Расписание / союз пасажирских перевозчиков
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут №101 КРУГЛОЕ ПОЛЕ — АВТОСТАНЦИЯ
| Круглое Поле | 6:20, 6:45, 7:20, 7:50, 8:20, 8:50, 9:20, 9:50, 10:20, 10:50, 11:20, 11:50, 12:20, 12:50, 13:50, 14:50, 15:20, 15:50, 16:20, 16:50, 17:20, 17:50, 18:20, 18:50, 19:20, 19:50, 20:20. примечание: 6:45, 7:50 — выходные и праздничные дни рейсы не осуществяются. |
| Автостанция | 7:05, 7:35, 8:05, 8:35, 9:05, 9:35, 10:05, 10:35, 11:05, 11:35, 12:05, 12:35, 13:35, 14:35, 15:05, 15:35, 16:05, 16:35, 17:05, 17:35, 18:05, 18:35, 19:05, 19:35, 20:05, 20:55. примечание: 7:35, 8:35 — выходные и праздничные дни рейсы не осуществяются. |
Дежурный телефон:
8-927-046-43-41
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА маршрут №102 АВТОСТАНЦИЯ — ИВУШКА — ПРИКАМЬЕ- НЕФТЕБАЗА
Летний период 2021г:
6:00, 7:30, 8:30, 10:00, 12:30, 15:30, 17:10 18:30 кроме понедельника | В обратном направлении по прибытию |
Стоимость проезда | 30 руб |
доплата по карте | 10 руб |
Дежурный телефон :
8-927-046-43-41
Зимний период:
В будние дни от «Автостанция» | 06:10, 08:05, 12:05, 17:10 |
суббота (круглопольский автобус) | |
воскресенье (круглопольский автобус) | 08:05, 15:05 |
Дежурный телефон :
8-927-046-43-41
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ по маршруту №103 АВТОСТАНЦИЯ — БЕТЬКИ
Автостанция с.
Бетьки
5:10 5:35
6:10 6:35
7:10 7:35
8:10 8:35
9:10 9:35
13:10 13:35
14:10 14:35
15:30 15:55
17:10 17:35
18:10 18:35
19:10 19:35
20:10 коммерческий рейс
дежурный телефон:
8-927-470-30-20
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА МАРШРУТ №108 БИЮРГАН — КУЗНЕЧНЫЙ ЗАВОД
Летнее расписание: с 19.04.2021г.
отправление из Биюргана
| Биюрган | 6:00 | 8:10 | 12:45 | 14:10 | 17:25 | |||
| Калмия | 6:05 | 8:15 | 12:50 | 14:15 | 17:30 | |||
| Игенче | 6:15 | 7:05 | 8:25 | 9:15 | 13:00 | 14:25 | 15:50 | 17:40 |
| Ильбухтино | 6:20 | 7:10 | 8:30 | 9:20 | 13:05 | 14:30 | 16:00 | 17:45 |
отправление от Кузнечного завода:
| до Игенче | до Биюргана | до Игенче | до Биюргана | до Биюргана | до Игенче | до Биюргана | ||
| Кузнечный завод | 6:40 | 7:30 | 8:50 | 9:40 | 13:30 | 15:20 | 16:45 | 18:20 |
По вопросам уточнения расписания просим звонить
по тел: 8-950-947-87-78, 8-917-292-77-88,
или на дежурный тел: 8-952-044-89-44
Осенне-Весеннее расписание
отправление из Биюргана
| Биюрган | 6:00 | — | 8:10 | 12:45 | 15:45 | |||
| Калмия | 6:05 | — | 8:15 | 15:50 | ||||
| Игенче | 6:15 | 7:05 | 8:25 | 13:00 | 16:00 | |||
| Ильбухтино | 6:20 | 7:10 | 8:30 | 13:05 | 16:05 |
отправление от Кузнечного завода:
| до Игенче | до Биюргана | до Биюргана | до Биюргана | до Биюргана | ||||
| Кузнечный завод | 6:40 | 7:30 | 8:50 | 13:30 | 17:00 |
По вопросам уточнения расписания просим звонить
по тел: 8-950-947-87-78, 8-917-292-77-88,
или на дежурный тел: 8-952-044-89-44
Зимнее расписание
отправление из Биюргана
| Биюрган | 06:45 | 12:45 | 16:15 |
| Калмия | 06:50 | 12:50 | 16:20 |
| Игенче | 07:00 | 13:00 | 16:30 |
| Ильбухтино | 07:05 | 13:05 | 16:35 |
отправление от Кузнечного завода
| до Биюргана | до Биюргана | до Биюргана | |
Кузнечный завод | 07:30 | 13:30 | 17:30 |
По вопросам уточнения расписания просим звонить
по тел: 8-950-947-87-78, 8-917-292-77-88,
или на дежурный тел: 8-952-044-89-44
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА маршрут №110 пр.
Х.Туфана — Старое Абдулово
летний график движения
| Дни | Ост. Центр | Старое Абдулово |
ежедневно | 7:50 15:50 | 8:50 16:50 |
дежурный телефон:
8-929-721-91-47
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА Маршрут №111 АВТОСТАНЦИЯ — БИКЛЯНЬ
| Автостанция | с.Биклянь |
| Будние дни | |
| 6:20 | 6:40 |
| 7:10 | 7:30 |
| 9:00 | 9:20 |
| 12:00 | 12:20 |
| 15:00 | 15:20 |
| 17:10 | 17:30 |
| 18:00 | 18:20 |
Суббота
| 06:20 | 06:40 |
| 09:00 | 09:20 |
| 12:00 | 12:20 |
| 15:00 | 15:20 |
| 17:10 | 17:30 |
Воскресенье
| 07:10 | 07:30 |
| 12:00 | 12:20 |
| 17:10 | 17:30 |
Дежурный телефон на маршруте:
8-927-488-30-55
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА маршрут №112 КУЗНЕЧНЫЙ ЗАВОД — п.
Новый
| Кузн. завод | п.Новый | с.Калмаш |
| 5:20 | 5:45 | 5:55 |
| 6:20 | 6:40 | 6:45 |
| 7:00 | 7:20 | 7:30 |
| 7:40 | 8:05 | 8:10 |
| 8:20 | 8:40 | 8:50 |
| 9:00 | 9:20 | 9:30 |
| 12:00 | 12:20 | 12:30 |
| 13:00 | 13:30 | 13:20 |
| 14:00 | 14:30 | 14:20 |
| 15:00 | 15:30 | 15:20 |
| 16:00 | 16:30 | 16:20 |
| 16:45 | 17:10 | 17:00 |
| 17:40 | 18:10 | 18:00 |
| 18:40 | 19:10 | 19:00 |
19:40 (Кафе УЮТ) | 20:10 | 20:00 |
дежурные телефоны на маршруте:
8-937-524-34-26 ;
8-960-076-60-13
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА маршрут №114 АВТОСТАНЦИЯ — НОВ.
МУСАБАЙ1. МЯСОКОМБИНАТ 5:30 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 6:00
2.МЯСОКОМБИНАТ 6:30 НОВ.МУСАБАЙ 6:50
3.МЯСОКОМБИНАТ 7:30 НОВ.МУСАБАЙ 7:50
4. МЯСОКОМБИНАТ 9:00 НОВ.МУСАБАЙ 9:30
5.МЯСОКОМБИНАТ 10:30 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 11:10
6.МЯСОКОМБИНАТ 13:00 НОВ.МУСАБАЙ 13:30
7.МЯСОКОМБИНАТ 14:15 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 14:30
8. МЯСОКОМБИНАТ 15:00 НОВ.МУСАБАЙ 15:30
9.МЯСОКОМБИНАТ 16:15 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 16:30
10. МЯСОКОМБИНАТ 17:00 НОВ.МУСАБАЙ 17:20
11.МЯСОКОМБИНАТ 18:00 НОВ.МУСАБАЙ 18:20
12.МЯСОКОМБИНАТ 19:00 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 19:30
13.
МЯСОКОМБИНАТ 20:00 ( ВЕРХН.СУЫКСЫ) 20:20
дежурный телефон: 8-987-237-31-10
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут № 117″A» п.Опушка — 51-й комплекс
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСА маршрут № 118″A» ШИЛЬНЕБАШ — пр Х.Туфана.
| ост.Центр | п.Шильнебаш |
| 6:10 | 6:50 |
| 9:10 | 9:50 |
| 12:10 | 12:50 |
| 18:10 | 18:40 |
Контакты для справок и предложений:
связь с водителем : 8-937-526-72-69
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут № 120″A» с.
Малая Шильна — 51-й КомплексГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут № 121″A» Красные Челны — д.Калиновка
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут № 122″A» Автостанция — Бахчисарай
ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ АВТОБУСОВ маршрут № 123″A» с.ТлянчеТамак -с.Яна Буляк
Расписание автобуса №109 12-й комплекс
Остановки и время отправления городского автобуса
Дополнительная информация:
Маршрут 109 автобуса 12-й комплекс — Микрорайон Бумажников выполняет рейсы по расписанию. Маршрут проходит через 42 остановки общественного транспорта.
Прямой маршрут
12-й комплекс
38-й комплекс
38-09
38-13
36-й комплекс
По требованию
60-й комплекс
Челны-Хлеб
Гимназия
Проспект Дружбы Народов
Проспект Чулман
40-й комплекс
пр-т Чулман
Автоградбанк
Центр
Пушкинская
45-й комплекс
Театральная
Универсам
Форт Диалог
пр-т Вахитова
Ак Мечеть
просп.
Хасана ТуфанаБеляева
Парк Гренада
Беляева
Пожарное депо
Московский проспект
Школьный проезд
Филиал КГТУ
Электротехников
Орловка
Челныгорстрой
Пединститут
Горбольница
Комарова
Школа №8
ГорЭлектроСеть
Сармановский тракт
17-й комплекс
Дом обуви
Микрорайон Бумажников
Хасана ТуфанаОбратный маршрут
Микрорайон Бумажников
Пединститут
Челныгорстрой
Орловка
Филиал КГТУ
Пожарное депо
Московский проспект
Школьный проезд
Пожарное депо
Беляева
просп.
Хасана ТуфанаАк Мечеть
пр-т Вахитова
Рынок
Форт Диалог
Универсам
Автозаводский проспект
Театральная
45-й комплекс
Пушкинская
Автоградбанк
Проспект Чулман
40-й комплекс
Проспект Дружбы Народов
31-й комплекс
60-й комплекс
По требованию
38-й комплекс
12-й комплекс
Хасана Туфана Расписание предоставлено в ознакомительных целях и может отличаться от расписания в определенное время!
Мы работаем над периодичным обновлением.
Похожие маршруты
Информация по остановке
2011 © на базу данных Go on Bus . ru
« Я к тебе, Хамза, на маршрут не пришла. Уберите машины, я разберусь. Дайте время»
Рынок пассажирских перевозок Набережных Челнов вновь оказывается в центре скандала. Причина все та же — проигравшие просят признать результаты незаконными. Надо сказать, что у них это получается: суд приостановил договор на осуществление перевозок по шести маршрутам, еще семь незаконным признало татарстанское УФАС. Антимонопольщики предписали исполкому провести по ним конкурс зано
во, дав на все про все две недели. Челнинская администрация, не первый раз проводившая подобные мероприятия, однако из года в год наступающая на одни и те же грабли, в свою очередь отбивается жалобами и исковыми заявлениями.
Тем временем настоящая война разворачивается между самими перевозчиками. С маршрута №109 не хочет уходить Наталья Гарина, которая проиграла конкурс и не хочет делиться «пирогом». В то же время по маршруту ходят автобусы вновь созданной компании «Пассажирские перевозки». Игроки рынка показывают друг другу документы, на основании которых они работают. И ни один из них не намерен уступать.
«НАТАША, НАС СТОЛКНУЛИ ЛБАМИ… МЫ ЖЕ ТЕБЕ ГОВОРИЛИ — «ДАВАЙ С НАМИ»
В Набережных Челнах три недели назад прошел конкурс на городские пассажирские перевозки. В итоге на рынке остались две компании – муниципальное предприятие «Электротранспорт», взявшее под свое крыло наиболее крупные городские маршруты, и «сборная частников» – «Пассажирские перевозки» (в состав которых, напомним, вошли ИП Миннебаев, ИП Фахразиев, ИП Тятюшкин, ООО «Авантех», ООО «РЭЛСА» и другие). Как следствие, частники, долгие годы ведущие деятельность на челнинском рынке, разделись на два враждующих лагеря: победители получили маршруты, проигравшие – отказываются их отдавать.
На днях, к примеру, в Арбитражный суд Республики Татарстан поступило исковое заявление от предпринимателей, объединившихся в ООО «ЧелныАвтоТранс+» (ИП Гарина, ИП Щелоков) и Натальи Гариной, с требованием признать незаконными действия исполкома при проведении конкурса. Игроки рынка Гарина и Щелоков совместно претендовали на лот, который объединяет в себе несколько автобусных маршрутов – №№ 1, 6, 9, 12, 29, 42, но проиграли. Рассмотрение искового заявления назначили на октябрь, однако накануне по ходатайству заявителя о принятии обеспечительных мер суд решил приостановить действие договора, который был заключен между исполкомом и победителем конкурса. Кроме того, суд запретил горисполкому заключать какие-либо договоры (соглашения) на основании конкурса, проведенного 25 августа по этим шести автобусным маршрутам.
Тем временем Гарина по-прежнему продолжает обслуживать 109-ый маршрут, параллельно с ООО «Пассажирские перевозки», которое по одобрению конкурсной комиссии вышло на маршрут №9.
Путь последнего немного видоизменен — он должен двигаться не по пр. Московский, а по автодороге №1. Как заявила Chelny-biz.ru предпринимательница, «Пассажирские перевозки» сегодня, несмотря на изменения маршрута, двигаются точь-в-точь, как 109-ый. При этом Гарина отметила, вести свою деятельность она намерена до тех пор, пока суд не примет окончательное решение.
– На сегодняшний день маршрут №9 ездит незаконно, так как есть решение суда приостановить действия договора. На каком основании они продолжают ездить, я не понимаю. Это решение суда я отвезла в исполком, – отметила Наталья Гарина. – Они (ООО «Пассажирские перевозки» — ред.) говорят, что у них есть договор, но на сегодняшний день он приостановлен до окончания судебных разбирательств. И есть исполнительный лист, где сказано, что решение вступает немедленно. Мы сейчас вполне законно работаем на 109-м маршруте.
Сегодня в интернете появилось видео, на котором Гарина общается с представителем ООО «Пассажирские перевозки».
Запись была сделана накануне на конечной остановке 9-го маршрута возле городской набережной, где прошло выездное совещание. Наталья Гарина просит конкурентов убрать со своего пути маршрут №9. Вот часть разговора с видео:
— Наташа, нас столкнули лбами… Мы же тебе говорили «давай с нами»… Бизнес должен быть таким, чтобы работая можно было отдыхать, – говорит предприниматель Хамза Миннебаев, вошедший в ООО «Пассажирские перевозки». – <…> Нет такого слова «мой маршрут». Ребята, надо разумно работать, не надо кричать, орать. Мы должны наслаждаться бизнесом, работать, друг другу не мешая.
– Вы же мешаете. Не надо, Хамза, сейчас работать на публику, – в свою очередь сказала Гарина. – Вот тебе решение УФАС, вот почитай. Вам в исполкоме сократили количество машин, и это решение суда вам нужно не меньше, чем мне. <…> Я к тебе, Хамза, на маршрут не пришла… Уберите машины, я разберусь, дайте время. Езжайте по своим маршрутам.
Ваши водители все нервные, ваши тоже. Для чего это надо?… Вы не ездите по 1-ой автодороге, вам питерцы разработали отличную схему движения 9-го маршрута, вот и двигайтесь по нему. Для чего вы гоняетесь по 109-му? Для чего? Я не хочу с вами ругаться. Я столько лет тут работала. Мне тоже эти скандалы удовольствия не приносят.
– Пусть администрация разбирается.
«ЭТО НАТУРАЛЬНЫЕ БАНДИТСКИЕ РАЗБОРКИ. И КАК СЕГОДНЯ В МИНТРАСЕ СКАЗАЛИ, НУЖНО ПРИВЛЕКАТЬ МВД»
Учредитель ООО «Пассажирские перевозки» Николай Тятюшкин в свою очередь отмечает, что договор на оказание услуг может расторгнуть только исполком, пока же таких действий городская администрация не предпринимала.
– Данное решение суда — указ не для перевозчиков, а для исполкома. Если он примет решение приостановить договор, то так и будет, – прокомментировал он Chelny-biz.ru. – С другой стороны, как его можно приостановить, если ранее заключенные договоры (те же самые временные) утратили свою силу в связи с проведением нового конкурса? А сейчас суд принимает решение отменить новый договор.
А кто город будет возить? Даже в Минтрансе не могут понять, что случилось, что за решение принял судья.
Стоит отметить, что исполком попадает в аналогичную ситуацию регулярно – то ли это история про грабли, то ли челнинские перевозчики оказались непростыми. Еще в 2013 году транспортную революцию пытался провести Василь Шайхразиев, который также хотел пересадить горожан на автобусы большой вместимости. Тогда участникам рынка даже пришлось закупать «НЕФАЗы», правда, не в таком количестве, как нынче. Но идея так и не была реализована — автобусы не «прижились». В исполкоме тогда уверяли, что конкурс проведен без нарушений, а документация, которая была положительно оценена УФАС, соответствует закону. Тем не менее, в апреле 2014 года прокуратура города подала в суд на исполком Челнов за нарушения законодательства об организации пассажирских перевозок по муниципальным маршрутам. Сотрудники ведомства установили, что исполнительный комитет провел конкурсы по 11 маршрутам, которые не были утверждены в установленном порядке, что явилось основанием для признания незаконными результатов конкурсов.
В итоге торги по перевозкам так и не были завершены.
Вопрос пассажироперевозок Наиль Магдеев поднял сразу же после своего назначения. Вплотную им начали заниматься в декабре прошлого года. На одном из «деловых понедельников» Магдеев весьма критично высказался по поводу того, что в Челнах до сих пор нет профессионально обоснованной схемы автобусных маршрутов. Уже весной текущего года к работе были привлечены питерские специалисты, которые провели ревизию. На выходе нового документа стало понятно, что число маршрутов сократилось с 21 до 19. При этом специалисты посчитали, что часть маршрутов должны обслуживать муниципальные автобусы большой вместимости, которые охватят основные проспекты города. При этом для того, чтобы хоть как-то «обуздать» перевозчиков, было предложено сократить число перевозчиков. Предпринимателям, действовавшим самостоятельно, пришлось объединяться в ООО. Как отмечает Тятюшкин, войти в него было предложено всем частникам, однако ИП Гарина, ИП Щелоков и ИП Судников не пожелали этого сделать.
– Не мной это ООО создано, я там только учредитель. Это требование ребят с Питера, которые разработали сеть и сказали, что лучше работать с одним-двумя перевозчиками, чтобы держать в «ежовых рукавицах». Все перевозчики вошли в ООО и все что-то получили, в меньшем количестве, чем было, но получили, – говорит Николай Тятюшкин. – И ей (Гариной) было предложено, хотя она сейчас это будет отрицать. Ко мне приезжал и Судников с вопросом, что делать дальше? У него не было охоты входить в ООО, сказал, что будет ликвидироваться, а в результате еще итоги не озвучили, а у него жалоба уже в УФАСе была.
К слову, именно по заявлению Виктора Судникова федеральная антимонопольная служба Татарстана признала конкурс незаконным. Точнее один из лотов, за который бился участник. Предприниматель заявился всего на один маршрут – №27, но поскольку такого лота не было, ему было отказано. По его словам, организаторы конкурса лишили малый бизнес возможности участвовать в конкурсе, прописав заведомо неисполнимые требования – организовать сразу семь маршрутов он не может.
– Я не хотел ни с кем объединяться, кроме того, меня никто никуда не приглашал, – чуть ранее комментировал Chelny-biz.ru Виктор Судников. – Индивидуальное предпринимательство не подразумевает объединение в группы, на то оно и индивидуальное. Никакая комиссия ко мне не приходила, мне никто не звонил, хотя я подал документы и заявку на участие в конкурсе. Каким-то образом и по непонятным мне причинам конкурс прошел мимо меня. Сейчас я подал заявление в УФАС по РТ, я намерен сделать все в рамках правового поля, чтобы остаться на маршруте. Если надо будет, пойду в суд. Почему я должен куда-то уходить? Конкурс прошел с грубыми нарушениями, это мое личное мнение. Но есть органы, которые будут проверять этот факт. Они должны дать юридическую оценку.
В итоге, УФАС все-таки встало на сторону заявителя, признав незаконным конкурс по семи маршрутам – №№7,8,13,22,35, 43 и 27. Впрочем, исполком пытается «отбить» предписания исковыми заявлениями в суд.
— Такие непонимания происходят каждый год.
Мы сами, перевозчики, не можем найти общий язык. Мы как лебедь рак и щука тащим в разные стороны, а потом «ахаем» и «охаем», – продолжил Тятюшкин. – Я видел это видео в интернете. Это натуральные бандитские разборки. И как сегодня в Минтрансе сказали, нужно привлекать МВД. Потому что дошли до того, что отверткой на водителей кидаться стали. Вот это уголовно наказуемо. И Наталья Владимировна об этом прекрасно знает. Я даже «за» был, чтобы 109-ый маршрут остался за ней. И сегодня «за», но она не захотела этого делать! Если мы не выпустим завтра автомобили на маршрут, исполком посчитает, что мы не исполняем условия договора, в связи с этим они расторгнут договор. А ведь договор не на 9-ку расторгнут, а на весь лот.
Дело Гариной и ООО «ЧелныАвтоТранс+», а также исковое заявление исполкома к управлению антимонопольной службы рассмотрят 1 октября. Судя по тому, как затягивается рассмотрение подобных дел, пассажироперевозчики Челнов, оставшиеся без маршрутов, так и будут работать, составляя конкуренцию победителям.
Лилия Хамитова
Распределение транспортной нагрузки: а) существующий пассажиропоток и маршрут …
Контекст 1
… узнать, какие виды транспорта предпочитают жители Набережных Челнов и какие транспортные проблемы с точки зрения потребителей анкета разработана. В текущем опросе приняли участие 953 респондента, составляющие различные целевые группы (Таблица 1). Для анализа возможных направлений развития транспортной системы Набережных Челнов было проведено сравнение показателей транспортной мобильности ее населения и близкого по численности населения Копенгагена [19] (табл. 2).количество поездок на работу или учебу на общественном транспорте 313 109 — — 422 количество поездок на работу или учебу на велосипедах 50 7 — — 57 количество поездок на работу или учебу на машине 163 133 — — 296 количество поездок на работу или учебу пешком 98 50 — — 148 число водителей, готовых пересесть на велосипеды, если таковые имеются. Приоритетной стратегией политиков в Копенгагене является развитие велосипедной инфраструктуры как способ создания более благоприятных условий жизни в городе. Условия для реализации стратегии «зеленого транспорта» созданы и в Татарстане, и в ряде городов России.Переход к более экологичным видам транспорта (например, газовые и гибридные автобусы, популяризация езды на велосипеде) осуществляется в поддержку этой стратегии. Любые изменения в транспортной инфраструктуре города должны учитывать множество факторов, а также предпочтения населения города. Результаты исследования, проведенного в Набережных Челнах, показали, что сокращение количества поездок на автотранспорте в пользу общественного транспорта может быть достигнуто за счет улучшения маршрутной сети, а также оптимизации структуры автопарка на автобусных маршрутах.Во-первых, прогнозная модель новой маршрутной сети была разработана с учетом следующих условий: а) оптимизация маршрутной сети должна проводиться таким образом, чтобы, с одной стороны, исключить (насколько это возможно) наложение маршруты, а с другой — связать все транспортные зоны города прямыми маршрутами; б) по мнению респондентов, около 70% водителей готовы отказаться от использования личных автомобилей в пользу более экологичных видов транспорта. Поэтому в модель спроса на поездки были внесены изменения модифицированных коэффициентов распределения поездок и рассчитаны прогнозные значения транспортных нагрузок на участках дорожной сети; в) при оптимизации структуры автопарка и расписания движения автобусов необходимо учитывать прогнозируемое количество пассажиров.Более того, это нужно настраивать, меняя параметры трафика. Проверку предложенных вариантов следует проводить с помощью имитационных моделей. На Рисунке 3 (а, б) представлена зона дорожной сети до и после предложенных изменений. Красным обозначено количество личных автомобилей на площадке, а синим — количество пассажиров общественного транспорта. Данные о спросе на общественный транспорт позволяют рассчитать оптимальное количество различных типов транспортных средств для каждого маршрута. Таким образом, повышение привлекательности общественных и немоторизованных видов транспорта позволит снизить транспортную нагрузку почти в два раза и улучшить экологическую ситуацию в городе…
Минимизация логистических затрат на доставку партий продукции за счет использования логистических информационных систем Научно-исследовательский доклад по «Гражданскому строительству»
Доступно на сайте www.sciencedirect.com
ScienceDirect
Инженерные процедуры
CrossMark
ELSEVIER
Инжиниринг процедур 178 (2017) 330 — 339
www.elsevier.com/locate/procedia
16-я конференция по надежности и статистике в транспорте и связи, RelStat’2016, 19-22 октября 2016 г., Рига, Латвия
Минимизация логистических затрат на доставку партий дроби за счет использования
Логистические информационные системы
Ирина Макарова, Ксения Снуоенкова *, Антон раснкевич
aКазанский федеральный университет, проспект Сююмбике, 10а, Набережные Челны 423812, Россия bТаллинский технологический университет, Ehitajate tee 5, Таллинн 419086, Эстония
Аннотация
В статье рассматривается возможность снижения логистических затрат за счет оптимизации управления цепочкой поставок с помощью системы поддержки принятия решений.Было показано, что внедрение таких систем в транспортных компаниях позволяет выбирать оптимальные из доступных вариантов маршрута и вида транспорта. В первую очередь это касается предприятий, которые имеют разветвленную дилерскую сеть и специализируются на поставках партий дроби по маршрутам доставки. Разработанный алгоритм принятия разумного управленческого решения по выбору маршрута и графика доставки дает возможность оптимально управлять автопарком и сократить количество простоев.
Оптимизация маршрутов доставки основана на минимизации использования автопарка, их общего пробега и времени простоя, а также учитывает интенсивность движения на участках дорог. Это позволяет также снизить транспортную нагрузку на дорожную сеть, что приводит к улучшению экологической ситуации в городе. В рамках исследований построен и испытан макет города НабережныеЧелны. Его реализация дает возможность скорректировать предлагаемые маршруты таким образом, чтобы избежать «проблемных» участков дорожной сети.
© 2017 Авторы. Опубликовано ElsevierLtd. Это статья в открытом доступе под лицензией CC BY-NC-ND (http://creativecommons.Org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
Экспертная оценка, подотчетная научному комитету Международной конференции по надежности и статистике в транспорте и связи
Ключевые слова: управление цепочкой поставок, маршрут доставки, график доставки, система поддержки принятия решений
* Автор, ответственный за переписку.Электронный адрес: [email protected]
1877-7058 © 2017 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd. Это статья в открытом доступе под лицензией CC BY-NC-ND (http://creativecommons.Org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
Рецензирование под руководством научного комитета Международной конференции по надежности и статистике в транспорте и коммуникациях doi: 10.1016 / j.proeng.2017.01.059
1. Введение
Производителям и поставщикам товаров первой необходимости требуются особые стратегии развития для работы в жесткой конкурентной среде.Эти стратегии должны позволить, с одной стороны, сократить расходы, а с другой стороны, найти резервы для увеличения рентабельности процессов производства и доставки. Снижение затрат означает не только снижение тарифов, но и рациональное управление логистическими операциями с учетом проблем социально-экономического развития, а также экологической безопасности и безопасности дорожного движения в городах.
Для правильной оценки логистических затрат необходимо углубиться в процесс транспортировки: проанализировать транспортные средства, процессы поставки сырья и распределения продукции, оптимизацию технологических процессов, согласование с другими видами транспорта и т. Д.Это связано с тем, что потенциал для оптимизации предполагает единство цели для всех участников процесса, между которыми иногда возникают конфликты интересов.
Поскольку транспортные расходы всегда составляют большую часть логистических затрат, повысить экономическую эффективность процессов на предприятии можно за счет сокращения количества порожних участков за счет доставки продукции, эффективного использования автопарка, строительства новых более рациональных транспортных маршрутов, а также внедрение логистических информационных систем (LIS) (Dondo and Cerdá, 2015).
Classics of Integrated Logistics, Bowersox and Closs (2013), правильно указали, что фирмы с передовыми логистическими системами считают, что дешевле искать оптимальные решения с использованием информации, чем осуществлять неоптимальное перемещение запасов.
Управление данными в LIS обеспечивает все виды операций, которые необходимы для выполнения транспортного заказа, контроля всех действий и оценки их эффективности. Кроме того, одна из основных функций LIS — это маршрутизация и создание плана транспортировки.Эта функция чаще всего реализуется с помощью аналитического моделирования, а также методов имитационного моделирования.
2. Существующие решения по оптимизации маршрутов доставки партий дроби
2.1. Особенности и функциональные требования к организации перевозки партий дроби
Решение проблем маршрутизации особенно актуально сегодня, учитывая, что около 80% всего грузооборота составляют перевозки дробленых партий по маршрутам доставки или сбора и доставки (Patila, Divekarb, 2014).При планировании перевозки мелких партий необходимо иметь в виду их следующие характеристики:
• Время на выполнение погрузочно-разгрузочных работ существенно больше времени в пути
• Время в пути зависит от интенсивности движения и пропускной способности участков дорожной сети, которые используются по маршруту
.• Важны слаженность и оперативность доставки груза
• На время транспортировки могут возникнуть ограничения по соблюдению экологических и шумовых норм.
Кроме того, трасса должна быть построена таким образом, чтобы использование пробега и пропускной способности транспортных средств было максимальным. Также необходимо стремиться осуществлять перевозки с минимальным количеством используемых транспортных средств.
Задачи планирования транспортировки партий дроби относятся к классу задач дискретной оптимизации. Подобные задачи позволяют найти наилучший вариант с помощью простого метода поиска, который часто требует значительных ресурсов из-за большого количества возможных решений.Существующие подходы направленного поиска для принятия разумных и эффективных управленческих решений требуют проведения компьютерных экспериментов.
2.2. Научно-исследовательские работы и исследования в области маршрутизации
Построение модели транспортного обслуживания основано на рациональных маршрутах перевозки и графиках доставки (расписании или расписании), т.е. маршрутизации. История проблем маршрутизации началась более полувека назад. Первая работа, посвященная этой теме, была опубликована Данцигом и Рамзером (1959).В данной исследовательской работе была сформулирована группа задач, которая позже получила название Vehicle Routing Problem (VRP).
VRP является обобщением задачи коммивояжера (TSP) и, следовательно, относится к классу NP-сложных задач. Задачи этого класса требуют длительного процесса для получения точного решения по большой размерности. Существует множество вариантов этой задачи, которые учитывают разные реальные ограничения, а также существует множество алгоритмов для поиска оптимального решения.Это связано с тем, что развитие логистических процессов и необходимость учета новых факторов приводят к определению новых задач, которые, в свою очередь, предполагают внедрение новых методов решения (Xiao and Konak, 2016). Решение VRP с использованием эвристических подходов не гарантирует получения наилучшего возможного решения. Вот почему многие авторы работали над разработкой методов, которые позволяют сочетать гибкость эвристики и строгость моделей линейного программирования для решения каждого класса задач маршрутизации.
Лян Сунь в статье (2014) предложил, например, робастную модель условного ожидания-комбинаторного полувыключения (CE-CSDRM), в которой целью оптимизации является минимизация условного математического ожидания для общих транспортных расходов и основного ограничения. максимальная грузоподъемность существующего транспорта. Такой подход уменьшает ошибку в стандартном отклонении по сравнению с робастной моделью среднего отклонения (E-SDRM). Чакроборти и Мандал в своей исследовательской работе (2005) предлагают использовать генетические алгоритмы (GA) на основе мутаций для таких задач, как TSP, проблема с доставкой и доставкой одного транспортного средства (SVPDP) и проблема приема и доставки одного транспортного средства с течением времени. окна (SVPDPTW).
Одним из наиболее широко распространенных и эффективных подходов к решению проблем в области цепочки поставок является моделирование, поскольку оно обеспечивает систематическую, количественную и объективную оценку предлагаемых решений для различных сценариев (Terzi and Cavalieri, 2004). В статьях (Liedtke and Schepperle, 2004) и (Hunt and Stefan, 2007) предлагается использовать моделирование дискретных событий для моделирования городских грузовых перевозок. Однако, если необходимо смоделировать процесс принятия решений, принимаемых независимыми организациями или фирмами, а также процессы их взаимодействия, применяются агентные методы (Axelrod, 2006; Tamagawa et al., 2010; Ананд и др., 2014; Байкасоглу, Капланоглу, 2015).
Поскольку при планировании маршрутов необходимо учитывать несколько десятков параметров и ограничений, используются различные компьютерные системы маршрутизации, основанные на моделях региональных транспортных сетей. Однако большинство программных пакетов не учитывают реальную ситуацию на дороге при построении маршрута или учитывают только текущую ситуацию, что не позволяет составить долгосрочный план маршрутов, так как характеристики транспортных потоков меняются в пределах 24 часы, дни недели и время года.Кроме того, важным элементом такой системы должен быть модуль выбора вида транспорта, учитывающий специфику груза и условия проведения логистических операций.
Только комплексные решения позволяют повысить эффективность транспортной системы при одновременном снижении ее негативного воздействия на окружающую среду. Такие решения должны объединять программные приложения для маршрутизации и выбора транспортных средств с интеллектуальными модулями, которые позволяют выбрать лучший маршрут с учетом состояния дорожной сети в любой момент времени.
3. Система поддержки принятия решений по оптимизации логистики доставки
Поскольку вопрос выбора рационального варианта доставки в условиях крупного города зависит от состояния транспортной системы (в частности, от текущей ситуации на дорожной сети), варианты маршрутов и вид транспорта на маршруте могут зависеть от различных факторов, включая день недели, время года и т. д. В связи с этим необходимо иметь программное решение для оперативного управления, которое объединяет модули, обеспечивающие сбор оперативной информации, а также хранение больших объемов данных. как их интеллектуальный анализ.Лучшим подходом к достижению этих целей является использование систем поддержки принятия решений (Kaneko and Nojiri, 2008). Таким образом, создание системы поддержки принятия решений (DSS) для улучшения управления логистическими процессами на предприятиях, которые имеют разветвленную дилерскую сеть и осуществляют поставки мелкосерийных партий по маршрутам доставки, является актуальной задачей для ряда транспортных компаний.
Концептуальная схема взаимодействия программных модулей, входящих в разрабатываемый СПД, представлена на рис.1.
Рис. 1. Концептуальная схема взаимодействия программных модулей DSS.
3.1. Программный модуль для сбора данных
Способ сбора информации, необходимой для поиска вариантов решения в созданной СПД, зависит от ее типа. Это условно-постоянная информация, включающая нормативную документацию и разные справочники. Такие данные могут поступать из внешних источников и вводиться путем копирования файлов или вручную.Оперативная информация, изменения которой зависят от влияния различных внешних воздействий, записывается в базу данных либо в определенные моменты времени, либо по запросу системного администратора. Кроме того, есть информация, поступающая от мониторинга дорожной сети — данные из центра управления дорожным движением, которые анализируются в статистическом модуле и предназначены для прогнозирования лучших решений в имитационной модели.
В настоящее время в Российской Федерации реализуется Программа «Безопасный город».Основная цель этой комплексной программы — улучшить основные параметры безопасности современного города с помощью организационных мероприятий, а также с помощью таких технических средств, как видеонаблюдение, системы контроля доступа, системы управления ЖКХ. В разделе «Транспортная безопасность» принятой концепции обозначены следующие задачи по обеспечению безопасности дорожного движения:
• Управление государственной и частной транспортной логистикой
• Организация и управление муниципальным паркингом
• Моделирование транспортных потоков на основе анализа прогнозируемых дорожных ситуаций
• Динамическое прогнозирование дорожных ситуаций на основе данных в реальном времени, поступающих с видеокамер, датчиков движения и контроллеров
• Геолокация и запись дорожных происшествий (ДТП) с визуализацией на карте города.
В рамках реализации данной Программы до конца 2016 года в Набережных Челнах будет установлено 1020 видеокамер. Это дало возможность получать информацию в режиме реального времени, позволяющую принимать обоснованные оперативные решения, а также корректировать давно возникшие проблемы. долгосрочная стратегия развития транспортной системы (рис. 2).
Рис. 2. Концептуальная схема мониторинга трафика.
3.2. Модуль для хранения и администрирования информации
Поскольку качество принимаемого решения зависит от качества и актуальности информации, создаются постоянно обновляемые базы данных для оперативной информации (Battini et al., 2013). В нем хранится объем информации о товарах, количестве и структуре автопарка, а также о местонахождении производственных единиц, распределительного центра и всех возможных точках доставки. Кроме того, в базы данных включены различные справочники, такие как нормативное время погрузочно-разгрузочных работ, характеристики дорожной сети (тип и качество покрытия, ширина дороги, допустимая нагрузка и т. Д.). База знаний необходима для хранения полученных вариантов маршрутов для текущих параметров транспортной системы.Это позволяет быстро выбрать рациональный вариант в случае повторения ситуации.
3.3. Модуль анализа данных
Модуль анализа данных объединяет решения, которые реализуются с использованием имеющихся программных средств. Общий алгоритм принятия решения представлен на Рис. 3.
Как видно из алгоритма, первый этап предполагает формирование возможных вариантов маршрута. Разработка маршрутов транспортных средств применительно к карте города может быть реализована с помощью программного комплекса «Логистика доставки», созданного в режиме «Управляемое приложение» на базе платформы «1С: Предприятие» версии 8.3. Этот пакет позволяет распределять все заказы по маршрутам с минимизацией общего пробега или общего времени доставки. Однако он не принимает во внимание реальную ситуацию на дорожной сети, включая характеристики транспортных потоков, которые меняются в зависимости от времени суток, дня недели и времени года. Поэтому эксперимент, основанный на имитационной модели, является лучшим подходом для выбора оптимального варианта маршрута в городских условиях для определенного временного интервала (Pamucar et al., 2016).В то же время фоном для этого выбора является база данных, в которой представлена информация о параметрах транспортных потоков, а также о состоянии дорожной сети в разные периоды, подготовленная по результатам полевых наблюдений.
Транспортные системы городов относятся к классу больших систем и длительность их процессов довольно велика. Таким образом, реализация реального эксперимента там проблематична. Это означает, что имитационное моделирование во многих случаях является лишь одним инструментом для принятия эффективных управленческих решений.Одним из основных преимуществ таких моделей по сравнению с аналитическими является возможность многократного их использования без существенных корректировок для поиска оптимального состояния системы путем изменения значений параметров (Макарова и др., 2014).
Рис. 3. Алгоритм принятия решения при выборе маршрута и графика доставки.
В Германии для долгосрочного планирования дорожной сети и технико-экономического обоснования строительства новой дороги применяется статистическая модель существующей дорожной системы, которая учитывает взаимодействие между индивидуальным и общественным транспортом.Такая модель создается на базе специального инструмента, например, из семейства программ PTV Vision. Основными компонентами этой системы являются 2 программных продукта VISUM и VISSIM (Celko et al., 2009).
Анализ возможностей и универсальный анализ существующих программных продуктов для моделирования трафика показал, что оптимальным вариантом решения задач по оптимизации маршрутов доставки является пакет моделирования на макроуровне -VISUM. Это позволяет анализировать все возможные маршруты с точки зрения минимизации затрат с учетом загруженности и пропускной способности дорог, а также специфики городской транспортной системы в целом.Если необходимо перейти на микроуровень, т.е. путем планирования движения на отдельном перекрестке или на группе перекрестков и наглядной демонстрации полученных изменений, модель VISSIM может быть построена и применена. Эти 2 пакета одного разработчика легко интегрируются друг с другом.
Модуль выбора транспортного средства реализован в программной среде Delphi. Исходная информация — это данные о весе и объеме перевозимого груза, о наличии особых требований к транспортировке, о технических характеристиках всех имеющихся транспортных средств, а также о видах погрузочно-разгрузочных операций, используемых в распределительном центре и в других точках. маршруты.
4. Тестирование DSS: на примере Набережных Челнов
Стоимость проведения полномасштабного исследования транспортных потоков на городской дорожной сети достаточно высока и требует как времени, так и ресурсов. Следовательно, необходимо найти наиболее сложные участки транспортной сети, а затем провести выборочное исследование, чтобы определить интенсивность трафика и структуру потоков трафика на этих выбранных сегментах.
Пример данной исследовательской работы был реализован в городе Набережные Челны.Это второй по величине и населению город в Республике Татарстан, и в то же время это крупный промышленный центр и важный транспортный узел. Как и в других крупных городах, уровень автомобилизации Набережных Челнов неуклонно растет и сейчас составляет около 300 автомобилей на 1000 жителей. Карта города разбита на квадраты, что позволяет находить потенциально «сложные» участки дорог: сужение основных дорог и улиц, точки схождения транспортных потоков, сложные перекрестки с большим количеством конфликтных точек и т.В рамках данного исследования «сложные» участки городской дорожной сети — это элементы с наиболее аварийной ситуацией по статистике аварий, а также «узкие места», где геометрические особенности дороги, правила функционирования светофоров и маршруты движения общего пользования транспорт на этих участках вызывает заторы. Кроме того, были учтены особенности структуры сетевого планирования.
Исследования проводились с использованием видеорегистраторов и видеокамер.Видео обрабатывались с помощью цифровых технологий обработки изображений. Для определения пиковых нагрузок на дорожную сеть измерения проводились в рабочие дни по следующему расписанию:
07: 00-09: 00 11: 30-13: 30 16: 30-18: 30
Исправлены следующие параметры:
• Марка и модель автомобиля, а также тип автомобиля,
• Направление движения,
• Средняя скорость потока,
• Общее количество проезжающих автомобилей в час.
В то же время были проведены измерения качества воздуха для определения выбросов автомобильного транспорта в атмосферу. Вначале была определена качественная структура транспортного потока. В результате исследование показало, что индивидуальные автомобили составляют его самую большую часть: около 85-90% в зависимости от времени суток и участка дорожной сети. Транспортная модель в пакете VISUM — это программное приложение, состоящее из сетевой модели, модели спроса и модели взаимодействия.Модель городской транспортной сети имеет следующие параметры:
• Количество узлов дорожной сети — 493,
• Количество сегментов дорожной сети — 1200,
• Количество транспортных округов — 76,
• Количество автобусных остановок — 299.
Четырехступенчатая модель спроса использовалась для определения матрицы соответствий между транспортными районами. Такая «классическая» модель встроена в PTV VISUM.На первом этапе оценка количества и структуры входящего и выходящего пассажиропотока по каждому району проводилась с использованием исследования Транспортного управления г. Набережные Челны. Второй шаг модели спроса — оценка объективных закономерностей, по которым пассажиры осуществляют выбор вида транспорта: пеший, велосипедный, общественный или индивидуальный транспорт. Для этого был проведен специальный опрос для оценки предпочтений участников дорожного движения. В анкетном опросе приняли участие 953 респондента из разных возрастных групп (таблица 1).Полученные данные позволили выявить разбивку пассажиропотоков по видам транспорта.
Таблица 1. Результаты выборочного обследования в г. Набережные Челны.
Наименование показателей Студенты Работающие Пенсионеры Прочие категории ИТОГО
количество респондентов 624 299 16 14 953
количество поездок «работа-учеба» общественным транспортом 313 109 — — 422
количество поездок «работа-учеба» на велосипеде 50 7 — — 57
количество поездок «работа-учеба» на автомобиле 163 133 — — 296
количество походов «работа-учеба» пешком 98 50 — — 148
преференций в общественном транспорте
Большие автобусы 127 88 6 6 227
Малые автобусы 371 115 3 6 495
Трамваи 134 59 7 1 201
Далее была построена матрица затрат на перемещение между каждой парой транспортных округов.Основой определения загруженности дорог города является матрица соответствий, полученная в результате третьего этапа. Объемы корреспонденции, разделенные по типам между транспортными районами, передаются в дорожную сеть на четвертом этапе четырехэтапной модели спроса. Он реализован по принципу сбалансированности транспортных потоков: оптимальный маршрут — это тот, который обеспечивает минимальные временные затраты на поездку. Таким образом, распределение транспортной нагрузки на дорожную сеть осуществлялось на основе проведенного расчета модели спроса на индивидуальный транспорт.
После распределения транспортных потоков по дорожной сети была проведена повторная процедура создания матрицы затрат (расчет затрат с учетом транспортной нагрузки), а также объединение всех матриц корреспонденции по типу корреспонденции и по способу проезда. осуществленный. Эти процессы выполнялись несколько раз, пока не был достигнут баланс системы. В итоге состоялось окончательное перераспределение транспортных потоков.
Последним этапом разработки транспортной модели является ее соответствие реальной ситуации на городских дорогах, а также, при необходимости, ручная корректировка значений пиковых нагрузок по данным натурных наблюдений.Для определения соответствия модели действительности было проанализировано отклонение значений модели от данных полевых исследований. Его результаты представлены в таблице 2. Коэффициент корреляции наблюдаемых данных (XO) и значений, полученных из макромодели (XM), оценивался с помощью программ статистического анализа STATISTICA. Коэффициент корреляции Пирсона равен 0,98, что подтверждает адекватность созданной транспортной модели. Компьютерный тест на основе модели VISUM позволяет автоматически прокладывать маршрут с точки зрения кратчайшего расстояния и формировать график прибытия под погрузку.В качестве ограничений по оптимальной маршрутизации учитываются следующие требования:
• Срок доставки груза по маршруту с учетом возможной задержки на проблемных участках дорожной сети должен быть минимальным;
• Доля холостых и нулевых пробегов в общем пробеге ТС должна быть минимальной;
• Свести к минимуму долю нерационально загруженных рейсов за счет исключения однородных поперечных грузов;
• Должно быть гарантировано максимальное использование грузоподъемности транспортного средства;
• Время нулевых прогонов должно быть не более 0.5 часов, что дает возможность приблизить рабочее время на маршруте к суточному рабочему времени;
• Должна быть предусмотрена возможность диспетчерского управления и контроля перевозок (Zhang et al., 2016).
Таблица 2. Суточный объем движения частного транспорта на участках дорожной сети. Название
Центральный район Бумажников Педагогический институт Челныгорстрой Медгородок 7 Комплекс Райисполком Автозаводский
Модель наблюдения за интенсивностью направления
Старый город — Новый город 33831 33700
Новый город — Старый город 29393 33180
Старый город — Новый город 33555 39024
Новый город — Старый город 34156 32176
Старый город — Новый город 49789 51236
Новый город — Старый город 48766 50196
Старый город — Новый город 54196 51316
Новый город — Старый город 54889 50196
Старый город — Новый город 38421 40261
Новый город — Старый город 37208 32544
Старый город — Новый город 15537 12064
Новый город — Старый город 19052 18304
Старый город — Новый город 13029 12064
Новый город — Старый город 17446 18304
Старый город — Новый город 15705 15776
Новый город — Старый город 15434 12453
На втором этапе необходимо проанализировать загруженность тех сегментов сети, через которые проходит выбранный маршрут.В случае, если интенсивность движения на каком-либо участке превышает допустимую нагрузку в запланированный период времени, что может быть причиной заторов или снижения скорости, необходимо рассмотреть другой вариант маршрута. Кроме того, окончательный выбор маршрута и расписания предполагает определение варианта, затраты на доставку которого минимальны.
5. Выводы
Перегрузка дорожной сети, загрязнение окружающей среды и повышение вероятности аварий — негативные побочные эффекты автомобилизации, ухудшающие условия для организации городских грузоперевозок (Teo et al., 2014; Тоса и др., 2015). Управление городской логистикой должно быть направлено на смягчение этих эффектов за счет использования информационных и коммуникационных технологий и интеллектуальных транспортных систем. Только комплексные системные решения позволяют найти приемлемые варианты с учетом интересов всех участников транспортного процесса, а также повысить безопасность транспортных систем и снизить их негативное воздействие на окружающую среду. Предлагаемая система поддержки принятия решений может помочь снизить затраты на логистику за счет оптимизации управления цепочкой поставок, особенно на предприятиях, которые имеют разветвленную дилерскую сеть и осуществляют поставки дробленых партий по маршрутам доставки.
Список литературы
Ананд Н., Дуин Р. и Тавассзи Л. (2014) Многоагентная система на основе онтологий для городских грузовых перевозок. Международный журнал урбанистики
наук, 18 (2), 133-153. D0I: 10.1080 / 12265934.2014.920696. Аксельрод, Р. (2006) Агентное моделирование как мост между дисциплинами. Справочник по вычислительной экономике, 2, 1565-1584.
D0I: 10.1016 / S1574-0021 (05) 02033-2. Баттини, Д., Бойзен, Н. и Эмде С. (2013) Супермаркеты «точно в срок» для поставки запчастей в автомобильной промышленности. Журнал управленческого контроля, 24, 209-217. D0I: 10.1007 / s00187-012-0154-у.
Байкасоглу, А. и Капланоглу, В. (2015) Ориентированный на приложения многоагентный подход к динамическому планированию загрузки / грузовика. Экспертные системы
с приложениями, 42, 6008-6025. D0I: 10.1016 / j.eswa.2015.04.011. Бауэрсокс, Д.Дж., Клосс, Д.Дж. и Купер, М. (2013) Управление логистикой цепочки поставок.Нью-Йорк: Высшее образование Макгроу-Хилла. Целко, Дж., Гавулова, А. и Дрличак, М. (2009) Процесс планирования транспортировки в Словакии, Сделки WIT по искусственной среде,
107, 213-222. D0I: 10.2495 / UT0
. Чакроборти П. и Мандал А. (2005) Бесполый генетический алгоритм для общей проблемы маршрутизации одного транспортного средства. Инженерная оптимизация,37 (1), 1-27. DOI: 10.1080 / 03052150410001721468. Данциг Дж. Б. и Рамзер Дж. Х. (1959) Проблема диспетчеризации грузовиков.Наука управления, 6 (1), 80-91.
Дондо, Р., Серда, Дж. (2015) Проблема неоднородной маршрутизации транспортных средств и планирования грузовых автомобилей в многодверной кросс-док-системе. Компьютеры и
Химическая инженерия, 76, 42-62. DOI: 10.1016 / j.tre.2016.01.011. Хант, Д.Д. и Стефан, К.Дж. (2007) Микромоделирование городских коммерческих движений на основе туров. Транспортные исследования, часть B:
Методологический, 41 (9), 981-1013. DOI: 10.1016 / j.trb.2007.04.009. Канеко, Дж. И Нодзири, В. (2008) Логистика «точно в срок» между поставщиками запчастей и сборщиками автомобилей в Японии. Транспортный журнал
География, 16, 155-173. DOI: 1 0.1016 / j.jtrangeo.2007.06.001. Лидтке, Г. и Шепперле, Х. (2004) Сегментация транспортного рынка в отношении моделирования грузовых перевозок на основе видов деятельности.
Международный журнал логистических исследований и приложений, 7 (3), 199-218. DOI: 10.1080 / 13675560412331298464.Макарова И.В., Беляев Е.И., Маврин В.Г., Сулейманов И.Ф. (2014) Улучшение городской транспортной системы с помощью моделирования
Система моделирования. Международный журнал прикладных инженерных исследований, 22 (9), 15649-15655. Памукар Д., Гигович Л., Чирович Г. и Регодич М. (2016) Транспортная пространственная модель для определения зеленых маршрутов для городских логистических центров.
Обзор оценки воздействия на окружающую среду, 56, 72-87. DOI: 10.1016 / j.eiar.2015.09.002. Патила, Х. и Дивекарб, Б. (2014) Проблемы управления запасами для розничных продавцов электронной коммерции B2C. Экономика процедур и финансы, 11, 561571. DIO: 10.1016 / S2212-5671 (14) 00221-4. Сан, Л. (2014) Новая надежная модель оптимизации для задачи маршрутизации транспортных средств со стохастическими требованиями. Междисциплинарный журнал
Математика, 17 (3), 287-309. DOI: 10.1080 / 09720502.2014.914284. Тамагава, Д., Танигучи, Э. и Ямада, Т. (2010) Оценка мер логистики города с использованием многоагентной модели.Процедуры — Социальные и
Поведенческие науки, 2 (3), 6002-6012. DOI: 10.1016 / j.sbspro.2010.04.014. Тео, J.S.E., Танигучи, Э. и Куреши, А.Г. (2014) Подход к моделированию мультиагентных систем для оценки городских автомагистралей для городской логистики.
Международный журнал городских наук, 18 (2), 154-165. DOI: 10.1080 / 12265934.2014.929020. Терци, С. и Кавальери, С. (2004) Моделирование в контексте цепочки поставок: обзор. Компьютеры в промышленности, 53 (1), 3-16.DOI: 10.1016 / S0166-3615 (03) 00104-0.
Тоса, К., Антов, Д., Колло, Г., Р5ук, Х. и Раннала, М. (2015) Методология моделирования выбросов, связанных с дорожным движением, в пригородных районах.
Транспортная, 30 (1), 80-87. DOI: 10.3846 / 16484142.2013.819034. Сяо Ю. и Конак А. (2016) Проблема маршрутизации и планирования гетерогенных зеленых транспортных средств с изменяющейся во времени загруженностью движения.
Транспортные исследования, часть E, 88, 146–166. DOI: 10.1016 / j.compchemeng.2015.02.003. Чжан, Дж., Ванга, X и Хуанг, К. (2016) Интегрированное онлайн-планирование пакетирования заказов и доставки в рамках электронной коммерции B2C. Компьютеры и промышленная инженерия, 94, 280-289. DOI: 10.1016 / j.cie.2016.02.001.
Повышение мобильности и безопасности дорожного движения путем оптимизации параметров инфраструктуры умного города: пример
2. Лом, М., Прибыл, О., Свитек, М .: Индустрия 4.0 как часть умных городов. В: Симпозиум умных городов в Праге, 2016 г., Прага, стр.1–6 (2016)
5. Ратор М.М., Пол А., Хонг В.Х., Сео ХК, Аван И., Саид С. Использование Интернета вещей и аналитики больших данных: определение умного цифрового города с использованием городских данных в реальном времени. Поддерживать. Cities Soc. 2018; 40: 600–610. DOI: 10.1016 / j.scs.2017.12.022. [CrossRef] [Google Scholar] 6. Bibri SE, Krogstie J. Возникающий «умный город», управляемый данными, и его инновационные прикладные решения для устойчивого развития: примеры Лондона и Барселоны. Энергетика Информ. 2020; 3 (5): 1–42. [Google Scholar]9. Xiaodong, P., Xiang, W., Чжэнь, Ю., Хаожэ, Ч .: Система управления безопасностью дорожного движения, основанная на теории диссипативных структур и теории катастроф. В: Международная конференция по информационному менеджменту, инновационному менеджменту и промышленной инженерии, 2009 г., Сиань, Китай, стр. 42–45 (2009)
10. Кажаев, А., Альметова, З., Шепелев, В., Шубенкова, К .: Моделирование параметров городской маршрутной транспортной сети с учетом ограничений трафика, спроса и инфраструктуры. В: Серия конференций IOP: Наука о Земле и окружающей среде, т.177, нет. 1 (2018)
11. Макарова И., Шубенкова К., Маврин В., Буйвол П. Повышение безопасности на пешеходных переходах с использованием нечеткой логики. Трансп. Вероятно. 2018; 13 (1): 97–109. DOI: 10.21307 / TP.2018.13.1.9. [CrossRef] [Google Scholar]13. Шривастава, С., Багга, А., Шехават, Р.С.: Обзор методов машинного обучения при дорожно-транспортных происшествиях. В: Международная конференция по вычислениям, автоматизации и управлению знаниями, 2020 г., Дубай, Объединенные Арабские Эмираты, стр. 373–376 (2020)
14.Джайн, А., Ахуджа, Г., Ануранджана, Мехротра, Д .: Подход интеллектуального анализа данных для анализа дорожно-транспортных происшествий в Индии. В: 5-я Международная конференция по надежности, инфокоммуникационным технологиям и оптимизации (2016 г.), Нойда, Индия, стр. 175–179 (2016)
15. Дитчароен, А., Чхур, Б., Трайкунваранон, Т. , Афивонгпанья, Н., Манерат, К., Аммарапала, В .: Факторы серьезности дорожно-транспортных происшествий: обзорный документ. В: 5-я Международная конференция по бизнес-и промышленным исследованиям, 2018 г., Бангкок, Таиланд, стр.339–343 (2018)
16. Ши, К., Дэн, Ю.: Анализ факторов, влияющих на тяжесть дорожно-транспортных происшествий на городских скоростных автомагистралях в провинции Гуандун. В: 5-я Международная конференция по транспортной информации и безопасности, 2019 г., Ливерпуль, Соединенное Королевство, стр. 243–246 (2019)
18. Ван Ф., Тиан Дж., Линь З .: Идентификация и оценка факторов, способствующих к ДТП такси в Пекине. В: Ежегодный симпозиум по надежности и ремонту (RAMS) 2018 г., Рино, Невада, стр. 1–5 (2018)
19.Эль Абдаллауи, Е.П., Эль Фаззики, А., Эннаджи, Ф.З., Садгал, М .: Система поддержки принятия решений для анализа больших данных о дорожно-транспортных происшествиях. В: 14th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-based systems (SITIS), Las Palmas de Gran Canaria, Spain, pp. 514–521 (2018)
20. Zhao, Y., Yao, H., Лонг, Д.: Оценка безопасности дорожного движения на основе разброса скоростей. В: Proceedings 2011 International Conference on Transport, Mechanical and Electric Engineering (TMEE), Changchun, China, pp.141–145 (2011)
21. Дивьяпрабха, М., Тангавел, М., Варалакшми, П .: Сравнительное исследование проблем безопасности дорожного движения. В: Международная конференция IEEE по вычислительному интеллекту и вычислительным исследованиям (ICCIC), 2018 г., Мадурай, Индия, стр. 1–7 (2018)
22. Дэн Б., Чжан X .: Применение автомобильных сетей в безопасности транспортных средств. В: 2014 IEEE Workshop on Advanced Research and Technology in Industry Applications, Ottawa, ON, pp. 834–837 (2014)
23. Peng Z, Gao S, Li Z, Xiao B, Qian Y.Повышение безопасности транспортных средств за счет глубокого обучения и мобильных датчиков. IEEE Netw. 2018; 32 (4): 28–33. DOI: 10.1109 / MNET.2018.1700389. [CrossRef] [Google Scholar] 24. Федоров А., Никольская К., Иванов С., Шепелев В., Минбалеев А. Оценка транспортного потока по данным с камеры видеонаблюдения. J. Большие данные. 2019; 6 (1): 73. DOI: 10.1186 / s40537-019-0234-z. [CrossRef] [Google Scholar] 25. Шепелев В., Алиуков С., Никольская К., Дас А., Слободин И. Использование многосенсорной системы видеонаблюдения для оценки пропускной способности дорожной сети.Трансп. Телекоммуникации. 2020; 21 (1): 15–31. [Google Scholar] 26. Макарова И., Буйвол П., Магдин К., Пашкевич А., Бойко А., Шубенкова К. Использование микроскопического моделирования для оценки воздействия автомобильного транспорта на окружающую среду. Трансп. Res. Процедуры. 2020; 44: 86–93. DOI: 10.1016 / j.trpro.2020.02.013. [CrossRef] [Google Scholar]27. Макарова, И., Якупова, Г., Буйвол, П., Шубенкова, К., Абешев, К., Дракаки, М .: Повышение безопасности дорожного движения за счет воздействия негативных факторов. В: VEHITS 2019 — Материалы 5-й Международной конференции по автомобильным технологиям и интеллектуальным транспортным системам, т.1: LogiTrans 4.0, pp. 629–637 (2019)
28. Якупова Г., Буйвол П., Мухаметдинов Е., Бойко А. Анализ безопасности дорожного движения с точки зрения влияющих факторов. В: Proceedings — International Conference on Developments in eSystems Engineering, pp. 806–811. DeSE, Казань (2019)
29. Макарова, И., Якупова, Г., Буйвол, П., Мухаметдинов, Е., Пашкевич, А .: Правила ассоциации для определения факторов, влияющих на риск и тяжесть дорожно-транспортных происшествий. В: VEHITS 2020 — Материалы 6-й Международной конференции по автомобильным технологиям и интеллектуальным транспортным системам, стр.614–621 (2020)
Климат Набережные Челны — метеобиний
Климатические диаграммы meteoblue основаны на 30-летнем почасовом моделировании погоды и доступны для каждого места на Земле. Они дают хорошее представление о типичных климатических условиях и ожидаемых условиях (температура, осадки, солнечный свет и ветер). Смоделированные погодные данные имеют пространственное разрешение приблизительно 30 км и могут не воспроизводить все местные погодные эффекты, такие как грозы, местные ветры или торнадо, а также локальные различия, возникающие в городских, горных или прибрежных районах.
Вы можете исследовать климат любой местности, например, тропических лесов Амазонки, саванн Западной Африки, пустыни Сахара, сибирской тундры или Гималаев.
Почасовые исторические метеорологические данные за 30 лет для Набережных Челнов можно приобрести с помощью пакета History +. Загрузите такие переменные, как температура, ветер, облака и осадки, в формате CSV для любого места на Земле. Погодные данные за последние 2 недели для Набережных Челнов доступны для бесплатного ознакомления здесь.
Средние температуры и осадки
«Среднесуточный максимум» (сплошная красная линия) показывает максимальную температуру среднего дня для каждого месяца для Набережных Челнов.Точно так же «среднесуточный минимум» (сплошная синяя линия) показывает среднюю минимальную температуру. Горячие дни и холодные ночи (пунктирные красные и синие линии) показывают среднее значение самого жаркого дня и самой холодной ночи каждого месяца за последние 30 лет. При планировании отпуска вы можете рассчитывать на средние температуры и быть готовыми к более жарким и холодным дням. По умолчанию скорость ветра не отображается, но ее можно включить в нижней части графика.
График осадков полезен для планирования сезонных эффектов, таких как муссонный климат в Индии или сезон дождей в Африке.Ежемесячные осадки выше 150 мм в основном влажные, ниже 30 мм — в основном сухие. Примечание: смоделированные количества осадков в тропических регионах и на сложной местности обычно ниже, чем местные измерения.
Облачно, солнечно, с осадками
На графике показано количество солнечных, частично облачных, пасмурных дней и дней с осадками в месяц. Дни с облачностью менее 20% считаются солнечными, с облачностью 20-80% — частичной облачностью и более 80% — облачностью.В то время как в Рейкьявике в Исландии в основном пасмурные дни, Соссусвлей в пустыне Намиб — одно из самых солнечных мест на земле.
Примечание: в тропическом климате, например в Малайзии или Индонезии, количество дней с осадками может быть завышено до 2 раз.
Максимальные температуры
Диаграмма максимальной температуры в Набережные Челны указывает на то, сколько дней в месяце достигается определенная температура. В Дубае, одном из самых жарких городов на земле, в июле почти нет дней ниже 40 ° C.Вы также можете увидеть в Москве холодные зимы с несколькими днями, которые не достигают даже -10 ° C как дневного максимума.
Количество осадков
Диаграмма выпадения осадков в Набережные Челны указывает, на сколько дней в месяце выпадает определенное количество осадков. В тропическом и муссонном климате количество может быть занижено.
Скорость ветра
На диаграмме для Набережных Челнов указаны дни месяца, в которые ветер достигает определенной скорости.Интересным примером является Тибетское плато, где муссон создает устойчивые сильные ветры с декабря по апрель и спокойные ветры с июня по октябрь.
Единицы измерения скорости ветра можно изменить в настройках (вверху справа).
Роза ветров
Роза скоростей ветра Набережные Челны указывает на то, сколько часов за год ветер дует с определенного направления. Пример юго-востока: ветер дует с юго-запада (юго-запад) на северо-восток (северо-восток). Мыс Горн, самая южная точка суши Южной Америки, имеет характерный сильный западный ветер, что делает переход с востока на запад очень трудным, особенно для парусных лодок.
Общая информация
С 2007 года meteoblue архивирует данные погодных моделей. В 2014 году мы начали рассчитывать погодные модели с историческими данными, начиная с 1985 года, и создали непрерывную 30-летнюю глобальную историю с ежечасными данными о погоде. Диаграммы климата — это первый набор смоделированных климатических данных, опубликованный в сети. Наша история погоды охватывает любое место на Земле в любой момент времени независимо от наличия метеостанций.
Данные получены из нашей глобальной модели погоды NEMS с разрешением примерно 30 км и не могут воспроизводить детали местных погодных явлений, таких как острова тепла, потоки холодного воздуха, грозы или торнадо.Для мест и событий, требующих очень высокой точности (таких как производство энергии, страхование, городское планирование и т.