基于系統(tǒng)動力學的煤礦生產物流系統(tǒng)效率研究

張炎亮，　劉要南，　王金鳳

(鄭州大學 管理工程學院， 河南 鄭州　450001)

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基于系統(tǒng)動力學的煤礦生產物流系統(tǒng)效率研究

張炎亮，劉要南，王金鳳

(鄭州大學 管理工程學院， 河南 鄭州450001)

摘要：針對現有的煤礦生產物流系統(tǒng)研究方法缺乏對各影響因素間相互關系的剖析、不能動態(tài)預測投入對系統(tǒng)效率水平的影響程度等問題，應用系統(tǒng)動力學方法構建了煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平影響因素的系統(tǒng)動力學模型，對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平進行了動態(tài)仿真。仿真結果表明，提高煤礦生產物流系統(tǒng)效率需要持續(xù)的資源投入；各影響因素初值水平會影響煤礦生產物流系統(tǒng)達到期望效率的時間；所有的影響因素中，管理及技術人才水平的實際作用率最大，因此，提高煤礦生產物流系統(tǒng)效率的重點在于提升管理及技術人才水平。

關鍵詞：煤礦生產物流； 效率； 系統(tǒng)動力學

0引言

據相關統(tǒng)計，中國每年的煤炭運輸量約占鐵路貨運總量的40%。而作為煤炭物流的重要組成部分，煤礦生產物流對煤炭產量的提高起著至關重要的作用。然而，由于中國煤礦企業(yè)長期以來的粗放式管理，造成了煤礦生產物流整體效率低下。因此，加強對煤礦生產物流系統(tǒng)效率方面的研究顯得尤為重要。

煤礦生產物流系統(tǒng)涉及諸多因素，各影響因素之間相互作用，形成具有復雜非線性、實時動態(tài)性、模糊不確定性的系統(tǒng)。王金鳳等[1]提出建立基于數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)的煤礦生產物流資源配置效率評價模型，以期提高資源配置效率；趙明忠[2]提出運用D-S證據理論結合BP神經網絡來建立煤礦生產物流效率評價模型，并且證明了模型的有效性；王金鳳等[3]提出運用回歸設計分析各安全指標對煤礦生產物流系統(tǒng)安全水平的影響，以各因子的投入和系統(tǒng)安全目標作為約束條件，建立煤礦生產物流效率優(yōu)化模型。然而，目前這些研究太過局限于純粹的數學模型，缺乏對系統(tǒng)的動態(tài)分析。

系統(tǒng)動力學(System Dynamics，SD)是一種將仿真技術與系統(tǒng)科學理論結合起來研究高階次、非線性復雜系統(tǒng)的定量方法[4]，現已在工程系統(tǒng)、宏觀經濟規(guī)劃、安全管理等領域得到廣泛應用[5-12]。本文運用SD理論與方法構建了煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平影響因素的SD模型，利用VensimPLE軟件對系統(tǒng)效率水平進行動態(tài)仿真，根據仿真結果得出系統(tǒng)中不同因素對系統(tǒng)效率水平的實際作用率，可為煤礦資源投入策略提供依據。

1煤礦生產物流系統(tǒng)SD建模

1.1影響因素及因果關系

煤礦生產物流系統(tǒng)涉及多個工序和環(huán)節(jié)，本文對相關理論進行研究，并通過實地調查和咨詢相關專家，將影響煤礦生產物流系統(tǒng)效率的因素分為管理及技術人才、機械設備及設施規(guī)劃、煤炭生產能力、物料的供應流通、災害預防及救援5個方面。煤礦生產物流系統(tǒng)因果關系如圖1所示。

圖1　煤礦生產物流系統(tǒng)因果關系

1.2變量定義

結合煤礦生產物流系統(tǒng)因果關系，定義如下變量，見表1。

1.3煤礦生產物流系統(tǒng)流圖及方程

通過分析煤礦生產物流系統(tǒng)因果關系和變量定義，利用SD仿真軟件VensimPLE建立煤礦生產物流系統(tǒng)SD流圖，如圖2所示。

表1　變量定義

根據流圖建立如下方程。

水準方程：

(1)

圖2　煤礦生產物流系統(tǒng)SD流圖

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表示現在時刻；.J表示過去時刻；.JK表示.J時刻到.K時刻的時間間隔；T表示仿真時間步長。

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時刻到.L時刻的時間間隔(.L表示將來時刻)。

輔助方程：

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

(16)

1.4參數設置及說明

常數：

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

賦初值：

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

參數設置具體說明如下。

(1) 由式(17)確定各因素的影響系數：

(17)

式中：aij為完全消耗系數；n為完全消耗系數矩陣的階數；i為行元素；j為列元素。

(2) 由于仿真時長為36個月，所以認為管理及技術人才水平衰退率和物料的供應流通水平衰退率為0。機械設備及設施規(guī)劃水平衰退率根據固定資產折舊率計算得出，并且認為災害預防及救援水平衰退率、煤炭生產能力水平衰退率和機械設備及設施規(guī)劃水平衰退率相等。

(3) 設定各影響因素水平投入增加率為0.3。

(4) 根據煤礦企業(yè)的歷史數據，采用熵權法[13]得出各影響因素對煤礦生產物流系統(tǒng)效率的作用率。

(5) 各影響因素水平初值根據相關專家對煤礦企業(yè)評估的平均值得出。

(6) 設定各影響因素投入水平初值為0。

(7) 設定煤礦生產物流系統(tǒng)的期望效率水平為90。

2煤礦生產物流系統(tǒng)SD仿真

采用VensimPLE軟件對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平影響因素的SD模型進行仿真，仿真時間為36個月，步長為1個月。仿真結果如下。

(1) 各影響因素水平投入增加率均為0.3時，煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平趨勢如圖3所示。可看出煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平在第31個月達到90，可見煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的提升需要持續(xù)的資源投入。

圖3　煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平趨勢

(2) 調整各影響因素水平初值，得到初值設定對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響，如圖4所示。可看出各影響因素水平初值越高，增加各影響因素投入后，煤礦生產物流系統(tǒng)達到期望效率水平所用的時間越少。

圖4　因素水平初值對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響

(3) 將選定因素水平投入增加率依次從0.3提高到0.6，其他影響因素水平投入增加率保持不變，得到各影響因素水平投入增加率對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響，如圖5所示。可看出各影響因素水平投入增加率對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響程度從大到小依次為管理及技術人才水平、煤炭生產能力水平、物料的供應流通水平、災害預防及救援水平、機械設備及設施規(guī)劃水平。

圖5　各影響因素水平投入增加率對煤礦生產物流

(4) 各影響因素的實際作用率是指在其他影響因素水平投入增加率不變的條件下，某個影響因素水平投入增加率提高一定值，能夠使煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平增加的百分比。根據圖3求出煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的平均值為84.07；將圖5中各影響因素水平投入增加率作用下對應的每個月煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平值分別減去圖3中對應的每個月系統(tǒng)效率水平值，取平均值后與系統(tǒng)效率水平的平均值84.07相比，得到管理及技術人才水平、機械設備及設施規(guī)劃水平、煤炭生產能力水平、物料的供應流通水平、災害預防及救援水平的實際作用率分別為0.017 2，0.004 9，0.013 2，0.011 5，0.009 9。由此可見，各影響因素對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響程度差異非常明顯，其中管理及技術人才水平的實際作用率最大，其次是煤炭生產能力水平、物料的供應流通水平、災害預防及救援水平、機械設備及設施規(guī)劃水平，這與圖5所得結論一致。因此，提升管理及技術人才水平是提高系統(tǒng)效率水平的重點。

3結語

構建了煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平影響因素的SD模型，通過仿真對比分析了各影響因素對煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的影響程度。結果表明，煤礦生產物流系統(tǒng)效率水平的提高需要持續(xù)的資源投入；各影響因素水平初值會影響煤礦生產物流系統(tǒng)達到期望效率的時間；從長期來看，提高管理及技術人才水平對煤礦生產物流系統(tǒng)效率的提升有較為明顯的作用。

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網絡出版地址：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

作者簡介：張炎亮(1979-)，女，安徽亳州人，副教授，博士，主要研究方向為物流管理、工業(yè)工程、煤礦物流、煤礦水災害，E-mail:yanliang@zzu.edu.cn。 王君(1991-)，男，山東日照人，碩士研究生，研究方向為檢測技術及其自動化，E-mail：wj0219@cumt.edu.cn。

基金項目：國家自然科學基金資助項目(71271194)；教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(11YJC630291)。 國家自然科學基金項目(51428501)；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(SJLX150694)。

收稿日期：2015-09-22；修回日期：2015-12-13；責任編輯：盛男。 2015-10-16；修回日期：2015-11-19；責任編輯：張強。

中圖分類號：TD67

文獻標志碼：A網絡出版時間：2015-12-31 15:57

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