Ranking of container terminal customers in order to increase the share of container processing by the «direct» version
Keywords:
container terminal, processing capacity, ABC- and XYZ-analyses, Pareto rule, key customers, the «direct» version of the workAbstract
The article considers container terminal N, which includes four container platforms. The total actual processing capacity of container sites is compared with the required one according to the forecast values. It is established that by 2023 the actual processing capacity will not be able to ensure stable and uninterrupted operation of the container terminal. Due to the geographical features of the terminal location, (strong winds prevail at the location), the number of tiers of container storage in the stack has limitations. In order to increase the processing capacity of the terminal, the following proposals were made: increasing the share of local containers processed by the "direct" option, introducing a video recognition system for wagons and containers on access roads, using a system of rational placement of arriving containers. In order to develop a strategy for working on the «direct» option, key clients were identified through ABC- and XYZ-analyses. ABC analysis takes into account the volume of work performed with containers. ABC analysis involves the use of the Pareto rule. Group A includes 20 % of the total number of clients with the largest volumes of work. In the considered situation, these are the first 18 clients. Group B has average values of processing volumes. Group C includes customers with the least amount of container traffic processing. The XYZ method allows to classify customers depending on the variability of the values of their processing volumes. The most significant clients are Group X clients with stable volumes of container traffic. Based on the calculations performed, the percentage of clients belonging to the «AX» and «AY» groups with whom it is necessary to work by the "direct" option is determined. In order to increase the percentage of containers processed by the direct option, the article provides recommendations for the development of a contact schedule for the simultaneous supply of motor vehicles and railway wagons, as well as the full use of software products and digital technologies.
References
Алешина А. Контейнеризация в России переживает эпоху развития // РЖД-Партнер.Ру : сайт. URL : https://www.rzd-partner.ru/logistics/interview/konteynerizatsiya-v-rossii-perezhivaet-epokhu-razvitiya (Дата обращения 10.01.2023).
Покровская О.Д. Комплексная оценка транспортно-складских систем // Железнодорожный транспорт. 2019. № 7. С. 26–32.
Прокофьева Т.А., Ювица В.Н. Создание опорной сети логистических центров на основных направлениях товародвиже-ния в системе международных транспортных коридоров // Транспорт: наука, техника, управление. 2007. № 8. С. 62–65.
Гришкова Д.Ю. Методы прогнозирования размеров погрузки на железнодорожном объекте // Скиф. Вопросы студенче-ской науки. 2020. № 3 (43). С. 74–80.
Гришкова Д.Ю. Анализ транспортно-логистической инфраструктуры Новосибирской области // Глобальная экономика в XXI веке: роль биотехнологий и цифровых технологий : сб. науч. ст. по итогам работы второго круглого стола с междунар. уча-стием. М., 2020. С. 170–172.
Покровская О.Д. Логистический накопительно-распределительный центр как инфраструктурная основа международных транспортных коридоров // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2013. № 12-1. С. 118–121.
Псеровская Е.Д., Кагадий И.Н. Оценка влияния основных параметров грузовой станции на ее перерабатывающую спо-собность // Вестн. Сибир. гос. ун-та путей сообщ. 2017. № 1 (40). С. 19–29.
Оленцевич В.А., Зюванова А.О., Ефимов В.О. Совершенствование организации работы системы контейнерных терми-налов железнодорожного транспорта // Байкальская наука: идеи, инновации, инвестиции : сб. ст. по материалам всерос. науч.-практ. конф. Иркутск, 2022. Т. 2. С. 158–163.
Седашкин А.Д. Управление качеством продукции на основе статистического моделирования процесса расчета выборок // Наука и молодежь : ХIХ Всерос. науч.-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. Барнаул, 2022. Т. 1. Ч. 1. С. 53–54.
Псеровская Е.Д., Грефенштейн А.П. Расположение городского распределительного центра: научно-методологический подход // Вестн. Ростов. гос. ун-та путей сообщ. 2021. № 3 (83). С. 131–140.
Боровская Ю.С., Зыкова В.Ю., Попов В.Н. Расчет объема перегрузки грузов по прямому варианту с речного транс-порта на железнодорожный // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2017. № 1-2. С. 11–13.
Грефенштейн А.П. Обоснование целесообразности создания распределительного центра в условиях взаимодействия разных видов транспорта // Вестн. Сибир. гос. ун-та путей сообщ. 2022. № 1 (60). С. 68–75.
Каллимулина З.А. Правило Парето как способ оценки деятельности // Аллея науки. 2019. Т. 4. № 1 (28). С. 46–48.
Собко М.В. АВС-анализ как инструмент анализа результатов управления ассортиментом в категорийном менеджменте // Вопросы экономики и управления. 2018. № 1 (12). С. 22–25.
Погребцова Е.А. Управление товарным ассортиментом на основе АВС-анализа и XYZ - анализа // Актуальные вопро-сы современной экономики. 2021. № 12. С. 148–157.
Гришкова Д.Ю. Определение перерабатывающей способности терминала при различных условиях работы // Заметки ученого. 2021. № 1. С. 30–34.
Джиоев А.З. Инновации в системах управления контейнерными терминалами // Системный анализ и логистика. 2013. № 10. С. 4–8.
Солнцев А. Роль умной пломбы в цифровой экономике России // РЖД-Партнер.Ру : сайт. URL : https://www.rzd-partner.ru/zhd-transport/interview/rol-umnoy-plomby-v-tsifrovoy-ekonomike-rossii/ (Дата обращения 10.01.2023).
Гришкова Д.Ю., Корнеев М.В. Развитие электронных сервисов для контейнерных перевозок // Политранспортные си-стемы : материалы XI Междунар. науч.-техн. конф. Новосибирск, 2020. С. 705–709.
Лазарев А. Контейнерные перевозки с полным цифровым трекингом // РЖД-Партнер.Ру : сайт. URL : https://www.rzd-partner.ru/zhd-transport/interview/konteynernye-perevozki-s-polnym-tsifrovym-trekingom/ (Дата обращения 10.01.2023).
