Due to the increase of container terminals, as the volume of terminals become distributed, the competition of preserving existing volume and inviting new volume are becoming fierce, and various ways for processing terminal volume and inviting volume are being sought. Container terminal efforts to maximize efficiency in order to improve the volume handling capability and productivity by both expansion of the latest equipment and development of the latest terminal system. There are a variety of factors that influence the improvement of productivity at container terminals. Among them, in the case of yard transfer equipment, if it were to convert from the method of a Yard Tractor(YT) being fixed allocated to a certain Gantry Cranes(GC) to a Pooling System that processes in a method that properly distributes and allocates a Yard Tractor(YT) to multiple Gantry Cranes(GC), the terminal productivity and the fusibility of YT may be increased. The KPI which is an indicator for the productivity at container terminals is GC productivity and since GC productivity cannot exceed the speed of physical GC operations, a Pooling System is applied to increase productivity which its meaning and effect is massive. Here in the Report, we produce the Pooling Algorithm system to improve the efficiency of the transported equipments in container terminal which is actually applying for this method and have compared Non pooling system with Pooling system in the fields. By introducing a transfer equipment pooling system and enhancing the productivity compared to other terminals, it may become an essential factor for increasing the continuous service quality and profitability in terms of terminal business.
With advancements of quay side equipments and technologies, the bottleneck of port operations has moved from quay side to yard side. The yard management of a port has significant influences on the competitiveness of a port in the global shipping network. The research area of yard management has attracted a lot of attentions from both the academia and the industrial practitioners. This paper gives a comprehensive review for the studies on the yard management in container terminals. From three aspects, i.e., yard cranes management, yard vehicles management, and yard spaces management, this paper reports the advances in these three areas. Some future directions on the yard management researches are also discussed. The purpose of this paper is to stimulate more practically relevant researches in this emerging area.
Kim, Kap-Hwan;Kim, Hong-Bae;Yun, Won-Young;Kim, Jong-Hoon;Kwon, Bong-Jae;Cho, Chi-Wun
IE interfaces
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v.11
no.1
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pp.105-117
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1998
A decision support system is introduced for the efficient operation of port container terminals. It consists of ship planning subsystem, yard planning subsystem, resource management subsystem, real-time control subsystem, and simulation subsystem. The system is intended to support the planning process of the planners and the operation process of the administrators in the container terminals. It is assumed that the transfer cranes and the yard tractor/trailers are used to handle containers in the marshaling yard. The system is explained in terms of the functions of each subsystem and the data flows among various subsystems.
The purpose of this paper is to show the clustering measurement way for Korean container terminals by using neural network based SOM(Self Organizing Map). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both DEA and SOM models. Empirical main results are as follows: First, the result of DEA analysis shows the possibility for clustering among the terminals and reference terminals except Gamcheon and Gwangyang terminals because of the locational closeness. Second, the result of neural network based SOM clustering analysis shows the positive clustering in clustering positions 1, 2, 3, 4, and 5. Third, the results between SOM clustering and DEA clustering show the matching ratio about 67%. The main policy implication based on the findings of this study is that the port policy planner of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the clustering measurement way for the Korean container terminals using neural network based SOM with DEA models for clustering Korean ports and terminals.
It is discussed how to assign delivery tasks to automated guided vehicles (AGVs) for multiple container cranes in automated container terminals. The primary goal of dispatching AGVs is to complete all the lading and discharging operations as early as possible, and the secondary goal is to minimize the total travel distance of AGVs. It is assumed that AGVs are not dedicated to a specific container crane but shared among multiple cranes. A mathematical formulation is developed and a heuristic algorithm is suggested to obtain a near optimal solution with a reasonable amount of computational time. The single-cycle and the dual-cycle operations in both the seaside and the landside operations are analyzed. The effects of pooling AGVs for multiple container cranes on the performance of an entire AGV system are also analyze through a numerical experiment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.11
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pp.1112-1118
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2004
Automated container terminals have been developed over the world years and many countries are interested in them because the amount of containers exported or imported is rapidly increasing. The conventional container terminals were not designed to handle this kind of heavily many containers. They would face many structural problems soon or later, although they have been managed to do well so far. One of the most important things in automated container terminal is the handing equipments able to transfer many containers efficiently. Those are maybe automated transfer cranes, automatic guided vehicles and automated quay-side cranes. The word 'automated' means the equipment is operated without drivers and those equipments are able to work without any interruption in working schedule. Through the researches on the conventional transfer cranes, we decided that the structure of conventional transfer cranes is not proper in automated container terminal and it is not possible to handle so many container in limited time. Therefore we have been studying on the proper structure of the automated container for past several years and a new type of transfer cranes has been developed. Design concept and control method of the new crane are introduced and experimental results are presented in this paper.his paper.
The purpose of this paper is to conduct a comparative analysis of container terminal operation in Busan and Kwangyang port. The research method used for this study is DEA(Data Envelopment Analysis} and among DEA methods CCR and BCC model has been used. According to the results of CCR model Gamman in 2004 and Gamcheon in 2004 are found to be the most efficient terminals in the sample and the inefficient terminals include Gwangyang Phase 2 terminal. Based on BCC model Gamcheon and Uam are identified as the most efficient terminals in three consecutive years including Gamman terminal in 2004. The inefficient terminals include New Gamman in 2002 and Hutchison in 2002. The research findings show that inefficient terminals need to fully utilise their terminal facilities and increase container throughput through effective marketing activities.
Digital Twin Technology is currently being utilized in many industries and logistics seems soon to follow that trend. Currently, technology introduction to container terminals is restrictedly developing. In reviewing the existing literature, it became clear that research on the application of Digital Twin technology for container terminals is deficient. This study fulfilled AHP and IPA analysis causing fields to adjust priority at the container terminal. The result of analysis on the urgent necessity of adjustable fields' detailed elements from Digital Twin Technology, ATC, intelligent CCTV, and container yards, and showed that they were of the highest priority level. Also, VR/AR Equipment, AYT, Smart Container, Automated Container Delivery Facility, Refrigerated/Freezer Container, Wearable Device for Port Maintenance, and Smart Buoy were reviewed in detail. Our group suggests AQC, Berth, AGV, ASC, Apron, and Automated Mooring as potentially useful Digital Twin Technologies. Finally, our research suggests the OSS equipment, intermodal linkage facility, intelligent drone, and hazardous material storage are areas of low priority.
This paper develops a framework of combining Balanced Scorecard (BSC) and Quality Function Deployment (QFD) using Analytic Hierarchy Process (AHP) and Analytic Network Process (ANP) and evaluates the performance factors of container terminals using the framework. This study designs a BSC of container terminals and then transforms this into QFD in order to determine the priority of performance factors. This paper provides a modified QFD model and shows a causal relationship among perspectives of BSC to find out critical performance factors of container terminals. This modified QFD model is different from traditional models in that a correlation and relation matrix is presented. This combination of BSC and QFD with AHP and ANP helps to create more realistic and accurate representation of QFD models.
An empirical study was carried out to examine how Container Terminals in Busan view quality management activities by the provision of statistical evidence showing the efforts to enhance the standard of quality management, common factors of quality management activities and causal relationship among these factors. The data investigating the quality management for Busan Container Terminals were collected from 170 persons in charge of quality management for port services in Busan Container terminals by the use of questionnaire method and personal interviews. The Cronbach's a coefficient and factor analysis were used to analyze the reliability and the validity of measured variables. Furthermore, SEM (Structural Equation Modeling) method using AMOS(Analysis of MOment Structure) 4.0 was usea to analyze the cause-effect relationship among the source, activities and accomplishments of quality management representing the core concept of quality management system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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