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    多式聯(lián)運可靠性測度研究

    2022-05-20 07:45:30伍景瓊黃文驍
    公路交通科技 2022年4期
    關(guān)鍵詞:后驗貝葉斯可靠性

    伍景瓊,張 旭,蘇 娜,黃文驍

    (1.昆明理工大學(xué) 交通工程學(xué)院,云南 昆明 650500; 2.成都工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 成都 610000)

    0 引言

    隨著采購策略的轉(zhuǎn)變,大多數(shù)工業(yè)企業(yè)為減少成本,在不斷降低原材料的庫存量加速庫存周轉(zhuǎn)的同時,要求提高原材料多式聯(lián)運的可靠性來有效降低停產(chǎn)風(fēng)險,達(dá)到即降低成本又保障生產(chǎn)的目的。

    近年來,國內(nèi)外學(xué)者越來越關(guān)注多式聯(lián)運系統(tǒng)可靠性的研究,在多式聯(lián)運可靠性測度方面,大多數(shù)文獻(xiàn)通過定性的方法來闡述多式聯(lián)運的可靠性。汪蕓芳等[1]通過對文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)可靠性是影響多式聯(lián)運托運人偏好的重要因素之一。楊磊[2]引入可靠性構(gòu)造多式聯(lián)運績效評價指標(biāo)體系,但其可靠性指標(biāo)僅通過每公里運輸時間的總變異系數(shù)描述,并不能全面體現(xiàn)多式聯(lián)運的可靠性。同時,在危險品多式聯(lián)運和應(yīng)急物資多式聯(lián)運的相關(guān)研究中也涉及多式聯(lián)運的可靠性,但一般僅適用于特殊環(huán)境。帥斌等[3]指出危險品多式聯(lián)運可靠性評估模型存在系統(tǒng)性的不足,多集中于具體運輸情況下的可靠性比較。李雙琳等[4]將應(yīng)急物資多式聯(lián)運的可靠性轉(zhuǎn)化為受災(zāi)點應(yīng)急物資未滿足的總損失最小。范厚明等[5]在多式聯(lián)運節(jié)點選址模型中考慮路徑可靠性,將路徑失靈概率轉(zhuǎn)化為懲罰費用。Zhang等[6]基于EOQ對海鐵多式聯(lián)運運行計劃進(jìn)行優(yōu)化,并分析了海鐵聯(lián)運物流網(wǎng)絡(luò)的可靠性指標(biāo)、海鐵聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的可靠性要求和海鐵聯(lián)運中連接的可靠性,提高了海鐵集裝箱多式聯(lián)運的可靠性。多式聯(lián)運系統(tǒng)與供應(yīng)鏈系統(tǒng)、物流網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)類似,也可參考其研究方式和方法。劉晶珩[7]基于三角模糊數(shù)層次分析法,從組織保障、流程柔性、信息系統(tǒng)3個維度構(gòu)建應(yīng)急供應(yīng)鏈可靠性評價方法,并以S市的應(yīng)急供應(yīng)鏈進(jìn)行實例進(jìn)行了論證。任大勇[8]借助直覺模糊Petri網(wǎng)構(gòu)建了可快速發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈系統(tǒng)中存在的關(guān)鍵薄弱要素的供應(yīng)鏈可靠性診斷模型。Wu等[9]通過構(gòu)建基于動態(tài)規(guī)劃建模的敏捷供應(yīng)鏈設(shè)計模型,探究了供應(yīng)合作伙伴的數(shù)量和整個敏捷供應(yīng)鏈的可靠性之間的權(quán)衡。白曉平等[10]利用貝葉斯-GO綜合法發(fā)現(xiàn)收件子系統(tǒng)故障率最高,主要因素為快遞員配送不及時、寄件損壞丟失。鄧楊揚等[11]通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對構(gòu)建的2級源于不確定性因素的制造業(yè)供應(yīng)鏈可靠性評價模型進(jìn)行求解,發(fā)現(xiàn)供應(yīng)、生產(chǎn)、成員和成本4部分的不確定性對系統(tǒng)影響較大。任慧[12]通過改進(jìn)的非支配排序遺傳算法(NSGA-II)求解3級供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)施選址與運輸路徑(LRP)模型,求解出以整個供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的運營總成本最小和產(chǎn)品運輸?shù)目煽啃宰畲鬄槟繕?biāo)的最優(yōu)運輸路徑。付紅等[13]通過構(gòu)建一對一供應(yīng)鏈模型,分析了下游企業(yè)投資上游企業(yè)時對供應(yīng)鏈可靠性和收益的影響。張亮星等[14]通過構(gòu)建的多級串聯(lián)可修復(fù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)模型,分析了供應(yīng)鏈中制造企業(yè)正常工作和任一制造企業(yè)發(fā)生故障時供應(yīng)鏈中制造企業(yè)的穩(wěn)態(tài)值,并結(jié)合庫存可靠性提出并驗證了供應(yīng)鏈可靠性的穩(wěn)態(tài)可用度計算公式。Ozkan等[15]提出了一種基于蒙特卡羅(MC)模擬的物流與供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)(LaSCNs)可靠性評估方法,并通過多個案例驗證了該算法的可行性和優(yōu)勢。Zhang等[16]透過建筑信息模型(BIM)與精益供應(yīng)鏈(LSC)的整合模式,結(jié)合熵理論、集對分析(SPA)和馬爾可夫鏈(EESM),建立了一套評估BIM-LSC可靠性的方法。Wang等[17]采用蒙特卡羅模擬方法,結(jié)合需求增長、產(chǎn)量下降、煉油廠中斷、管道中斷等情景對需求側(cè)管理的可靠性進(jìn)行綜合評估,建立了一種成品油供應(yīng)鏈可靠性綜合評價的系統(tǒng)方法。

    綜上所述,學(xué)者主要從顯著影響可靠性的道路和人員方面進(jìn)行研究,但較少考慮市場、政治、法律等外部因素,并且較少從定量的角度來研究多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的可靠度。本研究引入定量分析,分析多式聯(lián)運中可靠性的關(guān)鍵影響因素,以期有助于工業(yè)企業(yè)制訂大宗原材料采購及多式聯(lián)運運輸方案,同時有效地降低運營成本。

    1 多式聯(lián)運可靠性評價體系

    1.1 多式聯(lián)運可靠性評價指標(biāo)體系的建立

    通過對相關(guān)文獻(xiàn)的梳理及相關(guān)企業(yè)的調(diào)研考察,將影響多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的因素的外部因素和內(nèi)部因素組成。多式聯(lián)運可靠性外部影響因素主要包括自然環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、市場環(huán)境、政治環(huán)境、政策環(huán)境和法律環(huán)境等,內(nèi)部影響因素主要包括交通環(huán)境、運輸能力、設(shè)施設(shè)備、人員操作能力等,構(gòu)建如表1所示的多式聯(lián)運可靠性評價指標(biāo)體系。

    表1 多式聯(lián)運可靠性評價指標(biāo)體系Tab.1 Reliability evaluation indicator system of multimodal transport

    1.2 多式聯(lián)運可靠性故障樹構(gòu)建

    故障樹(Fault Tree,F(xiàn)T)是一種樹狀邏輯因果關(guān)系圖,用來表示產(chǎn)品或系統(tǒng)發(fā)生某種故障與其組成部件或子系統(tǒng)故障之間的關(guān)系。通過系統(tǒng)的故障樹分析,可找出目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)生故障的全部可能故障模式,并可定量計算出各故障模型的發(fā)生對目標(biāo)系統(tǒng)可靠性影響的程度。建立多式聯(lián)運系統(tǒng)故障樹,將多式聯(lián)運系統(tǒng)故障確定為頂事件T。根據(jù)多式聯(lián)運可靠性評價指標(biāo)體系確定出最基本的影響因素,作為故障樹的底事件Xuv和Yuv,其他因素作為中間事件Xu和Yu。構(gòu)建如圖1所示的多式聯(lián)運可靠性外部及內(nèi)部影響因素故障樹。

    1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    依據(jù)構(gòu)建的多式聯(lián)運可靠性故障樹,建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,多式聯(lián)運可靠性(外部影響因素)故障樹對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,如圖2(a)所示。

    外部影響因素各節(jié)點的條件概率表示如下,其中0表示事件不發(fā)生,1表示事件發(fā)生,P(A|B)表示在事件B發(fā)生的情況下事件A發(fā)生的概率。

    P(T1=1|X1=0,X2=0,X3=0,X4=0,X5=0,

    X6=0)=0,

    P(T1=1|其他)=1;

    P(X1=1|X11=0,X12=0,X13=0)=0,

    P(X1=1|其他)=1;

    P(X2=1|X21=0)=0,

    P(X2=1|其他)=1;

    P(X3=1|X31=0)=0,

    P(X3=1|其他)=1;

    P(X4=1|X41=0)=0,

    P(X4=1|其他)=1;

    P(X5=1|X51=0,X52=0)=0,

    P(X5=1|其他)=1;

    P(X6=1|X61=0,X62=0)=0,

    P(X6=1|其他)=1。

    內(nèi)部影響因素各節(jié)點的條件概率表示如下,其中0表示事件不發(fā)生,1表示事件發(fā)生。

    P(T2=1|Y1=0,Y2=0,Y3=0,Y4=0)=0,

    P(T2=1|其他)=1;

    P(Y1=1|Y11=0,Y12=0)=0,

    P(Y1=1|其他)=1;

    P(Y2=1|Y21=0,Y22=0,Y23=0,

    Y24=0,Y25=0)=0,

    P(Y2=1|其他)=1;

    P(Y3=1|Y31=0,Y32=0,Y33=0,

    Y34=0,Y35=0)=0,

    P(Y3=1|其他)=1;

    P(Y4=1|Y41=0,Y42=0,Y43=0,

    Y44=0,Y45=0)=0,

    P(Y4=1|其他)=1。

    圖1 多式聯(lián)運可靠性影響因素故障樹Fig.1 Fault trees of influences on multimodal reliability

    圖2 多式聯(lián)運可靠性影響因素故障樹對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 Bayesian network models corresponding to influencing factor fault tree of multimodal transport reliability

    2 多式聯(lián)運可靠性測度模型

    2.1 底事件故障率計算模型

    由于選取的風(fēng)險因素較多,部分定性影響因素?zé)o法通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲得,因此采用模糊集理論對部分定性影響因素進(jìn)行模糊評價,從而確定該影響因素的先驗概率和條件概率分布。采用三角模糊數(shù)描述其故障率,其隸屬度函數(shù)如下:

    (1)

    隸屬函數(shù)圖形如圖3所示。

    圖3 三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)圖形Fig.3 membership function graph of triangular fuzzy numbers

    選取的風(fēng)險因素的歷史數(shù)據(jù)較少,難以給出精確的表達(dá),故引入7個自然語言變量:非常高、高、偏高、中等、偏低、低和非常低,這些自然語言變量可轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的三角模糊數(shù),其隸屬函數(shù)圖形如圖4所示。

    圖4 各自然語言變量隸屬度函數(shù)圖Fig.4 Graph of membership function of each natural language variable

    為得到相對貼近真實先驗概率的模糊值,可將n位專家的評判意見取均值,得到該致險因素的模糊均值概率P′ij,即:

    (2)

    式中,a′ij和c′ij分別為n位專家對第i個因素處于風(fēng)險等級j的評判意見的隸屬度為0的上界和下界;b′ij為n位專家對第i個因素處于風(fēng)險等級j的評判意見的隸屬度為1時的模糊數(shù)。

    采用面積均值法將模糊均值轉(zhuǎn)化為最能代表該模糊集的概率,即:

    (3)

    將P′ij作歸一化處理,求出該致險因素的先驗概率及條件概率分布Pij,即:

    (4)

    式中k為該評價體系中共計k個風(fēng)險等級。

    2.2 多式聯(lián)運可靠性計算模型

    2.2.1 單個運輸環(huán)節(jié)可靠性計算模型

    依據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本理論,分別得到多式聯(lián)運內(nèi)外部影響因素的多式聯(lián)運可靠性P(T1),P(T2h),P(T2r),P(T2w),則多式聯(lián)運系統(tǒng)的可靠性為:

    P(Th)=αP(T1)+βP(T2h),α+β=1,

    (5)

    P(Tr)=αP(T1)+βP(T2r),α+β=1,

    (6)

    P(Tw)=αP(T1)+βP(T2w),α+β=1,

    (7)

    式中,P(T1)為多式聯(lián)運外部影響因素可靠性;P(T2h)為多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(公路運輸環(huán)節(jié))可靠性;P(T2r)為多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(鐵路運輸環(huán)節(jié))可靠性;P(T2w)為多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(水路運輸環(huán)節(jié))可靠性;P(Th)為多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)可靠性;P(Tr)為多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)可靠性;P(Tw)為多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)可靠性;α和β分別為外部影響因素和內(nèi)部影響因素在評價系統(tǒng)可靠性時所占比例。

    2.2.2 多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)可靠性計算模型

    多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)即在多式聯(lián)運過程中,貨物從起點到終點僅有1條完整的可選擇路徑,貨物在運輸過程中不發(fā)生運量分配,作為一個整體從起點完整地運輸?shù)浇K點,中間不經(jīng)過拆分和重組。多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)示意圖如圖5所示。

    圖5 多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)示意圖Fig.5 Schematic diagram of multimodal transport series system

    該系統(tǒng)的可靠性計算模型為:

    (8)

    2.2.3 多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)可靠性計算模型

    多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)在多式聯(lián)運運輸過程中,由于各種運輸方式存在運量限制,因此貨物不一定作為一個整體從起點直接運輸?shù)浇K點,中間要考慮運量限制,存在運量拆分的問題。多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)示意圖如圖6所示。

    圖6 多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)示意圖Fig.6 Schematic diagram of multimodal transport parallel system

    該系統(tǒng)的可靠性計算模型為:

    (9)

    2.3 多式聯(lián)運底事件重要度計算模型

    重要度是指在頂事件發(fā)生的情況下,一個底事件對其產(chǎn)生影響的大小。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中通常有多個底事件,而每個底事件是否發(fā)生對頂事件是否發(fā)生的作用是不一樣的。有的底事件本身發(fā)生就可以導(dǎo)致頂事件發(fā)生,有的底事件需和其他底事件同時發(fā)生才能使頂事件發(fā)生,故分析系統(tǒng)中底事件的重要度對于識別引起系統(tǒng)故障的重要因素及系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)具有重要的作用。判斷多式聯(lián)運系統(tǒng)發(fā)生故障時,各個節(jié)點(基本事件)的后驗概率可作為底層事件對頂事件的重要度,即后驗概率代表各個事件對系統(tǒng)可靠性的影響程度。后驗概率和先驗概率并不是簡單的對應(yīng)關(guān)系,即節(jié)點的后驗概率較大不一定代表節(jié)點的先驗概率大,某個節(jié)點的后驗概率大說明該節(jié)點對系統(tǒng)的可靠性的影響程度較大,是進(jìn)行系統(tǒng)可靠性改進(jìn)和預(yù)防的重要對象。各個節(jié)點(基本事件)的后驗概率可由貝葉斯公式計算出,其含義表示在事件F發(fā)生的情況下,事件E發(fā)生的概率公式為:

    (10)

    式中,P(E)為事件E發(fā)生的概率,為先驗概率且P(E)>0;P(F)為事件F發(fā)生的概率;P(E|F)為后驗概率;P(F|E)為似然率。

    3 算例分析

    假設(shè)有1批物資需從防城港到某項目地,其間將經(jīng)過南寧、百色、桂林、威舍、貴陽、宜賓、六盤水、大關(guān)、彝良、草海、昭通和水富港等12個節(jié)點,其多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)圖如圖7所示。假設(shè)各節(jié)點間存在公路、鐵路和水運3種運輸方式,計算貨物運輸過程中的可靠性,取α=β=50%。

    3.1 底事件故障率分析

    根據(jù)多位多式聯(lián)運行業(yè)專家學(xué)者、政府部門相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)及企業(yè)負(fù)責(zé)人分別對影響因素X21,X31,X41的每種風(fēng)險等級狀態(tài)給出的評判意見,由圖7和式(6)~(8)求出各影響因素的先驗概率P(X21)=(0.310,0.655,0.052),P(X31)=(0.322,0.638,0.061),P(X41)=(0.333,0.617,0.05)。

    圖7 多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)Fig.7 Multimodal transport network

    依據(jù)基本事件的界定[18],并根據(jù)調(diào)研的資料,對相關(guān)文獻(xiàn)中的基本事件的概率進(jìn)行修正。表2至表3分別為多式聯(lián)運外部和內(nèi)部的影響因素的故障率列表。其中,內(nèi)部因素中的交通環(huán)境和運輸能力涉及公路、鐵路、水運3種運輸方式,由于3種運輸方式的運輸經(jīng)濟特點及適用條件不相同,因此這兩者涉及的統(tǒng)一基本事件在不同的運輸方式中發(fā)生故障的概率也不相同,其故障率如表4所示。

    表2 多式聯(lián)運外部影響因素基本事件故障率Tab.2 Failure rates of basic events of external influencing factors of multimodal transport

    表3 多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素基本事件故障率Tab.3 Failure rates of basic events of internal influencing factors of multimodal transport

    表4 多式聯(lián)運交通環(huán)境及運輸能力影響因素基本事件故障率Tab.4 Basic event failure rates of multimodal transport environment and influencing factors of transport capacity

    3.2 多式聯(lián)運可靠性分析

    3.2.1 多式聯(lián)運內(nèi)外部可靠性測算

    (1)多式聯(lián)運外部可靠性測算

    根據(jù)表2得到的外部影響因素的基本事件故障率及圖2(a)構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,采用由Norsys公司開發(fā)的Netica軟件對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí),最終得到多式聯(lián)運外部影響因素導(dǎo)致的多式聯(lián)運可靠性為P(T1)=81.2%。

    (2)多式聯(lián)運內(nèi)部可靠性測算

    公路運輸環(huán)節(jié):根據(jù)表3、表4得到的內(nèi)部影響因素的基本事件故障率、公路運輸基本事件故障率以及圖2(b)構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)后最終得到多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(公路運輸環(huán)節(jié))導(dǎo)致的多式聯(lián)運可靠性為P(T2h)=84.3%。

    鐵路運輸環(huán)節(jié):根據(jù)表3、表4得到的內(nèi)部影響因素的基本事件故障率、鐵路運輸基本事件故障率以及圖2(b)構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)后最終得到多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(鐵路運輸環(huán)節(jié))導(dǎo)致的多式聯(lián)運可靠性為P(T2r)=87.6%。

    水路運輸環(huán)節(jié):根據(jù)表3、表4得到的內(nèi)部影響因素的基本事件故障率、水路運輸基本事件故障率以及圖2(b)構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)后最終得到多式聯(lián)運內(nèi)部影響因素(水路運輸環(huán)節(jié))導(dǎo)致的多式聯(lián)運可靠性為P(T2w)=79.4%。

    3.2.2 單個運輸環(huán)節(jié)可靠性測算

    將α=β=50%代入式(5)~(7)得到下列結(jié)果。

    多式聯(lián)運可靠性(公路運輸環(huán)節(jié)):

    P(Tk)=50%×81.2%+50%×84.3%=82.8%;

    多式聯(lián)運可靠性(鐵路運輸環(huán)節(jié)):

    P(Tr)=50%×81.2%+50%×87.6%=84.4%;

    多式聯(lián)運可靠性(水路運輸環(huán)節(jié)):

    P(Tw)=50%×81.2%+50%×79.4%=80.3%。

    3.2.3 多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)可靠性測算

    根據(jù)式(8)和每段路徑的運輸方式可靠性計算每條線路的可靠性,如表5所示。在串聯(lián)系統(tǒng)中,引入鐵路運輸能有效提高系統(tǒng)可靠性;與之相反,引入水路運輸將降低系統(tǒng)可靠性。

    表5 多式聯(lián)運串聯(lián)系統(tǒng)可靠性Tab.5 Reliability of multimodal transport series system

    3.2.4 多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)可靠性分析

    根據(jù)式(9)和每段路徑的運輸方式可靠性計算每條線路的可靠性,如表6所示。與串聯(lián)系統(tǒng)相比,并聯(lián)系統(tǒng)更為穩(wěn)定,在多式聯(lián)運中存在運量分配,當(dāng)其中1條運輸路徑的可靠性得不到保證時,剩余的路徑可保證運輸?shù)姆€(wěn)定。串聯(lián)系統(tǒng)中所有貨物僅有1條運輸路徑,但凡其中的任意環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障便會阻斷多式聯(lián)運的正常運行。

    表6 多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)可靠性Tab.6 Reliability of multimodal transport parallel system

    3.3 多式聯(lián)運底事件重要度分析

    依據(jù)各基本事件先驗概率(事件故障率)和式(10),利用MATLAB中的BNT工具箱計算其后驗概率。

    (1)外部影響因素

    外部影響因素中有X1~X6共6個中間事件,X11~X62共10個相互獨立的底事件。因各外部影響因素在不同運輸方式下后驗概率差異性較小,故在本研究中忽略不同運輸方式對外部影響因素的影響。經(jīng)MATLAB的BNT工具箱計算出的各底事件后驗概率數(shù)值及與先驗概率數(shù)值的對比,多式聯(lián)運外部影響因素基本事件先驗概率及后驗概率如表7所示。

    表7 多式聯(lián)運外部影響因素基本事件先驗概率及后驗概率Tab.7 Prior probability and posterior probability of basic events of external influencing factors of multimodal transport

    為了更直觀體現(xiàn)多式聯(lián)運外部影響因素基本事件的先驗概率及后驗概率,將表7轉(zhuǎn)換成圖8所示的多式聯(lián)運外部影響因素基本事件先驗概率及后驗概率對比情況。

    圖8 多式聯(lián)運外部影響因素基本事件先驗概率及后驗概率對比Fig.8 Comparison of prior probability and posterior probability of basic events of external influencing factors of multimodal transport

    結(jié)果表明,在所有基本事件中,X13惡劣天氣事故率、X21總體經(jīng)濟形勢、X31市場環(huán)境評價和X52行業(yè)發(fā)展政策親和度的后驗概率較高,其中市場環(huán)境評價的后驗概率最高,可見市場環(huán)境對多式聯(lián)運的影響最大,其次是總體經(jīng)濟形勢、行業(yè)發(fā)展政策親和度和惡劣天氣事故。因此盡量保障市場環(huán)境的穩(wěn)定有序,總體經(jīng)濟形勢的平穩(wěn)發(fā)展,國家和地方政府應(yīng)多推行有利于多式聯(lián)運行業(yè)發(fā)展的政策,可有效提升多式聯(lián)運的可靠性。

    (2)內(nèi)部影響因素

    公路運輸環(huán)節(jié)。公路運輸環(huán)節(jié)中有Y1-Y4共4個中間事件,Y11-Y45共17個相互獨立的底事件。經(jīng)MATLAB的BNT工具箱計算出的各底事件后驗概率的數(shù)值以及與先驗概率的數(shù)值的對比,多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率如表8所示。

    表8 多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率統(tǒng)計Tab.8 Statistics of prior probability and posterior probability of basic events in multimodal transport

    同樣,將表8轉(zhuǎn)換成圖9所示的多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比情況。

    圖9 多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比Fig.9 Comparison of prior probability and posterior probability of basic events in multimodal transport

    對比結(jié)果,在所有基本事件中,Y11交通狀況影響、Y12交通管制影響、Y21運載工具能力不足、Y24運輸線路擁堵和Y43人員操作錯誤的后驗概率較高,其中運輸線路擁堵的后驗概率最高,由此可見運輸線路不足是多式聯(lián)運公路運輸環(huán)節(jié)的薄弱環(huán)節(jié),其次是運載工具能力不足、交通管制影響、交通狀況影響和人員操作錯誤,因此在公路運輸環(huán)節(jié)中,多式聯(lián)運承運人應(yīng)根據(jù)公路運輸?shù)膶嶋H情況選擇運輸方式。

    鐵路運輸環(huán)節(jié)。鐵路運輸環(huán)節(jié)中有Y1-Y4共4個中間事件,Y11-Y45共17個相互獨立的底事件。經(jīng)MATLAB的BNT工具箱計算出的各底事件后驗概率數(shù)值及與先驗概率數(shù)值的對比。多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率如表9所示,多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比情況如圖10所示。

    表9 多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率統(tǒng)計表Tab.9 Statistics of prior probability and posterior probability of basic events of railway transport in multimodal transport

    圖10 多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比情況Fig.10 Comparison of prior probability and posterior probability of basic events of railway transport in multimodal transport

    對比結(jié)果,在所有基本事件中,Y21運載工具能力不足、Y22運輸場站擁堵和Y23人員操作錯誤的后驗概率較高,其中運載工具能力不足的后驗概率最高,由此可見運載工具能力不足是多式聯(lián)運鐵路運輸環(huán)節(jié)的薄弱環(huán)節(jié),其次是人員操作錯誤和運輸場站擁堵,鐵路運輸中常因為鐵路運力不足造成貨物滯留,因此在鐵路運輸環(huán)節(jié)中,多式聯(lián)運承運人應(yīng)根據(jù)承運貨物的重量進(jìn)行恰當(dāng)?shù)倪x擇。

    水路運輸環(huán)節(jié)。水路運輸環(huán)節(jié)中Y1-Y4共4個中間事件,Y11-Y45共17個相互獨立的底事件。經(jīng)MATLAB的BNT工具箱計算出的各底事件后驗概率數(shù)值及與先驗概率數(shù)值的對比。多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率如表10所示,多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比情況圖11所示。

    表10 多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率統(tǒng)計Tab.10 Statistics of prior probability and posterior probability of basic events of waterway transport in multimodal transport

    圖11 多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)基本事件先驗概率及后驗概率對比情況Fig.11 Comparison of prior probability and posterior probability of basic events of waterway transport in multimodal transport

    對比結(jié)果,在所有基本事件中,Y23班輪、列車等臨時取消、Y12交通管制影響和Y43人員操作失誤的后驗概率較高,其中班輪、列車等臨時取消的后驗概率最高,由此可見班輪的臨時取消是多式聯(lián)運水路運輸環(huán)節(jié)中的薄弱環(huán)節(jié),其次是交通管制影響和人員操作失誤,因此水路運輸環(huán)節(jié)中,多式聯(lián)運承運人應(yīng)根據(jù)貨物的需求選擇合理的運輸方式,如若貨物對時間需求較為迫切則不適合選擇水路運輸。同時,應(yīng)對相應(yīng)的人員進(jìn)行更為細(xì)致的培訓(xùn),避免操作失誤的產(chǎn)生進(jìn)而影響多式聯(lián)運運輸。

    4 結(jié)論

    從內(nèi)部和外部因素2方面構(gòu)建多式聯(lián)運可靠性測度指標(biāo)體系,應(yīng)用故障樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法,計算多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的可靠性及各因素影響的重要度,得出以下結(jié)論:

    (1)各運輸方式的可靠性存在差異。其中鐵路運輸?shù)目煽啃宰罡?,公路運輸?shù)目煽啃源沃?,水路運輸?shù)目煽啃宰畹?。路徑中水路運輸越多,路徑的整體可靠性越低。

    (2)多式聯(lián)運并聯(lián)系統(tǒng)的可靠性要高于串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性,并且隨著并聯(lián)系統(tǒng)運量分配次數(shù)的增加,多式聯(lián)運的可靠性逐漸升高。并聯(lián)系統(tǒng)中有多條并聯(lián)的運輸路徑保障系統(tǒng)可靠性。而串聯(lián)系統(tǒng)中僅有1條運輸路徑,當(dāng)任意環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障則會阻斷多式聯(lián)運的正常運行。

    (3)外部影響因素中,市場環(huán)境對多式聯(lián)運的影響最大,其次是總體經(jīng)濟形勢、行業(yè)發(fā)展政策親和度和惡劣天氣事故。政府部門應(yīng)制定激勵政策,營造良好的運營環(huán)境,促進(jìn)多式聯(lián)運發(fā)展。同時,企業(yè)也應(yīng)制訂災(zāi)害天氣應(yīng)急預(yù)案,確保多式聯(lián)運安全。

    (4)內(nèi)部影響因素中,不同運輸方式的薄弱環(huán)節(jié)不同。公路運輸中,運輸線路不足是其最薄弱的環(huán)節(jié);鐵路運輸中,運載工具能力有限是其最薄弱的環(huán)節(jié);水路運輸中,班輪的臨時取消是其最薄弱的環(huán)節(jié)。企業(yè)可通過建設(shè)網(wǎng)絡(luò)平臺提前規(guī)劃多條備選運輸路線,或?qū)β肪€上發(fā)生的突發(fā)事件及時響應(yīng)并規(guī)劃出新的路線等措施來降低公路運輸風(fēng)險。企業(yè)可以通過優(yōu)化鐵路運輸計劃來提高運載能力。

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