Építőipari logisztika

Építőipari Logisztika

Gépkiválasztás

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemAnyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék

Budapest 2014.

Összeállította: Gyimesi András

Építőipari Logisztika – Logisztika alapfogalmai

Gyimesi András 2014.

Mi a Logisztika?A logisztika az anyagok, eszközök, személyek, energiák, információk áramlását megtervező, irányító és felügyelő tevékenységek általános szabályainak a tudománya.

A logisztika segítségével (általánosan elmondható, hogy)– csökkenthetőek: a készletek, gépigények, területigények, az energiafogyasztás,tőkelekötés;– növelhetőek: a termelékenység, gépkapacitás, nyereség;– javítható: a termékek minősége;– a tervezett időráfordítás biztonságosabban megtartható

A logisztika kiemelt jelentőséggel bír az építőiparban, hiszen közel tízszeres technológiai eljárást használ mint az általános gépgyártás, így az építőipari tevékenységek igen

bonyolult összességére kell alkalmaznunk a logisztika optimalizáló eszközeit.

Építőipari Logisztika – Építőgépek üzemeltetési vezetője szemszögéből


Miben segítheti a gépészeti vezetőt a logisztika eszközrendszere?Gépkiválasztás

- beruházás esetén, vagy- meglévő flottából feladathoz

Gépek üzemeltetési anyagainak készletezése és raktározása- készlettervezés- raktározástechnika

Gépek diszponálási feladatai- útvonal optimalizáció, rakomány optimalizáció

Gépekkel végzett tevékenységek optimalizálása (Termelő üzemmód)- járattervezés, optimalizáció

Építéshez szükséges nyersanyagok diszponálása- járattervezés, rakomány és útvonal optimalizáció,- forrás/depó helymegválasztás / optimalizáció

(Folyamatosan változó) munkaterület optimális kihasználása

Keletkező hulladék-anyagok depózása, rakodása szállítása

Az építőgép mint termelő eszköz kiválasztása igen összetett feladat. A követelmény-rendszer elemei sokrétűek, és sokszor ellentmondásos követelményeket állítanak a gépészeti vezetésnek.

A kiválasztási szempontrendszer jellemző elemei lehetnek:

• bekerülési/beruházási költség• alkalmazástechnológia• üzemi paraméterek• munkavédelem• környezetvédelem• tárolás, szállítás• ellenőrzés• üzemeltethetőség

Építőipari Logisztika - Gépkiválasztás




Bekerülési/Beruházási költség

Általánosan elmondható, hogy egy gépi berendezés bekerülési költsége a vállalat/vállalkozás vezetők számára - a jelen piaci helyzetben különösen – elsődleges szempont. Ha a gépészeti vezetőnek nincs a kezében más meggyőző érv, sokszor ez a paraméter lesz a beruházás tekintetében a döntő.

Pedig nyíivánvaló, hogy a bekerülési költség vizsgálata önmagában nem nyújt teljes képet a gép költségeiről.TLC – Total Lifetime Cost – analízissel illetve ÁKN – Árbevétel-Költség-Nyereség analízissel sokkal teljesebb képet kapunk .

Egyenlőre a beruházási költséget illetve a bekerülési költséget vizsgáljuk meg külön, és nézzük meg milyen lehetőségeink vannak. A későbbiekben rátérünk a fenti analízisekre is.



Bekerülési/Beruházási költség

Alternatívák

Gépbeszerzés Vásárlás Lízing Bérlet

tőkeigény nagy közepes kicsi

Költség jellege Beruházás, ÉCS befejezetlen beruházás üzemeltetési költség

Bevonható egyéb források hitel, EU és GOP Hitel, EU és GOP Szabadfelhasználású kölcsön

előnyei

Saját tulajdonSzabadon diszponálható

Relative szabadon Diszponálható A hosszútávú üzemeltetési költségek is a bérbeadóéi

hátrányai

Saját tulajdon (ÉCS)Minden üzemelltetési költség minket terhel (szerviz, javítás, alkatrész)

Finanszírozó tulajdona a lejáratig Minden üzemeltetési költség minket terhel

Nem diszponálható szabadon: felhasználási időkorlátok



Teljes költség illetve nyereségesség vizsgálata

LTC – Lifetime Cost analízisLifetime Cost (élettartam költség): Minden olyan költség ami tervezetten a vizsgált eszközzel kapcsolatban felmerül, annak megvásárlásától eladásáig vagy üzemen kívül helyezéséig, a teljes üzemeltetés során.

Azaz:Vételár, finanszírozás költsége, üzemanyag, kopóalkatrészek cseréje, kötelező felülvizsgálatok, tervezett fődarab felújítások…

Az eszközök összehasonlítása:A módszerrel releváns összehasonlítás építőgépek esetében adott üzemóraszámra történhet. Célszerű a viszonyításhoz használt üzemóraszámot a gépcsaládra és a cég tevékenységére is jellemző adatokat figyelembe venni.




LTC – Lifetime Cost analízisAz eszközök összehasonlítása:Gépcsalád hatása a viszonyítási üzemóraszámra:

A különböző géptípusok jellemző éves üzemóraszáma eltérő. Tapasztalat hiányában szakértői katalógusok adhatnak választ (Lectura GmbH)Pl: Közepes homlokrakodó:

c.a. 1100-1250 óra/év

20 tonnás láncos kotró:850 óra/év

Árokásó-rakodógép:700 óra/év

…ámde:Cég tevékenységének hatása a viszonyítási üzemóraszámra:

- Tevékenység jelleg- Vezérgép jellege




Á K N (árbevétel – költség – nyereség) analízisAz Á árbevétel és a K költség különbsége a nyereség ΣN = ΣÁ – ΣK. Ha cégünk termelése olyan nagy, hogy befolyásolja a piaci egységárat, akkor a ΣÁ(Q) görbéje lehajló növekvő Q termékmennyiséggel. Mindkét féle ΣÁ(Q) összefüggés esetén van két metszéspont a Q1 és Q2 mennyiségeknél. Ezeket költségfedezeti pontoknak nevezik. Ha a termelés mennyisége nem éri el a Q1 vagy meghaladja a Q2 értékeket, akkor negatív az ΣN, tehát veszteséges a tevékenység a vizsgált a géppel/géplánccal. Csak Q1 < Q < Q2 esetekben van nyereségük. A nyereség maximális értéke a Qopt mennyiség előállítása/ kitermelése/beépítése esetén érhető el.




Á K N (árbevétel – költség – nyereség) analízisHa két gép közül kell választanunk, és ismerjük mindkettnek az ÁKN jelleggörbéit, akkor egyértelműen dönthetünk.

Példa: Az olcsóbb vételárú BII gép költséggörbéje meredekebben emelkedik, (feltételezve a kevésbé tartós kialakítást). A két görbe III metszés-pontjához tartozó QIII mennyiségnél kisebb várható igény esetén az olcsóbb gép, ennél nagyobb várható igény esetén a drágább gép fogja hozni a nagyobb hasznot.

Ez a módszer természetesen használható kettőnél több gép közötti döntéshez is.



Gépkiválasztás műszaki szempontjai

Az alkalmazástechnológiai követelmények általánosan a gép termelésifeladatához, részterületéhez, a vele végzendő munkához, a termelvény elvárt minőségéhez, ennek időbeli mennyiségéhez, a felhasznált fő- és segédanyagokmennyiségéhez és minőségéhez, az elfogyasztott energiahordozó fajtájához és műszaki jellemzőihez, a gép környezetéhez (szabad ég, vagy légkondicionált épület), a kezelés időgényéhez és minőségéhez kapcsolódnak.

Triviálisnak tűnik, hogy a megfelelő eszközt a megfelelő feladathoz kell rendelni. Egy gép kiválasztásánál ez egyszerűbb feladatnak tűnik, de abban az esetben, amikor egy komplex építési folyamatot tervezünk akkor több gépet számos feladathoz kell hozzárendelnünk.

A fentiek alapján adódik, hogy figyelembe véve a részfeladatok időbeli egymásra épülését, és a gépkihasználtságok maximalizálásának törekvését nem feltétlenül kell minden részfeladathoz dedikált gépet rendelnünk.



Gépkiválasztás műszaki szempontjaiAlkalmazástechnológiai követelmények

Adott feladatot több berendezés is képes megvalósítani. Minél több munkavégzési paramétert ismerünk az adott munkafázisról, annál pontosabban behatárolható az ideális gép.

Pl.:2,5 méter mély árkot kell ásni... gumikerekes kotrógép …a szántóföldeken keresztül … lánctalpas kotrógép… 30 cm szélességben… lánctalpas minikotró… 70 km hosszan, vezetékfektetéshez folyamatos üzemű árokásó

A támasztott követelmények komplex volta miatt több a döntést segítő technikát, algoritmust is alkalmazhatunk arra, hogy gépet illesszünk egy adott feladathoz.



Gépkiválasztás műszaki szempontjaiDöntést segítő technikák

Kesselring-módszer (Pontozásos módszer, 1953)A paraméterek többsége mérhető ugyan arány- vagy legalább intervallumskálán,azonban mértékegységeik eltérőek. Ezeket átalakítani közös mennyiségekre nagyon munkaigényes feladat. Ezért minden paraméternek megbecsüli az ideális értékét és ez a legnagyobb, 4-es pontszámot kapja. A paraméterek minősítése tehát:

• Nagyon jó (eléri az ideális szintet) 4 pont• Jó 3 pont• Kielégíti 2 pont• Elfogadható 1 pont• Nem kielégítı 0 pont

Ezek segítségével a termék (jelen esetben a gép) Kesselring-féle műszaki értéke:

ahol: p – a pontértékek számtani átlaga,pmax – az ideális megoldás pontszáma (esetünkben: 4).A Kesselring-módszer egyszerő, ezért sokáig használták.




Kesselring-módszer hibái:– Sorrendi skála lévén elvileg hibás számtani átlagot számítani.

– A mindenben középszerű terméket azonosnak értékeli, az egyes tulajdonságaivalkiugró, más tulajdonságaival elmaradó termékhez viszonyítva.

– A vonatkoztatási alapja egy elképzelt ideális rendszer, aminek objektivitásaaz esetek többségében vitatható.

Maga Kesselring idővel súlyzószámokat is alkalmazott az egyes tulajdonságok gazdasági értékének a figyelembevételére, ami bonyolítja a módszer alkalmazhatóságát.




KIPA-módszer:A módszert a BME Ipari Üzemgazdaságtan Tanszékének két munkatársa dolgozta ki az 1970-es években.

Több cél illetve kritérium esetén nincs abszolút optimális megoldás, csak optimum kompromisszum. Komplex döntési problémák rendszerelvű megoldásának első, alapvető követelménye a döntés tárgyát képező változatok elbírálásának alapját képező kritérium és preferencia rendszer feltárása és egzakt meghatározása.

Amennyiben ezek a kritériumok és preferenciák rendelkezésre állnak már, úgy alkalmazhatjuk a módszert a következő módon:




KIPA-módszer:Az egymással versenyben lévő változatokat páronként összehasonlítjuk, körmérkőzéses rendszerben. A bázisváltozat sorban egymás után összehasonlításra kerül a többivel (i). A vele összehasonlított változat: j. A közöttük fennálló relációk: i>j; i Elkészítjük a szintetizált információkat tartalmazó mátrixot. (Páros összehasonlításról van szó). A mátrix sorai Ti rendszerek, oszlopai Tj rendszerek, (i nem egyenlő j-vel). A mátrix minden mezőjében – a főátló kivételével – két elemet tüntetünk fel. Bal felső sarok: preferencia mutató, más néven előnymutató (Cij), megmutatja, hogy a Ti rendszer az értékelési tényezők hány százalékában preferált vagy indifferens a Tj rendszerhez viszonyítva.




KIPA-módszer:

Kiszámításuk kétféleképp történik. Jobb alsó sarok: hátránymutató dq%. Kiszámításánál csak a legnagyobb hátrányt vesszük figyelembe, ahhoz viszonyítjuk a tényleges intenzitást (hátrányt). Ha minden döntési alternatívát az összes többivel összehasonlítottunk, meg kell adni az előnyök megkívánt mértékére és a még elfogadható maximális hátrányokra vonatkozó kritikus értékeket. Annál biztosabb j változat fölénye egy másik, i változattal szemben, minél magasabb a preferencia, és minél alacsonyabb a hátránymutató értéke. A következő lépés a ci,j preferencia, azaz az előnymutatók meghatározása. A ci,jértékeket minden egyes rendszer közötti viszonylatban számolni kell. Kiszámításának menetét egy példán, a T1 - T2 rendszereken keresztül mutatjuk be. Összeadjuk azon értékelési tényezők súlyszámát, ahol T1 preferál vagy indifferens T2 rendszerhez képest, és ezt az összeget osztjuk a súlyszámok összegével.




KIPA-módszer:Az előnymutatók számítását követően a di,j diszkvalifikancia értékeket, vagyis a hátránymutatókat határozzuk meg. A számítása a T1 -T2 esetében: megkeressük a legnagyobb skálakülönbséget, ahol T2 preferál T1-hez képest. Ezt az értéket osztjuk a legnagyobb skála terjedelmével (jelen esetben néggyel). A kisebb súly skálák esetén súlyozva számítandó a skálakülönbség.

Az előny- és a hátránymutatókat egy új táblázatba foglaljuk, az ún. KIPA mátrixba. Az összehasonlításhoz preferencia (p) és diszkvalifikancia (q) szinteket kell meghatározni. Az első szint p ≥ 100% és q ≤ 0%. Azon Ti Tj viszonylatban lehet behúzni a preferenciarelációt, ahol ci,j ≥ p és di,j ≤ q. Természetesen ritka eset lesz, hogy ezen a szinten össze lehessen hasonlítani minden egyes rendszert, ezért a további összeméréseket p értékének csökkentésével, és d értékének a növelésével kell elvégezni.




Fuzzy logika:

Fuzzy logika alatt egy egész elméletcsaládról beszélhetünk, melynek sokrétű alkalmazásai vannak elsősorban az informatikában, de alkalmazásra talált a nyelvtudományi és logikai szemantikában, matematikai logikában, programozásban, valószínüség-elméletben.

Ez a logika képezi alapját a fuzzy számítógépes rendszereknek, melyek szemben a szokványos rendszerekkel, nem csak igen és nem (illetve ki és be, vagy 1 és 0) értékekkel dolgoznak, hanem közbülső „valóságértékekkel” is, mint például 0,5 („félig-meddig”), 0,2 (kis mértékben), 0,8 (eléggé)… Ezáltal az „életlen” meghatározások (mint például az előbbiek) matematikailag kezelhetővé válnak.Manapság a fuzzy logika illetve a fuzzy-control, tehát a fuzzy logikán alapuló irányítás, elsősorban gépek és robotok, háztartási készülékek irányításában talál alkalmazásra, és nem utolsó sorban, a jelenleg is tárgyalt műszaki kiválasztási, értékelési, döntési problémák segítésében, sőt, automatizálásában.




Fuzzy logika:

Tehát a Fuzzy logika abban hoz újat, hogy halmazba tartozás értékei nem sarkallatosak (0,1 azaz igen nem), hanem köztes értékek is léteznek, amelyek megmutatják, hogy egy adott ak elem mennyire tartozik bele a halmazba: nagyon, kissé, kevésbé, vagy egyáltalán nem.Így minden A halmazbeli ak elemhez hozzárendelünk egy számot, általában 0 és 1 (néha -1 és 1 között), ami jellemzi az elem halmazba tartozásának mértékét. Tehát az A halmazunk így felírható: A={a1

(k1), a2(k2), … an

(kn)} alakban. A felső indexbe írt értékek a halmazelemekhez rendelt, halmazba tartozást jellemző számot jelöli. Vegyük észre, hogy ezek a számok a klasszikus halmazelméletben is jelen voltak, de értékük vagy 0 volt vagy 1, így külön nem is tüntettük ezeket fel. Azt az elemet, amihez 0-át rendeltünk, fel sem soroltuk a halmaz elemei között.



Fuzzy logika: Halmazok megadási lehetőségei:

Diszkrét értékek esetén:- Felsorolás- Táblázat

Pl.: Gyors autók = {0,6/Toyota, 0,1/Barkas, 1/Porsche, 0,5/Lada}

Folytonos értékek esetén:- görbe (szakaszainak) matematikai leírása- görbe felrajzolása

Példa




Fuzzy logika:

A klasszikus (Boole) algebra műveleteit is kiterjesztjük a Fuzzy logikára:

Negálás

„VAGY”

„ÉS”




Fuzzy logika:

HA – AKKOR szabályrendszerek alkalmazásaLegyenek F1..n fuzzy halmazok X-en, H1..n fuzzy halmazok Z-n.

Fuzzy HA-AKKOR szabályokat következőképpen értelmezhetünk:

R1: HA x F1 AKKOR z H1

...

Rn: HA x Fn AKKOR z Hn

Összetett következtetések:

Legyenek F1..n fuzzy halmazok X-en, G1..n fuzzy halmazok Y-on, H1..n fuzzy halmazok Z-n.

R1: HA x F1 ÉS y G1 AKKOR z H1

R2: HA x F2 ÉS y G2 AKKOR z H2

...

Rn: HA x Fn ÉS y Gn AKKOR z Hn




Fuzzy logika:

Példa 1:SzükségesféknyomásMeghatározása

VÁLTOZÓK DEFINIÁLÁSA




Fuzzy logika:


SZABÁLYRENDSZERFELÁLLÍTÁSA




Fuzzy logika:


Konkrét szituáció Szükséges fékerővizsgálata:Sebesség: 90 km/hTávolság: 100 m




Fuzzy logika: építőgép példa

Mint ismeretes a földkitermelő-szállító gépek (és szállító eszközök) típusainál a jellemző a szállítási hosszt, és ciklusonkénti szállítási mennyiséget, mint fontos jellemzőket felírtuk az egyes gépekre (JMG II).

Ilyen formán definiáltuk,hogy az egyes gépek melyhalmazokba tartoznak.

Érzékeljük, hogy egy géptöbb halmazban ismegtalálható, valamint…

…sejtjük, hogy a halmazok nem ennyire kemény határúak.

Szállítási távolság

Szállításimennyiségcikluson-ként

< 100 m 100–1000 m 1000-5000 m >5 km

< 4m3 lánctalpasföldtoló

földnyeső tehergépkocsi tehergépkocsiés pótkocsi

4 – 10 m3 lánctalpasföldtoló

földnyeső,csuklótörzsűdömper

tehergépkocsi,csuklótörzsűdömper

nyergesvontató

>10 m3 földnyeső földnyeső,bányadömper

bányadömper szállítószalag,csille





Nézzük meg a földnyeső gépet. Szerepel a 10m3 felett / 100m és minden, 100 és 1000m közti szállításhoz tartozó mennyiségkategóriában. Nyílván nem egyformán ideális választás minden esetben, sőt a valóságban használják (tehát használható valamely mértékben) ezeken az intervallumokon kívül is.

Tehát ha megpróbáljuk felírni 10m3 feletti esetre, mely értékeket veszi fel a földnyeső az egyes halmazokban, az valahogy így alakulna:

Földnyeső Szállítási távolság halmazok

Sz.m./cikl. < 100 m 100–1000 m 1000-5000 m >5 km

>10 m3 1 0,8 0,5 0,2





Nézzük meg ugyanez hogyan alakul bányadömper esetében:

B. Dömper Szállítási távolság halmazok

Sz.m./cikl. < 100 m 100–1000 m 1000-5000 m >5 km

>10 m3 0,1 0,8 1 0,5





Ha ezzel megvagyunk megnézhetjük a többi „versenyző” gépet is 10m3 felett. Aztán mindet 4 és 10 m3 között… és így tovább. A végén pedig kapnánk egy olyan táblázatot (Fuzzy expert tábla, vagy mátrix) ami minden tényező esetére tartalmazza minden gépünk megfelelőségi mutatóját (tagsági értékét).

Természetesen ennél sokkal szerteágazóbb szempontrendszerrel felvértezve, azaz több szempontból vizsgálva a gépek megfelelőségét, pontosabb, kifinomultabb képet kapunk azok adott munkára történő alkalmazásának megfelelőségéről.

A következőkben lássunk két példát az összetettebb fuzzy táblákra, hozzátéve azt, hogy a megfelelőségi értékek sokaságát redukálva - az átláthatóság és használhatóság szem előtt tartása okán - csak három érték szerepel: Good/Moderate/Poor ami az 1 ; 0,5 valamint megállapodás szerint a 0 vagy kis értékű 0-tól különböző érték (a 0 helyett van olyan eset, ahol ezt célszerű használni)



Fuzzy logika:Barrow

Skid steer

loaderExcavator

Backhoe-loader

Wheel Loader

Track Type

Tractor (Dozer)

ScreperArticulated Dump

Truck

Off Highway

truck

Highway Truck

inside of worksite Good Good Good Good Good Good Good Good Good Moutside Poor Poor Poor Poor Poor Poor M M Poor GoodRugged Good Good Good Good Good Good Good Good Poor MSmooth Good Good Good Good Good Good Good Good Good GoodSoil Good Good Good Good Good Good Good Good Good Goodblew / mined rock Good Good Good Mod Good Good Poor Good Good Good0 - 5 m Good Mod Good Mod Good Poor Poor Poor Poor Poor5 - 10 m Good Mod Mod Good Good Poor Poor Poor Poor Poor10 - 50 m Mod Good Poor Good Good Good Poor Poor Poor Poor50 - 100 m Poor Mod Poor Good Mod Good Poor Poor Poor Poor100 - 500 m Poor Mod Poor Mod Mod Mod Good Mod Mod Mod1000 m or more Poor Poor Poor Poor Poor Poor Mod Good Good GoodBuilding construction "green field" Good Mod Good Good Good Good Good Mod Mod ModBuilding construction "in city" Good Good Good Good Good Mod Poor Poor Poor GoodRoad/railway construction GF Mod Mod Good Mod Good Good Good Good Good GoodRoad/railway construction city Mod Mod Good Good Good Mod Poor Poor Poor Good

Transportation cost Good Good Poor Mod Mod Poor Poor Mod Mod GoodOperation cost /h Good Good Mod Good Mod Poor Mod Good Mod GoodOperation cost /t Poor Poor Mod Mod Mod Mod Mod Good Good GoodCapacity Poor Poor Mod Mod Mod Mod Good Good Good GoodFlexibility Poor Good Good Good Mod Poor Poor Poor Poor Mod

Distance

Layout type

Static factors (just machine dependence)

POV

Dynamic factors (site dependence too)

Location

Terrain

Material




Fuzzy logika: Az iménti mátrixból a csuklóvázas dömpert kiemelve:



Fuzzy logika: Egy példa az építőipari anyagmozgató gépek világából:

Dinamikus tényezők

(ha, akkor)




Statikus tényezők

Truck crane Mobile crane Self loading truck Crawler crane Fast-erecting crane Tower crane

Flexibility good good good mod mod mod

Cost of move in, setup, move out mod mod mod good good good

Cost for rent mod mod mod good good good

Productivity mod mod good good good good




Az iméntiek alapjána toronydarura érvényesFuzzy tagsági értékek(megfelelőségek a hatékonyság és aDinamikus tényezőkfüggvényében)

Építőipari Logisztika

Köszönöm a figyelmet!

Építőipari logisztika

Documents