Эксперт по сдаче вступительных испытаний в ВУЗах
Курсовая работа
по дисциплине «Сервис на транспорте»
Введение
Железнодорожный транспорт является основой транспортной системы Российской Федерации, основным, а в некоторых случаях и единственным видом транспорта, осуществляющим массовые перевозки грузов и пассажиров практически при любых климатических условиях. По его работе можно судить о жизнеспособности всего народнохозяйственного комплекса страны /1/.
Основными задачами транспорта является более полное обеспечение потребностей грузовладельцев и всего населения в перевозках.
В современных условиях от работников транспорта требуется высокий уровень знаний организации производства.
Целью изучаемой дисциплины является подготовка специалистов по организации перевозок и управлению транспортно-экспедиционной работой, а также эффективному взаимодействию с экспедиторскими структурами.
Транспортно-экспедиционное обслуживание (ТЭО) — деятельность в области перевозок, охватывающая весь комплекс операций и услуг по доставке товара от производителя продукции к потребителю.
Изучив дисциплину «Сервис на транспорте», слушатель должен:
знать — роль, значение и структуру транспортно-экспедиторских компаний; технологию предоставления консалтинговых услуг по перевозкам грузов; принципы оформления договора транспортного экспедирования, агентского договора;
уметь — выбирать рациональный маршрут перевозки; оформлять договоры на перевозку и страхование грузов, использовать систему скидок;
владеть — навыками анализа и разработки форм транспортного обслуживания предприятий, а также выбора рационального типа и потребного количества технических средств промышленного транспорта.
1. КЛАССИФИКАЦИЯ ГРУЗООТПРАВИТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА АВС.
Задача.
Разделить всех грузоотправителей станции на группы А, В и С в соответствии с их вкладом в общую погрузку станции.
Данные месячной погрузки грузоотправителей станции представлены в табл. 1.1
Методика и решение.
Идея метода АВС состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы.
Для решения поставленной задачи составим табл. 1.2, в которой расположим всех грузоотправителей в порядке убывания их вклада в общую погрузку станции (первый и второй столбцы).
Распределение грузоотправителей по группам А, В и С может производиться несколькими способами. Рассмотрим два наиболее распространенных.
Первый способ:
путем деления суммарной месячной погрузки станции на общее число грузоотправителей получаем средний размер погрузки одного грузоотправителя: 870/18=48 вагонов;
в группу А отнесем тех грузоотправителей у которых месячная погрузка в 4 и более раз выше средней, т.е. 48*4=192 вагона – это грузоотправитель «Виктория»;
к группе С относим грузоотправителей, у которых погрузка в 1 и более раз меньше средней, т.е. 48 вагонов. В эту группу входят 12 грузоотправителей;
остальные грузоотправители относятся к группе В.
Результаты расчета приведены в графе 3 табл. 1.2.
Второй способ: распределение грузоотправителей на основе закономерности, полученной при анализе большого количества предприятий и заключающейся в следующем: 10% всех грузоотправителей дают 75% прибыли, 25-20% прибыли и остальные 65%-только 5% прибыли.
Применяя этот принцип в рассматриваемом примере, перенесем данные графы 3 из табл.1.1 в графу 4 табл.1.2 и на его основании сформируем графу 5.
На втором этапе, просматривая графу 5 сверху вниз, отсечем грузоотправителей, обеспечивающих 75% погрузки (в нашем случае это грузоотправители: «Виктория», «Север», «Альфа», и «Руссо» – группа А), далее – грузоотправителей, имеющих суммарный вклад в погрузку в размере 20% – группа В. Остальные грузоотправители относятся к группе С. Результаты анализа приведены в графе 6 табл. 3.2.
Предлагаемые алгоритмы являются эмпирическими, поэтому в каждом отдельном случае требуется корректировка при формировании групп А, В .
В предлагаемом примере наиболее логичным является распределение, приведенное в 7-ой графе табл.3.2.
Вывод. Ситуаций, в которых следует применять метод АВС, достаточно много. Например, известно, что требования грузоотправителей к качеству и количеству транспортных услуг значительно отличается. Разделив клиентов транспорта с помощью метода АВС, можно с большей долей уверенности разрабатывать мероприятия по повышению сервисного обслуживания с учетом характерных для данной группы критериев предпочтения.
Задача.
Рассчитать оптимальные значения следующих параметров грузового фронта, являющегося звеном ЛТЦ: число смен работы в течение суток (при продолжительности смены 〖 Т〗_см=7ч), количество ПРМ – z, число подач вагонов – x, при следующих исходных данных: суточный объем переработки грузов на грузовом фронте 〖 Q〗_сут=300 т/сут; коэффициент, характеризующий долю непосредственной перегрузки из вагона в автомобиль α_н=0,1 ;продолжительность подачи и уборки вагонов на грузовой фронт t_(пу )=0,5 ч ; норма выработки ПРМ H_выр=126,6 т/см ; стоимость одной ПРМ S=50 тыс.руб;на приобретение ПРМ выделен S=400 тыс.руб. Длина грузового фронта L_фр=150 м, средняя статистическая нагрузка вагона P_ст= 30 т; ресурс выделенных локомотиво-часов для подачи-уборки вагонов, T_л=1,5 ч.
Методика и решение. Перечисленные в условии задачи параметры грузового фронта могут принимать разные значения, их сочетание является переменной величиной, влияющей на качественные и количественные показатели работы грузового фронта.
К таким показателям относятся: перерабатывающая способность грузового фронта, коэффициент использования ПРМ (относительная загрузка ПРМ); расходы, связанные с эксплуатацией грузового фронта или ПРМ, надежность работы ПРМ, время ожидания подачи вагонов на грузовой фронт и выполнения грузовых операций, а также связанные с ним расходы, численность работников и др.
По этой причине, данная задача относится к многокритериальным. Каждый критерий при заданных исходных условиях может иметь относительно «лучшие» или «худшие» значения. Будем считать «наилучшее» значение критерия условно оптимальным.
Известно, что невозможно найти такое сочетание значений оптимизируемых параметров, при котором все критерии одновременно принимали бы свои наилучшие или оптимальные значения.
Например, увеличение числа ПРМ позволяет увеличить перерабатывающую способность грузового фронта, но в тоже время увеличивает расходы, связанные с их амортизацией и ремонтом; увеличение времени работы фронта в течение суток сокращает потребное число ПРМ и время ожидания выполнения грузовых операций, но увеличивает численность персонала и т. д.
Таким образом, задача сводится к нахождению такого набора значений варьируемых параметров, при котором их значения были бы максимально близко к оптимальным.
В последней строке табл. 2.1 приведены наилучшие индивидуальные значения каждого критерия: φ_1=1332,6 т/сут, т.к. оптимальным значением перерабатывающей способности является максимально возможное, φ_2=5205 руб,т.к.оптимальным значением затрат является минимально возможное φ_3=0,787, т.к. оптимальные значения загрузки технических средств изменяются в пределах 0,75-0,8.
По последней графе табл. 2.1 определяем оптимальное сочетание варьируемых параметров исходя из условия (2.1). Минимальная сумма квадратов отклонений критериев от своих оптимальных значений равна А_к=0,447, что соответствует n_см=3, x=3, z=3.
Следовательно, именно это сочетание значений варьируемых параметров является оптимальным. Однако, это решение оптимально только в том случае, если все критерии равноценны. На практике часто требуется оптимизировать параметры так, чтобы обеспечить определенную величину простоя вагонов, учесть ограничения по эксплуатационным расходам и т.д., т.е. когда роли критериев различны. Относительную значимость каждого критерия для решения определенных задач можно учесть с помощью весомых коэффициентов.
