To improve the ship operation in automated container terminals, it is important to schedule different types of handling equipment to operate synchronously. For example, a vehicle with container receiving and lifting capabilities is used to transport containers from a storage yard to a vessel and vice versa, while a triple quay crane (QC) can handle up to three 40-ft containers simultaneously. This paper discusses the manner in which vehicles should be assigned to containers to support such multi-lifts of QCs by using information about the locations and times of deliveries. A mixed-integer programming model is introduced to optimally assign delivery tasks to vehicles. This model considers the constraint imposed by the limited buffer space under each QC. A procedure for converting buffer-space constraints into time window constraints and a heuristic algorithmfor overcoming the excessive computational time required for solving the mathematical model are suggested. A numerical experiment is conducted to compare the objective values and computational times of the heuristic algorithm with those of the optimizing method to evaluate the performance of the heuristic algorithm.
The motivation of this study is the recent advancement of the Straddle Carrier (S/C). Previously Straddle Carrier (S/C) system was used focusing on container lift on/off due to its lower driving speed than that of (Y/T). Shuttle Carrier is evaluated as an upgraded Straddle Carrier. Recently, however, the driving speed of (S/C) has been improved to the level of Yard Tractor and Trailer systems (Y/T), which is 30Km per hour which makes (S/C) qualified as terminal in-yard transportation equipment. This paper, therefore, aims to evaluate three types of terminal in-yard transportation equipments such as (Y/T), (AGV) and the advanced (S/C) from economic perspective. The results revealed that by observing the total costs of equipment, (S/C) is a cheaper option than (Y/T) over 20 years, and than (AGV) over 6 years.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제29권4호
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pp.369-376
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2005
In recent years, AGVs(Automated Guided Vehicles) have received growing attention as a subsystem of the integrated container operating system which enables unmanned control. improvement of job reliability, accuracy and productivity. Therefore, a number of works have been done to enhance the performance AGVs. In this paper. job deployment and a dynamic routing control system composed of supervisor, traffic controller. motion controller and routing table are discussed. A simple job deployment scheme and an efficient dynamic routing algorithm incorporating with the deadlock prediction and avoidance algorithm are investigated.
본 연구에서는 컨테이너 터미널의 자동화 설비 중 안벽용 크레인(Quay Crane: QC)과 장치장용 크레인(Automated Transfer Crance: ATC)간의 컨테이너 이송을 담당하는 AGV(Automated Guided Vehicle)의 운영에 관한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 전용의 시 뮬레이터를 개발하는데 목적은 두고 수행하였다. 자동화 컨테이너 터미널의 처리 능력은 선석의 QC 능력에 의해서 결정되지만, QC의 능력을 최적화하기 위해서는 컨테이너 터미널 내에서의 AGV의 운영 효율이 결정적인 역할을 한다. 또한 AGV의 운영 효율에는 장치장의 ATC 작업시간이 영향을 준다. 연구결과, AGV의 운영 효율 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하였으며, 이를 이용하여 QC의 작업시간과 ATC의 작업시간에 따른 AGV의 적정대수를 산출하였다. 본 시뮬레이터는 실제 컨테이너 터미널의 운영 상대와 유사한 시뮬레이션을 수행할 수 있고, 컨데이니 터미널의 운영 능력을 산출하는데 적합하도록 개발되었다.
컨테이너 물동량의 증가에 의한 생산성 향상이 필요아 인건비 등의 비용 절감의 이점으로 인해 국내외적으로 컨테이너 터미널의 자동화가 추진되고 있다. 이에 따라 기존의 수동 야드 크레인과는 다른 자동화 야드 크레인인 RMG의 특성을 고려한 새로운 장치 전략이 필요하다. 본 논문에서는 교차 불가능한 2대의 RMG를 사용하는 수평배치블록을 대상으로 작업 생산성을 평가할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하고 두 가지 컨테이너 장치 전략을 실험하였다. 첫 번째 장치 전략은 기존 장치장 공간 계획과 유사하게 하나의 선박에 대한 본선 작업 컨테이너들을 가능한 모으고, 본선 작업과 반입출 작업을 각각의 크레인에 전담시키는 집중화 전략이다. 두 번째 장치 전략은 두 크레인이 한 선박에 대한 본선 작업을 번갈아 수행함으로써 본선 작업의 효율을 높일 수 있도록 블록 공간을 둘로 나누고 각 구역별로 담당할 크레인을 할당하는 분산화 전략이다. 시뮬레이션 실험 결과 집중화 전략은 양하와 반출이 동시에 발생하는 수입용 블록에 유리하였으며, 분산화 전략은 적하와 반입이 동시에 발생하는 수출용 블록에 효과적인 것으로 확인되었다.
컨테이너 터미널의 장치장은 외부로부터 반입되거나 수입된 컨테이너가 수출을 위해 선박에 실리거나 외부로 반출 되기 전까지 임시로 머무는 공간이다. 선박에 컨테이너를 싣는 적하작업의 경우 싣는 순서가 사전에 결정되어 있기 때문에 장치장에 컨테이너가 잘못 쌓여있을 경우 다수의 재취급 작업이 발생하는 등 작업 효율에 좋지 못한 영향을 끼칠 수 있다. 장치장 재정돈이란 장치장 크레인의 유휴 시간을 활용하여 최대의 효율로 적하 작업을 할 수 있도록 장치장의 컨테이너들을 미리 재배치하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 수직 배치 자동화 컨테이너 터미널 장치장을 대상으로 장치장 블록 내 재정돈 작업 계획을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 장치장 재정돈 작업계획을 목표 장치형태 결정 및 크레인 작업 계획의 2단계로 나누어 수립한다. 목표 장치형태 결정 단계에서는 적하시 작업 처리량이 최대가 될 수 있도록 탐색을 이용하여 재정돈 되어야 할 바람직한 장치형태를 결정하며, 크레인 작업 계획 단계에서는 원래의 장치형태에서 시작하여 목표 장치형태로 가능한 빠른 시간 내에 재정돈 작업을 수행할 수 있도록 크레인의 작업 스케쥴을 탐색을 이용하여 결정한다. 시뮬레이션 시스템을 이용하여 재정돈을 수행하기 전과후의 장치장에 대해 적하 작업 효율을 비교한 결과 재정돈 후 안벽 크레인의 대기 시간이 감소하고, 장치장의 재취급작업 수가 줄어드는 등 적하 작업 효율이 향상되는 것을 확인하였다.
In this paper, an ATC(Automated Transfer Crane) control system is required rapid transportation to get highest productivity with low cost. Therefore, the container paths should be built in terms of the least time and least sway when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate. So we applied the best-first search method for forming the container path, and calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate. And we constructed the neural network two degree of freedom PID (TDOFPID) controller to control the precise navigation. For simulation, we constructed the container profiles so that we analyzed the state of formed path and the performance of TDOFPID controller to the formatted path. Then we compared the performance of ES-tuned PID controller with our proposed controller in terms of trolley position, anti-sway, path change, disturbance, and the load of containers. The computer simulation results show that the proposed controller has better the other on the various conditions.
The development of automated container terminal has been a hot issue for recent years. It's very natural because it's very important how many containers, how soon, and how precisely a container terminal can treat. A crane treats a very heavy container, maybe, no less than 20∼40 tons, thus most cranes use ropes to take up and land containers. But rope causes the sway of a container and this phenomenon is not avoided. On the ground of this, in most case how much skillful a driver is may affect the productivity of a yard or quay crane. Thus many researches have been concentrated on the development of the control algorithm for a crane which may be useful and robust enough to drive a crane without any human driver. Authors of this paper also are interested in this kind of research but we have been much more interested for years in the development of a mechanical structure which may cause much less sway than the existing cranes do. In this paper, we may introduce the basic structure of the developed anti-sway system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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