Disertacija - Univerzitet u Novom Sadu

More documents

Recommendations

Info

REZIME U ambijentu permanentnog porasta tokova roba i smanjenja resursa fosilnih goriva, strateški pristup upravljanju lancima snabdevanja sve više dobija na značaju. Prvi korak u strateškom pristupu optimizacije lanaca snabdevanja predstavlja određivanje optimalne lokacije objekata u lancu. U ovom istraživanju razmatrana su dva karakteristična lanca snabdevanja za koja je sprovedeno definisanje i modeliranje lokacijsko alokacijskih problema: 1. međunarodnih otvorenih logističkih centara sa distributivnom funkcijom i 2. postrojenja za generisanje električne energije iz biomase. Lokacijsko alokacijski problem međunarodnih otvorenih logističkih centara sa distributivnom funkcijom modeliran je kao jednokriterijumski, diskretan, statički, lokacijsko alokacijski problem na mreži. Definisanim modelom se razmatra lociranje jednog ili više otvorenih logističkih centara sa distributivnom funkcijom, na postojećoj saobraćajnoj mreži, potrebnih za pokrivanje celokupne potražnje za logističkim uslugama u definisanom području. Ima za cilj da za poznate robne tokove u definisanom gravitacionom području odredi optimalan broj, tip, kapacitet i lokaciju logističkih centara, kao i alokaciju korisnika lociranim centrima, težeći pritom minimizaciji ukupnih logističkih troškova. U odnosu na dosadašnja istraživanja, definisani unapređeni model omogućava izbor opimalnog tipa centra i vida transporta za makro tokove roba, razmatra uticaj udela pojedinih vidova transporta na ukupne troškove lanca snabdevanja, a pri određivanju optimalnog kapaciteta centra, pored vrednosti investicija, u obzir uzima i fiksne operativne troškove centra. Za rešavanje lokacijskog problema definisanim matematičkim modelom razvijen je genetski algoritam koji u obzir uzima sve navedene specifičnosti. Model je testiran na primeru Republike Srbije. Rezultati testiranja su pokazali da najveći uticaj na broj i lokaciju centara imaju transportni troškovi makrotokova robe, da udeo pojedinih vidova transporta u ukupno ostvarenom transportnom radu ima značajan uticaj na tip, kapacitet i lokaciju centara, kao i da razmatranje fiksnih operativnih troškova ima pozitivan uticaj na određivanje kapaciteta centara. Testiranjem se, između ostalog, došlo do zaključka da formulisani model i algoritam predstavljaju koristan alat pri donošenju strateških odluka, ne samo pri lociranju logističkih centara već i pri dizajniranju i upravljaju distributivnim sistemima. Lokacijsko alokacijski problem postrojenja za generisanje električne energije iz biomase modeliran je kao jednokriterijumski, diskretan, statički, lokacijsko alokacijski problem na mreži. Definisani model ima za cilj da na osnovu količina raspoloživih vrsta biomasa i njihove lokacije, cene biomase, potrebne količine biomase za godišnje funkcionisanje postrojenja, investicionih i operativnih troškova postrojenja, definiše optimalan broj i tip postrojenja, a potom lokaciju i nazivnu snagu za koje će ukupni troškovi po jedinici dobijene električne energije biti najniži. Nadalje model omogućava da se sagleda promena cene dobijene električne energije u zavisnosti od ukupno instalirane snage električnih centrala, te da se na osnovu toga definišu granične vrednosti mogućih ili ekonomski isplativih instaliranih snaga na definisanom području. U odnosu na dosadašnja istraživanja, model omogućava izbor više tipova postrojenja, od kojih neka koriste kombinaciju različitih vrsta biomasa. Takođe, uvedena su dva nova koeficijenta koja omogućavaju preciznije definisanje realno za ovu namenu raspoloživih resursa biomasa: VII
koeficijent dostupnosti žetvenih ostataka s obzirom na mogućnost ubiranja u formi velikih valjkastih i četvrtastih bala i koeficijent raspoloživih količina biomase s obzirom na druge uticaje, kao što su primena žetvenih ostataka za druge svrhe, smanjenje raspoloživih količina na osnovu primene konzervacijske obrade zemljišta, smanjenje raspoloživih količina iz drugih razloga, na primer, problemi s ugovaranjem otkupa, nedostatak potrebne mehanizacije, loše vremenske prilike u vreme ubiranja, itd. Model je testiran na primeru AP Vojvodine, kao zaokružene geografske celine sa okvirno poznatim resursima. Rezultati testiranja ukazuju da vrsta biomase, njena cena i prostorna gustina, imaju dominantan uticaj na izbor tipa i lokacije postrojenja. Najveći uticaj na izbor tipa, nazivne snage i lokacije postrojenja imaju troškovi snabdevanja postrojenja biomasom, a u njima logistički troškovi imaju značajan udeo, oko 30 %. Usled uticaja vrednosti investicija i stepena korisnosti, izbor postrojenja većih nazivnih snaga (20 MW) daje najbolje rezultate s aspekta ukupnih troškova generisanja električne energije. Na osnovu rezultata testiranja se, između ostalog, došlo do zaključka da definisani matematički model predstavlja koristan alat pri donošenju strateških odluka kojima može bitno da se utiče na visinu troškova generisane električne energije. Rezultati dobijeni testiranjem oba modela ostavljaju prostor za dalja istraživanja prvenstveno u sledeća tri pravca: primene višekriterijumske optimizacije, posmatranja pojedinih parametara kao fazi (fuzzy) vrednosti, uvođenje dodatnih ograničenja u cilju mogućnosti premene modela za određivanje mikrolokacije. Ključne reči: logistika, lanci snabdevanja, logistički troškovi, lokacijsko-alokacijski problemi, logistički centri, biomasa VIII
Page 1 and 2: UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET T
Page 3 and 4: UNIVERSITY OF NOVI SAD FACULTY OF
Page 5 and 6: SPISAK SLIKA: Sl. 1 Evolutivni razv
Page 7 and 8: Sl. 47 Udeo logističkih troškova
Page 9: SPISAK SKRAĆENICA: BNP CP DP DTM E
Page 13 and 14: of biomass resources were introduce
Page 15 and 16: 1.1 Predmet istraživanja Prema Sav
Page 17 and 18: U okviru već navedenog, predmet ov
Page 19 and 20: Na isti način, u poglavlju četiri
Page 21 and 22: transportni zadatak i objavio ga je
Page 23 and 24: generaciju bez modifikacija. Mutaci
Page 25 and 26: Problem centra podrazumeva lociranj
Page 27 and 28: ∑ ∈ 0 ∑ ∈ − j= i j j i p
Page 29 and 30: yij iyij x Cj I Prethodno navedeni
Page 31 and 32: = ∀ ∈ ∑ ∈ 1 (2.2.35) ≤
Page 33 and 34: problem. Model su testirali za regi
Page 35 and 36: upravljanje snabdevanjem biomase im
Page 37 and 38: 3. MODELIRANJE LOKACIJSKIH PROBLEMA
Page 39 and 40: U DOMENU SAOBRAĆAJA I LOGISTIKE CI
Page 41 and 42: međusobnim rastojanjima i manjim i
Page 43 and 44: Robni tokovi Robni tokovi predstavl
Page 45 and 46: STRUKTURA FUNKCIJA LOGISTIČKIH CEN
Page 47 and 48: Logistički troškovi koji utiču n
Page 49 and 50: 3.2 Model lokacijskog problema logi
Page 51 and 52: Ograničenjem 3.5.2 dozvoljava se l
Page 53 and 54: Početak Definisanje veličine popu
Page 55 and 56: 3.4 Testiranje modela: Lociranje ot
Page 57 and 58: Tab. 2 Uvozni robni tokovi u Srbiji
Page 59 and 60: Crvene sekcije su izgrađene, dok s
Page 61 and 62:
2010. godine da podigne udeo želez
Page 63 and 64:
infrastrukture, predviđen je i por
Page 65 and 66:
Rezultati simulacija za drugi scena
Page 67 and 68:
Tab. 6 Izabrane lokacije, kapacitet
Page 69 and 70:
Kao posledica dominacije udela uvoz
Page 71 and 72:
Udeo robnih tokova prema tački gen
Page 73 and 74:
Udeo robnih tokova prema tački gen
Page 75 and 76:
Poređenje rezultata dobijenih LP s
Page 77 and 78:
4. MODELIRANJE LOKACIJSKIH PROBLEMA
Page 79 and 80:
Tab. 14 Opis materijala koji spadaj
Page 81 and 82:
Donja toplotna moć Najznačajnija
Page 83 and 84:
Sl. 28 Poređenje energetskih gusti
Page 85 and 86:
Sl. 30 Utovar velikih četvrtastih
Page 87 and 88:
Kada je reč o iveru, veće količi
Page 89 and 90:
Bale žetvenih ostataka se traktoro
Page 91 and 92:
Cene pojedinih goriva značajno se
Page 93 and 94:
− smanjenje raspoloživih količi
Page 95 and 96:
d ij - transportno rastojanje od me
Page 97 and 98:
U modelu je pretpostavljeno da posm
Page 99 and 100:
korišćenje neće ugrožavati živ
Page 101 and 102:
Sl. 34 Mapa gustine žetvenih ostat
Page 103 and 104:
Republike Srbije, iznosi oko 500
Page 105 and 106:
Rashodi finansiranja odnose se na k
Page 107 and 108:
Pad ukupnih troškova jasno je izra
Page 109 and 110:
Porast prosečnih transportnih tro
Page 111 and 112:
Sadašnje stanje, b k i = 1 Rezulta
Page 113 and 114:
Usled veće prostorne gustine bioma
Page 115 and 116:
Sl. 45 Ukupni troškovi generisanja
Page 117 and 118:
Udeo logističkih troškova u troš
Page 119 and 120:
Ukupni troškovi u €/MWh 88 86 84
Page 121 and 122:
Prosečni transportni troškovi za
Page 123 and 124:
one troškove za koje je procenjeno
Page 125 and 126:
− promene udela pojedinih vidova
Page 127 and 128:
Reference: 1. Alumur S, Kara B.Y. 2
Page 129 and 130:
35. Marti B.V, Gonzales E.F. 2010.
Page 131 and 132:
64. Vidović M, Zečević S, Kiliba
show all

Disertacija - Univerzitet u Novom Sadu

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?