Due to the increase in container cargo volume, the congestion of container terminals is increasing and the waiting time of gate in-out trucks has significantly lengthened at container yards and gates, resulting in severe inefficiency in gate in-out truck operations as well as port operations. To resolve this problem, the Busan Port Authority and terminal operator provide services such VBS, terminal congestion information, and expected operation processing time information. However, the visible effect remains insufficient, as it may differ from actual waiting time.. Thus, as basic data to resolve this problem, this study presents deep learning based average gate in-out truck waiting time prediction models, using container gate in-out information at Busan New Port. As a result of verifying the predictive rate through comparison with the actual average waiting time, it was confirmed that the proposed predictive models showed high predictive rate.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.59-60
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2023
The automation of container terminals is an important factor that determines port competitiveness, and global advanced ports tend to strengthen their competitiveness through container terminal automation. The operational efficiency of the AGV, which is an essential transport equipment of the automated terminal, can improve the productivity of the automated terminal. The operation of AGVs in automated container terminals differs from that of conventional container terminals, as it is based on an automated system in which AGVs travel along designated paths and operate according to assigned tasks, requiring consideration of factors such as workload, congestion, and collisions. To prevent such problems and improve the efficiency of AGV operations, a more sophisticated model is necessary. Thus, this paper proposes an AGV scheduling model that takes into account the AGV travel path and task assignment within the terminal The model prevent the problem of deadlock and. various cases are generated by changing AGV algebra and number of tasks to create AGV driving situations and evaluate the proposed algorithm through algorithm and optimization analysis.
The improvement in the terminal productivity plays a key role for container terminals to be more competitive. The productivity of yard tractors(YT) is one of the most important factor accelerating the terminal productivity. Thus, YT pooling system is newly introduced in container terminals for increasing the YT productivity. Recently, the terminals in Korea tend to adopt YT pooling system. This paper proposes the important decision factors for YT pooling work space and several types of formulations according to states of container terminals.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2005.10a
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pp.319-325
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2005
The objective of this paper is to forecast the port productivity of container terminal to response very large container ship. In general, the productivity of container terminal is evaluated by productivity of stevedoring system including container cranes, yard cranes, and yard tractors. Therefore, we analyzed the current productivity of container crane as port productivity in Pusan ports and forecast net productivity and gross productivity of container cranes to handle the containers cf very large container ship. In order to improve the productivity, we summarize alternatives of stevedoring system and operation system.
In this paper, operational problems of Busan Port and competitiveness deciding factors are analyzed by field data research and interview with employees in shipping companies and terminal operation companies. In the analysis, the problems Busan Port currently has are identified as follows: 1) low price competitiveness, 2) Lack of new port back facilities and connecting transportion system 3) Lack of operation ability of container terminal 4) Inefficient pour labor supply system. In order to strengthen the competitiveness and leap up to a hub port in North East Asia, Busan port is investigated to enhance below requirements. 1) Hiring more equipment and increase productivity in terminal 2) Integrating terminal operation companies to react maximization of vessel 3) Maintaining cost advantages 4)Proactively inviting global carriers to participate in the terminal operation 5)Making business environment for Global Terminal Operator to participate in the terminal operation in order to take advantage of their global marketing power.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.239-240
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2018
In order to improve the productivity and continuous competitiveness of container terminals, it is necessary to make efforts to reduce operational losses at each terminal. As a study on this, it is necessary to study the non-productivity movement based on the shuffle(re-handling) in the yard analysis is needed. In this study, non - productive activity factors were classified by prefecture, transporter, shippers and terminal based on operation data of domestic A terminal. As a result, 14.7% is due to the causes of shipping companies and shipping companies, and in addition, 85.3% of the respondents indicated that they were responsible for the terminal operation. In order to minimize the above factors, it is necessary to reduce the non-productive activity through rapid information processing and pre-information acquisition from shipping companies, and minimize the influence of bulge-out through installation of concrete blocks in the equipment field.
In this study, we compared the efficiency of container terminals using DEA. To do this, we designed an AHP/DEA hybrid model using AHP and DEA, and evaluated the efficiency by comparing the container terminal operation company in Gwangyang(KEC, KIT, GICT) and Busan(HBCT, DPCT, KBCT, UPT, Gamman, PNC, PNIT, HJNC, HPNT). The proposed model can control the number of selected promising container terminal by applying DEA-AR model. This model can also improve the credibility of analysis by using objective weights through the AHP application to efficiency evaluation data and normalizing the evaluation data to apply AHP and DEA. The model assumes inputs to be container crane, transfer crane, yard tractor, and reach stacker and output as container traffic. The result shows that DPCT was an efficient DMU.
A remarshalling is studied as an important operational strategy in an automated container terminal to enhance the productivity of container handling. This means the rearrangements of the containers scattered at a vertical yard block. The dispatching problem for remarshalling is selecting the remarshalling operation considering the available operation time and deciding the operation sequencing to maximize the effectiveness of remarshalling. This study develops the optimal mathematical model for yard crane dispatching problem with mixed integer program and explains dispatching problem using an example. However it is difficult to apply this model to a field problem because of its computational time. Therefore, we compare the representative 5 dispatching rules for real world adaption. In a numerical experiment, maximum weight ratio(MR) rule shows an overall outstanding performance.
Material handling equipment such as container cranes and transtainer cranes have made larger and faster to improve the efficiency of container handling. As conditions of use in container terminal have become severe, and also the automation level required has become higher. For the high level automation for transtainer crane, the following characteristics have to be developed 1) Container Terminal Operation & Planning System with high efficiency. 2)Autosteering System of transtainer crane with precise position sensing system using image processing and feedback control system. 3)Automatic Position Identification System with transponder. We have developed an AGSS(Automatic Gantry Steering System) of transtainer crane with image processing technology preferentially. In this paper, the system will be introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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