문제:
전형적인 해상 컨테이너 선적은 심해 운송 사업자, 항만 터미널 운영자, 모듈 간 운영자 등이 포함된다. 컨테이너는 하역되어 터미널에 저장되고, 그 다음엔 보통 지상 수송을 통해 그들의 더 먼 목적지로 보내진다. 심해 선박이 지연되면 추가 선적 과정을 복잡하게 만들 수 있기 때문에 공급망의 이 배후 부분이 병목현상이 되는 경우가 많다.
선박의 지연은 선박이 운반하는 모든 컨테이너의 지연을 의미한다. 만약 추가 배달을 기차로 한다면, 컨테이너들은 그러한 열차를 놓칠 가능성이 높으며, 다음 열차에 선적되어야 한다. 이것은 선적 계획 과정을 극적으로 복잡하게 만든다. 결과적으로, 컨테이너는 종종 늦게 배달되고, 터미널 저장소는 압도되며, 열차 용량은 심각하게 저용되어 모든 관련 당사자들이 손해를 보게 된다.
도착하는 배가 정말 크면 상황은 더욱 악화된다. 왜냐하면 그러한 선박을 하역하는 데 10시간 이상이 걸릴 수 있기 때문이다. 이 긴 공정의 시작과 끝에서 특정 컨테이너가 하역될지는 아무도 알지 못하며, 이것은 계획을 더욱 복잡하게 만든다.
이러한 상황을 피하기 위해, 모듈간 운영자들은 이용 가능한 열차 용량을 위해 다른 컨테이너를 재예약하려고 하지만, 미리 (예를 들어, 독일 함부르크 항에서는, 적어도 기차 출발 하루 전에) 해야 한다. 이를 보다 효율적으로 수행하기 위해, 운영자는 도착 컨테이너에 대한 정보의 조기 제공(터미널 및 목적지 도착 시간)이 필요할 것이다.
한 가지 가정은 모든 관련 당사자가 각 컨테이너의 예상 도착 시간(ETA)을 알면 문제가 해결될 수 있다는 것으로, 이는 각 컨테이너가 부두에 도착한 시간을 알 수 있다는 것을 의미한다. 현재는 컨테이너를 먼저 하역하거나 마지막으로 하역할 경우 열차 운영자와 차이가 나기 때문에 큰 도움이 되지 않는 선박 ETA만 이용할 수 있다. 컨테이너 ETA의 가용성은 열차의 배후 운송을 위한 적재 준비 컨테이너의 재예약을 가능하게 하여 용량 활용도를 높일 수 있다.
독일 다름슈타트 공과대학 연구진은 컨테이너 ETA 도입으로 컨테이너 교통량 세계 20위권 항만인 함부르크항의 상황이 개선될 수 있을지를 규명하는 작업을 하고 있었다.
해결책:
연구진은 두 개의 동일한 3개월의 시스템 운용 기간을 시뮬레이션 모델에 재현하고 컨테이너 ETA의 가용성과 비교하지 않는 성능을 비교하기로 결정했다. 그들은 다음 세 가지 정책을 시험하고 비교하기로 결정하였다.
- 표준 사례: 심해 운반선 1척의 컨테이너만 제공.
- 정책 1: 여러 운송업체의 컨테이너에 서비스를 제공하고, 주로 가장 중요한 선적 마감일을 가진 컨테이너를 교육하여 발송한다.
- 정책 2: 터미널에 저장 중인 열차 적재 가능 컨테이너 풀 형성 및 도착 지연 시 컨테이너 열차 선적 재예약.
TU 다름슈타트는 HHLA(함부르크 운영자의 항구), TFG 트랜스프레치트(인터모듈 운영자), 하파그 로이드(심층 해상 운송업자)와 제휴하여 컨테이너 ETA로 시스템의 작업을 시험하기 위해 운송 체인에 관련된 모든 당사자의 데이터를 수집했다. 파트너는 연구를 위해 다음과 같은 입력 데이터를 제공했다.
- 터미널 측에는 환적, 재포장, 체류 및 열차 적재 시간, 블록 저장 용량, 재포장 속도 등이 포함되었다.
- 모듈간 운영자 데이터에는 열차 수, 열차당 용량 및 이용률이 포함되었다.
- 심해 운반선은 운송되는 컨테이너의 수와 지연 및 하역 시간을 제공했다.
컨테이너 도입 전후(파란색)
ETA의 용량 활용도 교육
이 데이터는 모델에서 분포 함수를 구축하는 데 사용되었다.
모델은 시스템 역학 접근법을 활용하여 운송 체인을 재현했다. 그것은 도착하는 배에서 터미널을 거쳐 열차로 이어지는 컨테이너의 연속적인 흐름을 시뮬레이션했다. 선박에서 터미널에 도착하여 열차에 적재되는 이산 및 동적 이벤트를 시뮬레이션한 컨테이너. 모델러는 또한 기능 및 프로그래밍과 같은 시스템 역학 모델에 추가 기능을 추가하여 모듈간 운영자에 대한 의사결정 규칙을 추가했다.
모델에는 컨테이너 ETA 사용 설정/해제, 모듈간 운영자 정책 선택, 열차 매개변수 설정(열차당 컨테이너, 도착률 등) 등 다양한 모드와 매개변수를 그래픽으로 설정할 수 있는 인터페이스가 포함되었다.
그 결과를 더 강하고 비교가능하게 만들기 위해, 모델러들은 몬테카를로 시뮬레이션 실험을 실행했는데, 이 실험은 각 입력 볼륨에 대해 무작위로 생성된 매개변수를 가진 여러 개의 시뮬레이션 실행을 포함하고 있었다.
결과:
다양한 정책에 대한 시뮬레이션 결과는 컨테이너 ETA 정보의 도입이 모듈 간 열차 용량 활용도를 증가시킬 것이라는 것을 보여주었다(그림 참조). 모듈 간 운영자가 두 번째 정책을 사용하는 경우 ETA 가용성은 시스템에 가장 좋은 영향을 미칠 수 있다. 즉, 적재 가능한 컨테이너 풀을 구성하고 지연될 경우 이 풀에서 컨테이너를 보내는 것이다.
대형 선박이 있는 상황의 경우 ETA를 적용하면 용량 활용도가 개선됐지만 수용 가능한 수준의 75% 달성은 허용하지 않았다. 대형 선박은 환적 과정에 강한 영향을 미치고 있으며, ETA 도입은 이 과정을 개선하기 위한 것이 아니었다.
또한, 시뮬레이션에서는 제안된 정책을 컨테이너 ETA 도입 없이 단독으로 사용하는 것만으로 상황이 바뀌지 않을 것이라는 것을 보여주었다.
그 결과는 워크숍에서 파트너에게 제시되었다. 일부 해상운송 체인 업계 실무자들에게 컨테이너 ETA 도입에 대한 생각은 직관적으로 보이지 않았다. 시뮬레이션은 그들 중 많은 사람들에게 상황을 개선할 것이라는 것을 증명했다.
시뮬레이션 결과, 컨테이너 ETA 가용성은 항만 당국이 터미널에서 컨테이너 체류 시간을 단축하고, 모듈 간 운영자들이 열차 용량 활용도를 높일 수 있으며, 궁극적으로 컨테이너 선적 시간을 늘릴 수 있을 것으로 나타났다.
또 함부르크항 이용객들은 컨테이너의 수출 방향에 초점을 맞췄다. 여기서 컨테이너의 ETA는 컨테이너 선박의 용량 활용도를 개선할 수 있다.
추가 연구 계획에는 컨테이너 ETA 제안을 아시아 및 미국 항만 환경에서 테스트한 다음 개별 사용자에게 ETA 도입이 미치는 경제적 영향을 평가하는 것이 포함된다. 연구진은 또 각 용기의 움직임을 추적하기 위해 시스템 역학 모델에 에이전트 기반 모델링 요소를 도입할 계획이다.