ПЛАНУВАННЯ ТРАНСПОРТНОГО ПРОЦЕСУ З УРАХУВАННЯМ НЕРІВНОМІРНОСТІ ПЕРЕВЕЗЕНЬ ВАНТАЖІВ В АГРОПРОМИСЛОВОМУ КОМПЛЕКСІ

Анотація

Розглянуто питання планування транспортного процесу в агропромисловому комплексі з урахуванням нерівномірності перевезень вантажів, яка є одним із головних чинників, що впливають на ефективність роботи автотранспортних підприємств. Нерівномірність перевезень, особливо вантажів агропромислового комплексу призводить до нераціонального використання рухомого складу, підвищення собівартості транспортних робіт і зниження ритмічності логістичних операцій. Водночас зазначено, що зменшення нерівномірності можливе шляхом удосконалення планування перевезень, створення оптимальних запасів, раціонального розміщення складів та узгодження графіків транспортування.

Аналіз сучасних наукових досліджень і публікацій, які присвячені кількісній оцінці та прогнозуванню нерівномірності вантажопотоків з використанням математико-статистичних методів і алгоритмів машинного навчання показав, що розкладання часових рядів перевезень на трендову, сезонну та випадкову складові дає змогу підвищити точність прогнозування та планування транспортних ресурсів. У роботі наголошено на важливості урахування сезонності перевезень у сільськогосподарському секторі, де пікові навантаження спостерігаються в періоди збору врожаю.

Запропоновано методику моделювання транспортного процесу із застосуванням математико-статистичних показників (середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації, коефіцієнт нерівномірності), що дозволяє кількісно оцінити коливання вантажопотоків. Основну увагу приділено використанню рядів Фур’є для опису сезонних і періодичних змін обсягів перевезень, а також методу найменших квадратів для визначення параметрів теоретичної функції. Запропоновано альтернативний підхід моделювання на основі поліномів n-го ступеню, що забезпечує гнучкість і адаптивність при аналізі реальних транспортних даних.

Результати дослідження підтверджують, що математико-статистичне моделювання нерівномірності перевезень дозволяє: прогнозувати добові та місячні коливання вантажопотоків; визначати оптимальну кількість автомобілів для забезпечення перевезень у пікові періоди; формувати ефективні графіки роботи рухомого складу з урахуванням сезонних особливостей; обґрунтовувати доцільність використання резервного автопарку або змінного режиму роботи.

Отримані результати можуть бути використані при розробленні систем планування та диспетчерського управління автотранспортних підприємств, орієнтованих на зменшення простоїв і холостих пробігів. Подальші дослідження доцільно спрямувати на створення прогнозних моделей із застосуванням методів регресійного аналізу, машинного навчання та часових рядів для більш точної ідентифікації закономірностей сезонних і добових коливань транспортного попиту.