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基于收益管理的海運集裝箱運力分配研究

發(fā)布時間:2020-06-13 00:58
【摘要】: 近年來,海運集裝箱運輸業(yè)發(fā)展日趨迅速,海運集裝箱已成為國際運輸市場中占統(tǒng)治地位的運輸方式。伴隨著不斷加劇的市場競爭,海運集裝箱運輸業(yè)出現(xiàn)供大于求的現(xiàn)象。此外,世界貿(mào)易不平衡和集裝箱管理水平落后等問題,使得船運公司面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。單純靠提高承載率和提高運價的傳統(tǒng)方法,船運公司已經(jīng)很難實現(xiàn)利潤的增長。為此,船運公司應(yīng)該轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)經(jīng)營模式,應(yīng)用收益管理的理念,通過合理分配運力來提高市場競爭力。在這種背景下,本文選取一家國際船運公司為研究對象,研究了海運集裝箱運力分配問題。 本論文基于已有的研究成果,根據(jù)海運集裝箱運輸業(yè)的實際情況,分析了收益管理在該行業(yè)應(yīng)用的可行性。海運集裝箱屬于典型的服務(wù)行業(yè),具有應(yīng)用收益管理的一些典型特點如運力相對固定而且不能儲存,固定成本高而邊際成本較低等,因此收益管理在海運集裝箱業(yè)具有廣闊的運用前景。同時海運集裝箱業(yè)也具有自己的特征,所以不能照搬航空收益管理的方法,必須結(jié)合本行業(yè)的特征進行研究。本論文分析了影響海運集裝箱運力分配的主要因素,為優(yōu)化模型的建立提供了依據(jù)。本論文在以上分析的基礎(chǔ)上,基于收益管理的思想,建立了考慮空箱調(diào)運的多航段隨機規(guī)劃模型,并引用隨機規(guī)劃中的機會約束理論求解了模型。為了更好地分析海運集裝箱運力分配問題,本論文給出了數(shù)值算例,并對數(shù)值算例進行了靈敏度分析。最后本論文結(jié)合某國際集裝箱船運公司的實際情況,分析了該公司在運力分配方面面臨的挑戰(zhàn),并建立優(yōu)化模型,得出了運力分配方案。與該公司現(xiàn)有運力分配方案相比,,模型的運力分配方案可獲得較佳的收益。 本論文在建立模型時,綜合考慮了空箱調(diào)度、空箱租賃、集裝箱運輸路徑選擇、多航段及需求的不確定性等因素,研究成果是對海運集裝箱收益管理理論定量研究方面的補充,同時在實際運用中將為企業(yè)的經(jīng)營決策提供科學(xué)的決策依據(jù),有利于提高企業(yè)在市場中的競爭力。
【圖文】:

示意圖,集裝箱運輸,示意圖,空箱


2.1海運集裝箱運輸流程介紹為了構(gòu)建符合海運集裝箱運輸業(yè)實際情況的模型,有必要分析海運集裝箱運輸?shù)牧鬓D(zhuǎn)過程,集裝箱運輸流轉(zhuǎn)的整個過程如下“:貨主為了裝運貨物,產(chǎn)生空箱需求,臨近的內(nèi)陸貨運站或港口發(fā)放空箱,將空箱運到貨主所在地(實踐中,也可能存在貨主直接將貨物運到內(nèi)陸貨運站裝箱的情況,此時就不需要將空箱運到貨主所在地)。如果臨近的港口或內(nèi)陸貨運站缺少空箱,那么就需要從別的貨運站或港口調(diào)運空箱,或者從租箱公司租箱,當(dāng)貨主的空箱需求滿足后,空箱裝入貨物后成為重箱,經(jīng)公路或鐵路運至港口并經(jīng)船舶運往另一個港口(集裝箱海上運輸可能存在跨航線運輸)。重箱在另一個港口卸下后,再經(jīng)公路或鐵路運往貨主所在地;在貨主所在地,重箱卸完貨物后,變?yōu)榭障洌摽障鋵⑦\往鄰近的貨運站或港口。空箱運至貨運站或港口后,將被再次使用(運往新的貨主所在地或調(diào)配到其它的貨運站或港口),或還給租箱公司(退出流轉(zhuǎn)過程,上述過程請參見圖2.,。

公司運營,貨物,貨物運輸


圖5.1貨物需求的變化對于二公司運營收益的影響由上圖可知,港口對(Port_11,Port_52)當(dāng)前需求為19.ZITEUS,Port_1一表示香港,Port_52表示新加坡。則需求每增加(減少)l單位,xx公司總收益將增加(減少)47.07美元,只要需求在區(qū)間(17.01,27.06)內(nèi)變動,模型優(yōu)化的最優(yōu)基保持不變。通過對考慮當(dāng)貨物需求在某一個范圍內(nèi)變化時,評價的結(jié)果將會產(chǎn)生怎樣的變化。這樣有利用xx公司了解需求變化的市場,為xx公司決策提供科學(xué)的依據(jù)。(2)貨物運輸成本的變化該模塊可以分析貨物運輸成本的變化對于xx公司運力優(yōu)化方案的影響,如圖6.2所示:
【學(xué)位授予單位】:四川大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號】:F550;F224

【相似文獻】

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本文編號:2710377

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