基于系统动力学的煤矿生产物流系统效率研究

张炎亮, 刘要南, 王金凤

(郑州大学 管理工程学院, 河南 郑州 450001)

摘要:针对现有的煤矿生产物流系统研究方法缺乏对各影响因素间相互关系的剖析、不能动态预测投入对系统效率水平的影响程度等问题,应用系统动力学方法构建了煤矿生产物流系统效率水平影响因素的系统动力学模型,对煤矿生产物流系统效率水平进行了动态仿真。仿真结果表明,提高煤矿生产物流系统效率需要持续的资源投入;各影响因素初值水平会影响煤矿生产物流系统达到期望效率的时间;所有的影响因素中,管理及技术人才水平的实际作用率最大,因此,提高煤矿生产物流系统效率的重点在于提升管理及技术人才水平。

关键词:煤矿生产物流; 效率; 系统动力学

0 引言

据相关统计,中国每年的煤炭运输量约占铁路货运总量的40%。而作为煤炭物流的重要组成部分,煤矿生产物流对煤炭产量的提高起着至关重要的作用。然而,由于中国煤矿企业长期以来的粗放式管理,造成了煤矿生产物流整体效率低下。因此,加强对煤矿生产物流系统效率方面的研究显得尤为重要。

煤矿生产物流系统涉及诸多因素,各影响因素之间相互作用,形成具有复杂非线性、实时动态性、模糊不确定性的系统。王金凤等[1]提出建立基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的煤矿生产物流资源配置效率评价模型,以期提高资源配置效率;赵明忠[2]提出运用D-S证据理论结合BP神经网络来建立煤矿生产物流效率评价模型,并且证明了模型的有效性;王金凤等[3]提出运用回归设计分析各安全指标对煤矿生产物流系统安全水平的影响,以各因子的投入和系统安全目标作为约束条件,建立煤矿生产物流效率优化模型。然而,目前这些研究太过局限于纯粹的数学模型,缺乏对系统的动态分析。

系统动力学(System Dynamics,SD)是一种将仿真技术与系统科学理论结合起来研究高阶次、非线性复杂系统的定量方法[4],现已在工程系统、宏观经济规划、安全管理等领域得到广泛应用[5-12]。本文运用SD理论与方法构建了煤矿生产物流系统效率水平影响因素的SD模型,利用VensimPLE软件对系统效率水平进行动态仿真,根据仿真结果得出系统中不同因素对系统效率水平的实际作用率,可为煤矿资源投入策略提供依据。

1 煤矿生产物流系统SD建模

1.1 影响因素及因果关系

煤矿生产物流系统涉及多个工序和环节,本文对相关理论进行研究,并通过实地调查和咨询相关专家,将影响煤矿生产物流系统效率的因素分为管理及技术人才、机械设备及设施规划、煤炭生产能力、物料的供应流通、灾害预防及救援5个方面。煤矿生产物流系统因果关系如图1所示。

图1 煤矿生产物流系统因果关系

1.2 变量定义

结合煤矿生产物流系统因果关系,定义如下变量,见表1。

1.3 煤矿生产物流系统流图及方程

通过分析煤矿生产物流系统因果关系和变量定义,利用SD仿真软件VensimPLE建立煤矿生产物流系统SD流图,如图2所示。

表1 变量定义

符号类型含义L1水准变量管理及技术人才水平L2水准变量机械设备及设施规划水平L3水准变量煤炭生产能力水平L4水准变量物料的供应流通水平L5水准变量灾害预防及救援水平L6水准变量管理及技术人才投入水平L7水准变量机械设备及设施规划投入水平L8水准变量煤炭生产能力投入水平L9水准变量物料的供应流通投入水平L10水准变量灾害预防及救援投入水平R1速率变量管理及技术人才水平影响率R2速率变量机械设备及设施规划水平影响率R3速率变量煤炭生产能力水平影响率R4速率变量物料的供应流通水平影响率R5速率变量灾害预防及救援水平影响率R6速率变量管理及技术人才水平衰退率R7速率变量机械设备及设施规划水平衰退率R8速率变量煤炭生产能力水平衰退率R9速率变量物料的供应流通水平衰退率R10速率变量灾害预防及救援水平衰退率A辅助变量煤矿生产物流系统效率水平C1常量管理及技术人才水平影响系数C2常量机械设备及设施规划水平影响系数C3常量煤炭生产能力水平影响系数C4常量物料的供应流通水平影响系数C5常量灾害预防及救援水平影响系数C6常量管理及技术人才水平投入增加率C7常量机械设备及设施规划水平投入增加率C8常量煤炭生产能力水平投入增加率C9常量物料的供应流通水平投入增加率C10常量灾害预防及救援水平投入增加率Q1常量管理及技术人才水平作用率Q2常量机械设备及设施规划水平作用率Q3常量煤炭生产能力水平作用率Q4常量物料的供应流通水平作用率Q5常量灾害预防及救援水平作用率

根据流图建立如下方程。

水准方程:

(1)

图2 煤矿生产物流系统SD流图

L2.K=L2.J+(R2.JK-R7.JK)T

(2)

L3.K=L3.J+(R3.JK-R8.JK)T

(3)

L4.K=L4.J+(R4.JK-R9.JK)T

(4)

L5.K=L5.J+(R5.JK-R10.JK)T

(5)

L6.K=L6.J+C6.JK(90/A.K)T

(6)

L7.K=L7.J+C7.JK(90/A.K)T

(7)

L8.K=L8.J+C8.JK(90/A.K)T

(8)

L9.K=L9.J+C9.JK(90/A.K)T

(9)

L10.K=L10.J+C10.JK(90/A.K)T

(10)

式中:.K表示现在时刻;.J表示过去时刻;.JK表示.J时刻到.K时刻的时间间隔;T表示仿真时间步长。

速率方程:

R1.KL=C1L6.K

(11)

R2.KL=C2L7.K

(12)

R3.KL=C3L8.K

(13)

R4.KL=C4L9.K

(14)

R5.KL=C5L10.K

(15)

式中:.KL表示.K时刻到.L时刻的时间间隔(.L表示将来时刻)。

辅助方程:

A.K=Q1L1.K+Q2L2.K+Q3L3.K+

(16)

1.4 参数设置及说明

常数:

C1=0.07,C2=0.06,C3=0.08,C4=0.06,C5=0.07

R6=0,R7=0.01,R8=0.01,R9=0,R10=0.01

C6=0.3,C7=0.3,C8=0.3,C9=0.3,C10=0.3

Q1=0.3,Q2=0.1,Q3=0.2,Q4=0.2,Q5=0.2

赋初值:

L1=78,L2=75,L3=72,L4=86,L5=84

参数设置具体说明如下。

(1) 由式(17)确定各因素的影响系数:

(17)

式中:aij为完全消耗系数;n为完全消耗系数矩阵的阶数;i为行元素;j为列元素。

(2) 由于仿真时长为36个月,所以认为管理及技术人才水平衰退率和物料的供应流通水平衰退率为0。机械设备及设施规划水平衰退率根据固定资产折旧率计算得出,并且认为灾害预防及救援水平衰退率、煤炭生产能力水平衰退率和机械设备及设施规划水平衰退率相等。

(3) 设定各影响因素水平投入增加率为0.3。

(4) 根据煤矿企业的历史数据,采用熵权法[13]得出各影响因素对煤矿生产物流系统效率的作用率。

(5) 各影响因素水平初值根据相关专家对煤矿企业评估的平均值得出。

(6) 设定各影响因素投入水平初值为0。

(7) 设定煤矿生产物流系统的期望效率水平为90。

2 煤矿生产物流系统SD仿真

采用VensimPLE软件对煤矿生产物流系统效率水平影响因素的SD模型进行仿真,仿真时间为36个月,步长为1个月。仿真结果如下。

(1) 各影响因素水平投入增加率均为0.3时,煤矿生产物流系统效率水平趋势如图3所示。可看出煤矿生产物流系统效率水平在第31个月达到90,可见煤矿生产物流系统效率水平的提升需要持续的资源投入。

图3 煤矿生产物流系统效率水平趋势

(2) 调整各影响因素水平初值,得到初值设定对煤矿生产物流系统效率水平的影响,如图4所示。可看出各影响因素水平初值越高,增加各影响因素投入后,煤矿生产物流系统达到期望效率水平所用的时间越少。

图4 因素水平初值对煤矿生产物流系统效率水平的影响

(3) 将选定因素水平投入增加率依次从0.3提高到0.6,其他影响因素水平投入增加率保持不变,得到各影响因素水平投入增加率对煤矿生产物流系统效率水平的影响,如图5所示。可看出各影响因素水平投入增加率对煤矿生产物流系统效率水平的影响程度从大到小依次为管理及技术人才水平、煤炭生产能力水平、物料的供应流通水平、灾害预防及救援水平、机械设备及设施规划水平。

图5 各影响因素水平投入增加率对煤矿生产物流

系统效率水平的影响

(4) 各影响因素的实际作用率是指在其他影响因素水平投入增加率不变的条件下,某个影响因素水平投入增加率提高一定值,能够使煤矿生产物流系统效率水平增加的百分比。根据图3求出煤矿生产物流系统效率水平的平均值为84.07;将图5中各影响因素水平投入增加率作用下对应的每个月煤矿生产物流系统效率水平值分别减去图3中对应的每个月系统效率水平值,取平均值后与系统效率水平的平均值84.07相比,得到管理及技术人才水平、机械设备及设施规划水平、煤炭生产能力水平、物料的供应流通水平、灾害预防及救援水平的实际作用率分别为0.017 2,0.004 9,0.013 2,0.011 5,0.009 9。由此可见,各影响因素对煤矿生产物流系统效率水平的影响程度差异非常明显,其中管理及技术人才水平的实际作用率最大,其次是煤炭生产能力水平、物料的供应流通水平、灾害预防及救援水平、机械设备及设施规划水平,这与图5所得结论一致。因此,提升管理及技术人才水平是提高系统效率水平的重点。

3 结语

构建了煤矿生产物流系统效率水平影响因素的SD模型,通过仿真对比分析了各影响因素对煤矿生产物流系统效率水平的影响程度。结果表明,煤矿生产物流系统效率水平的提高需要持续的资源投入;各影响因素水平初值会影响煤矿生产物流系统达到期望效率的时间;从长期来看,提高管理及技术人才水平对煤矿生产物流系统效率的提升有较为明显的作用。

参考文献:

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张炎亮,刘要南,王金凤.基于系统动力学的煤矿生产物流系统效率研究[J].工矿自动化,2016,42(1):40-44.

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20151231.1557.012.html

Research of efficiency of coal mine production logistics system based on system dynamics

ZHANG Yanliang, LIU Yaonan, WANG Jinfeng

(School of Management Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)

Abstract:In view of problems that existing research methods of coal mine production logistics system lack analysis of relationship among various influencing factors and cannot forecast impact of input on system efficiency dynamically, system dynamics method was used to establish system dynamics model of factors which influence efficiency level of coal mine production logistics system, and efficiency level of coal mine production logistics system was simulated dynamically. The simulation results show that improving efficiency of coal mine production logistics system requires sustained investment of resources. Initial value of factors affects time of coal mine production logistics system to achieve desired efficiency. In all factors, level of management and technical personnel has the maximum actual activity ratio, therefore, enhance level of management and technical personnel is the key to improve efficiency of coal mine production logistics system.

Key words:coal mine production logistics; efficiency; system dynamics

作者简介:张炎亮(1979-),女,安徽亳州人,副教授,博士,主要研究方向为物流管理、工业工程、煤矿物流、煤矿水灾害,E-mail:yanliang@zzu.edu.cn。 王君(1991-),男,山东日照人,硕士研究生,研究方向为检测技术及其自动化,E-mail:wj0219@cumt.edu.cn。

基金项目:国家自然科学基金资助项目(71271194);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJC630291)。 国家自然科学基金项目(51428501);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJLX150694)。

收稿日期:2015-09-22;修回日期:2015-12-13;责任编辑:盛男。 2015-10-16;修回日期:2015-11-19;责任编辑:张强。

中图分类号:TD67

文献标志码:A   网络出版时间:2015-12-31 15:57

文章编号:1671-251X(2016)01-0040-05   DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.01.012