Нечёткая оптимизация системы обеспечения запасными частями производственных подразделений аэропортовой сети хабообразующей авиакомпании

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Решена задача оптимального проектирования системы обеспечения аэропортов запасными частями для систем обработки багажа. Рассматривается группа аэропортов, оснащенная багажными системами одного производителя, планирующего снабжать их запасными частями на стадии эксплуатации. Один из аэропортов группы должен выполнять функции пассажирского пересадочного узла (хаба) для хабообразующей авиакомпании, планирующей организацию массовых трансферных перевозок между аэропортами группы. Предлагается создание эшелонированной системы обеспечения запасными частями, предусматривающей наличие складов на уровнях производителя, узлового аэропорта и остальных (периферийных) аэропортов, и использование комбинированной стратегии поставок запасных частей, предполагающей периодические поставки со склада производителя на склады аэропортов, оперативные поставки со склада узлового на склады периферийных аэропортов и, при возникновении дефицита, экстренные поставки на склад узлового аэропорта. Целью является определение объёмов периодических поставок запчастей, оптимальных по критерию минимума затрат на их выпуск, хранение и пополнение запаса. Часть исходных данных принята не полностью определённой, что соответствует этапу проектирования системы, и задается в виде нечётких чисел. Результаты модельных примеров свидетельствуют о правомерности рассмотренной постановки задачи и эффективности предложенной системы обеспечения запчастями.

Об авторах

Владимир Алексеевич Романенко

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Email: vla_rom@mail.ru
Самара

Список литературы

  1. АРИФУЛЛИН И.В. Методика организации поставок запасных частей для специальных автомобилей, эксплу-атирующихся в аэропортах // Вестник гражданских ин-женеров. – 2017. – №3(62). – С. 211–215. – doi: 10.23968/1999-5571-2017-14-3-211-215.
  2. АРИФУЛЛИН И.В. Оптимизация технического обслу-живания автомобилей (на примере аэродромных ма-шин) с использованием основ логистических принципов до-ставки запасных частей // Вестник гражданских инже-неров. – 2016. – №3(56). – С. 218–220.
  3. Концепция развития аэродромной (аэропортовой) сети Российской Федерации на период до 2020 года. – URL: https://pandia.ru/text/77/191/17688.php (дата обращения: 20.10.2023).
  4. Корпоративная логистика в вопросах и ответах: моно-графия / под ред. проф. В.И. Сергеева. – М: ИНФРА-М, 2021. – 634 с. – doi: 10.12737/2373.
  5. ОРЛОВСКИЙ С.А. Проблемы принятия решений при не-чёткой исходной информации. – М.: Наука, 1981. – 206 с.
  6. ПЕГАТ А. Нечёткое моделирование и управление. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с.
  7. ПРУДНИКОВ А.П., БРЫЧКОВ Ю.А., МАРИЧЕВ О.И. Интегралы и ряды. – М.: Наука, 1981.
  8. РОМАНЕНКО В.А. Математическая модель автома-тической системы обработки багажа аэропорта со значительными трансферными пассажиропотоками // Известия Самарского научного центра РАН. – 2011. – Т.13, №6. – C. 126–132.
  9. РОМАНЕНКО В.А. Математические модели функцио-нирования аэропортов в условиях современного авиа-транспортного рынка: монография. – Самара: «Ас Гард», 2010. – 244 с.
  10. Российские аэропорты переходят на отечественную систему обработки багажа, впервые внедренную в аэровокзале Симферополя [Электронный ресурс]. – URL: https://favt.gov.ru/novosti-novosti?id=5607 (дата об-ращения: 10.11.2023).
  11. РЫЖИКОВ Ю.И. Теория очередей и управление запаса-ми. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
  12. Тарифы на грузоперевозки и ответственное хранение транспортной компании «ПЭК». [Электронный ресурс]. – URL: https://pecom.ru/ (дата обращения: 30.06.2023).
  13. Тарифы на грузоперевозки транспортной компании «Unicom». [Электронный ресурс]. – URL: https://unicomcargo.ru/tarify/price-gd-perevozki (дата обращения: 30.06.2023).
  14. Тарифы на доставку грузов и ответственное хранение группы компаний «Механика». [Электронный ресурс]. – URL: https://mekhanika.ru/services/ (дата обращения: 30.06.2023).
  15. УСТИНОВА А., КОСТРИНСКИЙ Г., КИНЯКИНА Е. «Домодедово» первым из крупных аэропортов перешел на российский софт сортировки багажа. // Ведомости. – 14.08.2023. – URL: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2023/08/14/989891-domodedovo-pervim-na-rossiiskii-soft-sortirovki-bagazha (дата обращения: 10.11.2023).
  16. ФОКЕЕВ М.А. Трансформация бизнес-моделей россий-ских пассажирских авиакомпаний: влияние коронави-русного кризиса // Вестник СПбГУ. Менеджмент. – 2022. – Т. 21, Вып. 2. – С. 284–313. – doi: 10.21638/11701/spbu08.2022. 206.
  17. ЭЛЬ ЭРИАН Ф.А.М. Разработка модели нечёткой логи-ки для управления запасами при ремонте металлоре-жущих станков // Вестник РУДН. Серия Инженерные ис-следования. – 2014. – №3. – C. 78–86.
  18. GUZHA E.D., KHVOSTOVA T.V., ROMANENKO V.A. et al. Fuzzy multiple regression technical and economic model of airport terminal passenger handling system // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. – 2020. – Vol. 734, Iss. 1. – doi: 10.1088/1757-899X/734/1/012113.
  19. MAULAYA A., RIDWAN A.Y., SANTOSA B. Spare Part Inventory Policy Planning based on Fuzzy-Rule-based ap-proach for Multi-Criteria Inventory Classification using Base-Stock Policy Method (S–1, S) // Advances in Intelligent Systems Research. – 2019. – Vol. 173. – P. 260–267.
  20. MILLER B.L. Dispatching from depot repair in a recovera-ble item inventory system: on the optimality of a heuristic rule // Management Science. – 1974. – Vol. 21, Iss. 3. – P. 316–325.
  21. MUCKSTADT J.A. Analysis and Algorithms for Service Parts Supply Chains. – Springer, 2005. – 277 p.
  22. PETROVIC R., SENBORN A., VUJOSEVIC M. Hierar-chical Spare Parts Inventory Systems. – Amsterdam: Else-vier, 1986. – 296 p.
  23. RUI WANG, YICONG QIN, HUI SUN Research on Loca-tion Selection Strategy for Airlines Spare Parts Central Warehouse Based on METRIC // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2021. – Vol. 2021. – P. 1–16. – doi: 10.1155/2021/4737700.
  24. SHERBROOKE C.C. Metric: A multi-echelon technique for recoverable item control // Operations Research. – 1968. – Vol. 16, No. 1. – P. 122–141.
  25. SHERBROOKE C.C. Optimal Inventory Modeling of Sys-tems. Multi-Echelon Techniques. – Springer, 2004. – 368 p.
  26. ZHANG S., HUANG K., YUAN Y. Spare Parts Inventory Management: A Literature Review // Sustainability. – 2021. –Vol. 13(5). – P. 1–23. – doi: 10.3390/su13052460.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».