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竞争驱动下的长三角海江联运服务链协同创新模式研究_龚祯.pdf
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1、江苏商论2023.5收改日期:2023-03-21基金项目:杭州市哲学社会科学基金项目:竞争驱动下的杭州湾海江联运服务链协同创新模式研究(项目编号M21YD019);浙江省教育厅基金项目:基于云服务的跨境电商海江联运集疏运管理研究(项目编号Y201840207)作者简介:龚祯(1987),女(汉),浙江慈溪人,硕士,浙江商业职业技术学院电子商务学院副教授,研究方向:电子商务与物流管理。本文所有作者授权本刊,无偿同意中国知网等网络平台的数字化应用以及新华文摘报刊复印资料的转载和摘编,如有法律代理和第三方网络平台电子使用应征得本刊的同意。一、长三角海江联运服务链现状目前,长三角港口的核心竞争力随着
2、全球经济化发展的加快趋势产生了翻天覆地的变化。主要港口的竞争力从最初的硬件设施之间的竞争,转化成为如今以港口供应链及服务链为核心的软实力竞争。因此,基于长三角一体化发展的需要,从长三角的发展现实出发,要正视竞争、机遇和挑战,协同创新开展长三角海江联运服务链新模式建设,打造高质量发展经济带。长三角港口作为全国海江联运发展的模范区和领头羊,为建设国际化智慧港口集群发挥重要作用,除了在海江联运基础设施方面加强建设外,还需要努力改善海江联运发展环境,积极促进海江联运协同发展,提高海江联运运输能力,实现海江联运信息互联共享,提升口岸监管服务水平。本文根据长三角的海江联运竞争目标,探讨通过内部要素的优化配
3、置实现面向客户的协调发展。无论是企业服务链成员还是机构服务链成员都应该积极调取资源,通过内部要素的优化配置实现面向客户的协调发展,加强生态保护修复和综合交通运输体系建设,提升具有竞争优势的综合航运持续服务能力。二、长三角海江联运服务链协同创新模式研究方法(一)研究开发内容根据整个服务链规划转移的过程,在海江联运组织形式的基础上,对服务链各单元中常规工作的参数进行分析,提前分配集装箱等商品的转运任务。(1)总结不同海江联运协同模式差异,设计海江联运服务合作契约。在海江联运网络拓扑基础上构建海江航运系统因果循环图,分析系统中各个主体间的合作博弈和非合作博弈关系。探讨在不同关系的边界约束条件下,海江
4、联运分布式服务链质量、均衡费率、市场份额以及联盟利润。考虑服务链合作的可能违约风险因素识别及可行的激励惩罚机制,设计满足海江联运改革发展目标的海江联运服务链合作契约。(2)实现海江联运服务链与延海沿江产业带供应链的衔接与渗透。充分考虑港口大数据应用场景和技术多样性,设计为企业共享的海江联运服务信息共享设计方案,使企业生产同水路出运相衔接,增加点对点服务项目,提供系统集中监控和运维,实现企业生产周期与航运周期同步,加强物流服务链与企业供应链的集成性。(二)创新点主要包括:(1)创新研究领域。在海江联运服务链相关机构实施的信息系统调研基础上规划设计的服务链数据接口将推进海江联运服务链在沿海沿江产业
5、带相关产业供应链的信息渗透。(2)研究方法创新。由于服务链各节点业务活动的差异,目前还缺乏竞争驱动下的长三角海江联运服务链协同创新模式研究龚祯(浙江商业职业技术学院,浙江 杭州310051)摘要:当前长三角的海江联运相对更加清洁环保,还能为企业节省物流成本。但与其他运输模式相比,海江联运服务链成员还未充分利用自身的资源优势来互补资源,打通“最后一公里”存在着瓶颈和阻碍。因此,本研究从长三角一体化发展出发,直面长三角的海江联运竞争目标,要求服务链成员无论是企业还是机构都要积极调取资源,通过内部要素的优化配置实现面向客户的协调发展,加强生态保护,修复和综合交通运输体系建设,提升具有竞争优势的综合航
6、运持续服务能力。关键词:海江联运;服务链;协同创新;长三角中图分类号:F50文献标志码:A 交通物流 50DOI:10.13395/ki.issn.1009-0061.2023.05.027江苏商论2023.5通用的能实现动态同步的协作模型,面向的复杂的业务特征尚未被完全掌握,需要进行更加深入的研究。本文将重点研究服务资源规模、服务时间窗口、服务目标数量对海江联运通行效率的影响,采集大量的实验数据建立数学模型,通过数据挖掘技术给出协作能力与协作目标间的关系式。这一关系的建立对于海江联运总体调度具有良好的指导意义。三、基于协同创新模式的海江联运服务链技术研究方案优化(一)建立以能力约束为基础的海
7、江联运港口装卸调度资源目标优化模型从问题研究的角度分析,现代物流管理对海江联运提出的革新理念是协作共赢、快速反应等。这不仅考虑了海江联运各个港口节点的装卸能力匹配问题,也考虑到了港口海江联运是一种动态性的网络型经济组织物流链装卸作业需求问题,极大程度地改善了以往在不同领域中港口物流调度优化不一致性的问题。从求解方法上看,根据问题求解规模,结合不同港口装卸工艺,运用不同智能调度算法,建立动态物流任务分配模型。采用层次分析算法决策出符合条件的执行方案;运用相关智能算法如遗传算法、蚁群算法等实现物流资源的配置和调度。对这些模型的算法进行了设计,提高了调度运算结果的实效性。从应用意义上看,首次对港口物
8、流装卸的综合运输成本及运输能力进行了深入而细致的研究。(二)以云多Agent交互为基础建立的港口装卸联合调度资源动态协作方法重点研究服务资源规模、服务时间窗口、服务目标数量对海江联运通行效率的影响,采集大量的实验数据建立数学模型。从研究问题上看,海江联运服务链协同创新属于复杂适应系统,不仅需要考虑各装卸环节内部作业联合调度问题,同时还要考虑装卸的衔接问题。因此,通过港口装卸设备实体分布可达的云服务网,深入地解决基于物流资源节点的资源调度工作。在云多Agent的有效协作基础上,发布和采集程序执行结果,这样就大大突破了以往港口物流研究领域只专注于内部物流作业局限性。四、基于协同创新的海江联运服务链
9、技术系统优化(一)海江联运内河港口装卸设备协作行为与配置模型海江联运下的内河港口装卸分成水-陆直运和水-水转运两种情况。内河港口自然条件、通航能力和营运状况不同,集装箱装卸等设备需求有所区别。从宏观层面入手,通过调研港口装卸设备作业协作行为,全面指导装卸设备配置,使得集装箱作业联合调度系统可以应用于各种装卸码头,仿真连续装卸过程和装卸行为。具体内容阐述如下。1.分析不同装卸工艺驱动下协作行为特性。海江联运中内河港口装卸作业无论陆-水中转或者是水-水中转都是复杂的多维度并发性较强的离散事件过程,包括泊位管理、船舶装卸和堆场装卸。经过广泛调研底盘车装卸工艺、集装箱装卸工艺、集装箱龙门起重机装卸工艺
10、、集装箱正面吊运机工艺等。通过对庞大的业务数据进行采集和分析,运用统计学、优化调度等经济管理理论与方法,将时间、成本、效能优化等作为管理目标,对海江联运内河港口装卸物流协作的多要素进行系统分析与决策方法研究。2.建立装卸物流资源协作能力评价指标。分析装卸需求与资源分配过程中资源的竞争与合作行为,将设备配置及其行为视为虚拟网格资源。从协作能力基本要素与装卸任务服务的获取能力TFi、配置能力TDi、一体化能力TMi、交付能力TTi、敏捷能力TQi、控制能力TPi五个指标建立装卸需求与设备配置关系的概念模型,从而保证港口在多变的外界环境影响下能获得更大的竞争力。3.预测设备间装卸任务的协作需求和协作
11、能力约束关系,准确建立资源配置方案。装卸机械合理配置直接影响到港口生产效率的高低及港口企业效益的好坏,机械设备一经采用,更换比较困难。目前内河港口集装箱装卸采用多用途门机、龙门起重机、固定式起重机、台架式起重机和轨道式起重机等,对此,引入博弈论,将装卸作业系统分为若干环节,分层次进行优化。根据各港口的自然条件和海江联运营运状况的具体情况,设计合理的装卸设备类型选择配置方案。在装卸过程中,针对每一个参与协作的装卸机械设备,都准备了“参加和不参加”两个选项。因此,不同设备间的合作与竞争不可避免。(二)海江联运下的内河港口装卸优化目标与新工艺面对动态的装卸环境和不断变化的装卸需求,明确内河港口装卸的
12、约束条件和优化目标,并在已有设施基础上改进装卸工艺是集装箱港口作业联合调度应解决的基本问题。因此,需要研究任务驱动下的集装箱联合调度,可以通过调整装卸流程,持续提供优化目标所需的业务功能。具体内容阐述如下:1.确定海江联运下的内河港口装卸优化目标。研究具体分为整体优化和局部优化两部分。整体优化侧重于研究装卸联合调度实施是否能装卸作业时间要求和装卸过程的实时反馈;局部优化考虑将成本和收益平均分摊到装卸调度各环节,是否能使装卸调度拥 交通物流 51江苏商论2023.5(下转第57页)有较高的岸桥利用率、集卡的平均利用率和场桥使用效率。根据以优化目标为准则、优化方法为基础的原则,充分考虑海江联运船舶
13、到港的随机性及船型大小、当前港口堆存能力、输运能力等因素,建立一个以港口前沿至堆场的集装箱港口优化模型。2.根据给定的目标参数完成码头新工艺设计。装卸新工艺是创新革新装卸设备,用改装后的装卸设备减少装卸环节缩短装卸时间,例如用门机代替翻斗车进配舱等。若无法改装装卸设备,也可以运用木桶原理分析采用“作业面”方式通过调整生产要素的配合,变革设备交接方式,实现装卸同步和集卡的动态配置。通过深入研究复杂环境下的装卸活动,针对不同海江联运停靠船装卸任务,研究海江联运内河港口各种优化目标下的码头前沿装卸船作业、码头前沿停靠船作业、水平运输作业、堆场作业、仓库作业工艺改进可行性方案,尽可能避免通常作业模式下
14、装卸桥来或回一次空运行的现象,减少船舶的等待时间,同时又能提高集装箱堆场的利用率。(三)港口海江联运物流业务复杂数据采集与云计算方法由于作业数据来源分布在各异构数据库中,异构数据库的数据提取和转换,受到网络环境及功能需求驱动的动态配置过程实施影响,常使得集装箱联合调度作业系统的计算无法满足不断变化的任务需求。因此,复杂数据采集采用复杂适应系统(CAS)理论与智能Agent采集港口装卸节点行为。港口装卸设备数据集中多采用多路数据集中采集,系统自动采集各个现场控制节点的运行状况数据。但要顺利完成海江联运物流装卸任务,还需要海江联运物流上下游提供业务数据。综合考虑区域海江联运需求量以及参考集装箱装卸
15、能力的实际情况,遵循规范化、系统化、多方位化等原则,将独立的A-gent定义赋予每个装卸转运设备。Agent会集中根据各个装卸转运设备主体的在用和可用物流资源数据进行采集和分析,并将采集出来的数据根据实际需求进行服务和更深层次地推演,这样的采集规模可以伸缩自如,更具备灵活性和松散性。云计算方法则提出了合作博弈原则下的装卸资源协作调度云计算策略。在云计算的强大通信能力、运算能力和匹配能力帮助下,设计了相应的调度组织策略。该方法引入云遗传算法求解资源协作选择问题,通过采用集中决策与收益补偿的方式,最大程度地使选择资源和设计装卸计划达到一个平衡点。(四)不同规模问题下的装卸联合调度仿真计算船上的集装
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