Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của ngành logistics và vận tải biển tại Việt Nam, các cảng container đóng vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng quốc tế. Theo báo cáo của ngành, thông lượng container tại các cảng biển Việt Nam liên tục tăng trưởng, đạt khoảng 6.589 nghìn TEU vào năm 2015, trong đó tập trung chủ yếu tại thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, các thiết bị nâng chuyển tại các cảng container trong nước chưa được tự động hóa cao, dẫn đến việc vận hành chưa tối ưu, đặc biệt là trong công tác xếp dỡ container tại bãi chứa. Việc xếp container theo kinh nghiệm hiện nay gây ra nhiều bất cập như tăng thời gian chờ đợi của tàu và xe tải, làm giảm hiệu suất thiết bị và tăng chi phí vận hành.

Luận văn thạc sĩ này nhằm mục tiêu tối ưu hóa công việc xếp container tại bãi chứa ở cảng container, tập trung nghiên cứu và đề xuất thuật toán reward based để cải thiện hiệu quả xếp dỡ. Phạm vi nghiên cứu tập trung tại các cảng container ở thành phố Hồ Chí Minh, với mô hình thử nghiệm trên một khu vực nhỏ của bãi chứa container. Nghiên cứu không chỉ cung cấp giải pháp tối ưu hóa vị trí xếp container mà còn góp phần nâng cao hiệu suất sử dụng thiết bị nâng chuyển, giảm thiểu thời gian chờ đợi và chi phí vận hành cảng. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển hệ thống quản lý vận hành cảng container tại Việt Nam, đồng thời làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về tối ưu hóa logistics cảng biển.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về hoạt động cảng container và tối ưu hóa logistics, bao gồm:

  • Lý thuyết về cảng container và hoạt động bãi chứa: Cảng container là nút quan trọng trong mạng lưới vận tải quốc tế, nơi diễn ra các hoạt động xếp dỡ, lưu trữ và vận chuyển container. Bãi chứa container được tổ chức thành các block, bay, row và tier, với các thiết bị xử lý như Rubber-Tyred Gantry (RTG) cranes, Rail-Mounted Gantry (RMG) cranes, và Straddle Carriers (SC). Hiệu quả hoạt động bãi chứa ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất cảng.

  • Mô hình tối ưu hóa đa giai đoạn và lập trình động: Các mô hình này được sử dụng để giải quyết bài toán phân bổ vị trí lưu trữ container nhằm giảm thiểu số lần di chuyển lại (reshuffling) và cân bằng khối lượng công việc cho các cần cầu bãi. Mô hình lập trình động giúp xác định vị trí tối ưu cho từng container dựa trên trạng thái hiện tại của bãi chứa và các ràng buộc vận hành.

  • Thuật toán reward based: Thuật toán này đánh giá và lựa chọn vị trí xếp container dựa trên tổng trọng số của các tiêu chí như khoảng cách đến cần cầu RTG gần nhất, khối lượng công việc của RTG, số lượng container xếp chồng tại các vị trí lân cận, và chiều cao hiện tại của stack container. Thuật toán được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất vận hành bãi chứa trong thời gian thực với độ phức tạp thấp, phù hợp với điều kiện vận hành tại các cảng Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thu thập từ khảo sát thực tế tại cảng VICT, một trong những cảng container chuyên dụng đầu tiên tại TP. Hồ Chí Minh, cùng với các tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước về hoạt động cảng container và tối ưu hóa logistics.

  • Phương pháp phân tích: Xây dựng mô hình toán học bài toán xếp container dựa trên thuật toán reward based, lập trình và mô phỏng trên phần mềm Matlab. Mô hình thử nghiệm được thiết kế trên một khu vực nhỏ của bãi chứa gồm 3 block, mỗi block có 3 bays và 5 rows, với số lượng container đến từ 5 đến 50 đơn vị.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 02/2018 với việc thu thập dữ liệu hiện trạng, xây dựng mô hình và thuật toán, lập trình và chạy thử nghiệm trên Matlab, phân tích kết quả và so sánh với phương pháp xếp ngẫu nhiên hiện hành. Quá trình hoàn thành luận văn vào tháng 06/2018.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điểm số vị trí xếp container: Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán reward based đạt điểm số vị trí xếp container cao hơn từ 65% đến 77% so với phương pháp xếp ngẫu nhiên, thể hiện qua trung bình 10 lần chạy thử với các đơn hàng từ 5 đến 50 container.

  2. Cân bằng khối lượng công việc cho cần cầu RTG: Thuật toán giúp phân bổ khối lượng công việc đồng đều hơn giữa các cần cầu, giảm thiểu tình trạng quá tải cục bộ. So với xếp ngẫu nhiên, khối lượng làm việc tối đa trên mỗi cần cầu giảm đáng kể, góp phần nâng cao hiệu suất vận hành.

  3. Giảm số lần di chuyển lại container (reshuffling): Thuật toán reward based giảm thiểu số lần di chuyển ngẫu nhiên do xếp container hợp lý, từ đó giảm thời gian chờ đợi của tàu và xe tải, đồng thời tăng hiệu quả sử dụng thiết bị nâng chuyển.

  4. Thời gian tính toán nhanh: Thuật toán có thời gian xử lý dưới 0.5 giây cho mô hình nhỏ, phù hợp với yêu cầu ra quyết định tức thời trong vận hành cảng.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu khẳng định tính khả thi và hiệu quả của thuật toán reward based trong việc tối ưu hóa công tác xếp container tại bãi chứa. Việc áp dụng mô hình toán học và thuật toán này giúp giải quyết các vấn đề thực tiễn như phân bổ vị trí container không hợp lý, gây tắc nghẽn và giảm năng suất thiết bị. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng lập trình động hay thuật toán B&B, thuật toán reward based có ưu điểm về độ phức tạp thấp và thời gian tính toán nhanh, phù hợp với điều kiện vận hành tại các cảng container Việt Nam chưa được tự động hóa cao.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh điểm số vị trí xếp container, khối lượng công việc của các cần cầu, và số lần di chuyển lại container giữa hai phương pháp xếp ngẫu nhiên và reward based. Bảng tổng hợp kết quả cho thấy sự cải thiện rõ rệt về hiệu suất vận hành khi áp dụng thuật toán.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thuật toán reward based trong hệ thống quản lý cảng: Đề nghị các cảng container tại Việt Nam, đặc biệt là tại TP. Hồ Chí Minh, tích hợp thuật toán vào phần mềm quản lý vận hành bãi chứa nhằm nâng cao hiệu quả xếp dỡ container. Thời gian thực hiện dự kiến trong vòng 12 tháng, do các bộ phận IT và vận hành phối hợp thực hiện.

  2. Đào tạo nhân sự vận hành và quản lý: Tổ chức các khóa đào tạo về thuật toán và phần mềm mới cho tài xế cần cầu bãi, nhân viên điều phối và quản lý cảng để đảm bảo vận hành hiệu quả. Thời gian đào tạo kéo dài 3-6 tháng, do phòng nhân sự và đào tạo chịu trách nhiệm.

  3. Mở rộng nghiên cứu và áp dụng cho quy mô bãi lớn hơn: Tiến hành nghiên cứu mở rộng thuật toán cho các khu vực bãi chứa lớn hơn, đa dạng hơn về thiết bị và loại container nhằm tối ưu hóa toàn bộ hệ thống cảng. Thời gian nghiên cứu tiếp theo dự kiến 18-24 tháng, do các viện nghiên cứu và trường đại học phối hợp thực hiện.

  4. Đầu tư nâng cấp thiết bị và tự động hóa: Khuyến nghị đầu tư nâng cấp thiết bị nâng chuyển như RTG, RMG và áp dụng hệ thống Terminal Operating System (TOS) để hỗ trợ thuật toán và nâng cao tự động hóa trong vận hành cảng. Chủ thể thực hiện là các doanh nghiệp khai thác cảng và nhà đầu tư, với kế hoạch dài hạn 3-5 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý cảng container: Giúp hiểu rõ các vấn đề vận hành bãi chứa và áp dụng giải pháp tối ưu hóa công tác xếp dỡ, từ đó nâng cao hiệu quả khai thác và giảm chi phí vận hành.

  2. Chuyên gia và kỹ sư logistics, kỹ thuật công nghiệp: Cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình toán học, thuật toán reward based và ứng dụng trong thực tế, hỗ trợ phát triển các giải pháp công nghệ mới cho ngành logistics.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật công nghiệp, quản lý chuỗi cung ứng: Là tài liệu tham khảo quý giá về nghiên cứu ứng dụng thuật toán tối ưu trong lĩnh vực cảng container, đồng thời mở rộng hiểu biết về vận hành logistics hiện đại.

  4. Doanh nghiệp vận tải và giao nhận hàng hóa: Giúp nhận diện các điểm nghẽn trong chuỗi cung ứng tại cảng, từ đó phối hợp với cảng để cải thiện quy trình xếp dỡ, giảm thời gian chờ đợi và chi phí vận chuyển.

Câu hỏi thường gặp

  1. Thuật toán reward based là gì và tại sao lại phù hợp với cảng container Việt Nam?
    Thuật toán reward based là phương pháp đánh giá và lựa chọn vị trí xếp container dựa trên tổng trọng số của các tiêu chí như khoảng cách đến cần cầu, khối lượng công việc, số lượng container lân cận và chiều cao stack. Thuật toán có độ phức tạp thấp, thời gian tính toán nhanh, phù hợp với điều kiện vận hành chưa tự động hóa cao tại các cảng container Việt Nam.

  2. Mô hình thử nghiệm được xây dựng như thế nào?
    Mô hình thử nghiệm gồm 3 block, mỗi block có 3 bays và 5 rows, với số lượng container đến từ 5 đến 50 đơn vị. Thuật toán được lập trình trên Matlab và chạy thử nhiều lần để so sánh với phương pháp xếp ngẫu nhiên hiện hành.

  3. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng ngay vào thực tế không?
    Kết quả cho thấy thuật toán có hiệu quả rõ rệt trên mô hình nhỏ và thời gian tính toán nhanh. Tuy nhiên, để áp dụng thực tế cần đồng bộ hóa với hệ thống quản lý hiện tại và đào tạo nhân sự, đồng thời mở rộng nghiên cứu cho quy mô bãi lớn hơn.

  4. Thuật toán có giúp giảm chi phí vận hành cảng không?
    Có. Bằng cách giảm số lần di chuyển lại container và cân bằng khối lượng công việc cho các cần cầu, thuật toán giúp tăng hiệu suất thiết bị, giảm thời gian chờ đợi của tàu và xe tải, từ đó giảm chi phí vận hành cảng.

  5. Có thể áp dụng thuật toán này cho các cảng container khác ngoài TP. Hồ Chí Minh không?
    Có thể. Thuật toán có tính linh hoạt cao và có thể điều chỉnh các trọng số tiêu chí phù hợp với đặc thù từng cảng. Tuy nhiên, cần khảo sát và điều chỉnh mô hình cho phù hợp với quy mô và thiết bị của từng cảng cụ thể.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng và kiểm chứng thành công thuật toán reward based nhằm tối ưu hóa công việc xếp container tại bãi chứa ở cảng container, phù hợp với điều kiện vận hành tại Việt Nam.
  • Thuật toán giúp nâng cao hiệu suất sử dụng thiết bị nâng chuyển, giảm số lần di chuyển lại container và cân bằng khối lượng công việc giữa các cần cầu.
  • Kết quả mô phỏng trên mô hình nhỏ cho thấy điểm số vị trí xếp container tăng từ 65% đến 77% so với phương pháp xếp ngẫu nhiên, đồng thời thời gian tính toán nhanh dưới 0.5 giây.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển các giải pháp tối ưu hóa logistics cảng biển tại Việt Nam, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh của các cảng container trong khu vực.
  • Đề xuất triển khai thuật toán vào hệ thống quản lý vận hành cảng, đào tạo nhân sự và mở rộng nghiên cứu cho quy mô bãi lớn hơn trong thời gian tới.

Hành động tiếp theo: Các nhà quản lý cảng và chuyên gia kỹ thuật nên phối hợp triển khai thử nghiệm thuật toán reward based trong môi trường thực tế, đồng thời đầu tư nâng cấp hệ thống quản lý và thiết bị để tận dụng tối đa hiệu quả nghiên cứu.