Bir Konteyner Limanında Etkin Saha Planlaması için Simülasyon Tabanlı Bir Yaklaşım

Deniz taşımacılığı, çeşitli ulaşım çeşitleri arasında en önemli olanıdır. Konteynerler, deniz taşımacılığının bir parçası olarak uluslararası düzeyde nakledilmektedir. Limanlar, konteyner istifleme sürecinin verimliliği açısından kritik bir role sahiptir. Müşteri memnuniyetini en üst düzeyde sağlamak için en kısa sürede gelen gemilerin operasyonlarını tamamlamak gerekmektedir. Bu noktada, liman süreçlerini iyileştirmek için simülasyon bir karar destek sistemi olarak etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, bir konteyner limanındaki darboğazları gidererek en uygun istif planlamasını gerçekleştirebilmek için mevcut durum ve iki alternatif senaryo benzetim yoluyla birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Gelen gemiler için boşaltma zamanının en aza indirgenmesi, taşıyıcıların vinçlerin altındaki bekleme sürelerinin kısaltılması ve tüm ekipmanların adil kullanımı için en uygun saha düzeninin belirlenmesi amaçlanmıştır. Böylece, enerji ve işgücü maliyetlerinin azaltılması planlanmaktadır.

A Simulation Based Approach for Efficient Yard Planning in a Container Port

Maritime transport is the most significant one among several transportation modes. Containers are transported at international level as a part of maritime transport. Seaports have critical role for efficiency of container stacking process. It is necessary to complete operations of arriving vessels at the shortest time in order to provide high customer satisfaction. At this point, simulation is effectively utilized as a decision support system in order to improve port processes. In this study, current situation and two alternative scenarios are compared to each other through simulation so as to realize the most suitable stack planning by removing bottlenecks in a container port. It is aimed to determine the most suitable yard layout to provide minimization of discharging times for arriving vessels, decreasing waiting times of carriers under quay and yard cranes and fair usage of all equipment. Thus, it is planned to reduce energy and workforce costs.

___

  • [1] Azari, E., Eskandari, H., Nourmohammadi, A. 2017. Decreasing the crane working time in retrieving the containers from a bay. Scientia Iranica, 24(1), 309-318.
  • [2] Steenken, D., Voβ, S., Stahlbock, R. 2004. Container terminal operation and operations research – a classification and literature review. OR Spectrum, 26(1), 3-49.
  • [3] Branch, A. E. 1986 Elements Of Port Operation And Management, New York, Chapman And Hall Lth.
  • [4] Merkuryev, Y., Tolujew, I., Blumel, B., Novitsky, L., Ginters, E. 1998. A Modeling and Simulation Methodology for Managing the Riga Harbour Container Terminal. Simulation, 71(2), 84-95.
  • [5] Esmer, S., Tuna, O. 2007. Liman İşletmeciliğinde Bir Karar Destek Sistemi Olarak Simülasyon Yönteminin Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(4), 120-134.
  • [6] Huang, W., Kuo, T., Wu, S. 2007. A Comparison of Analytical Methods and Simulation for Container Terminal Planning. Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, 24(3), 200-209.
  • [7] Lee, D., Wang, H.Q., Miao, L. 2008. Quay crane scheduling with handling priority in port container terminals. Enginering Optimization, 40(2), 179-189.
  • [8] Sacone, S., Siri, S. 2009. An integrated simulation-optimization framework for the operational planning of a seaport container terminals. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 15(3), 275-293.
  • [9] Hadjiconstantinou, E., Ma, N.L. 2009. Evaluating straddle carrier deployment policies: a simulation study for the Piraeus container terminal. Maritime Policy & Management, 36(4), 353-366.
  • [10] Lee, D., Wang, H.Q. 2010. An approximation algorithm for quay crane scheduling with handling priority in port container terminals. Engineering Optimization, 42(12), 1151-1161.
  • [11] Carteni, A., Luca, S. 2012. Tactical and strategic planning for a container terminal: Modelling issues within a discrete event simulation approach. Simulation Modelling Practice and Theory, 21, 123-145.
  • [12] Kemme, N. 2012. Effects of storage block layout and automated yard crane systems on the performance of seaport container terminals. OR Spectrum, 34, 563–591.
  • [13] Chen, C., Zeng, Q., Zhang, Z. 2012. An Integrating Scheduling Model for Mixed Cross-Operation in Container Terminals. Transport, 27(4), 405-413.
  • [14] Esmer, S., Yildiz, G., Tuna, O. 2013. A new simulation modelling approach to continious berth allocation. International Journal of Logistics Research and Applications, 16(5), 398-409.
  • [15] Lin, S.W., Ting, C.J. 2014. Solving the dynamic berth allocation problem by simulated annealing. Engineering Optimization, 46(3), 308-327.
  • [16] Golias, M., Portal, I., Konur, D., Kaisar, E., Kolomvos, G. 2014. Robust berth scheduling at marine container terminals via hierarchical optimization. Computers & Operations Research, 41, 412–422.
  • [17] XiaoLong, H., Gong, X., Jo, J. 2015. A new continuous berth allocation and quay crane assignment model in container terminal. Computers & Industrial Engineering, 89, 15–22.
  • [18] Tao, J., Qiu, Y. 2015. A simulation optimization method for vehicles dispatching among multiple container terminals. Expert systems with Applications, 42, 3742-3750.
  • [19] He, J. 2016. Berth allocation and quay crane assignment in a container terminal for the trade-off between time-saving and energy-saving. Advanced Engineering Informatics, 30, 390-405.
  • [20] Pratap, S., Nayak, A., Kumar, A., Cheikhrouhou, N., Tiwari, M.K. 2017. An integrated decision support system for berth and ship unloader allocation in bulk material handling port. Computers &Industrial Engineering, 106, 386-399.
  • [21] Budipriyanto, A., Wirjodirdjo, B., Pujawan, N., Gurning, S. 2017. A simulation study of Collaborative Approach to Berth Allocation Problem under Uncertainty. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(3), 127-139.
  • [22] Stopka, O., Kampf, R. 2018. Determining the most suitable layout of space for the loading units’ handling in the maritime port. Transport, 33(1), 280 – 290.
  • [23] Azimi, P., Soofi, P. 2017. An ANN-based optimization model for facility layout problem using simulation technique, Scientia Iranica, 24(1), 364-377.
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-7688
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: Süleyman Demirel Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Yerfıstığı (Arachis hypogaea L.) Genotiplerinin Bazı Besinsel ve Antioksidan Parametreler Bakımından Değerlendirilmesi

Tuğçe KALEFETOĞLU MACAR, Oksal MACAR, Ayse Nuran CIL, Celile Aylin OLUK, Abdullah ÇİL

İnşaat Proje Süresi Tahmininde Referans Sınıf Tahmin Yöntemi

SAVAŞ BAYRAM, Saad AL JIBOURI

Bir Konteyner Limanında Etkin Saha Planlaması için Simülasyon Tabanlı Bir Yaklaşım

MURAT ÇOLAK, GÜLŞEN AYDIN KESKİN, HATİCE ESEN, Canan BEKTAŞ

Uyumlu Kesirli Bir Dalga Denklemi Üzerine

FATMA AYÇA ÇETİNKAYA

Uşak İlinde İyi Tarım Uygulamaları Yapılan Bağ Alanlarındaki Üzümlerde Bulunan Pestisit Kalıntılarının Belirlenmesi

Erdal ZENGİN, İSMAİL KARACA

Bina İç Mekân Sıcaklıklarının Kullanıcı Davranışına Göre Değişiminin Enerji Tüketimine Etkisi

KÜBRA SÜMER HAYDARASLAN, YALÇIN YAŞAR

İnsan İnsülin Hormonu Öncülerinin Pichia pastoris AOX1 Promotoru Altında Klonlanması, Ekspresyonu ve Biyoreaktörde Üretimi

Aysun TÜRKANOĞLU ÖZÇELİK, Ayşe TORUN, Semiramis YILMAZ, MEHMET İNAN

Sera Domatesi Yetiştiriciliğinde Farklı Yaprak Budama Tekniklerinin Verim ve Meyve Kalitesi Üzerine Etkisi

İbrahim ILDIR, HAKAN AKTAŞ

Bazı Kişniş (Coriandrum sativum L.) Genotiplerinin Isparta Koşullarında Verim ve Kalite Özelliklerinin Belirlenmesi

Göksel Ali GÖKDUMAN, İSA TELCİ

Sera Kavun Yetiştiriciliğinde Aşılı Fide Kullanımının Verim ve Kaliteye Etkileri

Aynur KARABULUT, HAKAN AKTAŞ, BEKİR ŞAN