نوآوری‌های صنعتی

نوآوری‌های صنعتی

شبیه‌سازی خدمات حمل‌ونقل کانتینری (فیدرینگ) و بهینه‌سازی آن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی صنایع، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران.
2 گروه مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران.
3 گروه مهندسی صنایع، دانشگاه علم و فرهنگ، تهران، ایران.
چکیده
امروزه حمل‌ونقل کانتینری به‌عنوان یکی از سریع‌ترین و اقتصادی‌ترین روش‌های جابجایی کالا در سطح جهانی شناخته می‌شود. بهره‌گیری از کانتینر در حمل‌ونقل کالاها، فرآیندهای تخلیه و بارگیری را تسریع کرده و حمل بین‌المللی را ساده‌تر می‌کند، همچنین موجب صرفه‌جویی در زمان انتقال، کاهش هزینه‌های تخلیه و بارگیری، افزایش امنیت و کاهش ریسک باز شدن درب کانتینر از مبدأ تا مقصد و بهینه‌سازی استفاده از فضای موجود در محل‌های تخلیه و بارگیری می‌شود. در همین راستا هدف اصلی این شبیه‌سازی، طراحی یک مدل معتبر حمل‌ونقل کانتینری با اتکا بر آزمون‌های آماری و همچنین بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی مرتبط است. در این مطالعه، شبیه‌سازی گسسته پیشامد به‌عنوان یکی از ابزارهای کلیدی مدل‌سازی برای شبیه‌سازی حمل‌ونقل کانتینری بین بنادر جنوبی ایران مورداستفاده قرار گرفته است. نتایج بهینه‌سازی نشان داد که دستیابی به عملکرد مطلوب لزوماً نیازمند استفاده کامل از بودجه در دسترس نیست، بلکه توزیع متوازن و علمی منابع می‌تواند نقش مؤثرتری در افزایش بهره‌وری داشته باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

A Simulation-Based Optimization Approach for Container Feeder Transportation Services

نویسندگان English

Marzie Sarvi Hampa 1
Kowsar Mohammadi 2
Ahmad Hakimi 3
1 Department of Industrial Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran.
2 Department of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Iran.
3 Department of Industrial Engineering, University of Science and Culture, Tehran, Iran.
چکیده English

Containerized transportation is widely acknowledged as one of the most efficient and cost-effective modes of freight movement in global supply chains. The adoption of containerization has substantially enhanced the efficiency of loading and unloading operations while streamlining international logistics processes. Furthermore, container-based transport contributes to reduced transit times, lower cargo handling costs, improved shipment security, minimized risk of unauthorized access from origin to destination, and more effective utilization of terminal and yard capacities. In this study, discrete-event simulation (DES) is employed as a robust modeling and analytical tool to simulate container transportation flows among the southern ports of Iran. The primary objective is to develop a statistically validated simulation model capable of accurately representing real-world operational dynamics. Additionally, the study seeks to optimize key operational processes in order to enhance system performance, improve resource utilization, and support data-driven decision-making within the container transport network.

کلیدواژه‌ها English

Discrete Event Simulation
Container Transportation
Optimization
[1] Bernhofen D. M, El-Sahli Z, Kneller R. Estimating the effects of the container revolution on world trade. Journal of International Economics. 2018; 113: 36–50. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2018.03.001
[2] Clark X, Dollar D, Micco A. Port efficiency, maritime transport costs, and bilateral trade. Journal of Development Economics. 2004; 75(2): 417–450. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2004.06.005
[3] Wilmsmeier G, Hoffmann J, Sánchez R J. The impact of port characteristics on international maritime transport costs. Maritime Economics & Logistics. 2008; 10(3): 205–228. https://doi.org/10.1057/mel.2008.10.
[4] Su M, Bae S.-H, Park K.-S. Port congestion and container freight rate dynamics: Forecasting with an RBF neural network. Frontiers in Marine Science. 2025; 12: 1545471. https://doi.org/10.3389/fmars.2025.1545471
[5] Danladi C, Tuck S, Tziogkidis P, Tang L. Efficiency analysis and benchmarking of container ports operating in lower-middle-income countries: A DEA approach. Journal of Shipping and Trade. 2024; 9: 7. https://doi.org/10.1186/s41072-024-00163-2
[6] Rusticelli E, MacLeod C. The impact of container shipping costs on import and consumer prices (OECD Economics Department Working Papers No. 1838). OECD Publishing. 2025. https://doi.org/10.1787/957f0c0c-en
[7] Pabón-Noguera A, Carrasco-García M. G, Ruíz-Aguilar J. J., Rodríguez-García M. I, Cerbán-Jimenez M, Turias Domínguez I. J. Multicriteria decision model for port evaluation and ranking: An analysis of container terminals in Latin America and the Caribbean using PCA-TOPSIS methodologies. Applied Sciences. 2024; 14(14): 6174.
[8] Zhang X, Li H., Wu M. Optimization of resource allocation in automated container terminals. Sustainability. 2022; 14(24): 16869
[9] Cheng S, Liu Q, Jin H, Zhang R, Ma L., Kwong C. F. Collaborative optimization of truck scheduling in container terminals using graph theory and DDQN. Scientific Reports. 2025; 15: 6950.
[10] Chargui K., Zouadi T, El Fallahi A, Reghioui M, Aouam T. Berth and quay crane allocation and scheduling with worker performance variability and yard truck deployment in container terminals. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2021 151: 102449. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102449
[11] Amirifar S, Tavakoli Kashani A, Omidvarpanah Ahmadabadi A, Hassannayebi E. Simultaneous optimization for berth and quay crane scheduling in container terminals. Journal of Port Operations. 2025. https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.102449
[12] Hussein A, Elkharbotly A, Ismail T. Berth allocation and quay crane assignment problem in continuous berth container terminals. Port Said Engineering Research Journal. 2022; 26(4): 15–28. https://doi.org/10.21608/pserj.2022.123456
[13] Mazloumi M, van Hassel E. Improvement of container terminal productivity with knowledge about future transport modes: A theoretical agent-based modelling approach. Sustainability. 2021; 13(17): 9702. https://doi.org/10.3390/su13179702
[14] Huang X, Chen H, Zhang J, Wang D, Chen J, Luo J X. Robust optimization model of container liner routes in feeder line network. Transport. 2024; 39(1): 13–24. https://doi.org/10.3846/transport.2024.20531
[15] Jin J G, Meng Q, Wang H. Feeder vessel routing and transshipment coordination at a congested hub port. Transportation Research Part B: Methodological. 2021; 151: 1–21. https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.07.002
[16] Guo L, Du J, Zheng J, He N. Integrated planning of feeder route selection, schedule design, and fleet allocation with multimodal transport path selection considered. Journal of Marine Science and Engineering. 2023; 11(7): 1445. https://doi.org/10.3390/jmse11071445
[17] Bergmann M. An adaptive heuristic for feeder network design with optional transshipment. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2023; 176: 103153. https://doi.org/10.1016/j.tre.2023.103153
[18] Qin Z, Zhang M, Wu Y. Hub-and-spoke network design for feeder shipping with uncertainty in container flows. Maritime Economics & Logistics. 2024; 26: 445–468. https://doi.org/10.1057/s41278-024-00381-9
 [19] Bradley A; Arena OptQuest User’s Guide, Publication Arenao-UM001E-EN-P,November. 2007.

  • تاریخ دریافت 03 اسفند 1404
  • تاریخ بازنگری 21 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 24 اردیبهشت 1405