Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.17-18
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2021
Improvement of operational productivity in container terminals is a continuous demand, and related research using advanced ICT is continuously being conducted. This is a study on how to link an external expert systems in order to reduce the effort required for SW program development, testing, and stabilization according to the use of related technologies such as AI and Big Data in the terminal operating system, which is a key information system for terminal operation.
The container handling times of automated transfer cranes(ATCs) significantly affect the productivity of container terminals. In this paper, evaluation models for the container handling times of ATCs are suggested for import container blocks with different transfer point configurations. Firstly, evaluation models for various motion times of stacking and retrieving operations of ATC are suggested for two basic alternatives of import container blocks. In addition, in considering the space allocation, evaluation methods for the container handling times of ATC are suggested. Finally, the container handling times for each case are compared with each other in order to analyze how the block shape and the transfer point locations affect the container handling times of ATC.
Recently the cargo transportation is increasing according to lager containerships in the container terminal. Thus, the various ways(such as efficient vehicle scheduling and minimizing delay time) are applied to increase productivity to handle the increasing cargo transportation in the container terminal. In this paper, the optimized model(Solvers) is applied to improve the existing heuristic method as a way of increasing productivity. The experimental design is that the result of two objective functions(minimizing travel and delay time of the empty vehicle) is compared to the result of the existing heuristic method by six sample problems. As a result of the two objective function experiments, the optimized model draws 5.3% more improved performance than the heuristic method in four of six problem samples.
Recent global supply chain, improving the efficiency of container shipping process is very important. In the overseas shipping of goods, the voyage of super containership is common to overcome amount of increasing cargo. Thus, container terminal managers make an experiment on the double cycle and dual cycle operation, which ship loading and unloading were carried out simultaneously, for maximizing the productivity of quay side. Yard Tractors(YTs) pooling methods also are introduced for increasing the efficiency of assignment of YTs. In this paper, we analyzed the efficiency of dual cycling through comparing existing pooling methods with the modified method for the dual cycling. We developed a simulation model using simulation analysis software, Arena. The result of experiment shown that the more dual cycling don't always increase the gross crane rate(GCR), which means productivity of quay cranes(QCs) per hour.
One of the most important operational goals in container terminals is to maximize the quay side productivity by minimizing the turnaround times of the vessels, for which the operations of the quay cranes (QC) to load/unload containers onto/from the vessels should be conducted efficiently without delays. This paper suggests using a policy-based dispatching method for YTs (Yard Tractor) that deliver containers between QCs and the storage yard. The goal of using such a dispatching policy is to maximize the efficiency of the YT operation and accordingly to minimize the QC delays because of late arrivals of the YTs. In particular, in this paper, we modified the previously proposed policy for its application to real container terminal and verified the effect through simulation experiments using real terminal data.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2009.06a
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pp.131-132
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2009
The container terminal can be divided into berth-side, yard area and gate. Until now, many studies related to the improvement of the terminal operation efficiency have been focused on berth and yard productivity. With regard to gate operation, existing studies were examined from hardware perspectives such as non-stop system using RFID(Radio Frequency Identification) or OCR(Optical Character Reader). Relatively little research has been curried out on the improvement of the gate in/out process. In this regard, this paper proposes the method to improve the terminal operation efficiency.
The purpose of this paper is to analyze the concentration effect of Busan container terminal. Productivity and efficiency have played key role to attract more cargo to a port because these are important factors to select liners’ calling port in vessel deployment. It means that productivity directly links with the liners’ vessel operation cost. The main results of this paper are as follows: the port concentration by terminal integration can improve the port's external image with recovering tariff competitiveness and also facilitate economic effect of size through efficient management.
The objective of this study was to select world top 20 major container terminals that belong to Korea and China as comparison units to analyze their efficiency and productivity trend. Super Efficiency Data Envelopment Analysis(SE-DEA) and Malmquist Productivity Index(MPI) models were applied to this study. Compared with previous studies, we narrowed down the scope of the comparison units to terminals and conducted more detailed analysis to present more meaningful implications to the actual operation. The different result from existing studies, SE-DEA analysis implied that the major terminals of Busan New Port showed similar efficiency and productivity with China's terminals. In MPI analysis, the average index of Korean and China's terminals is 1.051 and 1.049. The analysis indicates that the productivity was improved 5.1% and 4.9% annually. From 2012 to 2015, the average terminal TCI index of South Korea and China were 1.032 and 1.0318-the main factor which influences MPI. This means improving productivity mainly rely on investment in new equipment and technology upgrades rather than improve operational efficiency over the past few years. Future management decisions should consider more aggressive marketing to increase the volume and improve operational efficiency to enhance productivity. Further research should apply the overall efficiency of the methodology considering the financial diversification, terminal capacity, service levels, and other factors.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2010.10a
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pp.110-111
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2010
Recently, container terminal managers make an experiment on the double cycle and dual cycle operation, which ship loading and unloading were carried out simultaneously, for increasing the productivity of quay side. However, if we make an experiment on dual cycle operation in a real job site, the efficiency is poor up to terminal operation method as YTs(Yard Tractors)' allocation method, QCs(Quay Cranes)' working speed, and position of export containers. So, this paper examine more efficient terminal operation method, when terminal uses dual cycle operation.
Purpose: Re-handling is an important factor that reduces the productivity of container terminals. The purpose of this paper is to propose an algorithm to find the order of container movement in order to minimize the number of re-handling in the process of carrying-out. Research design, data and methodology: This paper proposes an algorithm to set the optimal carry-out order and conducted tests to evaluate the performance of the algorithm proposed in this paper. 1. tests comparing the performance of an algorithm proposed in an existing study with that proposed in this paper. 2. Performance tests for bays with complex structures. Results: Test 1 shows that the algorithm proposed in this paper performs better than the existing algorithm. Test 2 shows that the proposed algorithm can also be used in bays with considerably high complexity and that there is no major problem with using it in the field. Conclusion: While we can conclude that the proposed algorithm as a carry-out algorithm is more effective than conventional methods, research is needed on how to handle more complex bays more effectively. This is because the larger the bay, the more container combinations increase, making it difficult to find the best carry-out order.
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