TÓM TẮT:
Một trong những tiêu chí đánh giá hiệu quả hoạt động tại cảng container là công suất của hệ thống bốc dỡ container. Công suất này phụ thuộc vào thời gian chu kỳ của những máy móc kết hợp làm việc với nhau nên cần phải được ước tính chính xác để ra quyết định đầu tư mở rộng hoạt động cũng như lập kế hoạch vận hành hiệu quả. Bài báo đề xuất một mô hình xác suất ước lượng thời gian chu kỳ bằng cách xem xét thời gian chu kỳ riêng của mỗi máy và thời gian chờ khi chúng kết hợp thực hiện công việc bốc dỡ. Mô hình này được ứng dụng để tính toán thời gian chu kỳ cho một cảng biển ở Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả còn được so sánh với một mô hình mô phỏng để chứng minh hiệu quả của mô hình xác suất.
Từ khóa: Hệ thống bốc dỡ container, mô hình xác suất, thời gian chu kỳ.
1. Giới thiệu
Ngày nay cảng container đóng vai trò quan trọng trong thương mại quốc tế và kinh doanh toàn cầu. Vận hành của cảng container liên quan đến một loạt các hoạt động bốc dỡ với sự phối hợp giữa những thiết bị và nguồn lực trong cảng. Sự đồng bộ giữa các thiết bị trong hệ thống nâng chuyển container thì quan trọng hơn công suất của từng thiết bị. Đã có nhiều nghiên cứu về phương pháp để ước tính công suất hay tối ưu hoạt động của từng loại thiết bị riêng rẽ ở cảng như cẩu bờ, cẩu bãi, AGV,… Nhưng để ước tính công suất của hệ thống thì hầu như chỉ có các mô hình mô phỏng được giới thiệu nhưng tính ứng dụng thấp thì đặc điểm của cảng là khác nhau.
Hệ thống bốc dỡ container ở cảng gồm nhiều bước ứng với các thiết bị khác nhau (Hình 1) và có thời gian thực hiện là giá trị ngẫu nhiên. Thời gian chu kỳ của mỗi thiết bị không chỉ bị ảnh hưởng bởi hoạt động mà còn là thời gian chờ trước khi thực hiện hoạt động của thiết bị kế tiếp hoặc trước đó trong hệ thống. Ví dụ, có thể xe rờ móc đã đến nhận container nhưng cần cẩu bờ vẫn chưa bốc xong container trên tàu để đưa về phía xe nên xe phải chờ. Hoặc cần cẩu bờ đã đưa được container về phía điểm đỗ xe nhưng xe chưa đến thì phải tiếp tục giữ container chờ xe đến để đặt lên xe. Để xem xét thời gian chu kỳ của hệ thống bốc dỡ thì mô hình xác suất được đề xuất và sử dụng đầu vào là những giá trị xác suất của các hoạt động riêng rẽ.
Bài báo phân tích hoạt động bốc dỡ cơ bản gồm 3 giai đoạn của 3 loại thiết bị bao gồm: (1) Cần cẩu bờ bốc một container trên tàu, chuyển vào cầu cảng và đặt lên xe tải; (2) Đến phần mình xe rờ móc chuyển container ở cầu cảng vào bãi chứa container; (3) Cần cẩu bãi sẽ bốc container xếp vào nơi chứa. Mô hình xác suất sẽ ước tính thời gian thực hiện các hoạt động và thời gian chờ đợi từ đó tính thời gian chu kỳ thực hiện cả 3 giai đoạn hay thời gian thực hiện hoạt động bốc dỡ. Mô hình sẽ ứng dụng tính toán cho hoạt động bốc dỡ tại một cảng ở Thành phố Hồ Chí Minh.
2. Những nghiên cứu liên quan
Qui trình bốc dỡ container thường sử dụng những thiết bị như cần cẩu bờ (quayside cranes - QC) ở cầu cảng, cần cẩu bãi (yard crane - YC) ở bãi chứa container và xe rờ móc trong cảng. QC sẽ bốc và di chuyển container từ tàu đặt lên xe rờ móc và ngược lại. Những xe rờ móc di chuyển theo chu trình từ cầu cảng đến bãi chứa hoặc ngược lại để nhận container và đưa vào bãi hay đưa ra cầu cảng, mỗi lần xe chỉ đưa được một container. Khi container được đưa đến bãi chứa thì YC sẽ nhấc lên và xếp vào vị trí, hoặc ngược lại là bốc container ra khỏi bãi chứa và đặt lên xe rờ móc đưa ra tàu. Sự chậm trễ có thể xảy ra nếu các xe phải chờ tại cầu cảng hay bãi và nó tùy thuộc vào số lượng cần cẩu có thể bốc dỡ và lượng xe đến 2 vị trí đó. Và hơn nữa, chính các cần cẩu cũng có thể phải chờ (tức giữ container) cho đến khi có xe tải đến và thả container lên xe hoặc chờ xe mang container đến để bốc.
Hoạt động bốc dỡ container có thể chia thành nhiều giai đoạn và sử dụng những thiết bị như cần cẩu bờ (quayside cranes - QC) ở cầu cảng, cần cẩu bãi (yard crane - YC) ở bãi chứa container và xe rờ móc. Có nhiều nghiên cứu về các hoạt động đối với từng loại thiết bị này như Bierwirth và Meisel (2009), Lee và cộng sự (2007), Lin (2008); Kim và Kim (1999), và Lee và Lee (2015). Về phân tích thời gian chu kỳ cho qui trình bốc dỡ ở cảng biển thì có Lee và Kim (2010), Canonaco và cộng sự (2008). Các tác giả sau thì dùng mô phỏng để ước tính thời gian chu kỳ: Petering (2017) và Lagoudis và Platis (2009).
3. Mô hình thời gian chu kỳ của hoạt động bốc dỡ
Trong cảng biển, hoạt động bốc dỡ container từ tàu chuyển đến bãi chứa (hoặc ngược lại) gồm ba bước chính và liên quan đến 3 loại thiết bị là QC, YC và xe rờ móc. Mỗi loại thiết bị có chu kỳ cơ học phụ thuộc thiết kế của máy móc. Còn thời gian chu kỳ cho từng hoạt động thì phụ thuộc vào vị trí container mà thiết bị đó xử lý. Ví dụ cũng là hoạt động bốc container từ tàu để đưa lên xe rờ móc nhưng nếu lấy container được xếp ở phía dưới lòng tàu thì QC sẽ tốn nhiều thời gian hơn so với lấy container ở trên thành tàu. Hay khi xe rờ móc đưa container vào bãi chứa thì vị trí xếp của container ở đầu hay cuối bãi sẽ làm xe tốn nhiều hay ít thời gian di chuyển trong bãi chứa. Ta gọi thời gian này là thời gian chu kỳ riêng của từng thiết bị khi thực hiện hoạt động bốc dỡ hay di chuyển hay sắp xếp container (ứng với 3 loại thiết bị). Còn thời gian chu kỳ bốc dỡ là thời gian cần thiết để bốc dỡ, chuyển và xếp container vào bãi (hay ngược lại) của hệ thống gồm 3 giai đoạn cần sự kết hợp hoạt động của 3 loại thiết bị. Về tổng quát cũng có thể gọi là thời gian chu kỳ của việc nâng chuyển vật liệu. (Xem hình 2)
Gọi X, Y, Z là thời gian chu kỳ riêng của 3 loại thiết bị A, B và C với X ~ N(μx,σx2), Y ~ N(μy,σy2), Z ~ N(μz,σz2).
Thời gian chu kỳ khi 2 thiết bị A và B làm việc cùng nhau chính là thời gian chu kỳ riêng lớn hơn, tính bằng công thức X’ = Y’= Max{X, Y}. Ví dụ, nếu thời gian thực hiện hoạt động bốc container của QC thường là 4 phút/container và xe rờ móc chuyển container vào bãi tốn khoảng 3 phút/container thì khi đó thời gian chu kỳ của hoạt động bốc và chuyển container đến bãi là 4 phút/container. Chúng ta giả sử một thiết bị nhân tạo có thời gian chu kỳ Y’. Nếu thiết bị nhân tạo này làm việc chung với thiết bị C nên một lần nữa thời gian chu kỳ kết hợp giữa 2 thiết bị là Z’ = Y”= Max {Z, Y}. Vậy thời gian chu kỳ Y” là kết hợp của 3 thiết bị trong hệ thống để thực hiện một hoạt động (Hình 2). Thời gian này phải bao gồm cả thời gian chờ của các thiết bị tại các điểm giao nhận container của các thiết bị. Đây chính là thời gian chu kỳ của hệ thống bốc dỡ container.
Đặt X = Max (X1, X2), với X1 và X2 là biến ngẫu nhiên Gaussian tuân theo phân bố Normal lần lượt là N (μ1,σ12) và N(μ2,σ22). Với là hệ số tương quan của (X1, X2) thì ta có X chính là một hàm phân bố xác suất:
Ví dụ, nếu X1 và X2 là biến ngẫu nhiên độc lập tuân theo phân bố Gaussian với X1 ~ N(50,152) và X2 ~ N(70,252). Giá trị lớn nhất của 2 biến này là một biến ngẫu nhiên X = Max (X1,X2) và X ~ N(74, 212).
Vì vậy, từ 2 biến ngẫu nhiên ta có thể đưa ra được phân bố của biến chung X là giá trị tối đa hay giá trị lớn hơn giữa 2 biến. Dựa vào cách tính này để ước tính thời gian chu kỳ chung khi 2 thiết bị làm việc với nhau, rồi từ đó suy ra được thời gian chu kỳ hệ thống gồm 3 giai đoạn hay thiết bị.
4. Một trường hợp nghiên cứu
Ứng dụng mô hình cho một hệ thống thực là cảng biển XYZ, là một trong những cảng container đầu tiên ở Việt Nam chính thức hoạt động vào 1988 và đạt công suất 600 000 TEUs năm 2015.
Trong hệ thống nâng chuyển gián tiếp (Hình 1a) thiết bị chuyển container giữa cầu cảng và bãi chứa là xe rờ móc hoặc xe tự động (Automatic grounded vehicles - AGV). Những loại xe này không thể tự động nhấc container ở mặt đất để đưa đi mà phải đậu ở các vị trí giao nhận để QC hoặc YC nhấc hoặc thả container lên/xuống. Thời gian chờ của các thiết bị tại những vị trí giao nhận này có thể xuất hiện khi thiết bị liên quan quá trình giao nhận container chưa xuất hiện. Hệ thống nâng chuyển gián tiếp có liên quan đến 3 loại thiết bị hay 3 giai đoạn hoạt động như phân tích trong phần 3.
Với hệ thống nâng chuyển trực tiếp thì thiết bị chuyển container sẽ là xe nâng chụp hoặc xe nâng bên trong (straddle carriers - SCs hoặc reach stackers - RSs) như Hình 1b. Khi đó, QC bốc container từ tàu chuyển về phía cầu cảng có thể đặt xuống đất và quay lại tàu lấy tiếp container chứ không phải chờ xe nâng đến để thả container lên xe. Bản thân xe nâng cũng đến và tự nhấc container từ đất và đưa đến bãi chứa rồi đặt ở đó và thực hiện nhiệm vụ khác. Với hệ thống này các thiết bị không cần phải chờ ở các giao điểm để giao và nhận container. Hệ thống nâng chuyển này chỉ gồm 2 loại thiết bị thực hiện 2 giai đoạn: QC lấy container ở tàu rồi chuyển về phía cầu cảng (đặt xuống nền) hoặc ngược lại, SC lấy container ở cầu cảng rồi đem về đặt ở bãi chứa hoặc ngược lại. Như vậy, SC đóng vai trò như xe rờ móc và YC trong hệ thống nâng chuyển gián tiếp. Nền đất ở điểm giao nhận đóng vai trò như một trạm đệm (buffer). Nếu trạm đệm này đủ rộng để đồng bộ hóa hoạt động của SC và QC thì có thể coi trạm đệm là một giai đoạn trong hệ thống nâng chuyển gồm 3 giai đoạn. Như vậy, cũng có thể áp dụng mô hình nâng chuyển 3 giai đoạn cho hệ thống trực tiếp với giai đoạn 2 (trạm đệm) có thời gian chu kỳ riêng đặc biệt tuân theo phân bố N(0,0).
Có 5 loại thiết bị ở cảng XYZ là cẩu giàn (quay crane - QC), cẩu bờ hay cẩu xếp container (rubber tyred gantry crane - yard crane - YC), xe nâng (reach staker - straddle carrier - SC), xe rờ móc (yard tractor - trailer - truck). Như vậy, có cả 2 qui trình nâng chuyển trực tiếp và gián tiếp ở cảng này. Vì vậy, thời gian chu kỳ cho 2 hệ thống nâng chuyển sẽ được ước tính dựa vào mô hình xác suất đã trình bày ở phần 3 cho cảng XYZ.
Để ước lượng thời gian chu kỳ cho hoạt động bốc dỡ ở cảng XYZ thì phải xác định thời gian chu kỳ riêng của các thiết bị liên quan đến hoạt động bốc dỡ. Thiết bị liên quan đến hệ thống nâng chuyển gián tiếp và trực tiếp của cảng bao gồm QC, YC, SC và xe rờ móc.
Thời gian chu kỳ được xác định bằng việc quan sát và đo đạc thời gian thực hiện 4 hoạt động của 4 loại thiết bị, gồm:
- Bốc container hoặc xếp container lên tàu của QC;
- Chuyển container giữa cầu cảng và bãi chứa container của xe rờ móc;
- Xếp hay lấy container ở bãi chứa đưa đến cầu cảng hoặc ngược lại của SC;
- Xếp hay dỡ container của YC ở bãi chứa.
Thời gian thực hiện 4 hoạt động của 4 loại thiết bị được ghi nhận theo đơn vị giây. Quan sát và ghi nhận một loại hoạt động ở nhiều máy cùng loại và ở nhiều thời điểm khác nhau nhằm ghi nhận độ lệch so với thời gian trung bình thực hiện hoạt động. Sau đó những số liệu thời gian thực hiện từng loại thiết bị được kiểm định thống kê để xem xét phân bố của số liệu.
Phép kiểm định thống kê Jarque-Bera (JB) đã được sử dụng để chứng minh giả thiết là số liệu về thời gian thực hiện nhiệm vụ của các thiết bị hay thời gian chu kỳ riêng của thiết bị tuân theo phân bố Normal. Kết quả kiểm định thống kê được trình bày trong Bảng 1 với trị so sánh ở mức độ sai số 5% cho 2 bậc tự do. Giá trị JB < 2critical (= 5.99) có nghĩa là bộ dữ liệu tuân theo phân bố Normal. Như vậy, cả 4 nhóm thiết bị đều có thời gian chu kỳ riêng tuân theo phân bố Normal nên có thể sử dụng mô hình xác suất đã đề xuất trong phần 3 để ước lượng thời gian chu kỳ hệ thống.
Từ bộ số liệu thu thập bằng cách quan sát, đo đạc và bấm giờ, ta tiến hành tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thời gian chu kỳ riêng của từng loại thiết bị tham gia quá trình nâng chuyển container ở cảng XYZ. Theo đó:
- Thời gian chu kỳ riêng của QC có giá trị trung bình là 231 giây với độ lệch chuẩn là 89 giây.
- Thời gian chu kỳ riêng của YC cho container 20ft có giá trị trung bình là 137 giây với độ lệch chuẩn là 43 giây. Với container 40ft thì 2 giá trị này lần lượt là 176 và 53 giây.
- Thời gian chu kỳ riêng của xe rờ móc có giá trị trung bình là 263 giây với độ lệch chuẩn là 43 giây.
- Thời gian chu kỳ riêng của SC có giá trị trung bình là 388 giây với độ lệch chuẩn là 102 giây.
Dựa vào thời gian chu kỳ riêng, thời gian chu kỳ cho hoạt động bốc dỡ container theo hệ thống trực tiếp hay gián tiếp được tính toán dựa vào mô hình xác suất trong chương 3. Mô hình này đưa ra được giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho thời gian chu kỳ bốc dỡ container từ tàu và đưa vào bãi chứa hoặc ngược lại.
- Thời gian chu kỳ cho hoạt động bốc dỡ gián tiếp ở cảng XYZ là 295 với độ lệch trung bình là 65.
- Thời gian chu kỳ cho hoạt động bốc dỡ trực tiếp ở cảng XYZ là 396 với độ lệch trung bình là 94.
Để chứng minh hiệu quả của mô hình xác suất thì mô hình mô phỏng đã được xây dựng để so sánh thời gian chu kỳ hoạt động bốc dỡ. Mô hình mô phỏng được xây dựng bằng phần mềm Em-Plant với đầu vào là các thời gian chu kỳ riêng của từng loại thiết bị trong cảng. Mô hình mô phỏng sẽ dựa vào các phân bố để đưa ra ngẫu nhiên các giá trị thời gian thực hiện của máy móc có liên quan cũng như vị trí của container để mô phỏng hoạt động giao nhận container giữa các thiết bị. Mô hình này được chạy mô phỏng 12 giờ hoạt động của hệ thống thực và lấy kết quả so sánh với mô hình xác suất.
Có 2 mô hình mô phỏng hệ thống nâng chuyển vật liệu trực tiếp và gián tiếp đã được xây dựng và so sánh kết quả được trình bày trong Bảng 2. Độ lệch của thời gian chu kỳ hệ thống bốc dỡ được ước lượng từ mô hình xác suất chỉ lệch khoảng 0.34 hay 4.54% tùy loại thiết bị vận chuyển sử dụng. Độ lệch này không lớn, nên ta thấy có thể áp dụng mô hình tính toán này nếu biết chu kỳ riêng của các thiết bị tham gia hoạt động bốc dỡ ở cảng. Kết quả tính toán có thể hỗ trợ cảng XYZ ước lượng công suất và lập kế hoạch vận hành.
5. Kết luận
Nghiên cứu này trình bày một mô hình xác suất có thể áp dụng để ước lượng thời gian chu kỳ của hoạt động bốc dỡ container ở cảng. Mô hình dựa vào việc ước lượng giá trị tối đa của 2 biến ngẫu nhiên có phân bố xác suất theo Gaussian. Mô hình đã được sử dụng để tính toán cho 2 hệ thống bốc dỡ ở cảng XYZ là trực tiếp và gián tiếp nâng chuyển container. Kết quả đã được so sánh với giá trị từ mô hình mô phỏng và cho thấy mô hình có giá trị sử dụng.
Mô hình này có thể được thử nghiệm với hệ thống nâng chuyển nhiều hơn 3 giai đoạn hoặc nhiều hơn một thiết bị trong mỗi giai đoạn. Đó là hướng nghiên cứu để phát triển mô hình này trong tương lai.
Lời cảm ơn:
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh (VNU-HCM) trong đề tài “Ứng dụng khái niệm mới để ước lượng thời gian chu kỳ cho hoạt động bốc dỡ container ở cảng biển thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam” (số đề tài T - CK - 2016 - 101).
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
1. Bierwirth, C. & Meisel, F., A fast heuristic for quay crane scheduling with interference constraints, Journal of Scheduling, Vol. 12, pp. 345-360, 2009.
2. Canonaco, P., Legato, P., Mazza, R. M. and Musmanno, R., A queuing network model for the management of berth crane operations, Computers & Operations Research, Vol.35, pp.2432 - 2446, 2008.
3. Kim, K. H. and Kim, K. Y., Routing straddle carriers for the loading operation of containers using a beam search algorithm, Computers & Industrial Engineering, Vol. 36, pp. 109-136, 1999.
4. Lagoudis, I. N. and Platis, A. N., Using birth and death theory for container terminal optimization, International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, Vol.1, pp.81-103, 2009.
5. Lee, B.K and Kim, K.H, Comparison and evaluation of various cycle time models for yard cranes in container terminals, International Journal Production Economics, Vol.126, pp.350-360, 2010.
6. Lee, D.H., Cao, Z. and Meng, Q., Scheduling of two-transtainer systems for loading outbound containers in port container terminals with simulated annealing algorithm, International Journal of Production Economics, Vol.107, pp.115-124, 2007.
7. Lee, Y. and Lee, Y., A heuristic for retrieving containers from a yard, Computers & Operations Research, Vol. 37, pp.1139-1147, 2015.
8. Lin, C.K.Y., A cooperative strategy for a vehicle routing problem with pickup and delivery time windows, Computers & Industrial Engineering, Vol.55, pp.766-782, 2008.
9. Petering, M.E.H., Decision support for yard capacity, fleet composition, truck substitutability, and scalability issues at seaport container terminals, Transportation Research Part E, Vol.47, pp.85-103, 2017.
The method of estimating the cycle time for handling containers to forecast the system performance
PHAN THI MAI HA
Ho Chi Minh City University of Technology
ABSTRACT:
One of the most important performance measurements in a container terminal is the productivity of the container handling system. This productivity is strongly influenced by the cycle time of these equipments that work together. It has to be accurately estimated for investment decision or operation planning. This paper proposed a stochastic model to estimate the cycle time of container handling system by considering the cycle time of each equipment and waiting time when they work together. The model was applied to calculate the handling cycle time for a container terminal at Ho Chi Minh city. The result was compared with the ones simulation model to improve the effective of the model.
Keywords: Container loading and unloading system, probability model, cycle time.
Xem tất cả ấn phẩm Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ số 10 tháng 09/2017 tại đây
