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새로운 산업동향 소식을 전달해드립니다.
터미널 설계와 운영 과정에서 시뮬레이션을 활용하는 것은 필수요소가 되어가고 있다. 터미널 인프라를 구축하는 것은 상당한 비용이 소요되며 레이아웃에 따라 처리 가능한 물량과 사용 가능한 장비가 결정된다. 또한 운영 중에 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 사전에 파악하여 대비책을 마련하는 데에도 시뮬레이션이 적극적으로 활용된다. 따라서 시뮬레이션은 터미널 설계와 운영 단계에서 중요한 역할을 수행하며, 이를 통해 터미널 시스템의 효율성과 신뢰성을 확보하는 핵심 도구로 인식되고 있다.
■ 터미널에서 활용되는 시뮬레이션의 종류
|
Comparison |
Scenario |
Quay |
Mover |
Yard |
T/S | ||||
|
STS Q’ty |
BackReach Lane Q’ty |
Mover Type |
Mover Q’ty |
Block Q’ty |
YC Q’ty |
End Loading Block |
T/S Rate |
||
|
AGV Operation |
1a |
8 |
4 |
AGV |
36 |
16 |
32 |
50% |
50% |
|
1b |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
|
|
1c |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
|
|
1d |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
|
|
Lift-AGV Operation |
2a |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
|
2b |
8 |
The data has been treated as confidential. Please contact CyberLogitec for more information. |
50% |
50% |
|||||
|
2c |
8 |
50% |
50% |
||||||
|
2d |
8 |
50% |
50% |
||||||
|
End Load
Ratio |
3a |
8 |
|
|
|
|
|
100% |
50% |
|
T/S Ratio |
4a |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
70% |
|
4b |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
60% |
|
|
4c |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
40% |
|
|
4d |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
30% |
|
|
Block Q’ty |
5a |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
|
B/R Qty |
6a |
8 |
|
|
|
|
|
50% |
50% |
Peak time시 생산성 감소 비율
터미널 운영에서는 야드 공간과 장비에 작업이 여유로울 때 보다 peak time시 터미널의 생산성 저하가 미치는 영향이 중요하다.
해당 15개 시나리오로 운영 시뮬레이션을 수행하여 평균 Gang Productivity, 전체 운영 시간대비 Peak time시 생산성 감소 비율과 운영 시간 증가 비율을 분석한 결과이다.
• Gang Productivity = Total Container Moves (VAN) / Gross Gang Operation time (투입된 STS의 작업 시간의 합)
• GI (Gang Intensity) = Gross Gang Operation time / Gross working time (가장 투입 시간이 긴 STS의 작업 시간)
시나리오 “1c” 기준 평균 GI 는 2.43으로 GI 값을 기준으로 병목이 발생하는 선박의 Peak time Productivity를 도출
• High GI Productivity (Peak time Productivity) = GI 값이 3.0 이상인 선박의 Gang Productivity
Peak time시 생산성 감소가 10%이상인 경우
• 100% end loading 운영하는 경우 (시나리오 3a) Peak time시 생산성 감소가 가장 큼 (15.65%)
• 투입 Mover 수가 적은 경우 (시나리오 1a – AGV x 36, 시나리오 2a – LAGV x 32)
• 환적비율이 50% 미만인 경우 (시나리오 4c – T/S 40%, 시나리오 4d – T/S 30%)
시나리오별 AGV 생산성과
대기시간
|
Comparison |
Scenario |
Agv
total waiting
time (m:s) |
Agv Productivity |
Agv waiting
rate |
Agv
total traveling
distance (m) |
Agv un-laden
Rate |
|
AGV Q'ty |
1a |
8:55 |
4.9 |
67.5% |
916 |
49.5% |
|
1b |
|
|
|
|
|
|
|
1c |
|
|
|
|
|
|
|
1d |
|
|
|
|
|
|
|
LAGV Q'ty |
2a |
|
|
|
|
|
|
2b |
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|||||
|
2c |
||||||
|
2d |
||||||
|
End Loading |
3a |
|
|
|
|
|
|
T/S Ratio |
4a |
|
|
|
|
|
|
4b |
|
|
|
|
|
|
|
4c |
|
|
|
|
|
|
|
4d |
|
|
|
|
|
|
|
Block Q'ty |
5a |
|
|
|
|
|
|
B/R Q'ty |
6a |
|
|
|
|
|
AGV 수량에 따른 생산성 결과 비교
|
Category |
KPI |
AGV |
|||
|
36 (1a) |
40 (1b) |
44 (1c) |
48 (1d) |
||
|
Productivity |
Gross Gang Productivity |
31.84 |
|
|
|
|
(High GI) Gross Gang Productivity |
28.28 |
|
|
|
|
|
(High GI) 생산성
감소 비율 |
11.19% |
|
|
|
|
|
STS |
Average Gang Intensity |
2.45 |
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|
Average Gang Operation time (h:m) |
10:42 |
||||
|
(High GI) Average Gang Operation Time |
19:29 |
||||
|
STS 가동율 |
42.7% |
|
|
|
|
|
YC |
YC Productivity |
|
|
22.15 |
|
|
Average Moving Bay (bay) |
|
|
7.15 |
| |
|
YC 가동율 |
|
|
38.6% |
| |
|
Mover |
Mover Productivity |
|
|
4.60 |
|
|
Mover 가동율 |
|
|
42.3% |
| |
|
(Discharge) STS 대기
시간 |
|
|
5:24 |
| |
|
(Discharge) YC 대기
시간 |
|
|
2:52 |
| |
|
(Loading) STS 대기
시간 |
|
|
|
6:14 | |
|
(Loading) YC 대기
시간 |
|
|
|
5:23 | |
|
평균 주행 거리 |
|
|
|
944 | |
|
평균 공차 비율 |
|
|
|
48.4% | |
|
Yard |
평균 Yard 사용율 |
|
|
|
52.9% |
|
Gate |
Average OTR Turn Time |
|
|
|
10:41 |
글쓴이: 이경숙 (Lucy Lee, 터미널 비즈니스 컨설턴트, 싸이버로지텍)
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