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항만에서 최적 생산성 및 서비스 수준 관리를 위한 소프트웨어 개발 KCI 등재

Software Development for Optimal Productivity and Service Level Management in Ports

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/328465
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Journal of Korean Navigation and Port Reserch (한국항해항만학회지)
한국항해항만학회 (Korean Institute of Navigation and Port Research)
초록

항만의 서비스 수준은 항만의 운영 및 관리 주체인 터미널운영사(TOC), 항만공사 및 정부의 입장에서 항만간 경쟁력의 기준이 되 며, 항만의 이용 주체인 선사 및 화주의 입장에서는 어느 항만을 선택할 지를 결정하는 중요 지표로도 활용된다. 이러한 지표의 중요성을 고 려하여 컨테이너 부두 및 벌크부두를 대상으로 중요 서비스 지표인 선석 점유율, 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간과 같은 6개 지표를 객관적으로 정의하고 관리할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 컨테이너 부두는 1개 선석부터 6개 선석까지와 벌크 부두는 1개 선석부터 4개 선석까지를 선택적으로 활용할 수 있도록 6개의 서비스 지표를 산정하여 예측이 가능토록 하였다. 이를 활용 하면 선석점유율 대비 선박 대기율, 선석 처리량, 접안 척수, 평균 대기 척수, 평균 대기 시간을 예측할 수 있다. 추가하여 선박의 도착 패턴에 따라 선박 대기율과 항만의 생산성 지표인 연간 처리량도 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있도록 하였다. 결과적으로, TOC 입장에서는 서비 스 지표인 선박 대기율과 생산성 지표인 연간 처리량의 관계에서 최적의 운영 수준을 전략적으로 선택(Trade-off)할 수 있으므로 경쟁 항만 에 대비하여 더 많은 선사 및 화주를 유치할 수 있으므로 터미널 수입도 극대화할 수 있다.

Port service level is a metric of competitiveness among ports for the operating/managing bodies such as the terminal operation company (TOC), Port Authority, or the government, and is used as an important indicator for shipping companies and freight haulers when selecting a port . Considering the importance of metrics, we developed software to objectively define and manage six important service indicators exclusive to container and bulk terminals including: berth occupancy rate, ship's waiting ratio, berth throughput, number of berths, average number of vessels waiting, and average waiting time. We computed the six service indicators utilizing berth 1 through berth 5 in the container terminals and berth 1 through berth 4 in the bulk terminals. The software model allows easy computation of expected ship's waiting ratio over berth occupancy rate, berth throughput, counts of berth, average number of vessels waiting and average waiting time. Further, the software allows prediction of yearly throughput by utilizing a ship’s waiting ratio and other productivity indicators and making calculations based on arrival patterns of ship traffic. As a result, a TOC is able to make strategic decisions on the trade-offs in the optimal operating level of the facility with better predictors of the service factors (ship’s waiting ratio) and productivity factors (yearly throughput). Successful implementation of the software would attract more shipping companies and shippers and maximize TOC profits

저자
  • 박상국(물류시스템연구소 연구소장) | Sang-Kook Park (Logistics System Institute, Seoul 07563, Korea) Corresponding author