Фрагмент для ознакомления
2
Введение
В настоящее время в Российской Федерации реализуется Транспортная стратегия на период до 2030 года, которая определяет направления развития транспортного комплекса страны, устанавливает единую для транспортной отрасли систему приоритетов и определяет направления их реализации на отдельных видах транспорта с учетом их специфики . При этом понятие «транспортно-логистическая система» существенным образом отличается от понятия транспортная система. Различие заключается в том, что транспортно-логистическая система нацелена прежде всего на высококачественное удовлетворение запросов потребителей ее услуг. Можно утверждать, что транспортно-логистическая система — это система конкурентного транспортного сервиса, предполагающая свободу выбора потребителями необходимых им услуг, то есть, это сложная система с разветвленной структурой, требующей взвешенного планирования и проектирования, а значит работа, цель которой – исследование проектирования транспортно-логистической системы отдельно взятого региона РФ, является актуальной.
В качестве анализируемой области выбрана Ленобласть, представляющая особый интерес в связи с удобным геополитическим расположением и наличием как водных, так и сухопутных путей сообщения.
Объектом исследования в данной работе является отдельно взятый объект транспортно-логистической системы, а предметом – Ленобласть.
Так как транспортно-логистическая система такого обширного региона включает целый ряд отдельных крупных составляющих, таких, как морской транспорт, речной транспорт, автомобильный транспорт, железнодорожный транспорт, воздушный транспорт, то в практической части данной работы для возможности определения эффективности предлагаемого проекта транспортно-логистической системы будет рассмотрен один определенный объект, а именно первый контейнерный терминал Большого морского порта в Ленобласти применительно к перевозки грузов контейнерами, которые удобны, прежде всего тем, что могут эффективно применяться при мультимодальных перевозках.
Для достижения цели исследования в работе были сформулированы следующие задачи:
- провести анализ существующей транспортно-логистической системы объекта региона.
- выявить недостатки в существующей транспортно-логистической системе объекта региона.
- проанализировать возможности формирования новой транспортно-логистической системы объекта, устраняющей выявленные недостатки.
- провести сравнительный анализ исходной и конечной транспортно-логистической системы объекта региона.
- провести анализ существующей системы доставки грузов на объекте региона
- провести выбор системы основных параметров системы доставки грузов
- провести выбор процедуры прогнозирования.
осуществить прогноз
- оценить качества прогноза.
- выбрать методики оценки параметров транспортно-логистической системы объекта региона
- провести оценку эффективности функционирования транспортно-логистической системы объекта региона
Структура работы состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы.
Глава 1 Проектирование транспортно-логистической системы региона
1.1. Анализ существующей транспортно-логистической системы региона
Под транспортно-логистической системой будем понимать совокупность транспортно-логистической инфраструктуры и субъектов ТЛС, использующих для принятия решений определенный методологический аппарат и инструментарий и осуществляющих различные логистические функции, взаимосвязанные транспортным процессом для воздействия на материальный и сопутствующие ему потоки с целью удовлетворения спроса потребителей на своевременную доставку материальных предметов или людей с одного физического места в другое.
На рис.1. Показано строение транспортно-логистической системы.
В качестве региона, интересующего нас в данном исследовании, выступает Ленобласть.
Ленинградская область расположена на Северо-Западе России. Общая площадь региона — 83,9 тыс. км2
. Область граничит с Финляндской Республикой и Эстонской Республикой, а также с пятью субъектами Российской Федерации: Республикой Карелией, Вологодской, Новгородской, Псковской областями, городом федерального значения Санкт-Петербургом.
Ленинградская область имеет выгодное геоэкономическое и экономико-географическое положение на Северо-Западе России, которое обусловлено следующими факторами:
1) приморское положение с широким выходом в бассейн Балтийского моря (восточная часть Финского залива). Это положение определяет мощный портово-логистический потенциал региона, грузооборотов портов которого составляет более 180 млн тонн;
2) приграничное положение со странами Европейского союза — с Финляндией, Эстонией и Латвией;
Рисунок 1 – Строение транспортно- логистической системы
3) пристоличным положением при мощном влиянии Санкт-Петербурга и формированием Санкт-Петербургской городской агломерации.
Рисунок 2 – Структура Ленобласти
Положение Ленинградской области определяется тем, что через нее осуществляется экспорт основных сырьевых и других грузов из внутренних регионов России (природный газ, антрацит, каменный уголь, нефть и нефтепродукты, минеральные удобрения и др.).
При транспортировке нефти и нефтепродуктов, в свою очередь, используются нефтеналивные танкеры. Однако, если сосредоточиться на самом популярном для Санкт-Петербурга и Ленобласти виде транспорта – водном транспорте, то следует отметить, что большинство перевозок на водном транспорте все же осуществляется контейнерами типа Ref, Dry (или generalpurpose), а также Flatracks. Таким образом, особое место, как в глобальной, так и в отечественной транспортной системе занимают именно контейнерные перевозки и огромным плюсом контейнерных перевозок является возможность использования контейнеров для мультимодальных
Фрагмент для ознакомления
3
Список используемой литературы
1. Абрамов А.П., Галабурда В.Г., Иванова Е.А. Маркетинг на транспорте: Учебник для вузов. — М.: Желдориздат, 2001.
2. Агафонов А. А., Сергеев А.В., Чернов А.В. Прогнозирование параметров движения городского пассажирского транспорта по данным спутникового мониторинга [Электронный ресурс] http://computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO36-3/20.pdf
3. Дыбская В.В. Логистика для практиков. Эффективные решения в складировании и грузопереработке. — М.: ИНТИЛ ВИНИТИ РАН,
2002.
4. Гудков В.А., Миротин Л.Б., Ширяев С.А., Гудков Д.В. Основы логистики: Учебник для вузов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2004.
5. Концепция Стратегии социально-экономического развития регионов Российской Федерации // Министерство регионального развития. [Электронный ресурс.] URL: http://www.minregion.ru/WorkItems/DocItem.aspx?DocID= 136&PageID=148
6. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок. — СПб.: Питер, 2004
7. Левиков Г.А. Управление транспортно-логистическим бизнесом: Учебное пособие. — М.: «РКонсульт», 2004
8. Логистические транспортно-грузовые системы: Учебник для студентов высших учебных заведений / Под ред. В.М. Николашина. — М.: Изд. центр «Академия», 2003.
9. Мамед Заде Н.А. Логистика: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГОУ, 2000.
10. Открытые системы. ИТ в терминалах морского порта. [Электронный ресурс] https://www.osp.ru/os/2000/03/177951/
11. Резер С.М. Логистика экспедирования грузовых перевозок. — М.: ВИНИТИ РАН, 2002.
12. Cargo customs clearance. Расчет загрузки контейнера [Электронный ресурс] http://cc-customs.ru/poleznaya-informaciya/raschet-zagruzki-kontejnera/
13. Jin, X. Simultaneously Prediction of Network Traffic Flow Based on PCA-SVR / X. Jin, Y. Zhang, D. Yao // Lecture Notes in Computer Science. - 2007. - Vol. 4492. - P. 1022-1031.
14. Lin, S.-H. The application of space-time ARIMA model on traffic flow forecasting / S.-H. Lin, H.-Q. Huang, D.-Q. Zhu, T.-Z. Wang // Machine Learning and Cybernetics, 2009 International Conference on. - 2009. - Vol. 6. - P. 3408-3412.
15. Mai, T. Short-term traffic flow forecasting using dynamic linear models / T. Mai, B. Ghosh, S. Wilson // Irish Transport Research Network. - 2011.
16. Stathopoulos, A. A multivariate state space approach for urban traffic flow modeling and prediction / A. Stathopou-los, M.G. Karlaftis // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2003. - Vol. 11, Issue 2. -P. 121-135.
17. Sun, H. Short term traffic forecasting using the local linear regression model / H. Sun, H. Liu, H. Xiao, R. He, B. Ran // Journal of Transportation Research Board. - 2003. -Vol. 1836. - P. 143-150.