоптимальному» распределению зон хранения на складе (в т.ч. неэффективному использованию вертикального пространства) и ломает системы грузопотоков и планирования запасов (если они были конечно). Или эти факторы приводят к нехватке площадей… Классический замкнутый круг.
2️⃣ Персонал.
Иногда просто не хватает рук, а иногда квалифицированных работников, что может привести к задержкам в обработке грузов, ошибкам в выполнении операций. Проблемы могут возникать из-за: отсутствия систематического обучения персонала, неэффективной системы мотивации, отсутствия эффективной системы обмена информацией между работниками, частой ротации сотрудников.
3️⃣ Технология: операции по погрузке/выгрузке.
Комплексное «узкое место», здесь сидит и нехватка погрузо-разгрузочных механизмов (они тоже есть в этом ТОПе), и персонала (см. выше), и отсутствие единых стандартов в выполнении операций, что приводит к неоднородности и ошибкам. Но на 1 место в причинах здесь выходит неэффективное планирование всего тех.процесса, который может затыкаться в отдельные операции или вызывать простои других операций из-за занятости ресурсов.
4️⃣ Маневровые локомотивы.
Классика: не хватает или неисправны. В качестве дополнительных причин выступают квалификации машиниста, помощника, составителя, маневрового диспетчера.
5️⃣ Погрузо-разгрузочные механизмы.
Причины все те же, что и выше. Можно добавить, что отсутствие необходимого оборудования (погрузчики, штабелеры, конвейеры) затрудняет обработку грузов, увеличивает простои и ручной труд, что приводит нас снова к п.2.
6️⃣ Технология: операции по накоплению.
Здесь основная причина в планировании. Стремясь оптимизировать отдельные части тех.процесса можно столкнуться с тем, что накопление определенного количества грузов/вагонов тормозит в целом производственный процесс и если не предусмотрены достаточные «буферные места» и способы своевременного и правильного реагирования, то привет новые «узкие места». Вытекающая причина: отсутствие систематического мониторинга и анализа данных.
7️⃣ Ж.-д. инфраструктура: горловины и пути.
Здесь можно делать отдельный топ-лист. Помимо обычных причин, которые указаны в других пунктах, здесь стоит упомянуть причину: поточность передвижений. Это качественная характеристика параллельности и вариантности маршрутов по горловинам. Поточность может резко снижаться из-за удельного роста количества «режущих» маршрутов (пересекающий параллельные пути) при изменениях в технологии работы.
8️⃣ Площадки для разгрузки и погрузки.
Без выдумок. Длительное время ожидания перед площадками из-за недостаточного количества мест для разгрузки и погрузки. Также часто причиной является некорректное и/или неравномерное распределение машин под выгрузку/погрузку (все равно отсылка к п.2).
9️⃣ Технология: операции документооборота.
Очень часто встречается на предприятиях, где коммуникации идут через письма, звонки и ножками. Отсутствие единой системы управления документацией и эффективной интеграции между разными системами (управления складом, обработки заказов, управления транспортом) и забюрократизированный бумажный документооборот.
🔟 Оборудование.
Нехватка и неисправности любого оборудования для автоматизации процесса, например, системы автоматической упаковки. Причины не выдумываем и смотрим выше.
Знаете ли Вы узкие места на своем предприятии? Конечно – кто не знает (ну если нет обращайтесь найдем). Вот кстати все методы поиска.
А если вы его разошьете, что будет? Все поедет и полетит? Не всегда – вот кейс, когда покупка козлового крана – усугубила ситуацию.
#Узкие_места #транспорт #инфраструктура
👍7🔥4⚡2
📈 Увеличьте надежность вашей транспортной инфраструктуры
В условиях динамичных изменений на транспортном рынке и возрастающих требований к оперативности и надежности, запас надежности вашей транспортной системы становится ключевым фактором успешного функционирования. Особенно важно это для объектов необщего пользования с производственными площадками, такими как склады, терминалы и карьеры, взаимодействующих с другими видами транспорта.
Есть конечно нормативные значения параметра надежность...
Но мы сегодня рассмотрим методологию, чтобы вы могли определить и повысить запас надежности конкретно вашей транспортной системы.
🔍 Анализ требований и условий эксплуатации
Четко определите ключевые требования к вашей системе и оцените текущие условия эксплуатации.
🛠 Оценка текущего состояния системы
Проведите технический аудит оборудования и инфраструктуры для выявления слабых мест и проблемных зон.
📊 Моделирование и симуляция
Используйте модели и симуляции для проверки реакции системы на различные нагрузки и стрессовые условия.
🚨 Разработка сценариев отказов
Протестируйте сценарии потенциальных отказов и их влияние на работу системы.
📉 Определение ключевых показателей надежности
Измерьте и проанализируйте такие показатели, как вероятность отказа, среднее время наработки на отказ (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR).
⚙️ Анализ резервирования и избыточности
Оцените, насколько эффективно используются резервные ресурсы и компоненты.
🔧 Использование методов оценки надежности
Примените методы, такие как FMEA и FTA, для детального анализа и улучшения надежности.
📈 Мониторинг и обратная связь
Внедрите системы мониторинга для реального отслеживания состояния системы и своевременного реагирования на проблемы.
Оптимизация надежности вашей инфраструктуры не только снизит риски и затраты на обслуживание, но и повысит общую эффективность и устойчивость вашего бизнеса.
#ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Надежность #Оптимизация #Инфраструктура #Транспорт #Логистика
Как оценить запас надежности и обеспечить бесперебойную работу
В условиях динамичных изменений на транспортном рынке и возрастающих требований к оперативности и надежности, запас надежности вашей транспортной системы становится ключевым фактором успешного функционирования. Особенно важно это для объектов необщего пользования с производственными площадками, такими как склады, терминалы и карьеры, взаимодействующих с другими видами транспорта.
Есть конечно нормативные значения параметра надежность...
При определении планируемой и расчетной пропускных способностей суточный бюджет времени, который используется для пропуска поездов, с учетом вероятных отказов в работе технических устройств железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава, рассчитывается на основе нормативного коэффициента надежности
Но мы сегодня рассмотрим методологию, чтобы вы могли определить и повысить запас надежности конкретно вашей транспортной системы.
🔍 Анализ требований и условий эксплуатации
Четко определите ключевые требования к вашей системе и оцените текущие условия эксплуатации.
🛠 Оценка текущего состояния системы
Проведите технический аудит оборудования и инфраструктуры для выявления слабых мест и проблемных зон.
📊 Моделирование и симуляция
Используйте модели и симуляции для проверки реакции системы на различные нагрузки и стрессовые условия.
🚨 Разработка сценариев отказов
Протестируйте сценарии потенциальных отказов и их влияние на работу системы.
📉 Определение ключевых показателей надежности
Измерьте и проанализируйте такие показатели, как вероятность отказа, среднее время наработки на отказ (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR).
⚙️ Анализ резервирования и избыточности
Оцените, насколько эффективно используются резервные ресурсы и компоненты.
🔧 Использование методов оценки надежности
Примените методы, такие как FMEA и FTA, для детального анализа и улучшения надежности.
📈 Мониторинг и обратная связь
Внедрите системы мониторинга для реального отслеживания состояния системы и своевременного реагирования на проблемы.
Оптимизация надежности вашей инфраструктуры не только снизит риски и затраты на обслуживание, но и повысит общую эффективность и устойчивость вашего бизнеса.
#ЖелезнодорожнаяИнфраструктура #Надежность #Оптимизация #Инфраструктура #Транспорт #Логистика
👍7❤2🔥1
SWOT-анализ алгоритма Форда-Фалкерсона
Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...
Начало.
Алгоритм Форда-Фалкерсона работает итеративно, находя увеличивающие пути из источника в сток. Увеличивающий путь - это путь, по которому можно увеличить поток. Алгоритм использует поиск в ширину или поиск в глубину для поиска увеличивающего пути. Поток увеличивается вдоль найденного пути на минимальное значение пропускной способности ребер на пути.
Сильные стороны:
1️⃣ Оптимальность: Алгоритм гарантированно находит максимальный поток в сети, что позволяет оптимизировать использование транспортной инфраструктуры.
2️⃣ Универсальность: Применим для широкого спектра задач, включая оптимизацию маршрутов, распределение ресурсов, планирование перевозок и т.д.
3️⃣ Эффективность: Алгоритм работает с полиномиальной сложностью, что делает его пригодным для решения задач с большим количеством узлов и ребер в сети.
Слабые стороны:
1️⃣ Сложность моделирования: Создание точной модели транспортной сети для алгоритма Форда-Фалкерсона требует учета множества факторов, таких как дорожные условия, ограничения по времени, пропускная способность узлов, и т.д.
2️⃣ Динамичность: Транспортная инфраструктура может быть динамичной, с изменениями в дорожных условиях, пропускной способности и т.д. Алгоритм не всегда учитывает динамические изменения и требует периодической перенастройки. Важно: фокус на характере транспортной сети как динамической системы и необходимости учитывать это при моделировании (см. п. Угрозы).
3️⃣ Ограничения в моделировании: Не всегда возможно точно моделировать все факторы, которые влияют на движение транспорта, например, поведение водителей, непредсказуемые события.
Возможности:
1️⃣ Интеграция с системами интеллектуального управления транспортом (ITS): Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS позволяет динамически оптимизировать движение транспорта с учетом изменений в дорожных условиях и пропускной способности.
2️⃣ Сочетание с другими алгоритмами оптимизации: В сочетании с алгоритмами генетического программирования или искусственного интеллекта позволит учесть более сложные факторы (пропускная способность ребер, изменение спроса, сбои) и улучшить результаты.
3️⃣ Развитие: моделирование транспортной инфраструктуры с учетом динамических изменений и более реалистичных факторов позволит улучшить точность и эффективность алгоритма Форда-Фалкерсона.
Угрозы:
1️⃣ Сложность реализации и интеграции: Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS может быть сложной задачей, требующей значительных затрат времени и ресурсов.
2️⃣ Динамические изменения в данных о транспортной сети: В реальных условиях логистической сети свойства узлов и ребер могут меняться со временем (пропускная способность дорог, ограничения по времени, не предвиденные пробки, аварии и т.д.). Алгоритм Форда-Фалкерсона оптимизирует поток на основе статических данных. Невозможность оперативно обновлять информацию о динамических изменениях в сети может привести к не точным результатам и не эффективным решениям. Важно: фокус на проблеме не достаточного обновления данных в алгоритме Форда-Фалкерсона (см. п. Слабые стороны).
Когда нужно применять:
Для решения задач со статическими данными (планирование сетей, маршрутов).
Когда не нужно применять:
При моделировании сети и поиске оптимального маршрута с учетом пропускной способности, времени в пути и возникновения пробок. Алгоритм может проложить маршрут через пробку. В Яндекс картах, например, в этом случае используется алгоритм А*. SWOT анализа этого алгоритма не было. Сделать? Ставьте - ✍️ Достаточно демо - 👀
#SWOT_анализ_алгоритма #Форда_Фалкерсона
Продолжаем серию постов о том, как же сделать правильный выбор...
Начало.
Алгоритм Форда-Фалкерсона — это эффективный алгоритм для нахождения максимального потока в сети. Применительно к транспортной инфраструктуре он может быть использован для оптимизации потоков движения, как пассажирского, так и грузового транспорта, с целью минимизации времени в пути, затрат на перевозку и др.
Алгоритм Форда-Фалкерсона работает итеративно, находя увеличивающие пути из источника в сток. Увеличивающий путь - это путь, по которому можно увеличить поток. Алгоритм использует поиск в ширину или поиск в глубину для поиска увеличивающего пути. Поток увеличивается вдоль найденного пути на минимальное значение пропускной способности ребер на пути.
Сильные стороны:
1️⃣ Оптимальность: Алгоритм гарантированно находит максимальный поток в сети, что позволяет оптимизировать использование транспортной инфраструктуры.
2️⃣ Универсальность: Применим для широкого спектра задач, включая оптимизацию маршрутов, распределение ресурсов, планирование перевозок и т.д.
3️⃣ Эффективность: Алгоритм работает с полиномиальной сложностью, что делает его пригодным для решения задач с большим количеством узлов и ребер в сети.
Слабые стороны:
1️⃣ Сложность моделирования: Создание точной модели транспортной сети для алгоритма Форда-Фалкерсона требует учета множества факторов, таких как дорожные условия, ограничения по времени, пропускная способность узлов, и т.д.
2️⃣ Динамичность: Транспортная инфраструктура может быть динамичной, с изменениями в дорожных условиях, пропускной способности и т.д. Алгоритм не всегда учитывает динамические изменения и требует периодической перенастройки. Важно: фокус на характере транспортной сети как динамической системы и необходимости учитывать это при моделировании (см. п. Угрозы).
3️⃣ Ограничения в моделировании: Не всегда возможно точно моделировать все факторы, которые влияют на движение транспорта, например, поведение водителей, непредсказуемые события.
Возможности:
1️⃣ Интеграция с системами интеллектуального управления транспортом (ITS): Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS позволяет динамически оптимизировать движение транспорта с учетом изменений в дорожных условиях и пропускной способности.
2️⃣ Сочетание с другими алгоритмами оптимизации: В сочетании с алгоритмами генетического программирования или искусственного интеллекта позволит учесть более сложные факторы (пропускная способность ребер, изменение спроса, сбои) и улучшить результаты.
3️⃣ Развитие: моделирование транспортной инфраструктуры с учетом динамических изменений и более реалистичных факторов позволит улучшить точность и эффективность алгоритма Форда-Фалкерсона.
Угрозы:
1️⃣ Сложность реализации и интеграции: Интеграция алгоритма Форда-Фалкерсона с системами ITS может быть сложной задачей, требующей значительных затрат времени и ресурсов.
2️⃣ Динамические изменения в данных о транспортной сети: В реальных условиях логистической сети свойства узлов и ребер могут меняться со временем (пропускная способность дорог, ограничения по времени, не предвиденные пробки, аварии и т.д.). Алгоритм Форда-Фалкерсона оптимизирует поток на основе статических данных. Невозможность оперативно обновлять информацию о динамических изменениях в сети может привести к не точным результатам и не эффективным решениям. Важно: фокус на проблеме не достаточного обновления данных в алгоритме Форда-Фалкерсона (см. п. Слабые стороны).
Когда нужно применять:
Для решения задач со статическими данными (планирование сетей, маршрутов).
Когда не нужно применять:
При моделировании сети и поиске оптимального маршрута с учетом пропускной способности, времени в пути и возникновения пробок. Алгоритм может проложить маршрут через пробку. В Яндекс картах, например, в этом случае используется алгоритм А*. SWOT анализа этого алгоритма не было. Сделать? Ставьте - ✍️ Достаточно демо - 👀
#SWOT_анализ_алгоритма #Форда_Фалкерсона
✍2👍2❤1⚡1🔥1😱1👀1🫡1
Первые полувагоны из углеродного волокна выпустили в Китае 🇨🇳
Грузоподъемность одного вагона – 82 тонны, объем – 94,3 кубических метра. Примененное углеродное волокно в 3–5 раз прочнее стали, при этом весит оно в пять раз меньше. Благодаря этому масса одного вагона - 18 тонн, на 6 тонн меньше, чем у стального аналога. Срок службы вагона без капремонта – 25 лет👀
Вагоны можно разгружать во время движения, благодаря люку в нижней части вагона. По утверждению производителя, эта конструкция позволит разгружать весь состав за 20 секунд.
В июне этого года китайская компания Qingdao Sifang Rolling Stock Co завершила заводские испытания и готовится ввести в эксплуатацию первый в мире пассажирский поезд метро Cetrovo 1.0, созданный из углеродного волокна. Основные несущие конструкции поезда, включая кузов вагона и раму, изготовлены из углеродного волокна, благодаря чему поезд стал на 11% легче традиционных аналогов из стали.
Китай не перестает удивлять👀 как Вам такое решение, имеет место быть на наших железных дорогах?
#пластиковыйвагон #углепластиквагон #новыерешенияжд
Грузоподъемность одного вагона – 82 тонны, объем – 94,3 кубических метра. Примененное углеродное волокно в 3–5 раз прочнее стали, при этом весит оно в пять раз меньше. Благодаря этому масса одного вагона - 18 тонн, на 6 тонн меньше, чем у стального аналога. Срок службы вагона без капремонта – 25 лет
Вагоны можно разгружать во время движения, благодаря люку в нижней части вагона. По утверждению производителя, эта конструкция позволит разгружать весь состав за 20 секунд.
В июне этого года китайская компания Qingdao Sifang Rolling Stock Co завершила заводские испытания и готовится ввести в эксплуатацию первый в мире пассажирский поезд метро Cetrovo 1.0, созданный из углеродного волокна. Основные несущие конструкции поезда, включая кузов вагона и раму, изготовлены из углеродного волокна, благодаря чему поезд стал на 11% легче традиционных аналогов из стали.
Китай не перестает удивлять
#пластиковыйвагон #углепластиквагон #новыерешенияжд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3👏2⚡1❤1👌1
💼 Кейс: Ускорение темпа производственной линии с помощью мобильного приложения
Корень проблемы был в отсутствии возможности вызова погрузчика. Соответственно, система автоматизации работы погрузчиков должна была решить проблемы. Тут без сюрпризов, как в прошлых постах, решение сработало. За аналог была взята система SAP Yard Logistic, но с более простым и интуитивно понятным интерфейсом.
Разработанная система стала обеспечивать мониторинг загрузки погрузчиков и учет рабочего времени и простоев.
Рабочие получили возможность вызвать погрузчик в несколько кликов через мобильное приложение, указав тип и грузоподъемность погрузчика, а также приоритет заказа.
Водители погрузчиков также получили мобильное приложение с картой территории производства и информацией о местонахождении и доступности погрузчиков. Это позволило оптимизировать маршруты движения и сократить время простоя.
Результат:
1️⃣ Разработка системы заняла всего 3 месяца.
2️⃣ Очереди на территории производства исчезли.
3️⃣ Снизилось время ожидания погрузчиков в 6 раз (до 5 минут на 1 погрузчика).
4️⃣ Увеличилась прозрачность процесса работы погрузчиков для руководителей.
Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно!
#автоматизация #погрузчики #мобильное_приложение #логистика #транспорт #бизнес
Проблема: Производственная линия сталкивалась с серьезными проблемами, связанными с неэффективной работой погрузчиков. Ожидание погрузчиков достигало 30 минут, формировались очереди готовой продукции, заготовок и прочих материалов. Это приводило к задержкам в производственном процессе, снижало производительность и увеличивало затраты.
Корень проблемы был в отсутствии возможности вызова погрузчика. Соответственно, система автоматизации работы погрузчиков должна была решить проблемы. Тут без сюрпризов, как в прошлых постах, решение сработало. За аналог была взята система SAP Yard Logistic, но с более простым и интуитивно понятным интерфейсом.
Разработанная система стала обеспечивать мониторинг загрузки погрузчиков и учет рабочего времени и простоев.
Рабочие получили возможность вызвать погрузчик в несколько кликов через мобильное приложение, указав тип и грузоподъемность погрузчика, а также приоритет заказа.
Водители погрузчиков также получили мобильное приложение с картой территории производства и информацией о местонахождении и доступности погрузчиков. Это позволило оптимизировать маршруты движения и сократить время простоя.
Результат:
1️⃣ Разработка системы заняла всего 3 месяца.
2️⃣ Очереди на территории производства исчезли.
3️⃣ Снизилось время ожидания погрузчиков в 6 раз (до 5 минут на 1 погрузчика).
4️⃣ Увеличилась прозрачность процесса работы погрузчиков для руководителей.
Хотите узнать больше о том, как повысить эффективность вашего производства? Свяжитесь с нами и мы подберём индивидуальное решение для вашего бизнеса бесплатно!
#автоматизация #погрузчики #мобильное_приложение #логистика #транспорт #бизнес
👍7🔥2👏2🤝1
Стоять нельзя двигаться: пик простоя на ж/д ещё не пройден?
Оборот вагона в июле составлял 21,45 сут., в августе он увеличился на 0,5% и вот в сентябре долгожданный эффект высокой базы сработал – 21,43 сут. «-0,3ч» – победа?
На промежуточных и технических станциях вагоны действительно стали меньше стоять (в среднем «-5,3ч» на вагон, изменение август/сентябрь). Но в движении вагон стал находиться тоже меньше.
Вагон ~15% времени в движении и ~ 45% – под грузовыми операциями!
Ожидаемо участковая и техническая скорости падают (уже 33,7 и 38,8 км/ч за 09.24 соответственно), а данные по средней скорости доставки отправки вообще не найти…
Причины в целом те же… К наиболее часто встречаемым стоит добавить ещё одну: вагоны стоят из-за запрета на оформление перевозочных документов после завершения погрузки.
Итого: замкнутый кругнебо вокруг
✍️ Предложения?
Оборот вагона в июле составлял 21,45 сут., в августе он увеличился на 0,5% и вот в сентябре долгожданный эффект высокой базы сработал – 21,43 сут. «-0,3ч» – победа?
На промежуточных и технических станциях вагоны действительно стали меньше стоять (в среднем «-5,3ч» на вагон, изменение август/сентябрь). Но в движении вагон стал находиться тоже меньше.
Вагон ~15% времени в движении и ~ 45% – под грузовыми операциями!
Ожидаемо участковая и техническая скорости падают (уже 33,7 и 38,8 км/ч за 09.24 соответственно), а данные по средней скорости доставки отправки вообще не найти…
Причины в целом те же… К наиболее часто встречаемым стоит добавить ещё одну: вагоны стоят из-за запрета на оформление перевозочных документов после завершения погрузки.
Итого: замкнутый круг
✍️ Предложения?
😱5🤔2
Forwarded from PromДВИЖ⚡️
Тупик (№9 сентябрь 2024).pdf
2.7 MB
☑️ Уважаемые подписчики!
Вашему вниманию предлагается очередной выпуск инфобуклета «ТУПИК». Это дайджест ключевых новостей, касающихся железнодорожного транспорта необщего пользования.
В нем вы найдете новости и события, интересную статистику и результаты опросов, ссылки на новые нормативно-правовые документы. Также мы информируем о предстоящих деловых мероприятиях, рекомендуем полезную литературу.
Кнопки ПОДРОБНЕЕ содержат активные ссылки, переходите по ним к полным версиям материалов.
С «ТУПИКОМ» вы не зайдете в тупик!
#тупик
@sroprom
Вашему вниманию предлагается очередной выпуск инфобуклета «ТУПИК». Это дайджест ключевых новостей, касающихся железнодорожного транспорта необщего пользования.
В нем вы найдете новости и события, интересную статистику и результаты опросов, ссылки на новые нормативно-правовые документы. Также мы информируем о предстоящих деловых мероприятиях, рекомендуем полезную литературу.
Кнопки ПОДРОБНЕЕ содержат активные ссылки, переходите по ним к полным версиям материалов.
С «ТУПИКОМ» вы не зайдете в тупик!
#тупик
@sroprom
👍5⚡1❤1🔥1