МОДЕЛЮВАННЯ МАРШРУТІВ ТРАНСПОРТНО-ЛОГІСТИЧНОЇ СИСТЕМИ ПОСТАЧАНЬ ШВИДКОПСУВНИХ ХАРЧОВИХ ПРОДУКТІВ
Keywords:
Динамічне програмування, економіко-математична модель, ефективність, імітаційне моделювання, транспортно-логістична система, оптимізація, транспортний процес, швидкопсувні харчові продуктиAbstract
Складність організації транспортно-логістичних систем постачань швидкопсувних харчових продуктів обумовлена, з одного боку, – участю великої кількості ланок у ланцюзі, а з іншого боку, – особливостями швидкопсувних вантажів, а саме: розпорошеність пунктів виробництва швидкопсувних харчових продуктів; сезонність виникнення вантажопотоків; складність узгодження процесів навантаження-вивантаження на взаємодіючих видах транспорту; недетерміноване прибуття рухомого складу до пунктів перевалки; недетермінований режим підвезення вантажів до оптових точок збору; необхідність проходження фітосанітарного та ветеринарного контролю при перетині державних кордоні, тощо. Побудова ефективної моделі транспортно-логістичної системи постачань швидкопсувних харчових продуктів полягає у знаходженні найкращого варіанту її функціонування з безлічі можливих, враховуючи, що: час циклу виконання замовлення за відхиленнями від заявлених замовником термінів і кількість запасів в транспортно-логістичній системі, мають бути мінімально допустимими. Відповідно постає задача поєднання оптимальних логістичних процесів з оптимально необхідною кількістю продуктів, розмір яких визначається поточними потребами клієнтів, тобто в урівноваженні витрат постачання з витратами зберігання. В статті розглянуто проблему побудови ефективного транспортного процесу в ланцюгах постачань швидкопсувних харчових продуктів. Запропоновано економіко-математичну модель, що дає змогу, задля уникнення пробок і заторів під час руху, визначати час знаходження транспорту в дорозі, мінімальний інтервал часу руху транспортного засобу по магістралі, максимальну кількість транспортних засобів, що можуть одночасно знаходитися на трасі та інші параметри необхідні для вирішення конкретного завдання у транспортно-логістичній системі постачань швидкопсувних харчових продуктів. Крім того, вона забезпечує найкращу комбінацію ціна-час-відстань для ефективної роботи ланцюга постачань швидкопсувних харчових продуктів.
References
Alvarez A., Cordeau J-F., Jans R., Munari P., Morabito R. Internet-of-things enabled supply chain planning and coordination with big data services: Certain theoretic implications, Journal of Management Science and Engineering, Volume 5, Issue 1, 2020, 1-22.
Wang X., Sun Х.,1 Dong J., Wang М., Ruan J. Optimizing terminal delivery of perishable products considering customer satisfaction. Mathematical Problems in Engineering. 2017. URL. http://downloads.hindawi.com/journals/mpe/2017/8696910.pdf
Zagurskіy O. М. Modeling of supply processes for perishable foodstuffs. Machinery & Energetics. Journal of Rural Production Research. Kyiv. Ukraine. 2021, Vol. 12, No 3, 53-61.
Zagurskyi O., Pokusa T., Zagurska S., Ohiienko M., Titova L., Rogovskii І. Ohiienko А., Razumova К., Berezova L. Current trends in development of transport and logistics systems of delivery of fast perishable foodstuffs. Monograph. Opole: The Academy of Management and Administration in Opole, 2021, 238
Karanam M., Krishnanand L., Manupati V.K., Antosz K., Machado J. Identification of the Critical Enablers for Perishable Food Supply Chain Using Deterministic Assessment Models. Appl. Sci. 2022, 12, 4503. https://doi.org/10.3390/app12094503
Ndraha N., Hsiao H., Vlajic J., Yang M., Hong-Ting Victor Lin Time-temperature abuse in the food cold chain: Review of issues, challenges, and recommendations, Food Control, 2018Vol. 89, 12-21.
Song L., Wu Z. An integrated approach for optimizing location-inventory and location-inventory-routing problem for perishable products, International Journal of Transportation Science and Technology, 2022, https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2022.02.002.
Rafie-Majd Z. Modelling and solving the integrated inventory-location-routing problem in a multi-period and multi-perishable product supply chain with uncertainty: Lagrangian relaxation algorithm, 2018 URL: https://proxy.library.spbu.ru:2069/
Zhang Y., Zhao L., Qian C. Modeling of an IoT-enabled supply chain for perishable food with two-echelon supply hubs. Industrial Management & Data Systems, 2017.Vol. 117, Issue 9. URL. https://proxy.library.spbu.ru:2156
Spliet R.Gabor А., Dekker R. The vehicle rescheduling problem, Computers & Operations Research, Volume 43, 2014, 129-136.
Marques A., Soares R., Santos M. J.? Amorim P. Integrated planning of inbound and outbound logistics with a Rich Vehicle Routing Problem with backhauls, Omega, 2020. vol. 92(C). URL. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305048319300350
Kull, T.J., Boyer, K. Last-mile supply chain efficiency: an analysis of learning curves in online ordering. International Journal of Operations & Production Management 2007, 27, 409.
Xiaoqiang Cai, Jian Chen, Yongbo Xiao, Xiaolin Xu, Gang Yu, Fresh-product supply chain management with logistics outsourcing, Omega, Volume 41, Issue 4, 2013, 752-765
Гурч Л. М. Маршрутизація перевезень з використанням новітніх технологій. Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Логістика. 2016. № 846. 48-53.
Wardrop J. G. Some Theoretical Aspects of Road Traffic Research. Proceedings of the Institution of Civil Engineers, 1952. Part II, Volume I, 325-362.
Dijkstra E. W. A note on two problems in connexion with graphs. Numer. Math .Springer-Verlag, 1959. Vol. 1, Iss. 1. 269-271.
