본 연구에서는 자동화 컨테이너 터미널의 각 구성 요소를 포괄하는 표준적인 터미널 구성안을 평가하거나 운영전략을 평가하기 위한 시뮬레이션 모형을 AutoMod라는 시뮬레이션 패키지를 이용하여 개발하였다. 대상 자동화터미널은 5만 톤급 선박 3대를 동시에 처리할 수 있는 선석과 9대의 선석 크레인, 18대의 야드 크레인, 2대의 반출입장 크레인, 야드와 선석 사이와 야드와 반출입장 사이에는 ...
본 연구에서는 자동화 컨테이너 터미널의 각 구성 요소를 포괄하는 표준적인 터미널 구성안을 평가하거나 운영전략을 평가하기 위한 시뮬레이션 모형을 AutoMod라는 시뮬레이션 패키지를 이용하여 개발하였다. 대상 자동화터미널은 5만 톤급 선박 3대를 동시에 처리할 수 있는 선석과 9대의 선석 크레인, 18대의 야드 크레인, 2대의 반출입장 크레인, 야드와 선석 사이와 야드와 반출입장 사이에는 AGV Path가 존재하며, 대안별로 72∼96대의 AGV로 구성되어 있다. 본 연구에서는 주어진 터미널 환경하에서 AGV의 배정 정책으로서 선석별로 야드와 AGV를 균등하게 배정하는 전략과 모든 선석과 야드에 공동으로 배분하는 전략의 2가지와 AGV 대수를 72, 78, 84, 90, 96대의 5가지 경우를 혼합시켜 터미널의 운용 성능을 평가하였다. 평가 척도로는 1년간의 처리선박수, 컨테이너 처리량, 터미널을 운행하는 AGV의 운행효율, 평균 터미널 체류시간을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 AGV대수가 78대 이하가 되는 경우 선석별로 야드와 AGV를 균등하게 배정하는 진략이 우수하였으며 AGV대수가 78대 이상일 경우에는 모든 선석과 야드에 AGV를 공동으로 배분하는 전략이 처리 선박수, 컨테이너 처리량, 터미널 체류시간이 근소하나마 우위를 차지하였다. 또한 AGV운행에 있어 AGV를룹 모든 선석과 야드에 공동으로 배분하는 전략은 AGV 대수를 증가하므로 인한 처리시간이 최고 70.36%로 현저히 좋아지는 반면 선석별로 균등하게 분배하는 전략은 처리시간이 최고 15.36%로 상대적으로 미비하게 향상 되였다.
본 연구에서는 자동화 컨테이너 터미널의 각 구성 요소를 포괄하는 표준적인 터미널 구성안을 평가하거나 운영전략을 평가하기 위한 시뮬레이션 모형을 AutoMod라는 시뮬레이션 패키지를 이용하여 개발하였다. 대상 자동화터미널은 5만 톤급 선박 3대를 동시에 처리할 수 있는 선석과 9대의 선석 크레인, 18대의 야드 크레인, 2대의 반출입장 크레인, 야드와 선석 사이와 야드와 반출입장 사이에는 AGV Path가 존재하며, 대안별로 72∼96대의 AGV로 구성되어 있다. 본 연구에서는 주어진 터미널 환경하에서 AGV의 배정 정책으로서 선석별로 야드와 AGV를 균등하게 배정하는 전략과 모든 선석과 야드에 공동으로 배분하는 전략의 2가지와 AGV 대수를 72, 78, 84, 90, 96대의 5가지 경우를 혼합시켜 터미널의 운용 성능을 평가하였다. 평가 척도로는 1년간의 처리선박수, 컨테이너 처리량, 터미널을 운행하는 AGV의 운행효율, 평균 터미널 체류시간을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 AGV대수가 78대 이하가 되는 경우 선석별로 야드와 AGV를 균등하게 배정하는 진략이 우수하였으며 AGV대수가 78대 이상일 경우에는 모든 선석과 야드에 AGV를 공동으로 배분하는 전략이 처리 선박수, 컨테이너 처리량, 터미널 체류시간이 근소하나마 우위를 차지하였다. 또한 AGV운행에 있어 AGV를룹 모든 선석과 야드에 공동으로 배분하는 전략은 AGV 대수를 증가하므로 인한 처리시간이 최고 70.36%로 현저히 좋아지는 반면 선석별로 균등하게 분배하는 전략은 처리시간이 최고 15.36%로 상대적으로 미비하게 향상 되였다.
This thesis deals with the development of simulation models for automated container terminals using AutoMod to evaluate the terminal layout or operational strategies. Model terminal is composed of the 3 berths handling 50,000 dwt container ships, 9 container cranes on berths, 9 yard blocks with 18 y...
This thesis deals with the development of simulation models for automated container terminals using AutoMod to evaluate the terminal layout or operational strategies. Model terminal is composed of the 3 berths handling 50,000 dwt container ships, 9 container cranes on berths, 9 yard blocks with 18 yard cranes, buffer yard with 2 cranes, many AGVs transporting the containers between berths and yards or between yards and buffer yard. The proposed models consider the AGV pooling allocation method and sectional AGV allocation method as AGV operational strategies, and 6 alternatives increasing total number of AGVs from 72 by 6. The proposed performance measures are the number of handled ships, the number of containers processed, AGV utilization and ship turnaround time. The simulation results shows that AGV pooling allocation methods performs better than the sectional allocation method in the number of ships handled, the number of containers processed, ship turnaround time and also the performance in the case of 72 AGVs decreases drastically compared to other cases.
This thesis deals with the development of simulation models for automated container terminals using AutoMod to evaluate the terminal layout or operational strategies. Model terminal is composed of the 3 berths handling 50,000 dwt container ships, 9 container cranes on berths, 9 yard blocks with 18 yard cranes, buffer yard with 2 cranes, many AGVs transporting the containers between berths and yards or between yards and buffer yard. The proposed models consider the AGV pooling allocation method and sectional AGV allocation method as AGV operational strategies, and 6 alternatives increasing total number of AGVs from 72 by 6. The proposed performance measures are the number of handled ships, the number of containers processed, AGV utilization and ship turnaround time. The simulation results shows that AGV pooling allocation methods performs better than the sectional allocation method in the number of ships handled, the number of containers processed, ship turnaround time and also the performance in the case of 72 AGVs decreases drastically compared to other cases.
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