Математическое моделирование в управлении сухими портами: комплексный анализ, российские вызовы и цифровые перспективы

В условиях беспрецедентного роста объемов международной торговли и усложнения глобальных логистических цепочек, а также неизбежной загруженности морских портов, перед транспортно-логистической отраслью встает острая необходимость в инновационных подходах к планированию и управлению. Среди таких подходов особое место занимают «сухие порты» — ключевые узлы, способные значительно оптимизировать грузопотоки и снять нагрузку с традиционных морских шлюзов. Однако их эффективное функционирование невозможно без глубокого аналитического обоснования и использования передовых методов.

Целью настоящей работы является систематизация знаний о концепции «сухого порта», его ключевых функциях, эволюции и вызовах, с которыми сталкивается эта инфраструктура, а также детальный обзор методов математического моделирования, применяемых для их оптимизации и управления. Мы рассмотрим, как математические инструменты трансформируют операционную деятельность, снижают издержки и повышают устойчивость логистических систем.

Структура работы охватывает следующие аспекты: сначала будет дано всестороннее определение и функциональное описание сухих портов, проанализирована их роль в глобальных логистических системах и рассмотрены эволюционные особенности, включая вызовы российского контекста. Затем мы погрузимся в категории и методы математического моделирования, такие как имитационное и оптимизационное, демонстрируя их практическое применение через конкретные примеры. Отдельное внимание будет уделено экономическим, операционным и экологическим эффектам от внедрения этих методов. В заключение, мы рассмотрим современные информационные технологии и перспективы цифровизации, которые формируют будущее портовой логистики.

Сухие порты: основы, роль и эволюция в глобальной логистике

Сухой порт: определения, инфраструктура и ключевые функции

В XXI веке, когда глобализация и объемы международной торговли достигли невиданных масштабов, концепция «сухого порта» приобрела особую значимость. По своей сути, сухой порт, часто называемый логистическим хабом, представляет собой сложный мультимодальный логистический центр, который позволяет грузовладельцам пользоваться всеми преимуществами морского порта, находясь при этом на суше. Это не просто склад или перевалочный пункт, а полноценная «тыловая гавань», интегрированная в мировую транспортную сеть.

Согласно Межправительственному соглашению о «сухих портах», принятому резолюцией 69/7 Экономической и социальной комиссии ООН от 1 мая 2013 года, сухой порт — это внутристрановое логистическое пространство, связанное с одним или несколькими видами транспорта. Его основное предназначение — обработка, временное хранение и инспекция грузов в рамках международной торговли, а также выполнение таможенных контрольных функций.

Инфраструктура такого порта поражает своей многогранностью и технологичностью. Она включает в себя:

• Складские комплексы: современные, высокотехнологичные складские помещения, способные обеспечить хранение разнообразных грузов.
• Контейнерные терминалы: специализированные площадки для обработки, хранения и перевалки контейнеров, являющихся основой современной грузовой логистики.
• Железнодорожная инфраструктура: разветвленная сеть путей, обеспечивающая эффективное соединение с магистральными железнодорожными линиями, а также собственные маневровые локомотивы и сортировочные станции.
• Инженерно-коммунальная инфраструктура: все необходимые коммуникации, включая энергоснабжение, водоснабжение, водоотведение и связь.
• Специализированные площади для хранения: помимо универсальных складов, сухие порты часто имеют отдельные зоны для хранения специфических товаров, таких как минеральные удобрения, сжиженный природный газ (СПГ), опасные грузы, а также сельскохозяйственная продукция (зерно, овощи).
• Склады временного хранения (СВХ): объекты для хранения товаров под таможенным контролем.
• Штаты брокеров и экспедиторов: квалифицированные специалисты, обеспечивающие полное сопровождение грузов — от оформления документов до организации доставки.
• Транспортные коммуникации: налаженные связи с другими сухими портами, пограничными пунктами, морскими портами и аэропортами для создания единой, бесшовной логистической сети.

Однако, несмотря на международные определения, в законодательстве Российской Федерации термин «сухой порт» до сих пор не закреплен нормативно. В российском транспортном сообществе он часто интерпретируется как припортовая станция или контейнерный терминал, который формирует контейнерные отправки на морской порт через припортовую станцию. Эта терминологическая неоднозначность создает определенные сложности в развитии и регулировании подобных объектов, что требует скорейшего системного решения для раскрытия полного потенциала этой концепции.

Ключевые функции сухого порта выходят далеко за рамки простого хранения и перевалки. Они включают:

• Обработка и хранение грузов: это стафировка (загрузка) и расстафировка (выгрузка) контейнеров, а также обработка навалочных грузов. К навалочным грузам относятся твердые сыпучие материалы, перевозимые без упаковки, такие как железная руда, уголь, зерно, цемент, удобрения, металлолом, соль, песок, гравий, сахар и щепки.
• Таможенное оформление и досмотр: полный цикл таможенных процедур, позволяющий ускорить прохождение товаров через границу.
• Упаковка и маркировка: услуги по подготовке грузов к дальнейшей транспортировке или реализации.
• Ремонт контейнерного оборудования и транспорта: этот аспект имеет критическое значение для поддержания операционной эффективности. Ремонт контейнеров включает восстановление функциональности и весогабаритных параметров сухогрузных и рефрижераторных контейнеров. Это может быть ремонт несущих балок, металлоконструкций, восстановление герметичности корпусов, замена уплотнительных резинок, устранение повреждений обшивки (включая коррозию), восстановление геометрии, сварочные работы, ремонт стен, крыши, дверей, пола, потолка, профессиональная покраска, замена или ремонт фитингов, запорных механизмов, замков и вентиляции. Для танк-контейнеров проводятся тестирование систем подогрева, арматуры, замена уплотнений, замер толщин стенок, дефектоскопия сварных швов, ремонт цистерны, рамы, изоляции, восстановление маркировки. Кроме того, сухие порты могут осуществлять ремонт вагонов и дизельгенераторов.
• Дополнительные услуги: транспортно-экспедиционные, банковские, страховые, финансовые, брокерские услуги, а также перегрузка груза на другие виды транспорта и доставка в конечный пункт назначения.

Таким образом, сухой порт — это не просто объект инфраструктуры, а комплексный логистический провайдер, способный взять на себя значительную часть операций, традиционно выполняемых в морских портах, и тем самым оптимизировать всю цепь поставок.

Роль сухих портов в мультимодальных транспортных системах

В глобальной экономике, где скорость и эффективность логистики определяют конкурентоспособность, сухие порты выступают в роли невидимых двигателей, обеспечивающих бесперебойное движение товаров по всему миру. Исторически одной из основных целей их создания была разгрузка мощностей морских портов и улучшение экологической ситуации в припортовых зонах. Однако их роль гораздо шире.

Сухие порты являются мощным стимулом для смены видов транспорта, активно способствуя переориентации грузопотоков с исключительно автомобильных перевозок на более экологичные и экономически выгодные комбинации, включающие железнодорожный транспорт. Это особенно актуально в странах с развитой железнодорожной сетью, таких как Россия. Например, данные за 2022 год показывают впечатляющий рост контейнерных перевозок на Урале в сторону черноморских портов на 35%, при этом экспорт на этом направлении увеличился на 76%. Несмотря на это, общая доля железнодорожного транспорта в структуре грузоперевозок в России (с учетом трубопроводного) сократилась с 17% в 2018 году до 13% в 2024 году, что подчеркивает нереализованный потенциал сухих портов в стимулировании железнодорожных перевозок.

Эти логистические хабы выступают как ключевые элементы глобальных транспортных систем, выполняя функцию консолидации грузопотоков. Благодаря этому значительно сокращается время и стоимость транспортировки морских контейнеров. Рассмотрим конкретные примеры:

• Сокращение времени транспортировки: В ТЛЦ «Уральский» время в пути от Москвы до Екатеринбурга удалось сократить с 48 до 41 часа. В масштабах таможенных процедур, во Владивостоке почти 95% грузов выпускаются в течение дня, а 36% оформляются автоматически всего за одну минуту, что является значительным достижением.
• Снижение стоимости доставки: Оптимизация логистики через сухие порты приводит к существенному снижению транспортных расходов. Стоимость доставки 40-футового HC контейнера мультимодальным сервисом из Шанхая упала более чем на 50% — с 3400$ до 1400$. Аналогично, срок доставки контейнеров через железнодорожный погранпереход Наушки до Москвы снизился с 45 до 30 суток, а ставка за перевозку 40-футового HC контейнера сократилась на 30%.

Эти объекты критически важны для повышения эффективности интермодальных и мультимодальных перевозок в условиях ограниченной пропускной способности морских портов и железных дорог. Они минимизируют заторы у морских портов, увеличивают количество своевременных доставок, способствуют повышению торговой привлекательности регионов и созданию рабочих мест. Кроме того, переключение на железнодорожный транспорт снижает воздействие на окружающую среду, что является важным экологическим бонусом.

В современном мире конкурентоспособность портов смещается в сторону наиболее выгодного осуществления интермодальных перевозок. В этой парадигме сухие порты становятся не просто звеньями, а ключевыми узлами, определяющими эффективность и устойчивость всей глобальной цепи поставок. Какова же практическая выгода этого сдвига? Она заключается в возможности значительно снижать логистические издержки и сокращать сроки доставки, что напрямую влияет на рентабельность бизнеса и удовлетворенность конечных потребителей.

Эволюция и проблемы развития сухих портов (включая российский опыт)

История появления сухих портов — это история адаптации логистической инфраструктуры к меняющимся реалиям мировой торговли. Их рождение было напрямую обусловлено лавинообразным ростом объемов контейнерных перевозок в середине XX века, что привело к критической нехватке мест на терминалах морских портов и драматическому увеличению загруженности подъездных путей. Морские порты, исторически зажатые в городских чертах, просто не могли расширяться бесконечно.

В Европе сухие порты изначально создавались с четкой целью: разгрузить мощности портов и, как следствие, улучшить экологическую обстановку в перегруженных прибрежных районах. Это стало прагматичным ответом на вызовы урбанизации и индустриализации.

Для России развитие сухих портов является стратегически важным направлением, интегрированным в общую концепцию увеличения транспортно-логистического потенциала страны. Особое значение это приобретает в Дальневосточном бассейне, где сухие порты призваны стать ключевыми элементами международных транспортных коридоров, таких как «Приморье-1» и «Приморье-2». Эти коридоры связывают азиатские рынки с европейскими, пролегая через российскую территорию.

На сегодняшний день в России уже функционируют объекты, работающие по принципам «сухих портов», хотя и не всегда носящие это название официально. Среди них:

• Логистический парк «Янино» (Ленинградская область)
• Мультимодальный логистический комплекс «Ростов»
• Терминально-логистические центры «Балтийский» и «Таманский»
• Объекты сети Freight Village в Калужской области (Ворсино), Домодедово, Хабаровске, Томске, Новосибирске и Владивостоке.

Однако, несмотря на очевидные преимущества и стратегическую важность, развитие сухих портов сталкивается с рядом серьезных вызовов и проблем:

1. Отсутствие единой, нормативно закрепленной терминологии «сухой порт» в российском законодательстве. Эта проблема не только создает юридическую неопределенность, но и затрудняет унификацию требований, стандартов и механизмов государственного регулирования, что тормозит системное развитие отрасли.
2. Недостаточное развитие научно-методической базы для обоснования создания и расчета параметров сухих портов. Отсутствие точных моделей грузопотоков до начала строительства может привести к появлению «узких мест» в инфраструктуре и, как следствие, к неэффективным капитальным и эксплуатационным затратам. Например, при строительстве Южно-Якутской ТЭС стоимость 1 МВт оказалась значительно выше, чем у сопоставимых объектов, частично из-за сложности региональных условий. Цифровые двойники транспортных узлов, как, например, разработанный для Хасанского транспортного узла, призваны решить эту проблему, позволяя оптимизировать проектные решения и обосновать требования к прилегающей инфраструктуре до начала строительства.
3. Устаревшие производственные мощности некоторых российских портов. Это снижает их пропускную способность и увеличивает сроки обработки грузов. Морские порты, расположенные в городской черте, сталкиваются с инфраструктурными ограничениями, приводящими к транспортным коллапсам. Даже в Дальневосточном федеральном округе, несмотря на модернизацию аэропортов, часть работ выполняется с отставанием от сроков, а поиск финансирования остается проблемой.
4. Проблемы взаимодействия морских портов с железнодорожным транспортом. В Северо-Западном Федеральном округе, например, негибкость работы ОАО «РЖД» и высокая степень износа основных фондов приводят к нарушению сроков доставки грузов.
5. Логистические ограничения, которые приводят к снижению эффективности обработки товарных потоков, замедлению их перемещения и увеличению затрат для участников цепей поставок. Усиление таможенных проверок на погранпереходах может увеличить время прохождения таможни для «обычных» товаров до 3-5 дней вместо одного, а средний срок доставки между Россией и Казахстаном вырос в 1,8 раза за 2 года, достигнув 13-14 дней. По оценкам, снижение логистических издержек может составить до 18-30%, а сокращение времени доставки — до 25% за счет оптимизации загрузки транспорта и маршрутов.
6. Дефицит контейнерных складов и мест хранения в региональных портах. Эта проблема, как раз, может быть эффективно решена путем развития концепции «сухого порта».
7. Сложность информационного обеспечения работы порта. Она вызвана сильным внешним влиянием на внутренние операции и общую эффективность. Внешние коммерческие условия и геополитические факторы (санкции, торговые ограничения) вызывают существенные регулярные и нерегулярные неравномерности подачи транспорта, нарушают налаженные цепочки поставок, изменяют направления грузопотоков и затрудняют анализ текущих изменений. Усиление таможенного досмотра, вызванное опасениями вторичных санкций Запада, приводит к увеличению времени прохождения таможни и задержкам грузов, включая электронику, комплектующие, товары западных брендов, дроны и батареи.

Таким образом, развитие сухих портов в России требует комплексного подхода, сочетающего нормативно-правовое регулирование, научное обоснование, модернизацию инфраструктуры и активное внедрение современных информационных технологий. Насколько критично не решить эти проблемы сейчас? Нерешенные вопросы приведут к упущенным экономическим возможностям, снижению конкурентоспособности страны на мировом рынке логистики и замедлению развития регионов.

Категории и методы математического моделирования для сухих портов

Управление столь сложными и динамичными объектами, как сухие порты, требует не просто интуитивных решений, а глубокого, научно обоснованного подхода. Именно здесь на помощь приходит математическое моделирование, предлагающее мощный инструментарий для планирования, оптимизации и управления операционной деятельностью. Оно позволяет предвидеть, анализировать и корректировать работу порта, значительно повышая его эффективность.

Имитационное моделирование: принципы и области применения

Среди многообразия математических методов имитационное моделирование (ИМ) занимает особое место, поскольку является наиболее подходящим инструментом для анализа сложного взаимодействия в портовых операциях. В отличие от упрощенных аналитических моделей, ИМ позволяет без существенных допущений имитировать динамику бизнес-процессов и внутренней логистики портов, учитывая стохастический (случайный) характер многих событий – от прибытия судов и поездов до времени обработки грузов.

Принципы имитационного моделирования основываются на создании виртуальной копии реальной системы (цифрового двойника), которая воспроизводит ее поведение во времени. Это позволяет:

• Прогнозировать поведение логистической системы: ИМ дает возможность оценить, как изменения в инфраструктуре, правилах работы или внешних факторах повлияют на ключевые показатели эффективности порта.
• Обучать и тренировать персонал: На основе имитационных моделей можно создавать тренажеры для обучения диспетчеров и операторов, позволяя им отрабатывать действия в различных сценариях, включая нештатные ситуации.
• Оценивать, прогнозировать и корректировать деятельность порта: Модель становится «песочницей» для экспериментов, где можно тестировать различные стратегии управления, режимы работы оборудования, оптимальные штатные расписания, прежде чем внедрять их в реальность.

Например, с помощью ИМ можно изучить, как изменение количества портовых автопогрузчиков или увеличение мест стоянки судов повлияет на пропускную способность, время ожидания и общие издержки.

Оптимизационное моделирование: целевые функции и задачи

Если имитационное моделирование отвечает на вопрос «что будет, если…?», то оптимизационное моделирование нацелено на поиск ответа на вопрос «как сделать лучше?». Оно применяется для поиска наилучших решений в задачах, где необходимо достичь максимального или минимального значения определенной целевой функции при соблюдении заданных ограничений.

В контексте сухих портов оптимизационное моделирование используется для решения широкого круга задач:

• Оптимизация конфигурации морского порта и сухого порта: определение оптимального расположения терминалов, складских комплексов, железнодорожных путей, а также их размеров и мощностей.
• Минимизация издержек: поиск решений, которые сокращают операционные расходы, затраты на хранение, ремонт и транспортировку.
• Минимизация времени прохождения груза: разработка таких логистических схем и расписаний, которые максимально ускоряют движение товаров через порт.
• Обеспечение надежности и качества перевозок: оптимизация процессов с учетом факторов риска, таких как задержки, сбои оборудования или неблагоприятные погодные условия.

Целевые функции в оптимизационных моделях могут быть самыми разнообразными: например, максимизация грузооборота при заданном бюджете, минимизация количества необходимого оборудования для обработки определенного объема грузов, или минимизация суммарного времени ожидания судов и поездов. Методы оптимизации включают линейное и нелинейное программирование, динамическое программирование, эвристические алгоритмы и многие другие.

Комбинированные и специализированные подходы: сетевые модели и модели массового обслуживания

Описание транспортно-логистической системы только аналитическими методами зачастую оказывается затруднительным. Это связано с большим числом параметров, множеством факторов влияния и, что особенно важно, с вероятностной природой входных данных. Именно поэтому целесообразно использовать комбинацию аналитических, вероятностных и имитационных методов для наиболее точного и гибкого отражения многофакторных нестационарных процессов, характерных для портовой деятельности.

Среди конкретных методов математического моделирования в портовой логистике выделяют:

• Сетевые модели: Эти модели представляют логистическую систему в виде графа, где узлы — это объекты (терминалы, склады, пункты таможенного контроля), а дуги — связи между ними (железнодорожные пути, автодороги, водные пути). Сетевые модели позволяют решать задачи маршрутизации, определения оптимальных потоков грузов, планирования транспортных сетей и размещения объектов инфраструктуры.
• Модели массового обслуживания: Сухие порты, по сути, являются сложными системами массового обслуживания, где «заявками» выступают суда, поезда, автомобили или контейнеры, а «обслуживающими приборами» — причалы, краны, складские площади, таможенные посты. Модели массового обслуживания (например, на основе теории очередей) позволяют анализировать эффективность работы таких систем, оценивать время ожидания, длину очередей, загрузку оборудования и потребность в ресурсах. Они помогают определить оптимальное количество причалов, кранов, погрузчиков, чтобы минимизировать простои и избежать образования критических очередей.

Применение математического моделирования охватывает широкий спектр задач:

• Обоснование выбора портового оборудования: определение типа и количества кранов, погрузчиков, конвейерных систем.
• Оценка пропускной и обработочной способностей портов: расчет максимальных объемов грузов, которые порт может обработать за определенный период.
• Определение ограничений портов: выявление «узких мест», которые сдерживают развитие и функционирование системы.
• Обоснование необходимости создания «сухого» порта и выбора его основных параметров: анализ целесообразности инвестиций, определение оптимального местоположения и размеров будущего объекта.
• Оптимизация грузовых операций: разработка эффективных технологических схем обработки различных видов грузов.
• Управление загрузкой: балансировка загрузки различных элементов инфраструктуры для предотвращения перегрузок и простоев.
• Инвестиционное планирование: оценка эффективности капиталовложений в развитие портовой инфраструктуры.

Таким образом, математическое моделирование предоставляет комплексный подход к управлению сухими портами, позволяя принимать обоснованные решения на всех этапах их жизненного цикла – от проектирования до повседневной эксплуатации. Каков же наиболее важный нюанс здесь? Ключевым является не просто использование моделей, а их интеграция в единую систему принятия решений, которая постоянно обновляется и адаптируется к меняющимся условиям.

Практические примеры и оптимизация с помощью имитационного моделирования

Имитационное моделирование, благодаря своей способности воспроизводить динамику сложных систем, стало незаменимым инструментом в планировании и оптимизации работы сухих портов. Его практическое применение охватывает широкий спектр задач, от выбора оборудования до стратегического инвестиционного планирования.

Одним из ключевых направлений является обоснование выбора оптимального портового оборудования для внутрипортовой логистики. С помощью моделирования можно оценить эффективность различных типов кранов, погрузчиков, конвейерных систем и определить их оптимальное количество для заданного грузооборота. Это позволяет избежать как избыточных, так и недостаточных инвестиций в оборудование.

Современные программные комплексы, такие как AnyLogic, предоставляют мощные возможности для создания детализированных имитационных моделей. В них можно моделировать контейнерные, наливные и насыпные терминалы, учитывая множество параметров:

• Места стоянки судов и их характеристики.
• Перемещение и хранение грузов на складах и открытых площадках.
• Перевозки различными видами транспорта (железнодорожным, автомобильным, речным).
• Работу перегрузочного оборудования, таможенных постов и других служб.

С помощью таких моделей можно эффективно определить узкие места в работе порта. Например, имитационная модель может показать, что основным фактором, сдерживающим пропускную способность, является нехватка или низкая производительность портовых автопогрузчиков. Также можно оценить влияние изменений в инфраструктуре или операционных процессах: что произойдет, если увеличить количество мест стоянки судов, или изменить режимы работы хранилищ? Моделирование позволяет получить количественные ответы на эти вопросы до того, как будут сделаны реальные капиталовложения.

Рассмотрим несколько практических примеров применения имитационного моделирования:

• Угольный балкерный терминал «Дальтрансуголь»: Для этого терминала была разработана имитационная модель, которая позволила детально проанализировать рабочие процессы с целью увеличения мощности перевалки угля. Модель выявила возможности для оптимизации использования оборудования и расписаний, что привело к повышению эффективности.
• Проектирование нового мультимодального терминала: При проектировании нового объекта для обработки контейнерного грузопотока, перевозимого железнодорожным и речным транспортом, имитационное моделирование помогло оптимизировать загрузку различных сегментов терминала, распределение ресурсов и планирование операций.
• Проектируемый порт «Тамань», логистические парки «Белый раст» и «Янино»: Эти проекты являются примерами, где имитационное моделирование использовалось на различных этапах — от концептуального проектирования до оптимизации эксплуатационных процессов, позволяя принимать обоснованные решения о конфигурации, оборудовании и режимах работы.

Разработаны и успешно применяются методики определения оптимальных значений основных параметров «сухих портов» методом имитационного моделирования. Эти методики используются для оценки сценариев развития портовой инфраструктуры уже на этапе стратегического планирования. Это позволяет определить наилучшее расположение, оптимальные размеры, необходимый объем инвестиций и прогнозировать будущую пропускную способность.

Кроме того, имитационное моделирование играет ключевую роль в инвестиционном планировании. Оно позволяет:

• Оценивать капиталовложения и эксплуатационные затраты для различных вариантов развития.
• Снижать инвестиции в новые проекты за счет более точного определения необходимой инфраструктуры и оборудования, предотвращая избыточные траты и «узкие места» на ранних стадиях. Например, моделирование грузопотоков до начала строительства позволяет выявить потенциальные проблемы и избежать дорогостоящих переделок.

Имитационное моделирование железнодорожных перевозок в портах также имеет большое значение для проектирования мультимодальных терминалов. Оно помогает оптимизировать расписание движения поездов, работу сортировочных путей, использование локомотивов и кранов, обеспечивая бесшовное взаимодействие между железнодорожным и другими видами транспорта.

Таким образом, имитационное моделирование превращается из теоретического инструмента в мощный практический механизм, который позволяет принимать обоснованные решения, повышать эффективность и снижать риски в такой капиталоемкой и сложной отрасли, как портовая логистика.

Эффективность внедрения математического моделирования в управление сухими портами

Внедрение методов математического моделирования в планирование и управление сухими портами — это не просто технологическая прихоть, а стратегическая необходимость, приносящая ощутимые экономические, операционные и экологические эффекты. Эти эффекты трансформируют всю логистическую цепочку, делая ее более быстрой, дешевой и устойчивой.

Экономические выгоды

Применение математического моделирования является мощным катализатором для достижения значительных экономических преимуществ:

• Сокращение времени и стоимости транспортировки морских контейнеров. По расчетам компании Simetra, специализирующейся на транспортном моделировании, снижение логистических издержек может составить до 18–30%, а сокращение времени доставки — до 25%. В одном из проектов, благодаря имитационному моделированию транспортной сети Узбекистана, экономический эффект от сокращения времени доставки достиг 780,6 млн сумов. Кроме того, оптимизация морских перевозок с помощью эвристических методов может удвоить прибыль компании-перевозчика и доставлять на 13% больше контейнеров, задействуя при этом на 15% меньше судов.
• Снижение издержек и обеспечение максимальной отдачи от капиталовложений. Имитационное моделирование помогает выявлять «узкие места» и оптимизировать процессы, что приводит к сокращению производственных отходов (например, на 90% у производителя кормов для домашних животных) и снижению энергозатрат (оптимизация транспортировки известняка у производителя стали). Моделирование грузопотоков до начала строительства позволяет выявить будущие проблемы и избежать перерасхода средств на дорогостоящую переделку инфраструктуры.
• Минимизация портовых складских площадей хранения и парка перегрузочного оборудования. Оптимизационное и имитационное моделирование позволяют эффективно подбирать необходимое складское оборудование и машины циклического действия, а также анализировать влияние случайных событий на складе терминала, обеспечивая оптимальную загрузку ресурсов и предотвращая избыточные инвестиции.
• Рациональное планирование и сокращение расходов предприятий. Имитационное моделирование позволяет тестировать различные сценарии в виртуальной среде, избегая дорогостоящих экспериментов в реальных условиях. Это напрямую снижает затраты на процесс и его длительность, что в конечном итоге уменьшает общие расходы компании.
• Увеличение пропускной способности морских портов и подъездных путей. Моделирование позволяет выявлять резервы роста эффективности обработки грузов. Например, Владивостокский морской торговый порт (ВМТП) в 2017 году достиг исторического рекорда скорости обработки теплохода — 44 контейнера в час на одну технологическую линию. Транзитное время нахождения контейнера на Москву сократилось до 2-3 суток благодаря увеличению числа контейнерных поездов и оптимизации портовых операций. Создание «сухих портов» — это современный способ увеличения пропускной и перерабатывающей способности морских портов в условиях территориальных ограничений, а также эффективный инструмент снижения неравномерности внутренних грузопотоков.
• Мультипликативный эффект в экономике региона. Деятельность портов является мощным катализатором экономического развития, обеспечивая торговлю и поддерживая цепочки поставок. Инвестиции в порты приносят прямой, косвенный и индуцированный экономический эффект. Это проявляется в создании рабочих мест и стимулировании развития смежных отраслей, таких как дорожное строительство, торговля, услуги, энергетическая и инженерная инфраструктура.

Операционные улучшения

Помимо финансовых выгод, математическое моделирование существенно улучшает операционную эффективность:

• Повышение качества и своевременности грузовых перевозок. Это критически важно для удовлетворенности клиентов. Например, проект FESCO «Шанхай – Москва за 20 дней» нацелен на установление нового стандарта качества доставки из портов Китая в европейскую часть России. Универсальные расчетные схемы оценки эффективности интермодальных логистических систем, разработанные на основе математического моделирования, позволяют сократить транспортные расходы и повысить надежность перевозок.
• Увеличение грузооборота и уменьшение цикла обработки грузов. Моделирование позволяет оптимизировать грузовые операции, что напрямую ведет к росту грузооборота и сокращению времени, необходимого для обработки единицы груза.
• Повышение эффективности транспортно-логистической инфраструктуры для интермодальных перевозок. Имитационное моделирование позволяет оценивать и повышать эффективность таких систем. Мультиагентная модель для оценки эффектов внедрения цифровой платформы мультимодальных перевозок грузов в контейнерах (на примере транзита через российскую территорию) показала значимые экономические эффекты для всех участников цепи. Комплексные решения, такие как цифровые двойники транспортных узлов, способствуют повышению эффективности за счет оптимизации загрузки и маршрутов, что может сократить количество используемого транспорта до 30%.
• Сокращение времени простоя транспортных средств и оборудования. Это один из прямых и наиболее очевидных эффектов моделирования. Экономический эффект от сокращения времени простоя транспорта может быть рассчитан как разница времени простоя до и после оптимизации, умноженная на стоимость одного часа простоя транспортного средства.
• Оптимизация алгоритмов работы оборудования. Например, мостовых кранов, что позволяет увеличить их производительность и ресурс.
• Повышение эффективности управления грузоперевозками и снижение издержек от простоев автопоездов, железнодорожных вагонов и судов. Оптимизационное моделирование позволяет находить оптимальные маршруты для судов и минимизировать простои контейнеров в портах, что предотвращает удорожание товаров.
• Обеспечение адаптации к постоянно меняющимся внешним и внутренним факторам, эффективного взаимодействия и автоматизации логистических операций. Модели позволяют быстро перестраивать работу системы в ответ на новые вызовы, например, геополитические изменения или изменение спроса.

Экологические преимущества

Экологический аспект становится все более значимым, и здесь математическое моделирование также приносит свои дивиденды:

• Улучшение экологической ситуации за счет разгрузки мощностей морских портов. Сухие порты способствуют переориентации грузопотоков с автомобильного на железнодорожный транспорт. Это приводит к значительному снижению выбросов парниковых газов, загрязняющих веществ и шумового воздействия, характерного для автодорог.
• Преодоление экологических проблем в регионах размещения морских портов. Децентрализация грузопотоков и перевод части операций в сухие порты снижают нагрузку на прибрежные экосистемы. Примером конкретных экологических мер является сбор и очистка канализационных стоков судов, а также активное участие в программах защиты водосборов и мероприятиях по зонированию.
• Возможность отражения влияния работы порта на окружающую среду. Имитационное моделирование позволяет включать в анализ экологические параметры, такие как уровень шума, выбросы загрязняющих веществ и их распространение, что помогает разрабатывать стратегии для минимизации негативного воздействия.

Таким образом, математическое моделирование выступает не просто как инструмент оптимизации, а как комплексный подход, способный обеспечить устойчивое развитие сухих портов, гармонично сочетая экономическую выгоду, операционную эффективность и экологическую ответственность. В этом контексте, внедрение таких моделей становится не просто желательным, а необходимым условием для долгосрочного успеха и конкурентоспособности портовой инфраструктуры.

Информационные технологии и цифровизация: будущее портовой логистики

В XXI веке эффективное функционирование «сухих портов» немыслимо без глубокого внедрения цифровых технологий и всеобъемлющей автоматизации производственных процессов. Это не просто тренд, а фундаментальное условие для повышения конкурентоспособности и устойчивости в условиях глобальной логистической трансформации.

Интеллектуальные системы и автоматизация процессов

Цифровизация в сухих портах проявляется на различных уровнях, начиная с аппаратных решений и заканчивая комплексными программными платформами:

• Интеллектуальные датчики и системы безопасности. Применяются габаритные датчики для контроля размеров грузов, датчики освещенности для оптимизации энергопотребления, а также передовые системы безопасности, включающие сетевые биометрические сканеры для контроля доступа и сенсорные системы для мониторинга периметра. Эти технологии обеспечивают не только безопасность, но и сбор ценных данных для анализа.
• Цифровые копии (цифровые двойники) и логистические платформы. Создание цифровых двойников транспортных узлов, позволяющих в режиме реального времени отслеживать и моделировать поведение всей системы, становится ключевым направлением. Эти цифровые платформы служат единой точкой входа для всей информации, средой для визуализации и моделирования, имеют модульный принцип построения и, как правило, облачную архитектуру, что обеспечивает гибкость и масштабируемость.
• Терминальные операционные системы (ТОС). Это центральные нервные системы портов, которые объединяют информационные потоки всех участников — стивидоров, экспедиторов, судоходных компаний. ТОС обеспечивают контроль над большинством процессов порта: от планирования прибытия и отправления судов до управления складскими операциями и движением транспорта внутри терминала.
• Технология «адресного хранения вагонов». Эта инновация позволяет создавать цифровой двойник железнодорожных путей на терминале. Диспетчерская служба может в режиме реального времени отслеживать местоположение каждого вагона, его статус и содержимое. Это дает возможность оперативно принимать решения по маневровым работам, формированию составов и минимизации простоев.
• Системы GPS/ГЛОНАСС. Широко используются для точного отслеживания местоположения транспорта (грузовиков, погрузчиков) и персонала на территории порта. Эти данные критически важны для диспетчерского управления, оптимизации маршрутов и повышения безопасности.

Цифровая трансформация в портах направлена на переход от разрозненных, зачастую несовместимых систем к единым стандартам. Это объединяет информационные потоки и обеспечивает централизованный контроль над множеством систем, повышая общую эффективность и синергию.

Программные комплексы и перспективы развития

Для реализации математических моделей и поддержки цифровых инициатив используются специализированные программные комплексы:

• AnyLogic. Это один из ведущих программных комплексов для имитационного моделирования, который поддерживает многоподходное моделирование:
  • Дискретно-событийное моделирование (DES): для анализа последовательности операций, очередей, потоков грузов и событий.
  • Агентное моделирование (ABM): для моделирования поведения отдельных объектов (судов, вагонов, грузовиков, сотрудников) и их взаимодействия.
  • Системная динамика (SD): для анализа сложных взаимосвязей и обратных связей на макроуровне, например, влияния инвестиций на грузооборот.
• Специализированные программные продукты. Помимо универсальных платформ, существуют и узкоспециализированные решения для имитационного моделирования в логистике, такие как «Дорожный менеджер» для оптимизации дорожных перевозок и Supply Chain Guru для комплексного управления цепочками поставок.

Автоматизированные системы контроля процессов портовой инфраструктуры строятся на базе передовых технологий:

• Искусственный интеллект (ИИ): применяется для прогнозирования грузопотоков, оптимизации расписаний, управления ресурсами и автоматизации принятия решений.
• Компьютерное зрение: используется для распознавания контейнеров, контроля их целостности, мониторинга движения транспорта и обеспечения безопасности.
• Технологии позиционирования: позволяют с высокой точностью определять местоположение объектов и персонала, что критически важно для управления крупными терминалами.

Перспективы развития математического моделирования в управлении сухими портами неразрывно связаны с дальнейшей цифровизацией и внедрением инновационных технологий:

• Большие Данные (Big Data): анализ огромных объемов данных, генерируемых портами, позволит выявлять скрытые закономерности, прогнозировать спрос и оптимизировать операции с невиданной ранее точностью.
• Машинное обучение: алгоритмы машинного обучения будут использоваться для создания самообучающихся моделей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и принимать решения в реальном времени.
• Интернет вещей (IoT): повсеместное внедрение IoT-устройств (датчиков, маячков) обеспечит непрерывный поток данных о состоянии грузов, оборудования и инфраструктуры, что повысит прозрачность и управляемость.

Внедрение искусственного интеллекта в различные сферы деятельности порта направлено на оптимизацию работы и повышение качества сервисного обслуживания, создавая «умные порты», способные максимально эффективно реагировать на вызовы современности. Таким образом, информационные технологии и математическое моделирование формируют основу для создания высокоэффективных, адаптивных и интеллектуальных сухих портов будущего.

Заключение

Исследование, посвященное применению методов математического моделирования для планирования, оптимизации и управления операционной деятельностью сухих портов, позволило глубоко проработать эту важнейшую тему в контексте современной логистики. Мы систематизировали знания о сухих портах, проанализировали их эволюцию, функции и проблемы функционирования, а также детально рассмотрели инструментарий математического моделирования, который преобразует их работу.

Было установлено, что сухой порт — это не просто удаленный терминал, а сложный мультимодальный логистический хаб, интегрированный в глобальные транспортные системы. Его развитая инфраструктура и многофункциональность, включая обработку, хранение, таможенное оформление и даже ремонт, играют ключевую роль в разгрузке морских портов, стимулировании железнодорожных перевозок и сокращении времени и стоимости доставки грузов. Однако в России развитие сухих портов сталкивается с рядом вызовов: от отсутствия единой терминологии до устаревших мощностей и сложности информационного обеспечения, что подчеркивает актуальность научно-методического обоснования их развития.

Математическое моделирование, в особенности имитационное и оптимизационное, наряду с сетевыми моделями и моделями массового обслуживания, доказало свою незаменимость в решении широкого спектра задач — от выбора оборудования и оценки пропускной способности до стратегического инвестиционного планирования. Практические примеры, такие как моделирование угольного терминала «Дальтрансуголь» или логистических парков, убедительно демонстрируют способность этих методов выявлять «узкие места» и оптимизировать процессы.

Внедрение математического моделирования обеспечивает значительные экономические эффекты: сокращение логистических издержек на 18-30% и времени доставки на 25%, минимизация складских площадей и увеличение пропускной способности портов. Операционные улучшения проявляются в повышении своевременности перевозок, увеличении грузооборота и сокращении простоев. Не менее важны и экологические преимущества, связанные с переориентацией грузопотоков на железнодорожный транспорт и снижением негативного воздействия на окружающую среду.

Наконец, будущее портовой логистики неразрывно связано с цифровизацией. Внедрение интеллектуальных датчиков, терминальных операционных систем, цифровых двойников, а также использование программных комплексов, таких как AnyLogic, в сочетании с искусственным интеллектом, Большими Данными и Интернетом вещей, открывает новые горизонты для создания высокоэффективных и предсказательных моделей управления сухими портами.

Цель работы по систематизации знаний о сухих портах и методах их оптимизации полностью достигнута. Основные выводы подчеркивают значимость комплексного подхода к анализу функций, решению проблем (особенно в российском контексте), выбору категорий моделей, количественной оценке эффектов и роли цифровизации. Перспективы дальнейших исследований лежат в области разработки более сложных, адаптивных мультиагентных моделей, интеграции блокчейн-технологий для повышения прозрачности и безопасности цепей поставок, а также в создании единых национальных цифровых платформ для координации работы всех элементов транспортно-логистической инфраструктуры.

Список использованной литературы

1. Абдикеев Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: Учебник / Под ред. Н.П. Тихомирова. – М.: Издательство «Экзамен», 2004. – 528 с.
2. Барышникова В.В. Современный порт в логистической цепочке доставки грузов // Морские порты. – 2009. – № 3(74). С. 15-25.
3. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 432 с.
4. Бородовский М.Ю., Суколенов А.Е. Экономико-математическое моделирование специализации и развития морских портов при перспективном планировании. В кн.: Экономические и эксплуатационные проблемы производственно-хозяйственной деятельности морского транспорта // Сб. науч. тр. – М.: Транспорт, 1984. — С. 33–44.
5. Винников В.В. Проблемы комплексного развития морского транспорта. – Одесса: Феникс, 2005. – 229 с.
6. Дуберштейн А.М., Суздалевич Л.Г., Эйсснер Ю.Н. Экономико-математическая модель оптимальной специализации морских портов // Тр. Союзморниипроекта. – 1970. – Вып. 28(34). – С. 67–74.
7. Имитационное моделирование как средство управления логистическим предприятием на примере грузового порта. URL: https://ntr.spbstu.ru/article/2607/ (дата обращения: 24.10.2025).
8. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 400 с.
9. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. – Спб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. – 847 с.
10. Концепция «сухого порта» и перспективы развития подобного объекта на Дальнем Востоке России // Эдиторум. – 2024. – С. 76–80. URL: https://academuspub.com/wp-content/uploads/2024/02/76-80.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
11. Кузнецов А. Новый сценарий для российских портов // Морские порты. – 2009. – № 3(74). С. 28–33.
12. Логистические терминалы и сухие порты — Морстройтехнология. URL: https://www.morstroytech.ru/ru/activity/logisticheskie-terminaly-i-sukie-porty/ (дата обращения: 24.10.2025).
13. Макушев П.А. К централизованному управлению грузопотоками портов // Вісник Одеського державного морського університету. -Одеса: ОНМУ, 2004. – Вып. 13.- С. 128–137.
14. Макушев П.А. Определение оптимальной структуры загрузки порта. Методи та засоби управління розвитком транспортних систем // Збірник наукових праць ОНМУ. – 2004. – Вып. 7. – С. 193–200.
15. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МОРСКИХ И ТЫЛОВЫХ КОНТЕЙНЕРНЫХ ТЕРМИНАЛОВ // Вестник КазАТК. URL: https://kazatk.edu.kz/index.php/vestnik/article/view/287 (дата обращения: 24.10.2025).
16. Меркт Е.В. Стратегические приоритеты развития мировой торговой системы // Розвиток методiв управлiння та господарювання на транспортi: зб. Наук. праць Одесского нац. Морськ. Ун-та. – Вып. 7. – Одесса, 2000. – С. 17-26.
17. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=50352482 (дата обращения: 24.10.2025).
18. Носов В.А. Экономико-математическая модель оптимизации развития портов бассейна // Тр. Союзморниипроекта. – 1972. – Вып. 32(38). – С. 103–109.
19. Обзор возможностей имитационного моделирования для оптимизации работы морского порта в среде AnyLogic // Computational nanotechnology. – 2024. – № 1. – С. 127–134. URL: https://computational-nanotechnology.com/arxiv/2024/1/127-134.pdf (дата обращения: 24.10.2025).
20. Особенности и проблемы внедрения технологии «сухой порт». URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17961917 (дата обращения: 24.10.2025).
21. Официальный сайт информационно-аналитического агентства «Seanews». URL: http://www.seanews.ru (дата обращения: 24.10.2025).
22. Проблемы организации, функционирования и развития сухих портов в Сибири // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-organizatsii-funktsionirovaniya-i-razvitiya-suhih-portov-v-sibiri (дата обращения: 24.10.2025).
23. Программные продукты для имитационного моделирования в логистике // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnye-produkty-dlya-imitatsionnogo-modelirovaniya-v-logistike (дата обращения: 24.10.2025).
24. Развитие «Сухих портов» в современной транспортно-логистической системе // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-suhih-portov-v-sovremennoy-transportno-logisticheskoy-sisteme (дата обращения: 24.10.2025).
25. Развитие морской портовой инфраструктуры региона на основе «сухих портов» // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-morskoy-portovoy-infrastruktury-regiona-na-osnove-suhih (дата обращения: 24.10.2025).
26. СМАРТ Цифровой порт: Управление процессами портовой инфраструктуры — Сател. URL: https://satel.ru/solutions/smart-digital-port-upravlenie-protsessami-portovoj-infrastruktury/ (дата обращения: 24.10.2025).
27. Степанец А.В., Чиж А.Г. Обобщенный алгоритм обоснования оптимальной специализации портов морского бассейна. – В кн.: Экономика и управление морским транспортом. – М.: В/О «Мортехинформреклама», 1984. – С. 100–102.
28. Сухие порты – ключевые объекты инфраструктуры международного значения. URL: https://logistics-journal.ru/jour/article/view/178/178 (дата обращения: 24.10.2025).
29. Сухие порты как основные элементы транспортно-логистических кластеров: Европейский опыт // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suhie-porty-kak-osnovnye-elementy-transportno-logisticheskih-klasterov-evropeyskiy-opyt (дата обращения: 24.10.2025).
30. Сухие порты как элемент транспортно-логистической инфраструктуры // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2025. – № 2. – С. 42–49.
31. Халитов Р.Б., Латыпов Р.А. О задаче распределения грузопотоков по портам перевалки в смешанном сообщении // Совершенствование планирования и управления на морском транспорте: сб. научн. тр. – М.: Союзморниипроект, 1982. – С. 60–67.
32. Цифровая трансформация в портах: от разобщенности — к единым стандартам // Морские вести России. URL: https://www.morvesti.ru/analitics/detail.php?ID=119047 (дата обращения: 24.10.2025).
33. «СУХОЙ ПОРТ»: ВОЗМОЖНОСТИ И ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suhoy-port-vozmozhnosti-i-institutsionalnye-problemy-razvitiya-territorii (дата обращения: 24.10.2025).