基于船舶大数据的港口装卸效率值计算方法
2021-04-28廖诗管杨冬白茜文翁金贤1b
交通运输系统工程与信息 2021年2期
廖诗管,杨冬,白茜文,翁金贤,1b
(1.上海海事大学,a.海洋科学与工程学院,b.交通运输学院,上海201306;2.香港理工大学,物流及航运学系,香港999077;3.清华大学,工业工程系,北京100084)
0 引言
港口装卸效率是港口竞争力的重要指标,对于缩短船舶在港停泊时间、加快船舶周转、降低运输成本起着至关重要的作用,直接影响着船公司对航线挂靠港的选择[1]。评估港口的装卸效率需要考虑许多因素的影响,包含可获取因素(岸吊数量等)、难以获取因素(港口的操作和管理水平等)和随机因素(天气和岸吊机械故障等)。难以获取因素和随机因素为评估港口实际装卸效率带来巨大挑战,使港口间的效率衡量及比较没有唯一的方法可遵循。为准确估计港口的装卸效率值,比较不同港口装卸效率的差异,亟需提出一种标准化的港口装卸效率值估计方法,以更客观地评估和比较复杂多因素下的港口装卸效率,为港口提升管理水平和船公司决策提供参考。
较为典型的港口效率评估方法是Charnes 等[2]率先提出的数据包络分析法(DEA),该方法得到了广泛的运用与发展。例如:李丹等[3]采用改进的三阶段DEA 模型对我国沿海集装箱码头2008-2012年的运营效率进行测度分析;Cheon 等[4]构建了基于DEA 模型的Malmquist 生产力指数(MPI)模型,用以评估世界集装箱港口效率变化情况;Wu等[5]应用DEA 技术估算了集装箱港口效率,他们认为难以观测的非有形因素会影响集装箱港口的效率。DEA更多的是考虑宏观指标(资本、劳动和土地等)对港口效率变化的影响,对微观运作指标(港口的装卸设备和运营条件等)缺乏考虑。……
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