基于大数据分析的自动化集装箱码头运营优化研究

摘要

随着经济全球化与区域经济一体化的进程加快，全球集装箱码头吞吐量急剧增长。然而，进入21世纪后劳动力成本上升与劳动力资源匮乏增加了集装箱码头运营压力，为提高码头营运效益，集装箱码头自动化势在必行。与此同时，大数据技术不断成熟，集装箱码头作业产生的海量数据为大数据技术应用提供了现实可能性，而大数据技术为集装箱码头自动化运营优化提供了新的途径。
　　本文以厦门远海自动化码头的实际生产作业为基础，基于大数据技术对影响自动化码头关键要素进行充分挖掘;同时，结合自动化码头特点，借鉴国内外现有运营评价模式，设计自动化码头运营优化评价指标及其体系，并以其对厦门远海自动化码头运营进行评价，利用评价结果进一步挖掘影响码头运营效率的关键要素;提出了基于大数据分析的码头作业优化配置机理，设计了相关优化策略。本文的研究，为自动化码头运营优化提供策略依据，从大数据角度呈现自动化集装箱码头运营优化的战略轨迹。
　　首先，结合国内集装箱码头运营特点，分析了自动化集装箱码头影响因素的维度，分析了影响因素的相关性，并对关键要素进行了提取与呈现，为后续流程提供有效的大数据集管理和分析支撑。
　　其次，借鉴国内外现有运营评价模式，为自动化码头安全高质量优化营运，研究运行评价指标及其体系。构建了自动化集装箱码头能效评价的指标体系，通过大数据解析评价指标及评价体系内在关联性，引入DEA模型作为解决多目标、多量纲问题评价的方法。
　　最后，本文分析了基于大数据的自动化集装箱码头优化配置方法，提出了基于大数据的自动化码头优化配置策略，并对其进行了配置实证。通过与港口实际运营情况的比较分析，验证了评价指标体系及其模型与优化配置策略的正确性，证实了研究成果具有理论和实践价值。

目录

声明

摘要

1．1 选题的目的和意义

1．2 研究现状与待拓展问题

1．2．1 国内外研究现

1．2．2 待深入研究问题

1．3 本文工作与创新点

1．3．1 本文研究的主要内容

1．3．2 本文研究的技术路线

1．3．3 本文研究的创新点

1．4 本章小结

第2章 基于大数据分析的集装箱码头作业活动分析

2．1 大数据技术概述

2．1．1 大数据发展概述

2．1．2 大数据应用概述

2．2 自动化集装箱码头概述

2．2．1 自动化集装箱码头定义和产生背景

2．2．2 国内外自动化码头发展现状

2．2．3 厦门远海全自动化集装箱码头

2．3 集装箱码头作业活动分析

2．3．1 作业效率分析

2．3．2 作业能耗分析

2．4 本章小结

第3章 自动化集装箱码头作业活动关键要素挖掘

3．1 影响因素维度分析

3．1．1 泊位与岸桥集成调度

3．1．2 场桥调度

3．1．3 集卡调度

3．2 影响因素相关性分析

3．2．1 泊位与岸桥集成调度

3．2．2 场桥调度

3．2．3 集卡调度

3．3 关键要素提取与呈现

3．4 本章小结

第4章 自动化集装箱码头作业能效评价体系构建

4．1 评价体系构建思路与原则

4．1．1 评价体系构建思路

4．1．2 评价体系构建原则

4．2 评价指标设计与体系构建

4．2．1 评价指标设计

4．2．2 评价体系构建

4．3 基于数据包络分析的评价模型

4．3．1 DEA方法概述

4．3．2 CCR模型

4．3．3 BCC模型

4．4 自动化码头运营评价实证

4．5 本章小结

第5章 自动化集装箱码头作业能效优化策略

5．1 基于大数据的自动化码头优化配置机理

5．1．1 作业活动分解与监测

5．1．2 作业活动能效分析

5．1．3 生产作业协同优化

5．2 基于大数据的自动化码头优化配置策略

5．2．1 泊位与岸桥集成优化配置策略

5．2．2 场桥优化配置策略

5．2．3 集卡优化配置策略

5．3 基于大数据的自动化码头优化配置实证

5．3．1 泊位与岸桥集成调度能效优化

5．3．2 场桥调度能效优化

5．3．3 集卡调度能效优化

5．4 本章小结

6．1 结论

6．2 展望

致谢

参考文献

附录