Disertacija - Univerzitet u Novom Sadu

More documents

Recommendations

Info

5. ZAKLJUČCI Permanentan porast robnih tokova, smanjenje resursa fosilnih goriva i klimatske promene kao posledica efekta staklene bašte, uslovili su da optimizacija lanaca snabdevanja i iznalaženje načina za što veću eksploataciju obnovljivih izvora energije, postanu jedni od najvećih izazova svetskih razmera. U takvom ambijentu, strateški pristup u optimizaciji lanaca snabdevanja, kako tokova robe, tako i tokova materijala koji se koriste kao obnovljivi izvori energije, predstavlja imperativ. Prvi korak u strateškom pristupu optimizacije lanaca snabdevanja predstavlja određivanje optimalne lokacije objekata u lancu. U vezi sa tim, u ovom istraživanju su, shodno definisanim ciljevima i zadacima, razmatrana dva karakteristična lanca snabdevanja: − distributivni lanac snabdevanja u kome se obavlja neka vrsta transformacije robe u logističkim centrima i − lanac snabdevanja koji prati generisanje električne energije iz biomase, za koje je sprovedeno definisanje i modeliranje lokacijsko-alokacijskih problema: 3. međunarodnih otvorenih logističkih centara sa distributivnom funkcijom i 4. postrojenja za generisanje električne energije iz biomase. Istraživanja lokacijsko-alokacijskih problema logističkih centara dala su sledeće zaključke: − do sada najčešće korišćeni pristupi u formulisanju ove grupe problema zahtevaju izvesne adaptacije u cilju povećavanja stepena njihove praktične primenljivosti, − potrebna adaptacija zahteva kombinaciju nekih do sada definisanih modela (medijane, fiksnih troškova i p haba, sa kapacitativnim ograničenjima) i proširenja modela koja podrazumevaju mogućnost izbora adekvatnog vida transporta između svakog izvora robnih tokova i svake potencijalne lokacije logističkih centara i mogućnošću izbora tipa centra, − pristup određivanja optimalnih kapaciteta logističkih centara samo na osnovu vrednosti investicija i obima tokova robe može dovesti do predimenzionisanja potrebnih kapaciteta centara, usled snižavanja jediničnih vrednosti investicija sa porastom kapaciteta, što ima negativan uticaj na fiksne operativne troškove, zbog čega je ovu vrstu troškova potrebno uključiti u analizu, − za rešavanje ove vrste problema primena metaheurističkih metoda daje dobre rezultate, naročito primena genetskih algoritama. Matematički model, definisan u ovom istraživanju, uključuje sve navedene adaptacije i pruža mogućnost određivanja optimalnog broja, tipa, kapaciteta i lokacije logističkih centara, kao i alokacije korisnika lociranim centrima. Testiranjem se došlo do zaključka da formulisani model predstavlja koristan alat pri donošenju strateških odluka ne samo pri lociranju logističkih centara nego i pri dizajniranju i upravljaju distributivnim sistemima, što potvrđuje praktičnu primenljivost istraživanja. Rezultati testiranja navode na sledeće zaključke: − transportni troškovi makrotokova robe imaju dominantnu ulogu u ukupnim troškovima, a potom transportni troškovi mikrotokova, troškovi skladištenja i na poslednjem mestu je vrednost investicija, 111
− promene udela pojedinih vidova transporta u ukupno ostvarenom transportnom radu imaju veliki uticaj na izbor broja, kapaciteta i lokacije logističkih centara, a time i na ukupne troškove lanca snabdevanja, − snižavanje jedinične cene železničkog (ili vodnog) transporta ima uticaj na visinu ukupnih troškova, ali će imati uticaja na izbor tipa, lokacije i kapaciteta centara samo u slučaju povećanja udela tog vida transporta u ukupnom transportnom radu, − definisani pristup određivanju optimalnih kapaciteta centara se pokazao kao veoma dobar kroz njihovu procentualno veoma visoku iskorišćenost, u većini slučajeva preko 90 %, − za manji broj čvorova, definisani problem je moguće rešiti u prihvatljivom vremenskom intervalu primenom LP solvera, međutim, pri testiranju modela za veći broj čvorova preporučuje se primena definisanog genetskog algoritama, za koji je pokazano da daje dovoljno dobre rezultate u roku od samo nekoliko sekundi. Na primeru Srbije, u okolnostima dominantnog uticaja transportnih troškova makrotokova robe, s aspekta ukupnih troškova, bolje rezultate daje lociranje većeg broja centara (u svim scenarijima 7 ili 8 centara). Porast ukupnih godišnjih troškova, za iste robne tokove u sadašnjim okolnostima, u slučaju lociranja 3 umesto 7 centara, je oko 26,44 10 6 €, što je porast od oko 3 €/t. Kao optimalne lokacije logističkih centara, u definisanim okolnostima, izabrani su prvenstveno Novi Sad, Beograd i Kragujevac, a potom Subotica, Šabac, Niš, Užice, Kruševac i Smederevo. Rezultati dobijeni testiranjem modela i algoritma ostavljaju prostor za dalja istraživanja u više pravaca, kao što je: − promena posmatranih parametara u okolnostima izmenjene strukture lanaca snabdevanja, − posmatranje pojedinih parametara, na primer tokova robe, kao fazi (fuzzy) vrednosti, − primena drugih metaheurističkih metoda u rešavanju definisanog modela, kao što su tabu pretraživanje i simulirano kaljenje, uključujući poređenje primenljivosti i kvaliteta dobijenih rezultata u zavisnosti od primenjene metode, − primena višekriterijumske optimizacije u kojoj bi drugi optimizacioni kriterijum pri izboru tipa, kapaciteta i lokacije logističkih centara bio minimizacija uticaja opsluge robnih tokova na životnu sredinu. Istraživanja lokacijskih problema postrojenja za generisanje električne energije iz biomase dala su sledeće zaključke: − do sada najčešće korišćene pristupe u formulisanju ove vrste problema moguće je adaptirati tako da se stepen njihove praktične primenljivosti značajno poveća, − potrebna adaptacija podrazumeva mogućnost izbora između različitih vrsta biomase i različitih tipova postrojenja, koja mogu da koriste i mešavinu više vrsta biomase, − problem alokacije treba postaviti inverzno, tako da se umesto alokacije generisane energije korisnicima ustvari razmatra alokacija raspoloživih resursa biomase lociranim postrojenjima, 112
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 and 10:
SPISAK SKRAĆENICA: BNP CP DP DTM E
Page 11 and 12:
koeficijent dostupnosti žetvenih o
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: one troškove za koje je procenjeno
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?