Építőipari Logisztika

Építőipari Logisztika
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék Építőipari Logisztika Gépkiválasztás Összeállította: Gyimesi András Budapest

Építőipari Logisztika – Logisztika alapfogalmai
Mi a Logisztika? A logisztika az anyagok, eszközök, személyek, energiák, információk áramlását megtervező, irányító és felügyelő tevékenységek általános szabályainak a tudománya. A logisztika segítségével (általánosan elmondható, hogy) – csökkenthetőek: a készletek, gépigények, területigények, az energiafogyasztás,tőkelekötés; – növelhetőek: a termelékenység, gépkapacitás, nyereség; – javítható: a termékek minősége; – a tervezett időráfordítás biztonságosabban megtartható A logisztika kiemelt jelentőséggel bír az építőiparban, hiszen közel tízszeres technológiai eljárást használ mint az általános gépgyártás, így az építőipari tevékenységek igen bonyolult összességére kell alkalmaznunk a logisztika optimalizáló eszközeit. Gyimesi András 2014.

Építőipari Logisztika – Építőgépek üzemeltetési vezetője szemszögéből
Miben segítheti a gépészeti vezetőt a logisztika eszközrendszere? Gépkiválasztás - beruházás esetén, vagy - meglévő flottából feladathoz Gépek üzemeltetési anyagainak készletezése és raktározása - készlettervezés - raktározástechnika Gépek diszponálási feladatai - útvonal optimalizáció, rakomány optimalizáció Gépekkel végzett tevékenységek optimalizálása (Termelő üzemmód) - járattervezés, optimalizáció Építéshez szükséges nyersanyagok diszponálása - járattervezés, rakomány és útvonal optimalizáció, - forrás/depó helymegválasztás / optimalizáció (Folyamatosan változó) munkaterület optimális kihasználása Keletkező hulladék-anyagok depózása, rakodása szállítása Gyimesi András 2014.

Építőipari Logisztika - Gépkiválasztás
Az építőgép mint termelő eszköz kiválasztása igen összetett feladat. A követelmény-rendszer elemei sokrétűek, és sokszor ellentmondásos követelményeket állítanak a gépészeti vezetésnek. A kiválasztási szempontrendszer jellemző elemei lehetnek: bekerülési/beruházási költség alkalmazástechnológia üzemi paraméterek munkavédelem környezetvédelem tárolás, szállítás ellenőrzés üzemeltethetőség Gyimesi András 2014.

Bekerülési/Beruházási költség Általánosan elmondható, hogy egy gépi berendezés bekerülési költsége a vállalat/vállalkozás vezetők számára - a jelen piaci helyzetben különösen – elsődleges szempont. Ha a gépészeti vezetőnek nincs a kezében más meggyőző érv, sokszor ez a paraméter lesz a beruházás tekintetében a döntő. Pedig nyíivánvaló, hogy a bekerülési költség vizsgálata önmagában nem nyújt teljes képet a gép költségeiről. TLC – Total Lifetime Cost – analízissel illetve ÁKN – Árbevétel-Költség-Nyereség analízissel sokkal teljesebb képet kapunk . Egyenlőre a beruházási költséget illetve a bekerülési költséget vizsgáljuk meg külön, és nézzük meg milyen lehetőségeink vannak. A későbbiekben rátérünk a fenti analízisekre is. Gyimesi András 2014.

Bekerülési/Beruházási költség Alternatívák Gépbeszerzés Vásárlás Lízing Bérlet tőkeigény nagy közepes kicsi Költség jellege Beruházás, ÉCS befejezetlen beruházás üzemeltetési költség Bevonható egyéb források hitel, EU és GOP Hitel, EU és GOP Szabadfelhasználású kölcsön előnyei Saját tulajdon Szabadon diszponálható Relative szabadon Diszponálható A hosszútávú üzemeltetési költségek is a bérbeadóéi hátrányai Saját tulajdon (ÉCS) Minden üzemelltetési költség minket terhel (szerviz, javítás, alkatrész) Finanszírozó tulajdona a lejáratig Minden üzemeltetési költség minket terhel Nem diszponálható szabadon: felhasználási időkorlátok Gyimesi András 2014.

Teljes költség illetve nyereségesség vizsgálata LTC – Lifetime Cost analízis Lifetime Cost (élettartam költség): Minden olyan költség ami tervezetten a vizsgált eszközzel kapcsolatban felmerül, annak megvásárlásától eladásáig vagy üzemen kívül helyezéséig, a teljes üzemeltetés során. Azaz: Vételár, finanszírozás költsége, üzemanyag, kopóalkatrészek cseréje, kötelező felülvizsgálatok, tervezett fődarab felújítások… Az eszközök összehasonlítása: A módszerrel releváns összehasonlítás építőgépek esetében adott üzemóraszámra történhet. Célszerű a viszonyításhoz használt üzemóraszámot a gépcsaládra és a cég tevékenységére is jellemző adatokat figyelembe venni. Gyimesi András 2014.

Teljes költség illetve nyereségesség vizsgálata LTC – Lifetime Cost analízis Az eszközök összehasonlítása: Gépcsalád hatása a viszonyítási üzemóraszámra: A különböző géptípusok jellemző éves üzemóraszáma eltérő. Tapasztalat hiányában szakértői katalógusok adhatnak választ (Lectura GmbH) Pl: Közepes homlokrakodó: c.a óra/év 20 tonnás láncos kotró: 850 óra/év Árokásó-rakodógép: 700 óra/év …ámde: Cég tevékenységének hatása a viszonyítási üzemóraszámra: Tevékenység jelleg Vezérgép jellege Gyimesi András 2014.

Teljes költség illetve nyereségesség vizsgálata Á K N (árbevétel – költség – nyereség) analízis Az Á árbevétel és a K költség különbsége a nyereség ΣN = ΣÁ – ΣK. Ha cégünk termelése olyan nagy, hogy befolyásolja a piaci egységárat, akkor a ΣÁ(Q) görbéje lehajló növekvő Q termékmennyiséggel. Mindkét féle ΣÁ(Q) összefüggés esetén van két metszéspont a Q1 és Q2 mennyiségeknél. Ezeket költségfedezeti pontoknak nevezik. Ha a termelés mennyisége nem éri el a Q1 vagy meghaladja a Q2 értékeket, akkor negatív az ΣN, tehát veszteséges a tevékenység a vizsgált a géppel/géplánccal. Csak Q1 < Q < Q2 esetekben van nyereségük. A nyereség maximális értéke a Qopt mennyiség előállítása/ kitermelése/beépítése esetén érhető el. Gyimesi András 2014.

Teljes költség illetve nyereségesség vizsgálata Á K N (árbevétel – költség – nyereség) analízis Ha két gép közül kell választanunk, és ismerjük mindkettnek az ÁKN jelleggörbéit, akkor egyértelműen dönthetünk. Példa: Az olcsóbb vételárú BII gép költséggörbéje meredekebben emelkedik, (feltételezve a kevésbé tartós kialakítást). A két görbe III metszés-pontjához tartozó QIII mennyiségnél kisebb várható igény esetén az olcsóbb gép, ennél nagyobb várható igény esetén a drágább gép fogja hozni a nagyobb hasznot. Ez a módszer természetesen használható kettőnél több gép közötti döntéshez is. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Az alkalmazástechnológiai követelmények általánosan a gép termelési feladatához, részterületéhez, a vele végzendő munkához, a termelvény elvárt minőségéhez, ennek időbeli mennyiségéhez, a felhasznált fő- és segédanyagok mennyiségéhez és minőségéhez, az elfogyasztott energiahordozó fajtájához és műszaki jellemzőihez, a gép környezetéhez (szabad ég, vagy légkondicionált épület), a kezelés időgényéhez és minőségéhez kapcsolódnak. Triviálisnak tűnik, hogy a megfelelő eszközt a megfelelő feladathoz kell rendelni. Egy gép kiválasztásánál ez egyszerűbb feladatnak tűnik, de abban az esetben, amikor egy komplex építési folyamatot tervezünk akkor több gépet számos feladathoz kell hozzárendelnünk. A fentiek alapján adódik, hogy figyelembe véve a részfeladatok időbeli egymásra épülését, és a gépkihasználtságok maximalizálásának törekvését nem feltétlenül kell minden részfeladathoz dedikált gépet rendelnünk. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Alkalmazástechnológiai követelmények Adott feladatot több berendezés is képes megvalósítani. Minél több munkavégzési paramétert ismerünk az adott munkafázisról, annál pontosabban behatárolható az ideális gép. Pl.: 2,5 méter mély árkot kell ásni...   gumikerekes kotrógép …a szántóföldeken keresztül …  lánctalpas kotrógép … 30 cm szélességben…   lánctalpas minikotró … 70 km hosszan, vezetékfektetéshez   folyamatos üzemű árokásó A támasztott követelmények komplex volta miatt több a döntést segítő technikát, algoritmust is alkalmazhatunk arra, hogy gépet illesszünk egy adott feladathoz. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Kesselring-módszer (Pontozásos módszer, 1953) A paraméterek többsége mérhető ugyan arány- vagy legalább intervallumskálán, azonban mértékegységeik eltérőek. Ezeket átalakítani közös mennyiségekre nagyon munkaigényes feladat. Ezért minden paraméternek megbecsüli az ideális értékét és ez a legnagyobb, 4-es pontszámot kapja. A paraméterek minősítése tehát: Nagyon jó (eléri az ideális szintet) 4 pont Jó 3 pont Kielégíti 2 pont Elfogadható 1 pont Nem kielégítı 0 pont Ezek segítségével a termék (jelen esetben a gép) Kesselring-féle műszaki értéke: ahol: p – a pontértékek számtani átlaga, pmax – az ideális megoldás pontszáma (esetünkben: 4). A Kesselring-módszer egyszerő, ezért sokáig használták. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Kesselring-módszer hibái: – Sorrendi skála lévén elvileg hibás számtani átlagot számítani. – A mindenben középszerű terméket azonosnak értékeli, az egyes tulajdonságaival kiugró, más tulajdonságaival elmaradó termékhez viszonyítva. – A vonatkoztatási alapja egy elképzelt ideális rendszer, aminek objektivitása az esetek többségében vitatható. Maga Kesselring idővel súlyzószámokat is alkalmazott az egyes tulajdonságok gazdasági értékének a figyelembevételére, ami bonyolítja a módszer alkalmazhatóságát. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák KIPA-módszer: A módszert a BME Ipari Üzemgazdaságtan Tanszékének két munkatársa dolgozta ki az 1970-es években. Több cél illetve kritérium esetén nincs abszolút optimális megoldás, csak optimum kompromisszum. Komplex döntési problémák rendszerelvű megoldásának első, alapvető követelménye a döntés tárgyát képező változatok elbírálásának alapját képező kritérium és preferencia rendszer feltárása és egzakt meghatározása. Amennyiben ezek a kritériumok és preferenciák rendelkezésre állnak már, úgy alkalmazhatjuk a módszert a következő módon: Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák KIPA-módszer: Az egymással versenyben lévő változatokat páronként összehasonlítjuk, körmérkőzéses rendszerben. A bázisváltozat sorban egymás után összehasonlításra kerül a többivel (i). A vele összehasonlított változat: j. A közöttük fennálló relációk: i>j; i Elkészítjük a szintetizált információkat tartalmazó mátrixot. (Páros összehasonlításról van szó). A mátrix sorai Ti rendszerek, oszlopai Tj rendszerek, (i nem egyenlő j-vel). A mátrix minden mezőjében – a főátló kivételével – két elemet tüntetünk fel. Bal felső sarok: preferencia mutató, más néven előnymutató (Cij), megmutatja, hogy a Ti rendszer az értékelési tényezők hány százalékában preferált vagy indifferens a Tj rendszerhez viszonyítva. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák KIPA-módszer: Kiszámításuk kétféleképp történik. Jobb alsó sarok: hátránymutató dq%. Kiszámításánál csak a legnagyobb hátrányt vesszük figyelembe, ahhoz viszonyítjuk a tényleges intenzitást (hátrányt). Ha minden döntési alternatívát az összes többivel összehasonlítottunk, meg kell adni az előnyök megkívánt mértékére és a még elfogadható maximális hátrányokra vonatkozó kritikus értékeket. Annál biztosabb j változat fölénye egy másik, i változattal szemben, minél magasabb a preferencia, és minél alacsonyabb a hátránymutató értéke. A következő lépés a ci,j preferencia, azaz az előnymutatók meghatározása. A ci,jértékeket minden egyes rendszer közötti viszonylatban számolni kell. Kiszámításának menetét egy példán, a T1 - T2 rendszereken keresztül mutatjuk be. Összeadjuk azon értékelési tényezők súlyszámát, ahol T1 preferál vagy indifferens T2 rendszerhez képest, és ezt az összeget osztjuk a súlyszámok összegével. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák KIPA-módszer: Az előnymutatók számítását követően a di,j diszkvalifikancia értékeket, vagyis a hátránymutatókat határozzuk meg. A számítása a T1 -T2 esetében: megkeressük a legnagyobb skálakülönbséget, ahol T2 preferál T1-hez képest. Ezt az értéket osztjuk a legnagyobb skála terjedelmével (jelen esetben néggyel). A kisebb súly skálák esetén súlyozva számítandó a skálakülönbség. Az előny- és a hátránymutatókat egy új táblázatba foglaljuk, az ún. KIPA mátrixba. Az összehasonlításhoz preferencia (p) és diszkvalifikancia (q) szinteket kell meghatározni. Az első szint p ≥ 100% és q ≤ 0%. Azon Ti Tj viszonylatban lehet behúzni a preferenciarelációt, ahol ci,j ≥ p és di,j ≤ q. Természetesen ritka eset lesz, hogy ezen a szinten össze lehessen hasonlítani minden egyes rendszert, ezért a további összeméréseket p értékének csökkentésével, és d értékének a növelésével kell elvégezni. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Fuzzy logika alatt egy egész elméletcsaládról beszélhetünk, melynek sokrétű alkalmazásai vannak elsősorban az informatikában, de alkalmazásra talált a nyelvtudományi és logikai szemantikában, matematikai logikában, programozásban, valószínüség-elméletben. Ez a logika képezi alapját a fuzzy számítógépes rendszereknek, melyek szemben a szokványos rendszerekkel, nem csak igen és nem (illetve ki és be, vagy 1 és 0) értékekkel dolgoznak, hanem közbülső „valóságértékekkel” is, mint például 0,5 („félig-meddig”), 0,2 (kis mértékben), 0,8 (eléggé)… Ezáltal az „életlen” meghatározások (mint például az előbbiek) matematikailag kezelhetővé válnak. Manapság a fuzzy logika illetve a fuzzy-control, tehát a fuzzy logikán alapuló irányítás, elsősorban gépek és robotok, háztartási készülékek irányításában talál alkalmazásra, és nem utolsó sorban, a jelenleg is tárgyalt műszaki kiválasztási, értékelési, döntési problémák segítésében, sőt, automatizálásában. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Tehát a Fuzzy logika abban hoz újat, hogy halmazba tartozás értékei nem sarkallatosak (0,1 azaz igen nem), hanem köztes értékek is léteznek, amelyek megmutatják, hogy egy adott ak elem mennyire tartozik bele a halmazba: nagyon, kissé, kevésbé, vagy egyáltalán nem. Így minden A halmazbeli ak elemhez hozzárendelünk egy számot, általában 0 és 1 (néha -1 és 1 között), ami jellemzi az elem halmazba tartozásának mértékét. Tehát az A halmazunk így felírható: A={a1(k1), a2(k2), … an(kn)} alakban. A felső indexbe írt értékek a halmazelemekhez rendelt, halmazba tartozást jellemző számot jelöli. Vegyük észre, hogy ezek a számok a klasszikus halmazelméletben is jelen voltak, de értékük vagy 0 volt vagy 1, így külön nem is tüntettük ezeket fel. Azt az elemet, amihez 0-át rendeltünk, fel sem soroltuk a halmaz elemei között. Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Halmazok megadási lehetőségei: Diszkrét értékek esetén: - Felsorolás - Táblázat Pl.: Gyors autók = {0,6/Toyota, 0,1/Barkas, 1/Porsche, 0,5/Lada} Folytonos értékek esetén: - görbe (szakaszainak) matematikai leírása - görbe felrajzolása Példa

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: A klasszikus (Boole) algebra műveleteit is kiterjesztjük a Fuzzy logikára: Negálás „VAGY” „ÉS” Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: HA – AKKOR szabályrendszerek alkalmazása Legyenek F1..n fuzzy halmazok X-en, H1..n fuzzy halmazok Z-n. Fuzzy HA-AKKOR szabályokat következőképpen értelmezhetünk: R1: HA x F1 AKKOR z H1 ... Rn: HA x Fn AKKOR z Hn Összetett következtetések: Legyenek F1..n fuzzy halmazok X-en, G1..n fuzzy halmazok Y-on, H1..n fuzzy halmazok Z-n. R1: HA x F1 ÉS y G1 AKKOR z H1 R2: HA x F2 ÉS y G2 AKKOR z H2 Rn: HA x Fn ÉS y Gn AKKOR z Hn Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Példa 1: Szükséges féknyomás Meghatározása VÁLTOZÓK DEFINIÁLÁSA Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Példa 1: Szükséges féknyomás Meghatározása SZABÁLYRENDSZER FELÁLLÍTÁSA Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Példa 1: Szükséges féknyomás Meghatározása Konkrét szituáció Szükséges fékerő vizsgálata: Sebesség: 90 km/h Távolság: m Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: építőgép példa Mint ismeretes a földkitermelő-szállító gépek (és szállító eszközök) típusainál a jellemző a szállítási hosszt, és ciklusonkénti szállítási mennyiséget, mint fontos jellemzőket felírtuk az egyes gépekre (JMG II). Ilyen formán definiáltuk, hogy az egyes gépek mely halmazokba tartoznak. Érzékeljük, hogy egy gép több halmazban is megtalálható, valamint… …sejtjük, hogy a halmazok nem ennyire kemény határúak. Szállítási távolság Szállítási mennyiség cikluson- ként < 100 m 100–1000 m m >5 km < 4m3 lánctalpas földtoló földnyeső tehergépkocsi és pótkocsi 4 – 10 m3 földnyeső, csuklótörzsű dömper tehergépkocsi, nyerges vontató >10 m3 bányadömper szállítószalag, csille Gyimesi András 2014.

Szállítási távolság halmazok
Építőipari Logisztika - Gépkiválasztás Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: építőgép példa Nézzük meg a földnyeső gépet. Szerepel a 10m3 felett / 100m és minden, 100 és 1000m közti szállításhoz tartozó mennyiségkategóriában. Nyílván nem egyformán ideális választás minden esetben, sőt a valóságban használják (tehát használható valamely mértékben) ezeken az intervallumokon kívül is. Tehát ha megpróbáljuk felírni 10m3 feletti esetre, mely értékeket veszi fel a földnyeső az egyes halmazokban, az valahogy így alakulna: Földnyeső Szállítási távolság halmazok Sz.m./cikl. < 100 m 100–1000 m m >5 km >10 m3 1 0,8 0,5 0,2 Gyimesi András 2014.

Szállítási távolság halmazok
Építőipari Logisztika - Gépkiválasztás Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: építőgép példa Nézzük meg ugyanez hogyan alakul bányadömper esetében: B. Dömper Szállítási távolság halmazok Sz.m./cikl. < 100 m 100–1000 m m >5 km >10 m3 0,1 0,8 1 0,5 Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: építőgép példa Ha ezzel megvagyunk megnézhetjük a többi „versenyző” gépet is 10m3 felett. Aztán mindet 4 és 10 m3 között… és így tovább. A végén pedig kapnánk egy olyan táblázatot (Fuzzy expert tábla, vagy mátrix) ami minden tényező esetére tartalmazza minden gépünk megfelelőségi mutatóját (tagsági értékét). Természetesen ennél sokkal szerteágazóbb szempontrendszerrel felvértezve, azaz több szempontból vizsgálva a gépek megfelelőségét, pontosabb, kifinomultabb képet kapunk azok adott munkára történő alkalmazásának megfelelőségéről. A következőkben lássunk két példát az összetettebb fuzzy táblákra, hozzátéve azt, hogy a megfelelőségi értékek sokaságát redukálva - az átláthatóság és használhatóság szem előtt tartása okán - csak három érték szerepel: Good/Moderate/Poor ami az 1 ; 0,5 valamint megállapodás szerint a 0 vagy kis értékű 0-tól különböző érték (a 0 helyett van olyan eset, ahol ezt célszerű használni) Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika:

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Az iménti mátrixból a csuklóvázas dömpert kiemelve: Gyimesi András 2014.

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Egy példa az építőipari anyagmozgató gépek világából: Dinamikus tényezők (ha, akkor)

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Egy példa az építőipari anyagmozgató gépek világából: Statikus tényezők Truck crane Mobile crane Self loading truck Crawler crane Fast-erecting crane Tower crane Flexibility good mod Cost of move in, setup, move out Cost for rent Productivity

Gépkiválasztás műszaki szempontjai Döntést segítő technikák Fuzzy logika: Egy példa az építőipari anyagmozgató gépek világából: Az iméntiek alapján a toronydarura érvényes Fuzzy tagsági értékek (megfelelőségek a hatékonyság és a Dinamikus tényezők függvényében)

Építőipari Logisztika
Köszönöm a figyelmet!

Építőipari Logisztika

Hasonló előadás

Az előadások a következő témára: "Építőipari Logisztika"— Előadás másolata:

Hasonló előadás

Projectumról

Visszajelzés

Bejelentkezés

A társadalmi hálózaton keresztül belépni:

Építőipari Logisztika

Hasonló előadás

Az előadások a következő témára: "Építőipari Logisztika"— Előadás másolata:

Hasonló előadás

Projectumról

Visszajelzés