Методологические основы расчета темпа производства транспортной продукции в авиационной транспортно-логистической системе
Аннотация
Рассмотрены методологические основы расчёта темпа производства транспортной продукции в авиационной транспортно-логистической системе с применением дискретнособытийной имитационной модели (ДСИМ) обслуживания пассажиров в авиационном транспортно-логистическом узле (АвиаТЛУ). Проведены расчёты целевой функции управления движением транспортных средств при производстве транспортной продукции во времени. Обоснована необходимость минимизации организационного времени в АвиаТЛУ с целью повышения темпа производства транспортной продукции АвиаТЛС.
Об авторе
И. А. Тецлав
ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации» (СПбГУ ГА)
Россия
Россия
Илья А. Тецлав, старший преподаватель кафедры аэропортов и авиаперевозок
Список литературы
1. Зайцев Е. Н. Синтез комплексной системы управления смешанными перевозками: монография / Е. Н. Зайцев. — СПб.: СПбГУГА, 2007. — 212 с.
2. Шайдуров И. Г. Метод комплексной оценки эффективности технологических процессов грузового терминала авиационного транспортно-логистического узла: дис. канд. техн. наук, специальность: 05.22.01 / И. Г. Шайдуров. — СПб., 2021–185 с.
3. Зайцев Е. Н. Комплекс взаимодействия систем «Аэропорт–Авиакомпания–УВД» в системе смешанных перевозок / Е. Н. Зайцев, Е. В. Коникова, И. А. Тецлав, И. Г. Шайдуров // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. —2016. —№ 2 (11). — С. 101–117.
4. Зайцев Е. Н. Методология формирования системы коммерческой готовности воздушного судна к рейсу / Е. Н. Зайцев, Е. В. Коникова,И. А. Тецлав, И. Г. Шайдуров // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. —2016. — № 2 (11). — С. 118–132.
5. Приказ Минздравсоцразвития РФ от 13.08.2009 N588н «Об утверждении Порядка исчисления нормы рабочего времени на определенные календарные периоды времени (месяц, квартал, год) в зависимости от установленной продолжительности рабочего времени в неделю» // КонсультантПлюс.
6. Фомин Г. П. Системы и модели массового обслуживания в коммерческой деятельности: учеб. пособие / Г. П. Фомин. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 144 с.
7. Соколов А. А. Стохастические модели обслуживания пассажиров в аэропортах / А. А. Соколов — М.: Грин Принт, 2019. — 264 с.
8. Бозуйла М. Проектирование новой транспортной системы с использованием микроскопических моделей и многоагентного подхода / М. Бозуйла, А. Т. Тола // Автоматическое управление и информатика. — Т. 55(2). — С. 125–136.
9. Evon M. O. A. T. Handbook of research on discrete event simulation environments: technologies and applications / M. O. A. T. Evon, A. E. S. Asim — New York: Information Science Reference, 2009. —585 p.
10. Lim E. W. C.Discrete event simulations: development and applications/ E.W. C. Lim — Rijeka: InTech, 2012. —206 p.
11. Boero R. Agent–based models of the Economy: from theories to applications / R. Boero [и др.]. London: Palgrave Macmillan, 2015. — 232 p.
12. Hokamp S. Agent-based modeling of tax evasion: theoretical aspects and computational Simulations / S. Hokamp, L. Gulyás, M. Koehler, S. Wijesinghe– Chennai: Wiley, 2018. — 364 p.
13. Шеннон Р. Имитационное моделирование — искусство и наука/ Р. Шеннон;– пер. с англ. — М.: Мир, 1978. — 420 с.
14. Borshchev A. The big book of simulation modeling. Multimethod modeling with AnyLogic 6. AnyLogic North America.
15. Асаул А. Н. Концептуальные подходы к построению интеллектуальной мультимодальной транспортной системы РФ/А. Н. Асаул, И. Г. Малыгин, В. И. Комашинский, М. Ю. Аванесов // Информация и Космос. —№ 3 / Радиотехника и связь. —2016. — С. 8–17.
16. Малыгин И. Г.Сети, информация и знания — основные драйверы четвертой индустриальной революции (Industrie 4.0) / И. Г.Малыгин, В.И.Комашинский, М.Ю.Аванесов, С.А.Комиссаров, К.Н.Сорокин // Информация и Космос.— № 1 / Радиотехника и связь.—2016. —С.14–25.
17. Толуев Ю.И. Задачи имитационного моделирования при реализации концепцииИндустрия 4.0 в сфере производства и логистики / Ю.И. Толуев // Труды Восьмой Всерос. науч.-практич. конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД‑2017) (г. СанктПетербург, 18–20 октября 2017–. СПб.: Изд-во ВВМ, 2017. — С. 57–65.
18. Sauter V. L. Decision support systems for business intelligence./V. L. Sauter. — New Jersey: Wiley, 2010. — 453 p.
19. Burstein F. Handbook on decision support systems 1. Basic themes / F. Burstein, C. W. Holsapple. — Leipzig: Springer, 2008. — 907 p.
20. Jao C. S. Efficient decision support systems — Practice and challenges from current to future/ C. S. Jao — Rijeka: InTech, 2011. — 566 p.
21. Devlin G. Advances in decision support systems/ G. Devlin — Rijeka: InTech, 2010. — 352 p.
22. Turban E. Decision support systems and intelligent systems / E. Turban, J. E. Aronson, T. P. Liang — New Jersey: Prentice Hall, 2004. — 955 p.
23. Зайцев Е. Н. Применение систем имитационного моделирования в управлении потоками пассажиров в аэровокзалах / Е. Н. Зайцев, А. Г. Пашкевич, И. А. Тецлав, И. Г. Шайдуров // Технологии построения когнитивных транспортныхсистем: Материалы Всерос. науч.-практич. Конференции. 30–31 мая2018 г. — СПб.: ИПТ РАН, 2018. — С. 42–47
Рецензия
Для цитирования:
Тецлав И.А. Методологические основы расчета темпа производства транспортной продукции в авиационной транспортно-логистической системе. Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2022;(1-2):36-40.
For citation:
Tetslav I.A. Methodological foundation for calculating the transportation service rate in the aviation sector. Transport of the Russian Federation. 2022;(1-2):36-40. (In Russ.)
Просмотров:
12
Послать статью по эл. почте 