摘要：為了提高港口自動化堆場仿真準確性和可信度，采用離散事件系統仿真方法對港口集裝箱堆場作業流程進行仿真優化。根據港口實際作業數據，分別搭建基于AnyLogic軟件和FlexTerm軟件的港口堆場作業系統仿真模型，模擬港口堆場作業流程，分析堆場仿真系統的有效性和仿真模型的功能性。通過堆場仿真結果與實際堆場作業數據的對比發現，2款仿真模型均能滿足港口堆場作業系統的仿真需求，且通過調整仿真系統輸入條件還能有效提升仿真效果。通過AnyLogic軟件與FlexTerm軟件的功能對比發現，FlexTerm軟件的專業性更強，AnyLogic軟件的可操作性更好，在對港口堆場作業系統進行仿真分析時，應根據實際需求做出最優選擇。
引言：港口集裝箱吞吐量的急速增長和堆場作業自動化程度的提高加劇了集裝箱堆場管理的復雜性。針對港口集裝箱堆場作業系統這一大型離散事件系統，傳統解析法已經無法滿足港口堆場作業系統的仿真需求。但系統仿真方法在集裝箱堆場領域的應用越來越受到重視。在自動化港口系統仿真領域，通常使用AnyLogic、FlexTerm等仿真軟件，搭建港口作業系統的仿真模型，對港口作業流程進行可視化仿真分析。針對港口整體作業系統，通常利用仿真軟件搭建涵蓋港口整體作業系統的集成仿真平臺，借助仿真平臺實現港口規劃設計和管理策略的優化。針對港口堆場作業系統，通常采用堆場優化設計方法與系統仿真方法相結合的方式，模擬分析集裝箱堆場布局最優方案，協助進行堆場布局規劃。此外，基于AnyLogic、FlexTerm等仿真軟件搭建堆場作業系統仿真模型，對場橋調度方案、堆場作業狀態等進行仿真分析，并根據分析結果給出最優的堆場作業決策方案，從而提高港口作業效率。本文采用離散事件系統仿真方法，依托港口集裝箱堆場作業流程，分別搭建基于AnyLogic軟件和FlexTerm軟件的港口堆場作業系統仿真模型，通過仿真分析，實現港口集裝箱堆場堆放策略、堆場布局、運輸規劃等的驗證優化，為港口管理決策提供參考依據。
問題描述；為減少集裝箱船在港停留時間，提高集裝箱船作業效率，某港口積極推進集裝箱堆場作業自動化建設。在自動化建設過程中，為提高港口堆場作業管理水平，決定搭建集裝箱堆場作業系統仿真模型，旨在通過仿真模型實現對港口堆場作業流程的優化。在仿真過程中，為了保證模型能準確表達堆場實際作業狀態，仿真前要先對模型進行核驗，檢查仿真模型的系統結構、管理策略、控制方法、設備參數等相關輸入信息與實際作業情況相一致。此外，為了保證仿真分析結果準確可靠，仿真時要對2種仿真模型的運行結果進行詳細記錄，并結合實際自動化堆場的數據，對比2個仿真模型的各項運行數據，分析在相同輸入條件下堆場系統仿真輸出結果與實際堆場系統作業結果的異同。通過對港口堆場作業流程的仿真研究，分別驗證仿真模型的準確性、仿真結果的有效性和仿真軟件的功能性，為港口堆場作業的管理決策提供參考依據。
堆場仿真參數：2.1 堆場布局參數港口裝卸作業區布置2個10萬噸級泊位，每個泊位配備3臺岸橋，總計6臺岸橋，編號分別為Crane 1、Crane 2、Crane 3、Crane 4、Crane 5、Crane 6。港口堆場作業區規劃有4個箱區，編號分別為E01、E02、E03、E04。在堆場布置方面，E01箱區為近海側箱區，E04箱區為近陸側箱區，E01、E02箱區為出口箱區，E03、E04箱區為進口箱區。在港口堆場作業區規劃中，將E01箱區設置為9列5層箱區，E02、E03、E04箱區設置為12排5層箱區，每個箱區配備有2臺場橋協同作業，總計8臺場橋，編號分別為A01、A02、A03、A04、A05、A06、A07、A08。2.2 堆場設備參數港口堆場作業設備主要包括場橋、岸橋、集卡等，上述設備的運行參數即為堆場仿真系統的輸入參數。根據實際集裝箱堆場作業數據，對作業設備進行參數設置。岸橋運行參數見表1，集卡運行參數見表2，場橋運行參數見表3。
2.3 船舶泊位參數根據港口提供的實際船舶和泊位規格參數，建立船舶精確模型和簡化模型，具體模型按照現場作業需求和仿真系統實際運行情況進行選擇。為了對港口堆場作業進行有效的仿真分析，在設置泊位參數時，優先考慮實際作業過程中最大泊位通過能力。按照單周作業計劃進行工況設定，單周計劃作業船舶12艘，單艘船舶裝箱量為420~ 530 TEU，卸箱量為420~530 TEU。單周船舶計劃見圖1。
2.4 箱區編碼信息集裝箱堆場采用9位編碼規則，其中：前3位表示箱區位置編碼；中間3位表示箱區貝位編碼；第7位和第8位表示貝位中的排數編碼；第9位表示所在層數。箱區位置編碼：自海側往陸側方向依次為E01、E02、E03、E04。箱區貝位編碼：采用自左向右（面海時）方式進行編排，奇數編碼001、003、……，用于堆放20英尺集裝箱，偶數編碼002、004、……，用于堆放40英尺集裝箱。箱區貝位排數編碼：集卡裝卸區的貝位自海側往陸側方向共1排，編碼L1。集卡交換區層高編碼：“層”是集裝箱在集卡上的高度，用1位數字表示。集卡裝卸區編碼：由集卡交換區號、位、排和層高9位編碼（XXX-XXX-XX-X）組成。例如：E01-001-01-1表示第E01箱區的第001貝第1排第1層，依此類推。
3仿真模型搭建3.1 堆場仿真系統架構根據港口堆場作業特點和堆場系統功能，設計搭建港口堆場仿真系統架構。該架構主要包括UI界面、數據庫、系統實時仿真演示、ECS控制器、設備仿真、地圖信息、集裝箱等部分，主要用于實現數據交互、模型設計、任務調度管理、仿真測試、結果演示等功能。堆場仿真系統架構見圖2。
3.2 堆場仿真系統模型根據堆場仿真系統架構，以某港口自動化堆場作業的實際運行環境為基礎，分別搭建基于AnyLogic軟件和FlexTerm軟件的港口自動化堆場系統仿真模型。基于AnyLogic軟件搭建的港口堆場系統仿真模型見圖3，基于FlexTerm軟件搭建的港口堆場系統仿真模型見圖4。
在利用仿真軟件進行港口堆場作業仿真分析時，應先根據港口提供的基本作業參數、環境參數搭建港區堆場系統仿真模型，然后通過UI界面輸入場橋、岸橋和集卡等主要設備的運行控制參數，系統根據運行參數仿真模擬港口自動化堆場作業流程。在仿真流程中，仿真系統需要先建立數據連接，然后再驅動仿真系統運行。對于AnyLogic仿真模型，需要先通過碼頭操作系統（TOS）和設備控制系統（ECS）的交互過程創建本地數據庫，為數據庫操作模塊提供長期穩定的數據連接，由此來實現與本地數據庫或第三方系統數據庫的連接，驅動整個仿真系統的實時運行。對于FlexTerm仿真模型，只允許數據以Excel表格的形式接入仿真系統中，由外部數據來驅動仿真系統的運行。在仿真系統模型運行后，集裝箱堆場作業流程的仿真結果會通過2D或3D演示畫面實時顯示，并且能夠實時展示自動化裝卸過程的關鍵KPI，以可視化的形式協助港口企業對集裝箱堆場的規劃布局、設備管理、控制策略等進行優化。
4仿真結果分析利用港口自動化堆場相關數據，分別對基于AnyLogic軟件和FlexTerm軟件的堆場系統仿真模型的仿真結果進行對比分析。4.1 場橋利用率對比在集裝箱堆場作業中，場橋是提高堆場作業效率的關鍵因素。合理分析場橋利用率對提高堆場作業效率、減少船舶在港停泊時間尤為重要。根據港口提供的堆場作業參數和實際堆場作業的場橋利用情況，對堆場內場橋使用情況進行仿真對比分析。AnyLogic仿真模型的場橋利用率見表4，FlexTerm仿真模型的場橋利用率見表5，2種仿真模型的場橋利用率對比見表6。
經綜合分析發現，無論是單一場橋利用率還是平均場橋利用率，AnyLogic仿真模型的數據結果都普遍高于FlexTerm仿真模型的數據結果。通過分析堆場作業系統仿真流程發現，上述差異是由2種仿真模型的作業指令生成模式不同導致的。在相同的作業時段內，AnyLogic仿真模型的作業指令生成的作業數量要高于FlexTerm仿真模型的作業指令生成的作業數量，從而導致AnyLogic仿真模型的場橋利用率高于FlexTerm仿真模型的場橋利用率。根據港口提供的數據，全年該港口自動化堆場的場橋利用率在40%~60%。基于AnyLogic仿真模型和FlexTerm仿真模型仿真得到的平均場橋利用率分別為42.4%、35.7%。顯然，與FlexTerm仿真模型的仿真結果相比，AnyLogic仿真模型的仿真結果同實際作業數據的統計結果更接近。究其原因，這是由2款仿真模型的集裝箱裝卸作業指令的生成模式不同導致的。對堆場作業系統仿真流程分析發現：在AnyLogic仿真模型中，集裝箱裝卸作業指令是根據港口歷史數據，借助算法計算生成的，比較接近港口的實際作業數據；在FlexTerm仿真模型中，集裝箱裝卸作業指令是利用軟件自帶作業計劃模塊，通過配置船期、堆場計劃等參數自動生成的，與港口實際作業數據之間存在一定的差距。4.2 堆場使用情況對比為了合理規劃堆場空間資源，根據港口提供的船期、堆場計劃等參數，對港口堆場的使用情況進行仿真對比分析。AnyLogic仿真模型與FlexTerm仿真模型堆場通過能力對比見表7。由表7可知，在相同輸入條件下，AnyLogic仿真模型和FlexTerm仿真模型仿真模擬得到的堆場利用情況和堆場通過能力基本一致。但由于泊位船舶計劃較為寬松，船期密度小于實際船期數據，AnyLogic仿真模型和FlexTerm仿真模型的堆場通過箱量分別為632 300 TEU和632 863 TEU，均小于港口全年實際堆場通過箱量724 272 TEU。
通過仿真分析結果與實際作業數據的對比發現，仿真分析結果與港口實際運行數據差距較小，表明AnyLogic仿真模型和FlexTerm仿真模型都能準確可靠地模擬港口實際堆場作業情況，能夠滿足港口堆場仿真需求，并有助于提高港口堆場仿真的準確度和可信度。此外，通過分析堆場仿真作業流程還發現，通過調整堆場仿真系統的輸入條件能提升AnyLogic仿真模型和FlexTerm仿真模型的仿真效果，其中：通過調整輸入條件對應的關鍵參數來提升AnyLogic仿真模型的仿真效果；通過修改輸入條件中作業計劃模塊的船期、堆場計劃等相關配置來提升FlexTerm仿真模型的仿真效果。4.3 軟件功能對比回顧整個堆場仿真作業流程發現，2款軟件在功能應用方面存在一定差異。根據仿真作業流程和仿真分析結果，對2款軟件的功能進行對比分析，AnyLogic軟件與FlexTerm軟件的功能對比見表8。
在港口自動化堆場仿真領域，FlexTerm軟件的專業性更強。FlexTerm軟件作為港口碼頭仿真專用軟件，具備完整的港口碼頭仿真模型庫；AnyLogic軟件作為通用型仿真軟件，具備涵蓋多個應用領域的模型庫，但涉及港口碼頭的模型庫較為簡陋。FlexTerm軟件具備完善的集裝箱裝卸策略和港口碼頭專業數據統計分析功能；AnyLogic軟件只具備通用的數據統計分析功能，專業性相對較差。在港口自動化堆場仿真領域，AnyLogic軟件的可操作性更好。首先，AnyLogic軟件支持多方法建模，而FlexTerm軟件目前僅支持離散建模方法。其次，AnyLogic軟件支持多種數據驅動方式，且能與外部系統軟件進行交互，而FlexTerm軟件僅支持數據以Excel表格的形式導入，且無法對接外部軟件系統。最后，AnyLogic軟件的可開發性強，借助Java模塊可以設計開發特殊模型或編輯自定義模型庫文件，而FlexTerm軟件僅支持擴展開發港口裝卸和調度運輸等仿真模塊，無法進行模型開發設計，可操作性相對較差。
來源?| 港口科技公眾號
