Оцінка ефективності централізованого використання поїзних формувань у розгалуженій мережі постачання для металургійного виробництва

Автор(и)

  • Олександр Володимирович Заруба Український державний університет науки і технологій, Україна https://orcid.org/0009-0004-5129-9660
  • Андрій Михайлович Окороков Український державний університет науки і технологій, Україна https://orcid.org/0000-0002-3111-5519
  • Роман Віталійович Вернигора Український державний університет науки і технологій, Україна https://orcid.org/0000-0001-7618-4617
  • Олег Ігорович Прокопа Український державний університет науки і технологій, Україна https://orcid.org/0009-0009-6721-4605
  • Юрій Леонідович Хоменко Український державний університет науки і технологій, Україна https://orcid.org/0009-0003-2386-0062

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.342416

Ключові слова:

логістика запасів, коливання запасів, постачання сировини, оптимальний робочий парк, агентна симуляція

Анотація

Об’єктом дослідження є транспортно-технологічна система постачання сировини залізничним транспортом для забезпечення потреб металургійного підприємства. Вирішувалась проблема оцінки ефективності централізованого використання поїзних відправлень у розгалуженій мережі постачання для потреб металургійного виробництва. Гіпотеза дослідження – за умов централізованого управління парком рухомого складу залізничного транспорту на розгалуженій мережі постачання, його кількість буде меншою, ніж при нецентралізованому. Розроблено математичну та імітаційну моделі в середовищі AnyLogic University Researcher із застосуванням агентного та дискретно-подієвого підходів. Головним критерієм є мінімізація середнього часу доставки, а додатковими критеріями – оптимальне використання робочого парку вагонів та поїзних локомотивів. Їх застосування у сукупності дозволяє оптимізувати робочий парк залізничних вагонів і локомотивів з урахуванням розгалуженості мережі постачання та умов централізованого управління.

Експериментально встановлено, що при централізованому управлінні парком, коливання і обсяги залишків металургійної сировини підприємства залежать від норми завантаження вагонів відправницького, чи групи вагонів ступінчастого маршрутів. Відповідно до розрахованих значень коефіцієнтів детермінації, щільнішою виявилася апроксимація експоненціальною функцією. Варіативність залишків сировини знижується зі зміною технічної норми завантаження складу поїзда або вагонної партії. Встановлено, що різниця між стандартним відхиленням для норми завантаження поїзда у 4000 т (σ(х) = 4524,7 т) і стандартним відхиленням у 2606,5 т (σ(х) = 4524,7 т)  становить 1918,2 т. Це відповідає 42 % від початкового значення показника.

Запропонований підхід дозволяє більш точно оцінити потребу в робочому парку вагонів та локомотивів, а також підвищити ефективність управління перевезеннями

Біографії авторів

Олександр Володимирович Заруба, Український державний університет науки і технологій

Аспірант

Кафедра транспортний сервіс та логістика

Андрій Михайлович Окороков, Український державний університет науки і технологій

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра транспортний сервіс та логістика

Роман Віталійович Вернигора, Український державний університет науки і технологій

Кандидат технічних наук, професор

Кафедра транспортні вузли

Олег Ігорович Прокопа, Український державний університет науки і технологій

Аспірант

Кафедра транспортні вузли

Юрій Леонідович Хоменко, Український державний університет науки і технологій

Аспірант

Кафедра транспортний сервіс та логістика

Посилання

  1. Namazov, M., Matsiuk, V., Bulgakova, I., Nikolaienko, I., Vernyhora, R. (2023). Agent-based simulation model of multimodal iron ore concentrate transportation. Machinery & Energetics, 14 (1). https://doi.org/10.31548/machinery/1.2023.46
  2. Hennequin, S., Yazdani, M. A., Roy, D. (2022). Echelon Base Stock Policy for Symbiotic and Reverse Logistic Flows. IFAC-PapersOnLine, 55 (10), 269–274. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.399
  3. Ruiz Estrada, M. A., Koutronas, E. (2019). The multi-dimensional ports stock inventory and logistic control graphical modelling. Procedia Computer Science, 149, 80–85. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.110
  4. Kholidasari, I., Ophiyandri, T. (2018). A Review of Human Judgment in Stock Control System for Disaster Logistics. Procedia Engineering, 212, 1319–1325. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2018.01.170
  5. Salamian, F., Paksaz, A., Khalil Loo, B., Mousapour Mamoudan, M., Aghsami, M., Aghsami, A. (2024). Supply Chains Problem During Crises: A Data-Driven Approach. Modelling, 5 (4), 2001–2039. https://doi.org/10.3390/modelling5040104
  6. Katsman, M. D., Myronenko, V. K., Matsiuk, V. I., Lapin, P. V. (2021). Approach to Determining the Parameters of Physical Security Units for a Critical Infrastructure Facility. Reliability: Theory & Applications, 16 (1 (61)), 71–80. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2021-161-71-80
  7. Samsonkin, V., Goretskyi, O., Matsiuk, V., Myronenko, V., Boynik, A., Merkulov, V. (2019). Development of an approach for operative control over railway transport technological safety based on the identification of risks in the indicators of its operation. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (3 (102)), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.184162
  8. Matsiuk, V., Ilchenko, N., Pryimuk, O., Kochubei, D., Prokhorchenko, A. (2022). Risk assessment of transport processes by agent-based simulation. 13TH International Scientific Conference On Aeronautics, Automotive And Railway Engineering And Technologies (BulTrans-2021), 2557, 080003. https://doi.org/10.1063/5.0105913
  9. Chung, W., Talluri, S., Kovács, G. (2018). Investigating the effects of lead-time uncertainties and safety stocks on logistical performance in a border-crossing JIT supply chain. Computers & Industrial Engineering, 118, 440–450. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.03.018
  10. Osman, H., Azab, A., Baki, F., Gadalla, M. (2025). Stock design in hybrid manufacturing using a constrained clustering approach. Manufacturing Letters, 44, 253–260. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2025.06.031
  11. Maiyar, L. M., Thakkar, J. J. (2019). Modelling and analysis of intermodal food grain transportation under hub disruption towards sustainability. International Journal of Production Economics, 217, 281–297. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.07.021
  12. Islam, Md. M., Lingkon, Md. L. R. (2025). Rolling planning-based closed-loop supply chain logistics model under an unstable demand scenario. Cleaner Waste Systems, 12, 100392. https://doi.org/10.1016/j.clwas.2025.100392
  13. Wang, Y., Chen, Q., Dai, B., Wang, D. (2024). Guidance and review: Advancing mining technology for enhanced production and supply of strategic minerals in China. Green and Smart Mining Engineering, 1 (1), 2–11. https://doi.org/10.1016/j.gsme.2024.03.005
  14. Turpak, S., Ostrohliad, O., Trushevsky, V., Padchenko, O. (2024). Analysis of the Efficiency of Metallurgical Raw Material Delivery in Universal and Specialized Wagons by Economic Criterion. Transport Means 2024. Proceedings of the 28th International Scientific Conference. https://doi.org/10.5755/e01.2351-7034.2024.p405-410
  15. Anufriyeva, T., Matsiuk, V., Shramenko, N., Ilchenko, N., Pryimuk, O., Lebid, V. (2023). Construction of a simulation model for the transportation of perishable goods along variable routes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (122)), 42–51. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277948
  16. Katsman, M. D., Matsiuk, V. I., Myronenko, V. K. (2023). Modeling the reliability of transport under extreme conditions of operation as a queuing system with priorities. Reliability: Theory & Applications, 18 (2 (73)), 167–179. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2023-273-167-179
  17. Katsman, M. D., Matsiuk, V. I., Myronenko, V. K. (2023). Study of the functioning of a multicomponent and multi-phase queuing system on the example of a vehicle repair enterprise. Reliability: Theory & Applications, 18 (3 (74)), 751–767. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2023-374-751-767
  18. Matsiuk, V. I., Myronenko, V. K., Katsman, M. D. (2021). Tekhnolohichna nadiinist zaliznychnykh transportnykh system. Kyiv: TPK «Orkhideia».
  19. Zaruba, O., Okorokov, A., Vernyhora, R., Zhuravel, I., Barkalova, N. (2024). Substantiating the reliability conditions for the production process at metallurgical enterprises through the fault-tolerant functioning of the system «extraction of raw materials – technological railroad routes – metallurgical production». Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (130)), 37–48. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.310679
  20. Matsiuk, V., Galan, O., Prokhorchenko, A., Tverdomed, V. (2021). An Agent-Based Simulation for Optimizing the Parameters of a Railway Transport System. ICTERI-2021. Kherson, 121–128. Available at: https://icteri.org/icteri-2021/proceedings/volume-1/20210121.pdf
  21. Yaqot, M., Menezes, B. C. (2023). Integrating mineral mining and metallurgical supply chains: a qualogistics approach. Computer Aided Chemical Engineering, 1759–1764. https://doi.org/10.1016/b978-0-443-15274-0.50279-1
  22. Matsiuk, V., Yanovska, V., Hurochkina, V., Ilchenko, N., Tvoronovych, V. (2024). Prediction of CO2 emissions during multimodal grain transportation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1415 (1), 012036. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1415/1/012036
  23. Wang, Y., Wu, Y., Hao, C., Hong, C. (2025). Research on the scheduling in sea-rail intermodal trains based on full-length and full-occupied strategy. Research in Transportation Business & Management, 59, 101301. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2025.101301
  24. Barthelmes, L., Görgülü, M. E., Kübler, J., Löffler, A., Kagerbauer, M., Vortisch, P. (2025). Modeling framework for the agent-based simulation of rail-based urban parcel transport: An application of a two-stage transport chain selection model in the city of Karlsruhe, Germany. Research in Transportation Business & Management, 59, 101306. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2025.101306
Оцінка ефективності централізованого використання поїзних формувань у розгалуженій мережі постачання для металургійного виробництва

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-31

Як цитувати

Заруба, О. В., Окороков, А. М., Вернигора, Р. В., Прокопа, О. І., & Хоменко, Ю. Л. (2025). Оцінка ефективності централізованого використання поїзних формувань у розгалуженій мережі постачання для металургійного виробництва. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3 (137), 46–55. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.342416

Номер

Розділ

Процеси управління