UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA LOGISTIKO
Mia Kokot
OPTIMIZACIJA POTI MESEČNEGA POPISA MERILNIH NAPRAV ZA VEČSTANOVANJSKE OBJEKTE IN INDUSTRIJO V IZBRANEM PODJETJU
magistrsko delo
Celje, september 2014 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA LOGISTIKO
Mia Kokot
OPTIMIZACIJA POTI MESEČNEGA POPISA MERILNIH NAPRAV ZA VEČSTANOVANJSKE OBJEKTE IN INDUSTRIJO V IZBRANEM PODJEJTU
magistrsko delo
Mentor: doc. dr. Klemen Prah
Celje, september 2014
Mariborska cesta 7 3000 Celje, Slovenija
IZJAVA O AVTORSTVU zaključnega dela
Spodaj popisan/a ______Mia Kokot______, študent/ka ______magistrskega študijskega programa______(študija), z vpisno številko ______21003596______, sem avtorica zaključnega dela:
OPTIMIZACIJA POTI MESEČNEGA POPISA MERILNIH NAPRAV ZA VEČSTANOVNJSKE OBJEKTE IN INDUSTRIJO V IZBRANEM PODJETJU.
S svojim podpisom zagotavljam:
da je predloženo delo rezultat izključno mojega lastnega raziskovalnega dela; sem poskrbela, da so dela in mnenja drugih avtorjev oz. avtoric, ki jih uporabljam v zaključnem delu, navedena oz. citirana v skladu z navodili Fakultete za logistiko Univerze v Mariboru; sem poskrbela, da so vsa dela in mnenja drugih avtorjev oz. avtoric navedena v seznamu virov, ki je sestavni del zaključnega dela in je zapisan v skladu z navodili Fakultete za logistiko Univerze v Mariboru; sem pridobila vsa dovoljenja za uporabo avtorskih del, ki so v celoti prenesena v zaključno delo in sem to tudi jasno zapisala v zaključnem delu; se zavedam, da je plagiatorstvo – predstavljanje tujih del, bodisi v obliki citata bodisi v obliki skoraj dobesednega parafraziranja bodisi v grafični obliki, s katerim so tuje misli oz. ideje predstavljene kot moje lastne – kaznivo po zakonu (Zakon o avtorskih in sorodnih pravicah), prekršek pa podleže tudi ukrepom Fakultete za logistiko Univerze v Mariboru v skladu z njenimi pravili; se zavedam posledic, ki jih dokazano plagiatorstvo lahko predstavlja za predloženo delo in za moj status na Fakulteti za logistiko Univerze v Mariboru; je zaključno delo jezikovno korektno in da je delo lektoriral ______.
V Celju, dne ______Podpis avtorja/-ice:______
ZAHVALA
Iskreno se zahvaljujem mentorju, doc.dr. Klemnu Prahu za strokovne nasvete, hitro odzivnost in prijazno pomoč pri izdelavi magistrskega dela. Zahvaljujem se tudi zaposlenim Komunalnega podjetja Velenje, d.o.o., za dajanje potrebnih informacij in sodelovanje pri pripravi praktičnega dela magistrske naloge. Velika zahvala pa gre tudi ožjemu in širšemu družinskemu krogu za neprecenljivo pomoč pri varstvu hčere, veliko vzpodbudo in potrpežljivost.
Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju
Uspešno organiziranje transporta zahteva reševanje različnih problemov na strateškem, operativnem in taktičnem nivoju. Dobro definiran plan vožnje namreč lahko v precejšnji meri prispeva k zniževanju transportnih stroškov. S čim bolj optimalnim planom voženj se zmanjša število prevoženih kilometrov in za to potreben čas. Prav tako pa lahko optimalna izvedba voženj pripomore k zmanjšanju števila vozil in enakomernejši obremenitvi le-teh.
V magistrskem delu bomo izvedli optimizacijo poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo, ki ga za potrebe obračuna komunalnih dobrin izvaja Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. na območju Šaleške doline. Transportno omrežje Šaleške doline bomo z razširitvijo programa ArcGIS (imenovano Network Analyst) preoblikovali v model omrežja in nato s programom ArcLogistics izvedli optimizacijo poti ter primerjali sedanje stanje popisovanja merilnih naprav in stanje po optimizaciji z vidika skrajšanja poti, časa ter delovnih dni.
Ključne besede: ArcLogistics, geografski informacijski sistemi, merilne naprave, optimizacija poti, popisovanje
Route optimization for monthly inventories of measuring devices for multi-family housing and industry in a selected company
Successful organization of transport requires resolving of different problems at the strategic, operational and tactical level. A well-defined plan of transportation means can contribute to a significantly lower overall cost of transportation. The optimal schedule of driving routs reduces the time and number of kilometres travelled. It also reduces the number of vehicles and enables more even load.
In the following thesis we will perform route optimization for monthly inventories of measuring devices for multi-family housing and industry, which is performed for the needs of billing of municipal services by the company Komunalno podjetje Velenje d.o.o. for the area of Šaleška Valley. The transport network of Šaleška Valley will be transformed through the extension of ArcGIS program (called Network Analyst) into a network model. Then the ArcLogistics program will be used to optimize the route. Next, we will compare the current state of inventory of measuring devices with the state after the route optimization. The comparison will be made in terms of shortening the route, time and working days.
Key words: ArcLogistics, geographic information systems, measuring devices, route optimization, inventory
Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
KAZALO
UVOD ...... 1
1 KOMUNALNO PODJETJE VELENJE, D.O.O...... 5
1.1 PROCES PRODAJE IN OBRAČUNA KOMUNALNIH DOBRIN ...... 7 1.1.1 Sklenitev uporabniškega razmerja ...... 7 1.1.2 Popis in kontrola porabe ...... 8 1.1.3 Obračun komunalnih dobrin in storitev ...... 11
2 GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI ...... 13
2.1 NEKATERE OSNOVNE ZNAČILNOSTI GIS ...... 13
2.2 MODELIRANJE TRANSPORTNIH OMREŽIJ ...... 16 2.2.1 Elementi omrežja ...... 17 2.2.2 Atributi omrežja ...... 18
3 POSTOPEK PRIPRAVE PODATKOVNIH BAZ ZA IZVEDBO OPTIMIZACIJE V PROGRAMU ARCLOGISTICS ...... 20
3.1 PRIPRAVA KARTE ...... 21
3.2 PRIPRAVA OMREŽNE PODATKOVNE BAZE ...... 24
3.3 PRIPRAVA NAROČIL ...... 26
3.4 PRIPRAVA PROJEKTA V PROGRAMU ARCLOGISTICS ...... 28
4 OPTIMIZACIJA POPISNIH POTI ...... 31
4.1 GEOGRAFSKI ORIS OBČIN ŠMARTNO OB PAKI, ŠOŠTANJ IN VELENJE TER RAZDELITEV
POPISNIH POTI ...... 31
4.2 POPISOVALEC 1 ...... 36
4.3 POPISOVALEC 2 ...... 39
4.4 POPISOVALEC 3 ...... 42
4.5 POPISOVALEC 4 ...... 45
5 KRITIČNA ANALIZA REZULTATOV IN SINTEZA ...... 48
5.1 PRIMERJAVA Z VIDIKA PORABLJENEGA ČASA PRED IN PO OPTIMIZACIJI ...... 48
5.2 PRIMERJAVA Z VIDIKA PREVOŽENE RAZDALJE PRED IN PO OPTIMIZACIJI ...... 51
5.3 PRIMERJAVA Z VIDIKA POTREBNIH DELOVNIH DNI PRED IN PO OPTIMIZACIJI ..... 53
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju v Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
5.4 SINTEZA REZULTATOV ...... 54
5.5 SMISELNOST UPORABE PROGRAMA ARCLOGISTICS ...... 56
ZAKLJUČEK ...... 59
VIRI IN LITERATURA ...... 61
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju vi Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
KAZALO SLIK
Slika 1: Šaleška dolina ...... 5 Slika 2: Shematski prikaz poteka popisa merilnih naprav ...... 10 Slika 3: Prikaz osnovnih tipov entitet v rastrskem in vektorskem modelu ...... 15 Slika 4: Omrežni elementi in njihovi viri ...... 18 Slika 5: Prikaz točkovnega objekta, linijskega objekta in območja na karti ...... 23 Slika 6: Geografska karta občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki ...... 24 Slika 7: Omrežna podatkovna baza občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki ...... 26 Slika 8: Izsek iz tabele naročil ...... 28 Slika 9: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 1 ...... 37 Slika 10: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 1 ...... 39 Slika 11: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 2 ...... 40 Slika 12:Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 2 ...... 41 Slika 13: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 3 ...... 42 Slika 14: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 3 ...... 44 Slika 15: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 4 ...... 45 Slika 16: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 4 ...... 47 Slika 17: Primerjava med popisovalci glede na časovne parametre popisovanja po optimizaciji ...... 49 Slika 18: Primerjava med popisovalci z vidika skupnega časa pred in po optimizaciji . 51 Slika 19: Primerjava med popisovalci z vidika prevožene razdalje pred in po optimizaciji ...... 53 Slika 20: Izboljšanje začetnega stanja s časovnega vidika ...... 55 Slika 21: Izboljšanje začetnega stanja z vidika prevožene razdalje ...... 55
KAZALO TABEL
Tabela 1: Ureditev atributov omrežja ...... 30 Tabela 2: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 1 ...... 33 Tabela 3: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 2 ...... 34 Tabela 4: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 3 ...... 34 Tabela 5: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 4 ...... 34
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju vii Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 6: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 1 ...... 37 Tabela 7: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 2 ...... 40 Tabela 8: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 3 ...... 43 Tabela 9: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 4 ...... 46 Tabela 10: Primerjava med popisovalci glede na časovne parametre popisovanja po optimizaciji ...... 49 Tabela 11: Primerjava med popisovalci z vidika skupnega časa pred in po optimizaciji ...... 51 Tabela 12: Primerjava med popisovalci z vidika prevožene razdalje pred in po optimizaciji ...... 52 Tabela 13: Primerjava med popisovalci z vidika potrebnih delovnih dni pred in po optimizaciji ...... 54 Tabela 14: Izboljšanje začetnega stanja s časovnega vidika in z vidika prevožene razdalje ...... 54 Tabela 15: SWOT analiza o smiselnosti uporabe programa ArcLogistics ...... 57
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju viii Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
KRATICE
ESRI – Environmental Science Research Institute
GIS – Geografski informacijski sistemi
VRPTW – Vehicle routing problem with time windows
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju ix Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
UVOD
Opis problema
Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. je javno podjetje, katerega lastnice so Mestna občina Velenje, Občina Šoštanj in Občina Šmartno ob Paki. Omenjene občine predstavljajo območje Šaleške doline, ki je del Savinjske regije. Pojavlja se kot edini dobavitelj komunalnih dobrin na območju Šaleške doline, zato je glavna vizija usmerjena h kakovostni, nemoteni in pravočasni dobavi in vzpostavitvi korektnega odnosa z uporabniki. Podjetje s svojimi storitvami oskrbuje 45.000 uporabnikov. Osnovne komunalne dejavnosti so razvrščene v področje javnih gospodarskih služb, ki jih ureja zakonodaja o gospodarskih družbah in se ravnajo po določilih slovenskih računovodskih standardov. Ena izmed osnovnih dejavnosti podjetja je oskrba občin s toplotno energijo, zato mora redno popisovati merilnike za toplo sanitarno vodo, hladno vodo, plin in merilnike za toplotno energijo. Dolžina toplovodnega omrežja za oskrbo prebivalcev Velenja in Šoštanja z ogrevanjem prostorov in toplo vodo znaša 351 kilometrov s 453 toplotnimi postajami. Za potrebe izvajanja obračuna komunalnih dobrin se izvajajo redni popisi merilnih naprav. Izvajajo jih v oddelku odjema, kontrole in popisa merilnikov za toplo sanitarno vodo, hladno vodo, plin ter merilnike za toplotno energijo. Mesečno popisujejo merilnike za večstanovanjske objekte in industrijo, polletno pa za individualne objekte.
Popis poteka ročno na terenu z uporabo pametnih mobilnih telefonov in je razdeljen po posameznih področjih, tako imenovanih regijah. Vsaka regija je del nekega geografskega področja in je razdeljena na popisne poti. V popisnih poteh so uporabniki komunalnih storitev razdeljeni po vrstnem redu obhoda popisovalca. Polletni popis je razdeljen na 67 regij in jih popisujejo 3 popisovalci, mesečni popis merilnih naprav pa je razdeljen na 24 regij, ki jih popisujejo 4 popisovalci.
Trenutna razdelitev regij in popisnih poti ne temelji na osnovi geografskih značilnosti območja, ampak le na osnovi razpoložljivega števila popisovalcev ter na osnovi dograjevanja komunalne infrastrukture — ko se je na določenem območju zgradil vodovod, se je to območje posledično priključilo v popisno pot. Prav tako pa tudi vrstni
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 1 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program red obhoda popisovalcev pri popisovanju merilnih naprav ne temelji na kakšni GIS programski osnovi, ampak na dosedanjih izkušnjah popisovanja.
Glede na omenjena dejstva menimo, da je utečene obhode poti popisovanja merilnih naprav mogoče izboljšati z vidika skrajšanja poti in časa. Zato smo se odločili izvesti optimizacijo poti popisa merilnih naprav v računalniškem programu ESRI ArcLogistics, ki sodi med programska orodja ArcGIS in je namenjeno reševanju kompleksnih problemov usmerjanja vozil s časovnimi okni, pri katerih je potrebno usmerjati veliko število vozil in z njimi obiskati veliko število vozlišč danega omrežja. Pri sami izvedbi optimizacije se bomo omejili na mesečni popis merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo, saj polletni popis obsega preveliko število merilnih naprav za računalniški program ArcLogistics, ki lahko normalno operira z do približno 750 naročili naenkrat. Zanimalo pa nas bo tudi, ali je računalniški program ArcLogistics ustrezen za reševanje takšnega logističnega problema, kot je predstavljen v naši magistrski nalogi.
Namen, cilji in teze
Začetni cilj raziskave je predstavitev obravnavanega podjetja, njihovih osnovnih dejavnosti, prikaz razdelitve popisnih poti ter predstavitev načina popisovanja merilnih naprav, pri čemer se bomo omejili na mesečni popis večstanovanjskih objektov in industrije. Sledi povzetek osnov geografskih informacijskih sistemov in modeliranja omrežij, kjer se bomo osredotočili na modeliranje transportnih omrežij. Nato sledi prikaz postopka priprave podatkovnih baz, potrebnih za ustvaritev novega projekta v računalniškem programu ArcLogistics, kamor spada priprava karte, priprava omrežne podatkovne baze in priprava naročil. Sledi praktični del z izvedbo optimizacije poti popisovanja merilnih naprav v programu ArcLogistics. Na koncu bo izvedena primerjava med obstoječim stanjem in stanjem po optimizaciji z vidika skrajšanja poti in časa, ter sinteza rezultatov in zaključek.
Glavni tezi magistrskega dela: S pomočjo računalniškega programa ArcLogistics bomo izboljšali sedanje stanje popisovanja merilnih naprav z vidika skrajšanja poti in časa ter delovnih dni. Računalniški program ArcLogistics je ustrezen za reševanje takšnega logističnega problema, kot je predstavljen v naši raziskavi.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 2 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Predpostavke in omejitve
Podjetje ima dolgoletne izkušnje s popisovanjem merilnih naprav, vendar načrtovanja popisne poti do sedaj še niso izvedli s pomočjo kakršnegakoli GIS programa, prav tako pa tudi razdelitev regij in popisnih poti ne temelji na osnovi geografskih značilnosti območja, ampak le na osnovi razpoložljivega števila popisovalcev ter na osnovi dograjevanja komunalne infrastrukture. Na podlagi teh dejstev torej predpostavljamo, da je obstoječe stanje z vidika skrajšanja poti in časa še mogoče izboljšati.
Največjo omejitev v raziskavi predstavlja zmogljivost računalniškega programa Arc Logistics, ki je sposoben zadovoljivo operirati z do približno 750 naročili. Ker popisovalci mesečno popišejo 2640 merilnih naprav, bomo morali naročila razdeliti. Glede na to, da nas bo zanimala izboljšava obstoječega stanja, se bomo pri tem oprli na sedanjo razporeditev popisnih poti v podjetju, ki so razdeljene med 4 popisovalce.
Med raziskavo pa se bodo lahko pojavile tudi druge omejitve, kot je omejen dostop do podatkov, zelo malo strokovne in tuje literature o obravnavanem problemu. Prav tako nam bodo omejitev predstavljale zahteve raziskovanega podjetja o neimenovanju in neobjavljanju nekaterih podatkov in slik.
Metode raziskovanja
V teoretičnem delu bomo preučili domačo in tujo strokovno ter znanstveno literaturo, ki se nanaša na področje raziskave in z metodo intervjuja pridobili potrebne podatke iz podjetja. Za zapis izsledkov iz literature bomo uporabili metodi deskripcije in kompilacije. Uporabili bomo tudi metodo dedukcije za povzemanje splošnih stališč. V praktičnem delu bosta uporabljeni metodi analize in sinteze, s katerima bomo vse podatke razčlenili na smiselna podpoglavja, jih predelali in jih nato spet opisno združili. Uporabljena bo tudi metoda modeliranja s programskimi orodji, saj se bomo pri raziskavi posluževali uporabe programskih orodij ArcGIS in ArcLogistics ameriškega podjetja ESRI. V tem delu raziskave bo uporabljena tudi metoda grafičnega prikazovanja z namenom boljše ponazoritve dobljenih rešitev in metoda komparacije, s katero bomo medsebojno primerjali začetno stanje in stanje po optimizaciji.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 3 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Kratek pregled vsebine poglavij
Magistrsko delo je sestavljeno iz sedmih poglavij. Uvodno poglavje je namenjeno predstavitvi obravnavanega problema in prikazu okolja ter izhodišč raziskave. Drugo poglavje se osredotoča na predstavitev obravnavanega podjetja in njihovih osnovnih dejavnosti, pri čemer je izpostavljen mesečni popis merilnih naprav. V tretjem poglavju bodo prestavljene osnove geografskih informacijskih sistemov in modeliranja omrežij s težiščem na modeliranju transportnih omrežij. V četrtem poglavju sledi prikaz postopka priprave podatkovnih baz, potrebnih za ustvaritev novega projekta v računalniškem programu ArcLogistics, ki bodo predstavljale izhodišče za izvedbo optimizacije. V petem poglavju bo prikazan geografski oris občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki, ki mu sledi razdelitev popisnih poti po popisovalcih in predstavitev rezultatov optimizacije poti popisovanja merilnih naprav v programu ArcLogistics. V šestem poglavju bo izvedena primerjava med obstoječim stanjem in stanjem po optimizaciji z vidika skrajšanja poti in časa ter sinteza rezultatov. V sedmem poglavju magistrskega dela pa bodo ključne ugotovitve raziskave in rezultati strnjeni v zaključek.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 4 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
1 KOMUNALNO PODJETJE VELENJE, D.O.O.
Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. je javno podjetje, katerega ustanoviteljice so Mestna občina Velenje, Občina Šoštanj in Občina Šmartno ob Paki. Omenjene občine predstavljajo območje Šaleške doline (Slika1), ki je del Savinjske regije.
Šaleška dolina je svoje ime dobila po gradu Šalek, katerega razvaline stojijo nad vzhodnim robom dolinskega dna. Tu se soteska Pake odpre v skoraj 2 km široko in 8 km dolgo dolino. Velenjska ali Šoštanjska kotlina, kot se v geografskih delih tudi pogosto označuje Šaleška dolina, poteka v smeri severozahod-jugovzhod in s svojim pripadajočim obrobjem predstavlja dokaj zaprto in zaključeno geografsko celoto (Sl consult, 2009, str 1).
Šaleška dolina ima kljub svoji zaprtosti velik prometni pomen, saj tu poteka povezava med osrednjimi in severnimi slovenskimi pokrajinami. V Šaleški dolini izstopa mesto Velenje z visoko nadpovprečno stopnjo razvitosti prostorskih struktur, medtem ko sta občini Šoštanj in Šmartno ob Paki ovrednoteni nižje, vendar še vedno na ravni nadpovprečne razvitosti. Vse tri občine v Šaleški kotlini zaznamuje močna urbanizacija, povezana s priseljevanjem in koncentracijo prebivalstva. Velenje je izrazito zaposlitveno središče, katerega dejavnostna struktura je predvsem usmerjena v industrijske dejavnosti (Sl consult, 2009, str. 1).
Slika 1: Šaleška dolina
Vir: Sl consult, 2009, str. 2
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 5 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. deluje na osnovi Statuta Komunalnega podjetja Velenje in Akta o organizaciji ter sistematizaciji delovnih mest (Knez, 2004, str. 1). Pojavlja se kot edini dobavitelj komunalnih dobrin na območju Šaleške doline, zato je glavna vizija usmerjena h kakovostni, nemoteni in pravočasni dobavi in vzpostavitvi korektnega odnosa z uporabniki. Podjetje s svojimi storitvami oskrbuje 45.000 uporabnikov. Osnovne komunalne dejavnosti so razvrščene v področje javnih gospodarskih služb, ki jih ureja zakonodaja o gospodarskih družbah in se ravnajo po določilih slovenskih računovodskih standardov (Služba za investicijski inženiring, 2008, str, 9).
Po standardni klasifikaciji dejavnosti je podjetje uvrščeno v Zbiranje, čiščenje in distribucijo vode. Osnovne dejavnosti podjetja so (Služba za investicijski inženiring, 2008, str, 10): storitve oskrbe s pitno vodo — dolžina vodovodnega omrežja znaša 627 km, dejavnost oskrbe s pitno vodo je najstarejša dejavnost, prva organizirana oskrba s pitno vodo se je pričela leta 1930 v mestu Šoštanj; odvajanje in čiščenje komunalnih in padavinskih voda – dolžina kanalizacijskega omrežja znaša 280 km, obratuje 5 čistilnih naprav, ČN Šoštanj, ČN Šmartno ob Paki, ČN Andraž, ČN Kavče, ČN Slatine; oskrba s toplotno energijo – dolžina toplovodnega omrežja za oskrbo prebivalcev Velenja in Šoštanja z ogrevanjem prostorov in toplo vodo znaša 351 kilometrov s 453 toplotnimi postajami, toplovod je bil ustanovljen leta 1959; oskrba z zemeljskim plinom – dolžina cevovoda za oskrbo z zemeljskim plinom znaša 45 kilometrov, s plinom oskrbujemo naselje Škale, Hrastovec in Šenbric v Mestni občini Velenje ter Gaberke v Občini Šoštanj, z oskrbo smo pričeli leta 1996; oskrba s hladom – nova energetska dejavnost z letom 2008, prvi tovrstni projekt v Sloveniji, hladilna postaja ima hladilno moč 970 kW; pokopališko pogrebna dejavnost — upravlja s pokopališči Podkraj in Škale ter izvaja pogrebno pokopališke storitve, na pokopališču Podkraj je bilo konec leta 2009 aktivnih 4.049 grobnih mest, na pokopališču v Škalah je bilo konec leta 2009 aktivnih 316 grobnih mest.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 6 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
S Pogodbo o upravljanju in uporabi infrastrukture so občine Komunalnemu podjetju Velenje izročile v uporabo in upravljanje komunalno infrastrukturo z namenom zagotovitve izvajanja gospodarskih javnih služb. Upravljanje obsega vzdrževanje, obnove in posodobitve, varovanje ter druga potrebna opravila, z izjemo razpolaganja v pravnem prometu. Za obnove in posodobitve komunalne infrastrukture morajo skrbeti skladno s pravili stroke, obseg zanje se določi z dolgoročnimi in srednjeročnimi plani, sredstva za obnove in posodobitve po letnih planih pa zagotovijo iz cene storitev (Služba za investicijski inženiring, 2008, str, 9).
Nove investicije v komunalno infrastrukturo so opredeljene s Pogodbo o prenosu in izvajanju dela investicij v komunalno infrastrukturo. Na osnovi te pogodbe Komunalno podjetje Velenje izvaja predinvesticijske in investicijske posle. Po dokončanju investicije prevzamejo novo zgrajeno komunalno infrastrukturo v uporabo in upravljanje (Knez, 2004, str. 9).
1.1 Proces prodaje in obračuna komunalnih dobrin
Namen procesa prodaje in obračuna komunalnih dobrin je zagotoviti izpolnjevanje zahtev trga in pogodbenih obveznosti, sklenjenih s posameznimi uporabniki. Povpraševanje po komunalnih dobrinah se prične s procesom priključitve na komunalno infrastrukturo, čemur sledi sklenitev uporabniškega razmerja med ponudnikom komunalnih dobrin in uporabnikom.
1.1.1 Sklenitev uporabniškega razmerja
Osnova za izvedbo obračuna uporabnikom industrijske potrošnje je sklenjeno pogodbeno razmerje in definiranje tehnično-tehnoloških ter ostalih karakteristik, ki so potrebne za kakovostno izvedbo obračuna komunalnih dobrin. Ko so podani vsi pogoji za izvedbo obračuna, je potrebno pripraviti osnutek pogodbe, ki se pošlje s spremnim dopisom Soglasje v pregled in podpis vodjem poslovnih enot z možnimi predlaganimi spremembami in popravki navedenih podatkov, ki jih je potrebno upoštevati pri oblikovanju končne pogodbe. S podpisom Soglasja, vodje poslovnih enot jamčijo za pravilnost podatkov v pogodbi. Po podpisanem dokumentu Soglasje s strani vseh vodij
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 7 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program poslovnih enot in služb, se pogodba z vso spremno dokumentacijo pošlje direktorju in nato še uporabniku v podpis. Ko je pogodba podpisana s strani direktorja in uporabnika, je pogodbeno razmerje sklenjeno in predstavlja osnovo za obračun (Knez, 2004, str. 2).
Sklenitev uporabniškega razmerja z uporabniki široke potrošnje (blokovna gradnja) se prične s povpraševanjem uporabnika v procesu soglasij z Vlogo za izdajo soglasij. Po izdanem soglasju in opravljenem tehničnem prevzemu so opravljeni pogoji za priključitev na komunalne objekte in naprave. Osnova za sklenitev uporabniškega razmerja je dana na podlagi odlokov in na osnovi Prijavnice. Ta mora biti izpolnjena na poslovni enoti in mora vsebovati vse atribute, ki so nujno potrebni za izvedbo obračuna. Na osnovi izpolnjene Prijavnice se izvede uvrstitev uporabnika v obračun komunalnih dobrin. Za vsakega uporabnika se nato odpre odjemno mesto, ki vsebuje vse karakteristike za obračun in predstavlja bazo uporabnika (Knez, 2004, str. 3).
Po sklenitvi uporabniškega razmerja sledi popis merilnih naprav in kontrola porabe ter obračun komunalnih dobrin in storitev, kar bo bolj obširno opisano v nadaljevanju.
1.1.2 Popis in kontrola porabe
Za potrebe izvajanja obračuna komunalnih dobrin se izvajajo redni popisi merilnih naprav. Izvajajo jih v oddelku odjema, kontrole in popisa merilnikov za toplo sanitarno vodo, hladno vodo, plin ter merilnike za toplotno energijo. Ločijo dve vrsti popisa (»O podjetju – Komunalno podjetje Velenje, d.o.o.«, b.d.): polletni popis merilnih naprav in mesečni popis merilnih naprav.
Polletni popis, ki se izvaja za uporabnike široke potrošnje – individualne hiše – zajema pripravo polletnega terminskega plana izvedbe poračuna, mesečni popis, ki se izvaja za uporabnike široke potrošnje – blokovne gradnje in industrijske potrošnje – pa zajema pripravo mesečnega plana izvedbe popisa. Popisovanje porabljenih količin po merilnih mestih poteka ročno na terenu in je razdeljeno po posameznih področjih, tako imenovanih regijah. Vsaka regija je del nekega geografskega področja in je razdeljena na popisne poti. V popisnih poteh so uporabniki komunalnih storitev razdeljeni po vrstnem redu obhoda
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 8 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program popisovalca. Polletni popis je razdeljen na 67 regij in jih popisujejo 3 popisovalci. Okolica (samo mrzla voda) obsega 36 regij, mesto (vsi merilniki) pa 31 regij. Mesečni popis merilnih naprav je razdeljen na 24 regij, ki jih popisujejo 4 popisovalci (Hiršel, osebna komunikacija, 6. marec 2014).
V magistrski nalogi bomo izvedli optimizacijo poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo. Polletni popis namreč obsega preveliko število merilnih naprav za računalniški program ESRI ArcLogistics, kjer bo optimizacija izvedena, in ki lahko normalno operira z do približno 750 naročili naenkrat. V mesečnem obsegu popisa je sicer 2.927 merilnih naprav, vendar smo jih pri pripravi naročil razdelili na 4 dele. Glede na to, da nas zanima izboljšava obstoječega stanja, smo privzeli trenutno razdelitev popisnih poti v podjetju – razdelitev merilnih naprav po popisnih poteh med 4 popisovalce.
Mesečni popis merilnih naprav je razdeljen na 24 regij, te pa so razdeljene med 4 popisovalce, tako da ima vsak popisovalec po 6 regij v svojem obsegu popisa. Te morajo biti popisane v roku 6 delovnih dni, z dodatnim dnem za reševanje anomalij. S pripravo polletnega terminskega plana izvedbe popisa določijo dneve popisovanja ter potrebne in razpoložljive ure za popis vseh odjemnih mest. Vsak popisovalec ima svoje popisno območje in normo, ki določa, koliko merilnikov mora le-ta popisati (Hiršel, osebna komunikacija, 6. marec 2014).
Poleg optimizacije poti je možno doseči kar nekaj prihranka z izbiro ustrezne opreme za popis merilnih naprav. V nadaljevanju bo opisano, katero opremo trenutno uporablja podjetje za popis merilnih naprav.
Za popis stanj merilnih naprav so popisovalci do pred pol leta še uporabljali prenosne terminale PSION Workabout, ki so opremljeni z laserskim čitalnikom. Pred izvedbo popisa so se koordinate merilnih naprav za posamezno ruto naložile na prenosni terminal. Vsak merilnik namreč vsebuje črtno kodo s svojimi podatki, kar je bilo kontrolorju v pomoč, da je vsakokrat odčital pravilen merilnik. Terminali so bili opremljeni s podatki (Hiršel, 2009): številka odjemnega mesta; ime in priimek oziroma naziv uporabnika;
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 9 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
naslov uporabnika; številka merilnika; datum in stanje zadnjega popisa; povprečna poraba.
Sedaj pa so prešli na novo tehnologijo popisovanja merilnih naprav – popisovanje s pametnimi telefoni. Za terminale namreč niso dobili rezervnih delov, za nove pa je bila investicija previsoka. Na pametnih telefonih z operacijski sistemom Android, je lastna programska oprema podjetja z instalirano aplikacijo za skeniranje črtne kode, iz katere dobijo podatke o merilnem mestu, stanju merilne naprave pri zadnjem popisu in možnostjo vnosa novega stanja. Poleg tega pa je še veliko drugih prednosti, ki jih prinaša nova tehnologija popisovanja merilnih naprav (Krk, osebna komunikacija, 12. avgust 2014): ni potrebe po rezervnih delih; enostaven prenos podatkov; cene telefonov so vedno nižje; nizka investicija; ni omejitve pri nabavi novih telefonov (terminalov je bilo samo 5); mogoče je vnašati komentarje in navodila popisovalcem.
Slika 2 prikazuje popis merilnih naprav v 4 fazah. Prva faza obsega pripravo popisnih poti in prenos podatkov na telefone, druga faza je popis merilnih naprav na terenu. V tretji fazi se po izvedem fizičnem popisu merilnih naprav na terenu pridobljena stanja prenesejo iz prenosnih telefonov v sistem za obračun komunalnih storitev. Na podlagi prenesenih podatkov se popisne poti pregledajo, izpišejo se kontrolne liste, izvede se kontrola popisa ter pregledajo se nenormalne porabe in razne opombe (Hiršel, osebna komunikacija, 6. marec 2014).
Slika 2: Shematski prikaz poteka popisa merilnih naprav
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 10 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Po pregledu stanj kontrolnih list se ročno vnesejo manjkajoča stanja in menjave merilnikov ter morebitne spremembe. Po vnosu podatkov se izvede četrta faza — obračun po posameznih rutah, skupinah rut ali pa celoten obračun skupaj (Hiršel, osebna komunikacija, 6. marec 2014).
1.1.3 Obračun komunalnih dobrin in storitev
Komunalno podjetje Velenje izvaja obračun komunalnih storitev 45.000 uporabnikom in redno mesečno izstavi 19.039 računov na območju Mestne občine Velenje, Občine Šoštanj in Občine Šmartno ob Paki. Pri zagotavljanju kakovostnega obračuna komunalnih storitev v podjetju odčitavajo naslednje merilnike (»O podjetju – Komunalno podjetje Velenje, d.o.o.«, b.d.): vodomere; merilnike tople vode; merilnike toplotne energije; plinomere.
Uporabnikom večstanovanjskih objektov izstavljajo mesečne obračune, ki so odraz rednega mesečnega popisa oziroma odraz mesečno porabljenih količin v večstanovanjskih objektih. Vsega skupaj oskrbujejo s komunalnimi dobrinami v večstanovanjskih objektih okoli 19.141 oseb. Področje industrijske potrošnje zajema ustanove, šole, vrtce, obrt, industrijo ter ostale negospodarske organizacije. Uporabnikom industrijske potrošnje izstavijo 1.940 rednih mesečnih računov iz naslova komunalnih storitev, katere odčitke pridobivajo skladno z zastavljenim planom redno mesečno — najkasneje do 18. v mesecu (Hiršel, osebna komunikacija, 6. marec 2014).
Glede na to, da trenutna razdelitev regij in popisnih poti temelji na osnovi razpoložljivega števila popisovalcev in na osnovi dograjevanja komunalne infrastrukture (ko se je na določenem območju zgradil vodovod, se je to območje posledično priključilo v popisno pot) ter glede na to, da tudi vrstni red obhoda popisovalcev pri popisovanju merilnih naprav ne temelji na kakšni GIS programski osnovi, ampak na dosedanjih izkušnjah popisovanja menimo, da je utečene obhode poti popisovanja merilnih naprav mogoče izvesti optimalneje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 11 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Zato bomo v nadaljevanju izvedli optimizacijo poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v računalniškem programu ArcLogistics. Za boljše razumevanje programa ArcLogistics pa bomo najprej predstavili osnove geografskih informacijskih sistemov, kjer se bomo osredotočili na transportna omrežja in postopek priprave podatkovnih baz, potrebnih za generiranje novega projekta v računalniškem programu ArcLogistics.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 12 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
2 GEOGRAFSKI INFORMACIJSKI SISTEMI
V tem poglavju bomo predstavili informacijske tehnologije, imenovane geografski informacijski sistemi (GIS), kjer se bomo osredotočili na transportna omrežja. S pomočjo programskih orodij ArcGIS in ArcLogistics, ki ju uvrščamo med GIS orodja, smo namreč izvedli optimizacijo poti popisovanja merilnih naprav. Programsko orodje ArcGIS je razvilo ameriško podjetje ESRI, ustanovljeno leta 1969 s sedežem v mestu Redlands v Kaliforniji. Gre za velikega mednarodnega dobavitelja GIS programske opreme in aplikacij za upravljanje geografskih podatkovnih baz.
2.1 Nekatere osnovne značilnosti GIS
Geografski informacijski sistemi — GIS so računalniško podprti podatkovno-procesni sistemi, namenjeni obdelavi podatkov s prostorsko ali kartografsko komponento. Ponujajo orodja za zajemanje, shranjevanje, vzdrževanje, obdelave, analize, porazdeljevanje in prikazovanje prostorskih podatkov iz realnega sveta za specifične namene (Šumrada, 2005a, str. 5). Osnovni namen sistemov GIS je podatkovna in tehnološka podpora za zagotavljanje kakovostnih prostorskih informacij. Področje tehnologije GIS se navezuje na razne tehnike zajemanja prostorskih podatkov, kot so tehnologija GPS, digitalna fotogrametrija1, raznovrstne tehnike geodetske izmere in daljinska zaznavanja. Ukvarja se tudi s sestavo obsežnih baz prostorskih podatkov in z zagotavljanjem ustrezne programske opreme (Šumrada, 2005b, str. 6).
Glavni elementi GIS-a so (Južnik, 2004, str. 5): podatki; strojna oprema; programska oprema; postopki; ljudje.
GIS vključuje vse postopke obdelave, analize in tehnike prikaza, ki so se v različnih znanostih razvijali vrsto let. Vsa ta orodja postavi na eno mesto in obenem gradi most
1 Digitalni zapis podatkov o sevanju, ki je narejen s tehnologijo za elektronsko obdelavo podatkov.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 13 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program med različnimi prostorskimi vedami. Marble (1984) definira GIS na podlagi štirih sistemov (v Kvamme, Oštir-Sedej, Stančič & Šumrada, 1997, str. 19): sistem za vnos podatkov; sistem za shranjevanje in iskanje podatkov; sistem za analizo podatkov; sistem za prikaz podatkov.
Sistem za vnos podatkov je zelo pomemben, saj je potrebno podatke najprej vnesti v bazo. Tudi drugi omenjeni sistem, to je sistem za shranjevanje in iskanje podatkov, je izredno pomembna značilnost GIS-a. Še posebej pomemben pa je sistem za analizo, saj omogoča prostorsko analizirane podatke in s tem pridobivanje novih informacij. Na koncu pa moramo rezultate analiz prikazati človeku dojemljivo, kar omogoča sistem za prikaz podatkov (Kvamme, et al., 1997, str. 20).
Ugotovili smo že, da je GIS namenjen shranjevanju in obdelavi raznih množic podatkov s prostorsko sestavino. V določeni regionalni bazi se torej združujejo skupine različnih podatkov o prostoru. Vendar je v GIS ena upodobitvena tema navadno obravnavana kot ena sestavina celotne baze podatkov območja, kot plast. Plasti v GIS so tako kot vsi drugi podatki v računalnikih zapisane v digitalni obliki. Velikost vsake od plasti je enaka in ustreza koordinatnemu sistemu baze podatkov, podatki v njih pa predstavljajo tretjo razsežnost. Plast se nanaša na eno spremenljivko in je pogosto shranjena v lastni datoteki. Drugi izraz za plast, ki se je uveljavil pri nas, je podatkovni sloj (Kvamme, et al., 1997, str. 48).
V GIS sistemih so predstavljeni pomembni geografski pojavi, ki so locirani nekje na površini Zemlje. Pojavi so fizično prisotni v realnem trirazsežnem prostoru (3D) in se s časom spreminjajo. Baza sistema GIS mora zato povezano in celovito shranjevati razne vrste prostorskih lastnosti (Šumrada, 2005a, str. 15).
V splošnem obstajata dva modela, ki se uporabljata za shranjevanje geografskih podatkov in sta prikazana na Sliki 3 (Južnik, 2004, str. 11): rastrski model, imenovan tudi celični oziroma mrežni model in vektorski model.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 14 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 3: Prikaz osnovnih tipov entitet v rastrskem in vektorskem modelu
Vir: Intihar, 2011, str. 52
Zapisa podatkov v rastrskem in vektorskem GIS se v marsičem razlikujeta. Rastrski GIS temelji na zapisu podatkov za vse območje, vektorski GIS pa le na zapisu krajev posameznih dogodkov. Pri rastrskih sistemih se položaj objektov ne shranjuje tako natančno kot pri vektorskih. Prostorski položaj objekta je definiran le s položajem vrstice in stolpca v dani mreži. Položaj nekega elementa realnega sveta torej ni podan s prostorskimi koordinatami, ampak le s številko stolpca in vrstice v rastrski mreži. Ko podamo ustrezen položaj vrstice in stolpca ter velikost posamezne celice mreže, lahko celice povežemo s položajem v prostoru. Natančnost določanja položaja pa je močno povezana z velikostjo celice. Če je ta na primer velika sto krat sto metrov, položaja objektov v rastrskem GIS ne moremo določiti natančneje kot na sto metrov. Celice lahko zmanjšamo in bolj natančno določimo položaj objektov, vendar takšen zapis zahteva veliko polnilnega prostora. Primeren je predvsem za prostorske analize in za shranjevanje podatkov, ki so zbrani v mrežnem modelu (Kvamme, et al., 1997, str. 53-54).
Medtem ko rastrski GIS omogoča le grob zapis podatkov, saj imamo ponavadi velike omejitve glede velikosti celic, pa vektorski GIS omogoča zelo natančen zapis podatkov. V vektorskem podatkovnem modelu so geografske lastnosti predstavljene s tremi grafičnimi gradniki, ki so točka, linija in poligon. S tem modelom lahko posamezne sloje
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 15 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program enostavno prekrivamo, kar pomeni, da grafično povezujemo različne značilnosti nekega območja. Vektorski GIS so najboljše sredstvo za upravljanje krajevnih baz podatkov, če moramo pogosto opravljati prostorske poizvedbe, brskati po njih in podatke hitro prikazovati. Zelo uporabni so tudi takrat, ko potrebujemo zelo veliko prostorsko ločljivost. Vektorski GIS je idealen za izdelovanje kakovostnih kart, zelo primeren pa je tudi za analize in modeliranje omrežij. Če imamo vektorsko predstavitev cest in ulic določenega mesta in poznamo hitrostne omejitve na posameznih odsekih, gostoto prometa in položaj semaforjev, lahko s programom za analizo omrežij na primer izračunamo najkrajšo pot med dvema točkama (Kvamme, et al., 1997, str. 66-67).
V nadaljevanju bomo izvedli optimizacijo poti mesečnega popisa merilnih naprav na območju Šaleške doline s pomočjo računalniškega programa ArcLogistics ameriškega podjetja ESRI, ki je namenjen reševanju kompleksnih problemov usmerjanja vozil s časovnimi okni. S tega vidika je pomembno, da nekaj besed namenimo tudi modeliranju in prikazovanju transportnih ter storitvenih omrežij v GIS-u.
2.2 Modeliranje transportnih omrežij
Modeliranje je postopek sestavljanja, razvoja, izdelave in uporabe modelov. Model je opis ali ponazoritev nečesa načrtovanega, realnega ali še neobstoječega, ki predstavlja njegovo poenostavljeno nadomestilo. Prikazuje le bistvene lastnosti in zanemarja postranske detajle, lastnosti in povezave (Šumrada, 2005b, str. 6). Izbor vsebine modela je odvisen predvsem od njegove načrtovane uporabe in namembnosti. Za izdelavo kakovostnih kart, za upravljanje krajevnih baz podatkov in za analizo omrežij je idealen vektorski GIS (Kvamme, et al., 1997, str. 67). V GIS-u poznamo dve osnovni vrsti modeliranja omrežij (Prah, 2011): transportna omrežja in storitvena omrežja2.
Transportna omrežja so neusmerjena omrežja in so namenjena modeliranju cestnih, železniških, rečnih, zračnih in ostalih transportnih omrežij. Transportirana oseba ali blago je svobodno pri izbiri smeri, hitrosti ali destinaciji, kljub temu, da ima cestni odsek
2 ang. utility networks
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 16 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program dodeljeno smer. Na primer oseba v avtomobilu se lahko odloči, v katero smer bo zavila, kje se bo ustavila in v katero ulico bo peljala, pri čemer so prometni predpisi njene smernice. Storitvena omrežja pa so usmerjena omrežja in so namenjena modeliranju omrežij za oskrbo z električno energijo, nafto, vodo, plinom ali za modeliranje kanalizacijskega omrežja. Na primer vodni tok teče v skladu z določenimi pravili omrežja. Smer toka se ne more spremeniti sama od sebe, samo v primeru, če na primer kontrolor omrežja z zaprtjem ali odprtjem ventila spremeni njegovo smer (Prah, 2011).
V nadaljevanju se bomo osredotočili na transportna omrežja, saj bomo imeli opravka z neusmerjenim omrežjem, kjer lahko oseba, vključena v promet, svobodno kroži po transportnem omrežju. Transportna omrežja lahko modeliramo z razširitvijo programskega orodja ArcGIS imenovano Network Analyst, ki med drugim ponuja orodji za reševanje problema iskanja najkrajše poti in problema trgovskega potnika.
Model transportnega omrežja, ki ga sestavimo s pomočjo razširitve ArcGIS Network Analyst, imenujemo omrežna podatkovna baza3. Gre za zbirko topološko povezanih omrežnih elementov, ki so pridobljeni iz virov omrežja in se običajno uporabljajo za modeliranje linearnega omrežja, kot so ceste ali železnice. Geometrija teh virov omogoča vzpostavitev povezljivosti in s tem modeliranje kompleksnih scenarijev, kot so na primer multimodalna transportna omrežja, ki so sestavljena iz več vrst transportnih omrežij. Povezljivost je pomembna, saj nam pove, katere poti so dejansko prevozne oziroma povezane in katere ne. Poleg tega omrežna podatkovna baza vsebuje bogat mrežni atributni model, ki kontrolira navigacijo elementov po omrežju (Prah, 2011).
2.2.1 Elementi omrežja
Omrežna podatkovna baza je zgrajena iz preprostih elementov: robovi, križišča in elementi zavijanj. Robovi so elementi transportnih omrežij, ki se povezujejo z vozlišči in predstavljajo povezave, preko katerih potujejo različna sredstva. Križišča povezujejo robove in omogočajo navigacijo od enega do drugega roba. Elementi zavijanj pa nosijo informacijo o gibanju med dvema ali več robovi. So neobvezni elementi, v katerih je zapisana informacija o natančno določenem zavijanju v posameznih križiščih izbranega
3 ang. network dataset
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 17 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program omrežja. Zavijanja modelirajo omejitve zavijanj, kot so na primer prepovedano levo, desno in polkrožno zavijanje (Prah, 2011).
Omrežno podatkovno bazo v ArcGIS-u kreiramo na podlagi treh tipov virov omrežja: viri za robove, viri za križišča in viri za zavijanja. Linijski elementi so viri za robove, točkovni elementi so viri za križišča, elementi zavijanj pa so viri za zavijanja (Slika 4). Med navigacijo modelirajo viri za zavijanja podskupino možnih prehodov med posameznimi robovi. Vsak sloj, ki sodeluje v omrežju kot vir, glede na svojo vlogo ustvari elemente. Linijski sloj robove, točkovni sloj križišča, sloj zavijanj pa zavijanja. Ustvarjena križišča, robovi in zavijanja oblikujejo graf, ki predstavlja omrežje, ki se lahko uporabi za kasnejše analize ali optimizacije v okolju GIS. Njihovo medsebojno povezanost opisuje povezljivost omrežja (Prah, 2011).
Slika 4: Omrežni elementi in njihovi viri
2.2.2 Atributi omrežja
Atributi omrežja so lastnosti elementov omrežja, ki kontrolirajo njihovo navigacijo po omrežju. Primeri atributov so čas potovanja na neki dolžini ceste, ceste, ki so prepovedane za določena vozila, hitrost vožnje na določeni cesti in enosmerne ceste. Imajo pet osnovnih lastnosti: ime (name), vrsta uporabe (usage type), enote (units), vrsta podatkov (data type) ter privzeta raba (use by default) in množico dodelitev, ki definirajo vrednosti elementov. Poznamo štiri glavne skupine atributov (Prah, 2011): stroškovni; opisni; omejitveni; hierarhični.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 18 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Stroškovni atributi se uporabljajo za merjenje in modeliranje prometnih impedanc. Izraz impedanca se uporablja za količino stroškov, ki so potrebni za prečkanje poti v omrežju ali za premik od enega elementa do drugega. Stroški so lahko odvisni od razdalje, časa, itd. Optimalna pot v omrežju je pot z najnižjimi stroški, ki jo imenujemo tudi najcenejša pot (Impedance, b.d.).
Opisni atributi opisujejo karakteristike cestne mreže. Za razliko od stroškovnih atributov jih ne moremo porazdeliti, kar pomeni, da njihova vrednost ni odvisna od dolžine roba. Primera opisnih atributov v cestnem omrežju sta število cestnih pasov in omejitev hitrosti (Prah, 2011).
Z omejitvenimi atributi preprečimo potovanje po elementih, ki ne izpolnjujejo kriterijev postavljenih omejitev. Na primer, enosmerne ceste so modelirane tako, da lahko po njih potujemo le v eno smer (Prah, 2011).
Hierarhija je vrstni red ali razred, ki je dodeljen elementom omrežja. Cestno omrežje ima lahko hierarhično klasifikacijo cest za razločevanje primarnih cest od lokalnih. Uporabnik pri iskanju najkrajše poti z uporabo hierarhije modelira tipe cest tako, da jih loči po prioriteti (Prah, 2011).
Če želimo za izbrano transportno omrežje iz realnega sveta opraviti mrežno analizo v GIS-u, moramo najprej za to omrežje zgraditi model omrežja. Keenan (v Intihar, 2011, str. 56) pravi, da GIS ponuja celovite modele transportnih omrežij, ki omogočajo realnejše modeliranje omejitev danih omrežij. Vendar z vidika analize in optimizacije omrežja, zgraditev modela predstavlja le prvi korak v procesu, saj je potrebno po izvedenem prvem koraku izbrati tudi orodje za izvedbo analize oziroma različnih optimizacij.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 19 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
3 POSTOPEK PRIPRAVE PODATKOVNIH BAZ ZA IZVEDBO OPTIMIZACIJE V PROGRAMU ARCLOGISTICS
Geografski informacijski sistemi ponujajo orodja za zajemanje, shranjevanje, vzdrževanje, obdelave, analize, porazdeljevanje in prikazovanje prostorskih podatkov iz realnega sveta za specifične namene (Šumrada, 2005a, str. 5). Velik mednarodni dobavitelj GIS programske opreme in aplikacij za upravljanje geografskih podatkovnih baz je ameriško podjetje ESRI, ustanovljeno leta 1969 s sedežem v mestu Redlands v Kaliforniji. Svoje pisarne ima razporejene po celotnih Združenih državah Amerike. Ima nekaj hčerinskih podjetij v tujini in distributerje v 91 državah po svetu. Je pionir na področju razvoja kartografskih podatkovnih struktur in specializiran za GIS programsko opremo (Cao & Weigel, 1999, str. 113). Njihova skupina produktov programske opreme se imenuje ArcGIS in predstavlja osnovo za izgradnjo celovitih GIS sistemov. Uporablja jo vedno večje število podjetij, saj jim pomaga prikazati, analizirati, interpretirati in razumevati podatke. Z integracijo strojne opreme, programske opreme in podatkov, lahko GIS prikaže rezultate z vizualnimi predstavitvami, kot so zemljevidi in grafikoni (Harper & Martin, 2014, str. 48).
Za generiranje optimalnih poti popisovanja merilnih naprav smo uporabili računalniški program ArcLogistics, ki sodi med programska orodja ArcGIS. Le-ta je namenjen reševanju kompleksnih problemov usmerjanja vozil s časovnimi okni, pri katerih je potrebno usmerjati veliko število vozil in z njimi obiskati veliko število vozlišč danega omrežja. Hevristike, integrirane v program ArcLogistics, ne spadajo med klasične metode reševanja danih problemov in so bile razvite na podlagi izkušenj, ki jih je podjetje pridobilo pri reševanju dveh projektov za trgovsko družbo Sears, Roebuck & Co. Pri obeh projektih je bilo potrebno s pomočjo optimizacijskega postopka poiskati rešitev VRPTW – Vehicle Routing Problem with Time Windows4. Le-ta velja za enega najkompleksnejših problemov kombinatorične optimizacije, ki ga je zelo težko rešiti (Kilmer & Prasertsri, 2003, str. 6).
4 problem usmerjanja vozil s časovnimi okni
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 20 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Za izvedbo optimizacijskega postopka v programu ArcLogistics je bilo potrebno generirati tri podatkovne baze. Za izbrane občine Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki smo izdelali karto, ustvarili omrežno podatkovno bazo ter pripravili seznam odjemnih mest merilnih naprav v obliki naročil.
V programu ArcLogistic smo ustvarili nov projekt, v katerega smo uvozili karto, omrežno podatkovno bazo in lokator, s čimer smo karti dodali podatke o ulicah na izbranem območju. Nato smo kreirali vozila, geokodirali začetno in končno lokacijo, uvozili naročila in izvedli postopek optimizacije poti popisa merilnih naprav. Na koncu smo rezultate analizirali v 4 različnih prikazih, ki jih omogoča program ArcLogistics (Time View5, Map View6, List View7 in Data View8). Ti so med seboj povezani tako, da se spremembe, narejene v enem prikazu, avtomatsko odrazijo v vseh ostalih.
3.1 Priprava karte
Karte so glavni vir vhodnih podatkov za GIS, poleg tega pa tudi po obdelavi in analizi prostorskih informacij rezultate ponavadi prikažemo v obliki tematskih kart. Opredelimo jih lahko kot pomanjšano in poenostavljeno predstavitev realnega sveta, kjer so določeni pojavi upodobljeni v medsebojni odvisnosti. Na njih so ponavadi prikazani samo določeni pojavi realnega sveta — tisti, ki posameznega uporabnika zanimajo. Pomembnejše pojave razdelimo v skupine (železnice, ceste, reke) in definiramo ustrezne kartografske znake, ki te pojave predstavljajo na karti. Vse elemente, ki so premajhni, da bi jih mogli v ustreznem merilu upodobiti na karti, lahko prikažemo v pretirani velikosti. Druge, manj pomembne pojave, pa lahko na karti poenostavimo ali izpustimo (Kvamme, et al., 1997, str. 44).
Prvi korak za izvedbo optimizacije v računalniškem programu ArcLogistics je bila priprava kartografske osnove v programskem orodju ArcMap. Pripravo karte smo začeli z uvozom podatkovnih slojev. Uvozili smo podatkovni sloj za cestno mrežo, občine, hišne
5 časovni prikaz 6 kartografski prikaz 7 drevesni prikaz 8 podatkovni prikaz
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 21 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
številke in naselja. Ker nas zanima samo območje občin Velenja, Šoštanja in Šmartnega ob Paki, smo sloje izrezali iz celotne karte Slovenije. Izrezali pa smo tudi cestno mrežo za te občine, hišne številke in naselja. Nato smo razširili cestno mrežo za 1.000 m izven območja občin, če bi se kakšno naročilo nahajalo zunaj izbranega območja. Sledila je priprava projekcijskega sloja.
Projekcija karte določa način predstavitve površine Zemlje v ravnini. Transformacija ukrivljene ploskve na ravnino namreč ni mogoča brez določenih popačenj, zato moramo le-ta upoštevati tudi na kartah. Pri predstavitvi manjših območij so popačenja manjša. Pri upodabljanju večjih območij, na primer celin, pa moramo tovrstna popačenja zelo dosledno upoštevati (Kvamme, et al., 1997, str. 45).
Projekcijski sloj smo izdelali v Gauss-Kruegerjevem projekcijskem koordinatnem sistemu, ki je bil kasneje tudi osnova pri urejanju omrežne podatkovne baze. Gre za stari uradni državni koordinatni sistem v Sloveniji, katerega parametri so bili določeni tako, da se kar najbolje prilega področju nekdanje Jugoslavije. Je različica mednarodno uveljavljene Mercatorjeve projekcije, ki je ena najbolj razširjenih projekcij. Omogoča sorazmerno veliko natančnost, ki jo doseže z delitvijo zemeljskega površja na 60 pasov (Kvamme, et al., 1997, str. 45).
Po pripravi podatkovnih slojev in projekcijskega sloja nam je preostalo še urejanje simbologije, ki je prav tako pomembna, saj omogoča ponazoritev značilnosti karte s pomočjo posebnih znakov oziroma simbolov. Vsi pojavi na kartah so lahko simbolizirani na tri osnovne načine: s točkami, črtami ali območji (Slika 5). Primer za uporabo točk so vrhovi gora, geodetske točke ali telefonski drogovi. Črte uporabimo za upodobitev črtnih elementov iz realnega sveta, kot so ceste, železnice, reke ali potoki. Območja pa predstavljajo poligonsko informacijo in se uporabljajo za upodabljanje pojavov, ki zavzemajo večjo površino, na primer jezer, gozdov ali naselij (Kvamme, et al., 1997, str. 47).
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 22 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 5: Prikaz točkovnega objekta, linijskega objekta in območja na karti
Vir: Kvamme, et al., 1997, str. 47
Z različnimi barvami in debelino črt smo označili posamezne pojave na karti. S črno črto smo izrisali meje Šaleške doline in meje med občinami, z rdečo črto smo označili glavno cesto, z rumeno črto smo označili regionalno cesto, s črno črto lokalne ceste in s sivo črto občinske ceste. Naselja smo označili z vijoličnimi območji. V podatkovnem prikazu smo karto dokončno uredili tako, da smo ji dodali naslov, legendo, usmeritev ter merilo. Tako smo dobili končni videz karte, ki je prikazana na Sliki 6 in smo jo pri ustvarjanju novega projekta uvozili kot eno od treh podatkovnih baz v računalniški program ArcLogistics.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 23 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 6: Geografska karta občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki
3.2 Priprava omrežne podatkovne baze
Če želimo transportno omrežje iz realnega sveta analizirati v GIS-u, je potrebno za izbrano omrežje zgraditi model omrežja. Keenan v (Intihar, 2011, 56) pravi, da GIS ponuja celovite modele transportnih omrežij, ki omogočajo realnejše modeliranje omejitev danih omrežij. Eden od teh je Network Analyst, ki predstavlja razširitev programa ArcGIS.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 24 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Za modeliranje transportnega omrežja je potrebno premišljeno oblikovati omrežno podatkovno bazo. Dizajnirali smo jo z upoštevanjem naslednjih štirih korakov (Prah, 2011): izbor izvornega delovnega okolja; identifikacija virov in njihove vloge v omrežju; modeliranje povezljivosti; definiranje atributov in določitev njihovih vrednosti.
Najprej smo ustvarili novo podatkovno bazo v okolju geopodatkovne baze. Po besedah Praha (2011) geopodatkovna baza namreč podpira več robnih in vozliščnih virov, s čimer omogoča največjo možno fleksibilnost modeliranja ter integracijo z drugimi modeli geopodatkovne baze, kot je na primer topologija. Nato smo identificirali vire in določili njihovo vlogo v omrežju. Sledilo je določitev povezljivosti elementov. Ko ustvarjamo svojo omrežno podatkovno bazo, je namreč pomembno preučiti omrežje in določiti, kako se bodo različni elementi medsebojno povezovali. Prah (2011) pravi, da je pravilno formiranje robov in križišč pomembno zaradi točnih rezultatov pri analizah omrežja. Na koncu smo določili impedance, ki bodo uporabljene med omrežno analizo in nastavili njihove vrednosti iz omrežnih virov, definirali deskriptorje, ki opisujejo karakteristike cestne mreže, določili omejitve, ki skrbijo za kontrolo navigacije v omrežju in vzpostavili hierarhijo za robove omrežja:
Definiranje atributov in določitev njihovih lastnosti: impedanci razdalja (Distance) smo nastavili vrednosti metri (Meters); impedanci čas (Time) smo nastavili vrednosti minute (Minutes); nastavili smo omejitev hitrosti (SpeedLimit); uvedli smo kategorizacijo cest (RoadClass); določili smo omejitev, s katero smo upoštevali enosmerne ulice (Oneway); določili smo omejitev vožnje po odsekih, na katerih je vožnja z avtomobilom prepovedana (Auto_Restriction); vzpostavili smo hierarhijo cest (Hierarchy).
Slika 7 prikazuje omrežno podatkovno bazo občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki, ki smo jo pripravili v programskem orodju ArcCatalog.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 25 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 7: Omrežna podatkovna baza občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki
3.3 Priprava naročil
Po izdelavi karte in omrežne podatkovne baze je bilo potrebno za izdelavo projekta v programu ArcLogistics ustvariti še tretjo podatkovno bazo – pripravo naročil. Gre za oblikovanje atributov v obliki tabele, ki so neposredno povezani s popisovanjem merilnih naprav. Nosijo podatke o zaporednem številu odjemnega mesta merilne naprave, o koordinatah merilnih naprav, o ulici in hišni številki odjemnega mesta merilne naprave, o začetnem in končnem času popisovanja, o povprečnem času popisovanja 1 merilne naprave, o prioriteti popisa merilnih naprav in o tem, ali je pomembno, na kateri strani
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 26 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program ceste se mora popisovalec ustaviti pri vsakem odjemnem mestu. Obstaja še večje število atributov, vendar za preučitev našega problema niso bili pomembni.
V podjetju mesečno popišejo 2640 merilnih naprav, računalniški program ArcLogistics pa je sposoben zadovoljivo operirati z do približno 750 naročili. Zato smo bili primorani naročila razdeliti na več delov. Glede na to, da nas je zanimala izboljšava obstoječega stanja, smo se odločili, da jih razdelimo po predhodno določenih popisnih poteh. V podjetju imajo regije razdeljene na več popisnih poti, te pa glede na območja razporejene med 4 popisovalce. Vse potrebne podatke o popisovanju merilnih naprav smo pridobili s strani podjetja in jih v obliki atributov uredili v Excelovem dokumentu (Slika 8). Za uvoz naročil v računalniški program ArcLogistics je bilo potrebno Excelov dokument pretvoriti v Accessov dokument.
Order number je atribut, ki predstavlja zaporedno število odjemnega mesta merilne naprave.
Street je atribut, ki predstavlja ulico in hišno številko posameznega odjemnega mesta merilne naprave.
X je atribut, ki predstavlja x koordinato posameznega odjemnega mesta, kjer se nahaja merilna naprava.
Y je atribut, ki predstavlja y koordinato posameznega odjemnega mesta, kjer se nahaja merilna naprava.
Time window start je atribut, ki predstavlja začetek popisovanja merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Začetni čas popisovanja je 7:00.
Time window finish je atribut, ki predstavlja konec popisovanja merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Končni čas popisovanja je 15:00.
Service time je atribut, ki nosi podatke o tem, koliko minut popisovalec porabi, da popiše posamezno merilno napravo. Odločili smo se, da določimo povprečni čas popisa na merilno napravo. Po podatkih podjetja je ta čas približno 3 minute.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 27 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Priority je atribut, ki nosi podatke o prioriteti. Če je prioriteta 1, to pomeni visoka prioriteta. V primeru, da je prioriteta 0, to pomeni nizko prioriteto. V našem primeru je potrebno vse merilne naprave enako pomembno popisati, zato smo temu atributu pri vseh odjemnih mestih določili število 0.
Volume je atribut, ki nosi podatke o volumnu naročila. V našem primeru je šlo samo za popis merilnih naprav, zato smo temu atributu pri vseh odjemnih mestih določili število 0.
Curb aproach je atribut, ki pove, s katere strani je potrebno pobrati naročilo. Primer: Če avtobus pobira šolarje, je pomembno na kateri strani ceste se ustavi, da je otrokom ni potrebno prečkati. 0 pomeni levo, 1 pomeni desno, 2 pomeni levo ali desno. Ukaz je lahko tudi v obliki besedila. Left pomeni levo, Right pomeni desno, Either pomeni levo ali desno. Mi smo določili Either za vsa odjemna mesta, saj je za popis merilnih naprav vseeno po kateri strani pripelje vozilo.
Slika 8: Izsek iz tabele naročil
3.4 Priprava projekta v programu ArcLogistics
Po vseh zbranih podatkih smo v računalniškem programu ArcLogistics izdelali nov projekt. Vanj smo uvozili karto občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki. Nato smo v program uvozili lokator Slovenije, s katerim smo karti dodali podatke o ulicah na izbranem območju, ter omrežno podatkovno bazo, s katero smo realno transportno omrežje spremenili v model omrežja. Nato smo na podlagi ulice in hišne številke
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 28 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program geokodirali9 lokacijo podjetja ter s tem definirali kraj, od koder popisovalci pričnejo in kje zaključijo svojo popisno pot. Na koncu smo kreirali vozila in ustvarili Routing Folder10 s 4 podmapami (4 popisovalci), v katere smo uvozili naročila.
Zelo pomembna naloga pri ustvarjanju projekta je ustvarjanje lokacije, saj s tem vozilom določimo začetno in končno točko. V našem primeru je začetna lokacija enaka končni, saj popisovalci začnejo pot popisovanja na naslovu podjetja in jo tam tudi zaključijo. Lokacijo smo ustvarili tako, da smo naslov sedeža podjetja s pomočjo procesa geokodiranja definirali na zemljevidu.
V naslednjem koraku smo kreirali vozila. Najprej smo za vsakega popisovalca ustvarili po 1 vozilo, vendar se je izkazalo, da to ni izvedljivo. Obseg naročil namreč presega časovni okvir 24 ur, kolikor je časovni maksimum za 1 vozilo. Zato smo se odločili ustvariti večje število vozil. Glede na to, da imajo trenutno popisovalci na razpolago 6 delovnih dni za celoten popis merilnih naprav večstanovanjskih objektov in industrije, smo se odločili ustvariti po 6 enakih vozil za vsakega popisovalca. Tako je 1 vozilo predstavljalo 1 delovni dan popisovanja merilnih naprav in smo dobili optimizacijo popisnih poti za vsak delovni dan posebej. Vozila smo poimenovali Dan 1, Dan 2, Dan 3, Dan 4, Dan 5, Dan 6.
Ustvarjenim vozilom je bilo potrebno določiti karakteristike. Določili smo najzgodnejši in najkasnejši začetek popisovanja, začetno in končno točko ter odmor za malico. Za najzgodnejši začetek popisovanja smo določili čas 6:30, za najkasnejši začetek popisovanja pa smo določili čas 7:00. Za začetno in končno lokacijo smo določili naslov podjetja, saj popisovalci od tam pričnejo in se po končanem popisovanju tja tudi vrnejo. Upoštevali smo 30 minutni odmor za malico. Lahko bi določili tudi maksimalni volumen naročil, ki jih lahko vozilo prepelje, maksimalno težo naročil, maksimalno število naročil, maksimalno razdaljo, ipd. Vendar za našo raziskavo ti podatki niso bili pomembni.
9 Geokodiranje (angl. geocoding) je proces transformacije opisa lokacije, kot so koordinate, naslov ali ime, v lokacijo na zemeljski površini. 10 Mapa, v kateri se izvede optimizacija poti.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 29 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
V projektu smo ustvarili 4 mape Routing Folder in jih poimenovali Popisovalec 1, Popisovalec 2, Popisovalec 3, Popisovalec 4. Uvedli smo naslednje nastavitve (Tabela 1) in v mapo vsakega od popisovalcev uvozili pripadajoča naročila: nastavitev, da se popisovalci lahko gibljejo le znotraj časovnih okvirjev (Depart within Time Window); nastavitev, da se U-zavoji (polkrožna obračanja) lahko izvajajo samo v slepih ulicah (Allow U-turns Only At Dead Ends); nastavitev, s katero smo upoštevali enosmerne ulice (Oneway); nastavitev glede omejitve vožnje po odsekih, na katerih je vožnja z avtomobilom prepovedana (Auto_Restriction).
Tabela 1: Ureditev atributov omrežja
gibanje znotraj časovnih okvirjev
polkrožna obračanja samo v slepih ulicah
časovni atribut minute
dolžinski atribut metri
omejitve enosmerne ulice
prepoved za avtomobile
Po tem, ko smo uspešno sestavili potrebne vhodne podatke optimizacijskega problema ter določili dane omejitve, nastavitve in parametre, smo lahko v programu ArcLogistics zagnali optimizacijski postopek.
Pri tem postopku se izvede optimizacija voznih poti in voznih redov razpoložljivih vozil. V ozadju optimizacije se izvaja minimizacija določene stroškovne funkcije, pogojene s stroški, ki nastanejo pri različnih kombinacijah scenarijev prevoza glede na različne poti, razporeditev in obremenitev voznega parka. Najbolj ugodna je tista rešitev optimizacije, pri kateri je dosežen optimalen kompromis naslednjih dejavnikov (Dragan, Intihar, Kramberger & Prah, 2010, str. 16): stroškovna funkcija je najmanjša možna; skupno število prevoženih kilometrov je minimalno.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 30 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
4 OPTIMIZACIJA POPISNIH POTI
V tem poglavju bomo prikazali geografski oris občin Šmartno ob Paki, Šoštanj in Velenje, ki predstavljajo, glede na naravne razmere in gospodarsko povezanost, območje Šaleške doline. Sledila bo razdelitev naselij po posameznih občinah, opis različnih možnosti prikaza podatkov v programu ArcLogistics in razdelitev popisnih poti po popisovalcih. Na koncu bomo izvedli analizo rezultatov optimizacije.
4.1 Geografski oris občin Šmartno ob Paki, Šoštanj in Velenje ter razdelitev popisnih poti
Šaleška dolina je pokrajina na prehodu gričevnatega subpanonskega sveta v predalpski svet severne Slovenije. Obrobno Šaleško hribovje jo zaključuje v naravno celoto, ki se na SZ delu dviguje v osamelce Vzhodnih Karavank (Plešivec, Uršlja gora) ter slemena in planote Kamniško-Savinjskih Alp (Golte, Boskovec, Smrekovec). Šaleška dolina poteka v smeri SZ-JV, odprtost je izrazitejša v JV delu, proti Celjski kotlini, Spodnji in Zgornji Savinjski dolini, ustaljena pa je tudi prehodnost proti severu po dolini Pake v Slovenjgraško kotlino in v SZ smeri preko Slemena v Mežiško dolino. Geografska lega postavlja dolino ob osrednjo slovensko razvojno os in na stik koroškega obmejnega območja. Kot Šaleško dolino pojmujemo srednji tok reke Pake, ki ima kotlinski značaj. V geografki terminologiji se ta svet pogosto imenuje tudi Velenjska kotlina. Ime pa je dolina dobila po gradu Šalek (Društvo za razvoj podeželja Šaleške doline [LAS], 2008, str. 5).
Mestna občina Velenje leži v vzhodnem delu Šaleške doline na nadmorski višini 396 m. Osrednji del občine predstavlja dolinski del ob reki Paki. Ves vzhodni dolinski del Šaleške doline je urbaniziran. Središče občine je mesto Velenje. Po številu prebivalcev je peto največje mesto v Sloveniji in izrazito industrijsko središče, ki prerašča v regionalni savinjsko-šaleški center z razvito trgovino in ostalimi upravnimi, izobraževalnimi ter drugimi dejavnostmi (Sl consult, 2009, str 2).
Občina Šoštanj je prav tako ena od občin, ki leži na severovzhodnem delu Slovenije in je del Šaleške doline. Šoštanj se je razvil na zahodnem delu Šaleške doline na rečni naplavini
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 31 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program med reko Pako in do 600 m visokimi vzpetinami proti jugu. Šoštanj je bil do 2. svetovne vojne politično, upravno in gospodarsko središče Šaleške doline, z razvojem velenjskega premogovnika pa je to vlogo prevzelo Velenje, kamor so leta 1963 prenesli sedež občine. Z novo lokalno samoupravo je Šoštanj konec 20. stoletja spet postal občinsko središče zahodnega dela Šaleške doline. Ob prihodu v Šoštanj je takoj opazna največja slovenska termoelektrarna, ki je v preteklosti močno onesnaževala bližnjo in daljno okolico, a je v zadnjih letih z izgradnjo čistilnih naprav veliko postorila pri ekološkem čiščenju Šaleške doline (Sl consult, 2009, str 4).
Občina Šmartno ob Paki je ena izmed najmanjših občin v Sloveniji. Leži na stiku Šaleške doline, Spodnje Savinjske doline in Zgornje Savinjske doline. Osrednji del občine leži v dolini spodnje Pake, ki se ob izhodu iz soteske Penk pri naselju Gorenje odpre v spodnjo Paško dolino. Ustanovljena je bila leta 1994 in obsega področje 18,2 km, ki ga naseljuje 3.232 prebivalcev. Prva dokumentirana bivališča so nastala že v rimski dobi, prvi zapisani podatki pa segajo v leto 1256, ko se prvič omeni cerkev Svetega Martina, po katerem občina in kraj tudi nosita ime (Sl consult, 2009, str 3).
Razdelitev naselij po posameznih občinah (Društvo za razvoj podeželja Šaleške doline [LAS] 2008, str. 4): Mestna občina Velenje: Arnače, Bevče, Črnova, Hrastovec, Janškovo selo, Kavče, Laze, Lipje, Lopatnik pri Velenju, Lopatnik, Ložnica, Paka pri Velenju, Paški Kozjak, Pesje, Pirešica, Plešivec, Podgorje, Podkraj pri Velenju, Prelska, Silova, Šenbric, Škale, Škalske Cirkovce, Šmartinske Cirkovce, Velenje, Vinska gora. Občina Šoštanj: Bele vode, Gaberke, Florjan, Lajše, Lokovica, Metleče, Pristava, Podhrastnik, Ravne, Skorno pri Šoštanju, Šentvid pri Zavodnju, Šoštanj, Topolšica in Zavodnje. Občina Šmartno ob Paki: Gavce, Gorenje, Mali vrh, Paška vas, Podgora, Rečica ob Paki, Skorno, Slatina, Šmartno ob Paki, Veliki vrh.
Geografski oris občin Velenje, Šoštanj in Šmartno ob Paki smo pripravili z namenom boljše predstave razdelitve območij popisa med popisovalce, ki sledi v nadaljevanju. Zaradi slabše zmogljivosti programa ArcLogistics za obdelavo večjega števila podatkov, smo morali popisne poti razdelili na 4 dele. Glede na to, da nas zanima izboljšava obstoječega stanja, smo privzeli razdelitev, ki jo uporablja podjetje samo – razdelitev
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 32 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program popisnih poti na 24 regij in razdelitev teh med 4 popisovalce. Tako dobi vsak popisovalec v svoj obseg popisa po 6 regij, ki so razporejene po popisnih poteh (Tabela 2, Tabela 3, Tabela 4 in Tabela 5).
Tabela 2: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 1
MO Velenje Občina Šoštanj Občina Šmartno ob Paki
Z del Velenja V del Šoštanja Gavce
SZ del Velenja Z del Šoštanja Gorenje
Arnače Družmirje Paška vas
Bevče Gaberke Rečica ob Paki
Črnova Lokovica Šmartno ob Paki
Hrastovec Metleče
Kavče Topolšica
Pirešica
Plešivec
Podgorje
Škalske Cirkovce
Škale
Vinska Gora
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 33 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 3: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 2
MO Velenje Občina Šoštanj Občina Šmartno ob Paki
Osrednji del Velenja
Tabela 4: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 3
MO Velenje Občina Šoštanj Občina Šmartno ob Paki
Osrednji del Velenja J del Šoštanja
V del Velenja S del Šoštanja
SZ del Velenja Florjan
Gaberke
Lajše
Tabela 5: Razdelitev območja popisa za Popisovalca 4
MO Velenje Občina Šoštanj Občina Šmartno ob Paki
SV del Velenja V del Šoštanja
V del Velenja
Paški Kozjak
Optimizacija popisnih poti je v celoti potekala v računalniškem programu ArcLogistics. Pri tem so bile upoštevane vse nastavitve, pogoji in omejitve, ki smo jih predhodno nastavili. Po izvedbi optimizacijskega postopka smo rezultate pregledali v poročilu in treh različnih prikazih, ki jih omogoča program.
ArcLogistics nam ponuja set standardnih poročil, ki jih lahko natisnemo za posamezno pot ali za več poti skupaj. Iz poročila je možno razbrati časovne parametre, ki so potrebni za razumevanje optimizacije popisnih poti. To so začetni čas (Start Time), končni čas
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 34 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
(End Time), čas vožnje (Travel Time), čas opravljanja storitve (Service Time), čas malice (Lunch Time) in čas čakanja (Wait Time). Ti v našem primeru omogočajo zelo dober pregled nad tem, kdaj popisovalec starta, čas njegovega prihoda do merilne naprave, čas zadrževanja pri posamezni merilni napravi, zaporedno število merilne naprave, kdaj (v določenem časovnem okvirju) je najprimernejši čas za malico in kdaj popisovalec zaključi svoj obhod. Prikazana je še optimalna sekvenca odjemnih mest v okviru popisne rute in natančen opis poti od enega do drugega odjemnega mesta, ki je podprt tudi s kartografskim prikazom.
Map view predstavlja kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti. V tem načinu pogleda lahko vidimo vse poti, ki jih opravijo posamezna vozila, sloje, ki smo jih uvozili v karto, lokacije merilnih naprav, sedež podjetja ipd. Posamezne poti vozil so označene z različnimi barvami, kar nam omogoča lažji pregled nad njimi.
Time view predstavlja časovni prikaz optimiziranih popisnih poti. V tem pogledu lahko vidimo, ob kateri uri je popisovalec pričel, ob kateri uri se je vrnil na sedež podjetja, koliko časa se je vozil, kolikokrat se je ustavil, ob kateri uri in koliko časa koristi odmor za malico. Posamezna vozila so označena z različnimi barvami in sovpadajo z barvami popisnih poti na karti.
List view predstavlja številčni prikaz rezultatov optimizacije. V tem načinu pogleda lahko podrobno vidimo, koliko naročil ima posamezno vozilo, koliko časa porabi za posamezno popisno pot, koliko kilometrov prevozi, ipd. Tudi tukaj so vozila ločena po barvah, ki sovpadajo z barvami v kartografskem in časovnem pogledu. Tako ima uporabnik programa zelo dober pregled nad posameznim vozilom.
Rezultate optimizacije si bomo v nadaljevanju pogledali v kartografskem (map view), številčnem (list view) in časovnem prikazu (time view). Na kartografskem prikazu optimizacije so za vsakega popisovalca prikazana območja, ki jih ima v svojem obsegu popisa. Z različnimi simboli smo označili posamezne značilnosti na karti. S črno črto smo izrisali medobčinske meje, z rdečo črto smo označili glavno cesto, z rumeno črto smo označili regionalno cesto, s črno črto lokalne ceste in s sivo črto občinske ceste. Naselja smo označili z vijoličnimi območji. Krogci, ki so postavljeni vzdolž popisnih poti, predstavljajo merilne naprave, številke v krogcih pa označujejo število merilnih naprav
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 35 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program na posameznem odjemnem mestu. Če je na enem mestu večje število merilnih naprav, potem je krogec obarvan s sivo barvo. Sedež podjetja, ki predstavlja začetno in končno lokacijo popisovanja merilnih naprav, je označen z modrim kvadratkom in se nahaja na naslovu Koroška cesta 37/b v mestu Velenje. V številčnem prikazu so predstavljeni numerični rezultati optimizacije: število merilnih naprav popisanih v posameznem delovnem dnevu, število prevoženih kilometrov v posameznem delovnem dnevu in število ur, potrebnih za popis merilnih naprav v enem dnevu. V časovnem prikazu so izrisana časovna okna za posamezni delovni dan popisovalca po optimizaciji. Navpične črtice predstavljajo posamezno merilno napravo, vodoravne črte vožnjo od enega do drugega odjemnega mesta, črna polja odmor za malico, oznake (Dan 1, Dan 2, Dan 3, itd.) pa predstavljajo posamezni delovni dan popisovalca.
4.2 Popisovalec 1
Slika 9 predstavlja kartografski prikaz (map view) rezultatov optimizacije popisnih poti za Popisovalca 1, kateremu je dodeljeno najširše območje popisa. Popisne poti so razdeljene na 6 območij popisa in potekajo po vseh treh občinah Šaleške doline. Obsegajo celotno okolico Velenja, večino okolice Šoštanja in celotno občino Šmartno ob Paki. V njegovem obsegu popisa je skupno 664 merilnih naprav.
Tabela 6 predstavlja številčni prikaz (list view) rezultatov optimizacije za Popisovalca 1. Prikazano je število merilnih naprav popisanih v posameznem delovnem dnevu, število kilometrov prevoženih v posameznem delovnem dnevu in število ur, potrebnih za popis merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Iz tabele je razvidno, da je v 4. dnevu popisovanja njegov obseg merilnih naprav najštevilčnejši, kar pa ne sovpada s prevoženo razdaljo, ki je najdaljša v 3. dnevu popisovanja. Popisovalec namreč enkrat popisuje v središču mesta, ki je zelo gosto naseljeno, drugič pa na nekoliko bolj redko naseljenem območju.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 36 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 9: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 1
Tabela 6: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 1
Popisovalec 1 Dan 1 Dan 2 Dan 3 Dan 4 Dan 5 Dan 6
merilne naprave [št.] 108 133 106 135 106 76
razdalja [km] 44,4 26,4 59,9 22,9 68,9 26
čas [ure] 7,6 8,0 8,0 8,0 8,0 5,1
Prvi prvi dan popisuje na območju Občine Velenje. Njegova popisna pot obsega SZ del mesta Velenje ter okoliška naselja Zabrdo, Debrce, Škale in Hrastovec. Svoj obhod, ki obsega 108 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:33. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 44,4 kilometra, opravi v 7 urah in 33 minutah. Od tega 1 uro 39 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 5 ur 24 minut popisuje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 37 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Drugi dan popisuje na območju Občine Velenje in Občine Šoštanj. Njegova popisna pot na območju Občine Velenje obsega SZ in Z del mesta Velenje, na območju Občine Šoštanj pa V del mesta Šoštanj ter naselji Družmirje in Lokovica. Svoj obhod, ki obsega 132 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:57. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 26,4 kilometra, opravi v 7 urah in 57 minutah. Od tega 51 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 36 minut popisuje.
Tretji dan popisuje na območju Občine Velenje. Njegova popisna pot obsega okoliška naselja mesta Velenje: Podgorje, Zabrdo, Kavče, Šentilj, Črnova, Vinska Gora in Bevče. Svoj obhod, ki obsega 106 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:59. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 59,9 kilometra, opravi v 7 urah in 59 minutah. Od tega 2 uri 11 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 5 ur 18 minut popisuje.
Četrti dan popisuje na območju Občine Šoštanj. Njegova popisna pot obsega Z del mesta Šoštanj ter naselji Metleče in Topolšico. Svoj obhod, ki zajema 134 odjemnih mest, začne ob 6:56 in zaključi ob 14:54. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 22,9 kilometra, opravi v 7 urah in 57 minutah. Od tega 45 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 42 minut popisuje.
Peti dan popisuje na območju celotne Šaleške doline: Občine Velenje, Občine Šoštanj in Občine Šmartno ob Paki. Njegova popisna pot obsega na območju Občine Velenje naselji Škalske Cirkovce in Plešivec, na območju Občine Šoštanj naselje Topolšica in na območju Občine Šmarnto ob Paki naselja Gavce, Gorenje, Paška vas in Rečica ob Paki. Svoj obhod, ki zajema 106 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:59. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 68,9 kilometra, opravi v 7 urah in 59 minutah. Od tega 2 uri 11 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 5 ur 18 minut popisuje.
Šesti dan popisuje na območju Občine Velenje in Občine Šoštanj. Njegova popisna pot na območju Občine Velenje obsega Z del mesta Velenje in na območju Občine Šoštanj naselje Topolšica. Svoj obhod, ki zajema 76 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 12:08. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 26 kilometrov, opravi v 5 urah in 8 minutah. Od tega 50 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 3 ure 48 minut popisuje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 38 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 10 prikazuje časovni prikaz (time view) optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 1. Časovno okno za popisovanje merilnih naprav obsega 8 ur in poteka od 7. do 15. ure, pri čemer je najhitrejši možen začetek popisovanja ob 6.30.
Slika 10: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 1
Na sliki je vidno, da popisovalec starta 1., 2., 3., 5. in 6. delovni dan ob 7.00, 4. delovni dan pa 4 minute pred 7. uro, saj ima do 1. odjemnega mesta v 4. delovnem dnevu malo daljšo pot. V prvih 5 dneh optimalno izkoristi delovni čas, v 6. dnevu pa zaključi že malo po 12. uri. Po dobrih petih urah zadnjega delovnega dne namreč doseže svojo normo popisa merilnih naprav in se lahko vrne na sedež podjetja. Število popisanih merilnih naprav je razmeroma enakomerno porazdeljeno po dnevih. Izstopa le 6. dan, ko popisovalec pred iztekom delovnega dne zaključi svoj obhod popisa. Odmor za malico se začne ob 10.00 in zaključi ob 10.30, vendar ga program, zaradi optimalnejše izrabe časa, v 3.,4. in 6. dnevu odloži za 15 do 25 minut.
4.3 Popisovalec 2
Slika 11 predstavlja kartografski prikaz (map view) rezultatov optimizacije popisnih poti za Popisovalca 2. Dodeljeno mu je zelo ozko območje popisa, saj njegov obhod poti poteka le po središču mesta Velenje. V njegovem obsegu popisa je 653 merilnih naprav, popisne poti pa so razdeljene na 5 območij.
Tabela 7 predstavlja številčni prikaz (list view) rezultatov optimizacije za Popisovalca 2. Prikazano je število merilnih naprav popisanih v posameznem delovnem dnevu, število kilometrov prevoženih v posameznem delovnem dnevu in število ur, potrebnih za popis merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Razvidno je, da je za celoten popis zadostovalo 5 delovnih dni, pri čemer je zadnji dan popisovanja zaključen predčasno. Merilne naprave
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 39 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program so zelo enakomerno razporejene po dnevih in tudi pri prepotovanih razdaljah ni večjih odstopanj.
Slika 11: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 2
Tabela 7: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 2
Popisovalec 2 Dan 1 Dan 2 Dan 3 Dan 4 Dan 5
merilne naprave [št.] 146 144 144 143 77
razdalja [km] 10,9 12,6 15,8 16,4 15,8
čas [ure] 7,9 7,9 8,0 8,0 4,8
Prvi dan popisuje v središču Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 146 odjemnih mest, začne ob 6:59 in zaključi ob 14:55. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 4,3 kilometra, opravi v 7 urah in 56 minutah. Od tega 8 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur 18 minut popisuje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 40 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Drugi dan nadaljuje popis v središču Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 144 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:54. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 6 kilometrov, opravi v 7 urah in 54 minutah. Od tega 12 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur 12 minut popisuje.
Tretji dan popisuje na južnem delu Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 143 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:57. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 9,2 kilometra, opravi v 7 urah in 57 minutah. Od tega 18 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur 9 minut popisuje.
Četrti dan nadaljuje popis po južnem delu Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki zajema 143 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 15:00. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 9,8 kilometra, opravi v 8 urah. Od tega 21 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur 9 minut popisuje.
Peti dan popisuje na JV in SV Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki zajema 77 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 11:48. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 9,3 kilometra, opravi v 4 urah in 48 minutah. Od tega 27 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 3 ure 51 minut popisuje.
Slika 12 predstavlja časovni prikaz (time view) optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 2. Časovno okno za popisovanje merilnih naprav obsega 8 ur in poteka od 7. do 15. ure, pri čemer je najhitrejši možen začetek popisovanja ob 6.30.
Slika 12:Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 2
Popisovalec 1. dan starta minuto pred 7. uro, ostale dni pa začne točno ob 7. uri. Območje popisa za Popisovalca 2 je namreč v središču mesta Velenje in je le-ta v dobrih 5 minutah lahko z avtomobilom na katerem koli delu mesta. Razvidno je, da v prvih 4 dneh optimalno izkoristi delovni čas, v 5. dnevu pa zaključi že malo pred 12. uro. Po slabih
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 41 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program petih urah zadnjega delovnega dne namreč doseže svojo normo popisa merilnih naprav in se lahko vrne na sedež podjetja. Število popisanih merilnih naprav je razmeroma enakomerno porazdeljeno po dnevih. Odmor za malico se začne ob 10.00 in zaključi ob 10.30. Vendar ga program, zaradi optimalnejše izrabe časa, v prvih 5 dnevih prestavi za približno 30 minut, v 6. dnevu pa malica nastopi s približno 15 minutno zamudo.
4.4 Popisovalec 3
Slika 13 predstavlja kartografski prikaz (map view) rezultatov optimizacije popisnih poti za Popisovalca 2. Njegovo območje popisa obsega osrednji del mesta Velenje, osrednji del mesta Šoštanj in naselja Florjan, Gaberke ter Lajše, ki spadajo pod Občino Šoštanj. V njegovem obsegu popisa je 728 merilnih naprav, njegove popisne poti pa so razdeljene na 6 območij.
Slika 13: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 3
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 42 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 8 predstavlja številčni prikaz (list view) rezultatov optimizacije za Popisovalca 3. Prikazano je število merilnih naprav popisanih v posameznem delovnem dnevu, število kilometrov prevoženih v posameznem delovnem dnevu in število ur, potrebnih za popis merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Iz tabele je razvidno, da po številu merilnih naprav najbolj izstopa 3. dan, pri katerem pa je prevožena razdalja najkrajša. Očitno je, da ta dan popisovalec popisuje v samem središču mesta.
Tabela 8: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 3
Popisovalec 3 Dan 1 Dan 2 Dan 3 Dan 4 Dan 5 Dan 6
merilne naprave [št.] 113 140 144 137 136 58
razdalja [km] 39,1 8,7 7,6 17,6 24,6 38,9
čas [ure] 7,6 7,9 8,0 8,0 8,0 4,7
Prvi prvi dan popisuje na območju Občin Velenje in Šoštanj. Njegova popisna pot obsega osrednji del mesta Velenje, osrednji del mesta Šoštanj, naselje Florjan, na poti nazaj na sedež podjetja pa popiše še nekaj merilnih naprav na JZ delu občine Šoštanj. Svoj obhod, ki obsega 113 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:37. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 39,1 kilometer, opravi v 7 urah in 37 minutah. Od tega 1 uro 28 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 5 ur 39 minut popisuje.
Drugi dan popisuje v središču Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 140 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:51. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 8,7 kilometrov, opravi v 7 urah in 51 minutah. Od tega 21 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur popisuje.
Tretji dan nadaljuje popis v središču Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 144 odjemnih mest, začne ob 6:58 in zaključi ob 14:56. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 7,6 kilometrov, opravi v 7 urah in 58 minutah. Od tega 16 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur 12 minut popisuje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 43 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Četrti dan popisuje na območju Občine Velenje in Občine Šoštanj. Njegova popisna pot obsega J del mesta Šoštanj in Z del mesta Velenje. Svoj obhod, ki zajema 137 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:58. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 17,6 kilometra, opravi v 7 urah in 58 minutah. Od tega 37 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 51 minut popisuje.
Peti dan popisuje na območju Občine Šoštanj. Njegova popisna pot obsega S in J del mesta Šoštanj ter naselji Gaberke in Lajše. Svoj obhod, ki zajema 136 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:59. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 24,6 kilometra, opravi v 7 urah in 59 minutah. Od tega 41 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 48 minut popisuje.
Šesti dan popisuje na območju Občine Velenje in Občine Šoštanj. Njegova popisna pot na območju Občine Velenje obsega SZ del mesta Velenje in na območju Občine Šoštanj naselja Gaberke, Lajše in Florjan. Svoj obhod, ki zajema 58 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 11:39. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 38,9 kilometrov, opravi v 4 urah in 39 minutah. Od tega 1 uro 15 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 2 ure 45 minut popisuje.
Slika 14 predstavlja časovni prikaz (time view) optimiziranih popisnih poti za Popisovalca 3. Časovno okno za popisovanje merilnih naprav obsega 8 ur in poteka od 7. do 15. ure, pri čemer je najhitrejši možen začetek popisovanja ob 6.30.
Slika 14: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 3
Popisovalec 3 tretji dan popisovanja svoj obhod začne 2 minuti pred 7. uro, ostale dni pa točno ob 7. uri. Tretji dan ima namreč nekoliko daljšo vožnjo do 1. odjemnega mesta. V prvih 5 dneh optimalno izkoristi delovni čas, v 6. dnevu pa zaključi že malo pred 12. uro. Po slabih petih urah zadnjega delovnega dne namreč doseže svojo normo popisa merilnih naprav in se lahko vrne na sedež podjetja. Število popisanih merilnih naprav je
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 44 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program razmeroma enakomerno porazdeljeno po dnevih. Odmor za malico se začne ob 10.00 in zaključi ob 10.30. Vendar ga program, zaradi optimalnejše izrabe časa, v vseh 6 dnevih prestavi za približno 30 minut.
4.5 Popisovalec 4
Slika 15 predstavlja kartografski prikaz (map view) rezultatov optimizacije popisnih poti za Popisovalca 4. Njegove popisne poti obsegajo vzhodni del Velenja, Pako pri Velenju, Paški Kozjak in vzhodni del Šoštanja. V njegovem obsegu popisa je 515 merilnih naprav, popisne poti pa so razdeljene na 4 dele.
Slika 15: Kartografski prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 4
Tabela 9 predstavlja številčni prikaz (list view) rezultatov optimizacije za Popisovalca 4. Prikazano je število merilnih naprav popisanih v posameznem delovnem dnevu, število kilometrov prevoženih v posameznem delovnem dnevu in število ur, potrebnih za popis merilnih naprav v enem delovnem dnevu. Iz tabele je razvidno, da so za popis 515
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 45 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program merilnih naprav zadostovali samo 4 dnevi, ki so, v smislu delovnih ur, skoraj popolnoma izkoriščeni. Vidno je tudi, da 2. dan popiše največ merilnih naprav in opravi najkrajšo razdaljo.
Tabela 9: Številčni prikaz rezultatov optimizacije po dnevih za Popisovalca 4
Popisovalec 4 Dan 1 Dan 2 Dan 3 Dan 4
merilne naprave [št.] 108 144 138 125
razdalja [km] 31,0 8,5 17,3 31,3
čas [ure] 7,1 8,0 8,0 7,8
Prvi prvi dan popisuje na območju Občine Velenje. Njegova popisna pot obsega SZ del mesta Velenje in naselje Paški Kozjak. Svoj obhod, ki obsega 108 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:03. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 31 kilometrov, opravi v 7 urah in 3 minutah. Od tega 1 uro 9 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 5 ur 24 minut popisuje.
Drugi dan popisuje v središču Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 140 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:51. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 8,7 kilometrov, opravi v 7 urah in 51 minutah. Od tega 21 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 7 ur popisuje.
Tretji dan popisuje na V delu Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki obsega 138 odjemnih mest, začne ob 6:57 in zaključi ob 14:56. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 17,3 kilometra, opravi v 7 urah in 59 minutah. Od tega 35 minut vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 54 minut popisuje.
Četrti dan nadaljuje popis na V delu Mestne občine Velenje. Svoj obhod, ki zajema 125 odjemnih mest, začne ob 7:00 in zaključi ob 14:46. Kar pomeni, da svojo popisno pot, ki meri 31,3 kilometra, opravi v 7 urah in 46 minutah. Od tega 1 uro 1 minuto vozi, 30 minut koristi odmor za malico in 6 ur 15 minut popisuje.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 46 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 16 predstavlja časovni prikaz (time view) optimiziranih popisnih poti za popisovalca 4. Časovno okno optimizacije popisovanja merilnih naprav obsega 8 ur in poteka od 7. do 15. ure, pri čemer je najhitrejši možen začetek popisovanja ob 6.30.
Slika 16: Časovni prikaz optimiziranih popisnih poti za Popisovalec 4
Popisovalec 3 tretji dan popisovanja svoj obhod začne 3 minute pred 7. uro, ostale dni pa točno ob 7. uri. Tretji dan ima namreč nekoliko daljšo vožnjo do 1. odjemnega mesta za popis merilne naprave. V 2., 3. in 4. dnevu optimalno izkoristi čas, v 1. dnevu pa zaključi 1 uro pred iztekom delovnega časa. Vendar je to povsem normalno, saj program stremi k temu, da naredi popisovalec čim manj kilometrine v čim krajšem času. In če želi doseči to, mora v enem od delovnih dni popisovalec zaključiti pred iztekom delovnega časa. Število popisanih merilnih naprav je razmeroma enakomerno porazdeljeno po dnevih. Odmor za malico, ki se začne ob 10:00 in zaključi ob 10:30, program v 2. in 3. dnevu, zaradi optimalnejše izrabe časa, prestavi za približno 30 minut.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 47 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
5 KRITIČNA ANALIZA REZULTATOV IN SINTEZA
Uspešno organiziranje transporta zahteva reševanje različnih problemov na strateškem, operativnem in taktičnem nivoju. Dobro definiran plan vožnje namreč lahko v precejšnji meri prispeva k zniževanju transportnih stroškov. S čim bolj optimalnim planom voženj se zmanjša število prevoženih kilometrov in za to potreben čas. Prav tako pa lahko optimalna izvedba voženj pripomore k zmanjšanju števila vozil in enakomernejši obremenitvi le-teh.
V zadnjem poglavju bomo izvedli kritično analizo rezultatov po optimizaciji in jih primerjali s stanjem pred optimizacijo. Primerjali jih bomo z vidika porabljenega časa, z vidika prevoženih kilometrov in z vidika potrebnih delovnih dni. Analizirali bomo tudi odstotno izboljšanje stanja mesečnega popisa merilnih naprav po optimizaciji. Na koncu bomo z metodo sinteze posamezne rezultate združili v celoto in predstavili vpliv optimizacije na celotni mesečni popis merilnih naprav.
5.1 Primerjava z vidika porabljenega časa pred in po optimizaciji
Časovno okno je čas, v katerem se odvija določena aktivnost. V programu ArcLogistics je časovno okno razdeljeno na več parametrov, zato si bomo za boljše nadaljnje razumevanje časovne analize pogledali, kateri parametri so to: začetni čas (Start Time); končni čas (End Time); čas vožnje (Travel Time); čas opravljanja storitve (Service Time); čas malice (Lunch Time); čas čakanja (Wait Time).
Tabela 10 prikazuje razčlenitev časovnih parametrov skupnega časa popisovanja. Skupni čas sestavljajo čas vožnje, čas opravljanja storitve, čas za malico in čas čakanja. Vendar slednjega v tabelo nismo vključili, saj je čas čakanja pri vseh 4 popisovalcih enak nič. Popisovalcem namreč ni potrebno čakati na popis merilnih naprav, tako kot morajo na primer distributerji na kupca za dostavo blaga.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 48 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 10: Primerjava med popisovalci glede na časovne parametre popisovanja po optimizaciji
čas vožnje [ur] čas opravljanja storitve [ur] čas malice [ur]
Popisovalec 1 8,5 33,1 3,0
Popisovalec 2 1,4 32,7 2,5
Popisovalec 3 4,6 36,4 3,0
Popisovalec 4 3,1 25,7 2,0
Skupaj 17,7 127,9 10,5
Slika 17 prikazuje primerjavo med popisovalci glede na časovne parametre popisovanja po optimizaciji. Vidimo lahko, da s časovnega vidika najdaljšo vožnjo opravi Popisovalec 1, kar je bilo tudi pričakovano, saj popisuje na najširšem območju. Najmanj časa za vožnjo pa porabi Popisovalec 2, ki popisuje zgolj v mestnem središču. Ugotovimo lahko tudi to, da največ časa za opravljanje storitve potrebuje Popisovalec 3, kar tudi ni presenetljiv podatek, saj je v njegovem obsegu popisa največ, 728 merilnih naprav. Najmanj časa za opravljanje storitve pa potrebuje Popisovalec 4, v obsegu popisa katerega je najmanj, 515 merilnih naprav.
Slika 17: Primerjava med popisovalci glede na časovne parametre popisovanja po optimizaciji
36,4 33,1 32,7
25,7
]
ur [
8,5 4,6 3 3 3,1 1,4 2,5 2
Popisovalec 1 Popisovalec 2 Popisovalec 3 Popisovalec 4
čas vožnje čas opravljanja storitve čas malice
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 49 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Čas za malico se razlikuje po skupnem številu delovnih dni popisovanja posameznega popisovalca po optimizaciji. Vidimo lahko, da imata Popisovalec 1 in Popisovalec 3, ki celoten popis opravita v 6 delovnih dneh, enak skupni čas za malico. Za Popisovalca 2, ki celoten popis opravi v 5 delovnih dneh, in Popisovalec 4, ki celoten popis opravi v 4 delovnih dneh pa se tudi čas za malico sorazmerno razlikuje.
Sledi primerjava rezultatov med popisovalci pred in po optimizaciji ter odstotno izboljšanje po optimizaciji z vidika porabljenega časa. Časovno okno je bilo v programu ArcLogistics definirano od 7. do 15. ure, kar je za vsakega popisovalca vsak dan predstavljalo 8 urni delovnik. Omogočili smo najzgodnejši začetek popisovanja ob 6.30 uri in odmor za malico med 10. in 10.30 uro. Nastavili smo povprečen čas popisa na merilno napravo – 3 minute. Da je program ArcLogistics lahko izračunal čas, ki je potreben za prevoz posameznih cestnih odsekov, pa smo že pri pripravi omrežne podatkovne baze impedanci ꞌrazdaljaꞌ določili vrednosti ꞌmetriꞌ in impedanci ꞌčasꞌ vrednost ꞌminuteꞌ.
Tabela 11 prikazuje primerjavo med začetnim stanjem in stanjem po optimizaciji z vidika porabljenega časa za popis merilnih naprav. Prikazano je tudi odstotkovno izboljšanje stanja po optimizaciji, ki smo ga zaokrožili na 1 decimalno mesto. Razvidno je, da se je stanje pri Popisovalcu 1 izboljšalo za 38,9 %, pri Popisovalcu 2 za 35,0 %, pri Popisovalcu 3 za 34,7 % in pri Popisovalcu 4 za 38,0 %. Začetno stanje se je torej pri vseh 4 popisovalcih izboljšalo za približno enak procent, pri čemer se je v največji meri izboljšalo za Popisovalca 1, najmanj pa za Popisovalca 2.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 50 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 11: Primerjava med popisovalci z vidika skupnega časa pred in po optimizaciji
čas [ur] Popisovalec 1 Popisovalec 2 Popisovalec 3 Popisovalec 4
pred optimizacijo 73,0 56,3 67,4 49,7
po optimizaciji 44,6 36,6 44,0 30,8
izboljšanje v % 38,9 35,0 34,7 38,0
Slika 18 prikazuje še vizualno ponazoritev stanja pred in po optimizaciji v obliki grafikona z vidika porabljenega časa za popis merilnih naprav. Vidimo, da gre pri vseh 4 popisovalcih za približno enako izboljšanje, kar je posledica tega, da so vsi popisovalci v osnovi časovno enako omejeni, saj se vsi gibljejo v okviru 8 urnega delovnika. S časovnega vidika torej ne more priti do velikih odstopanj v samem procesu optimizacije.
Slika 18: Primerjava med popisovalci z vidika skupnega časa pred in po optimizaciji
80,0 73,0 70,0 67,4
60,0 56,3 49,7 50,0 44,6 44,0 40,0 36,6 [ur] 30,8 30,0
20,0
10,0
0,0 popisovalec 1 popisovalec2 popisovalec 3 popisovalec 4
pred optimizacijo po optimizaciji
5.2 Primerjava z vidika prevožene razdalje pred in po optimizaciji
Sledi primerjava začetnega stanja in stanja po optimizaciji, ter odstotkovno izboljšanje začetnega stanja po optimizaciji z vidika prevožene razdalje. Vsak popisovalec je v svoj obhod popisa dobil svoje območje, ki pa se glede na gostoto poselitve kar precej razlikujejo med seboj. Tako je en popisovalec popisal na območju Velenja približno
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 51 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program enako število merilnih naprav, kot drugi, ki je popisoval na območju vseh treh občin območja Šaleške doline.
Tabela 12 prikazuje primerjavo med začetnim stanjem in stanjem po optimizaciji z vidika prevožene razdalje za popis merilnih naprav. Prikazano je tudi odstotkovno izboljšanje stanja po optimizaciji, ki smo ga zaokrožili na 1 decimalno mesto. Razvidno je, da se je stanje pri Popisovalcu 1 izboljšalo za 44,6 %, pri Popisovalcu 2 za 37,6 %, pri Popisovalcu 3 za 29,5 % in pri Popisovalcu 4 za 38,8 %. Začetno stanje se je torej v največji meri izboljšalo za Popisovalca 1, najmanj pa za Popisovalca 3.
Tabela 12: Primerjava med popisovalci z vidika prevožene razdalje pred in po optimizaciji
razdalja [km] Popisovalec 1 Popisovalec2 Popisovalec 3 Popisovalec 4
pred optimizacijo 448,0 164,0 193,0 144,0
po optimizaciji 248,4 102,3 136,0 88,1
izboljšanje v % 44,6 37,6 29,5 38,8
Slika 19 prikazuje še vizualno ponazoritev stanja pred in po optimizaciji v obliki grafikona z vidika prevožene razdalje za popis merilnih naprav. Vidimo, da po številu prevoženih kilometrov precej odstopa Popisovalec 1, katerega obhod popisa obsega vse tri občine v območju Šaleške doline, sledijo Popisovalec 4, Popisovalec 2 in Popisovalec 3, ki popisujejo pretežno v mestnih središčih Velenja on Šoštanja. Vidno je tudi, da je izboljšava stanja po optimizaciji precej bolj odstopa od enega do drugega popisovalca, kakor pri časovnem vidiku, kar je posledica različno dolgih razdalj in dejavnikov, ki vplivajo na vožnjo po cestnem omrežju in ki smo jih v izgradnji omrežne podatkovne baze skušali z različnimi omejitvami čim bolj realno upodobiti.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 52 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Slika 19: Primerjava med popisovalci z vidika prevožene razdalje pred in po optimizaciji
500,0 448,0 450,0 400,0 350,0 300,0 248,4 250,0
[km] 193,0 200,0 164,0 136,0 144,0 150,0 102,3 88,1 100,0 50,0 0,0 popisovalec 1 popisovalec2 popisovalec 3 popisovalec 4
pred optimizacijo po optimizaciji
5.3 Primerjava z vidika potrebnih delovnih dni pred in po optimizaciji
Sledila je primerjava rezultatov med popisovalci pred in po optimizaciji, ter odstotkovno izboljšanje po optimizaciji z vidika potrebnih delovnih dni za mesečni popis merilnih naprav. Število delovnih dni smo dobili tako, da smo skupni čas pred in po optimizaciji delili z 8, kolikor traja 1 delovni dan in dobljena števila zaokrožili na 1 decimalko, kot prikazuje Tabela 13.
Trenutno imajo v podjetju določeno, da mora vsak popisovalec končati svoj mesečni obhod popisa merilnih naprav v 6 delovnih dneh z dodatnim dnem v primeru anomalije. Vendar jim te norme ne uspe doseči pri Popisovalcu 1 in Popisovalcu 3. Medtem ko je programu ArcLogistics precej uspelo izboljšati rezultat in pri vseh 4 popisovalcih doseči normo popisa 6 delovnih dni – brez dodatnega dne za anomalije. Prikazano je tudi odstotkovno izboljšanje stanja po optimizaciji, ki je seveda enako, kot pri časovnem vidiku optimizacije. Popisovalcu 1 se je stanje izboljšalo za 38,9 %, popisovalcu 2 za 35,0 %, popisovalcu 3 za 34,7 % in popisovalcu 4 za 38,0 %. Začetno stanje se je torej v največji meri izboljšalo za Popisovalca 2, najmanj pa za Popisovalca 3.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 53 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 13: Primerjava med popisovalci z vidika potrebnih delovnih dni pred in po optimizaciji
delovni dnevi Popisovalec 1 Popisovalec2 Popisovalec 3 Popisovalec 4
pred optimizacijo 9,1 7,0 8,4 6,2
po optimizaciji 5,6 4,6 5,5 3,9
Izboljšava v % 38,9 35,0 34,7 38,0
5.4 Sinteza rezultatov
Na koncu smo rezultate začetnega stanja popisovanja in rezultate po optimizaciji združili in dobili skupni čas popisa merilnih naprav ter skupno prevoženo razdaljo pred in po optimizaciji. Iz teh podatkov pa smo izračunali odstotkovno izboljšanje začetnega stanja z vidika zmanjšanja prevoženih kilometrov in z vidika porabljenega časa. Ta dva vidika namreč igrata največjo vlogo pri optimizaciji transportnih stroškov.
Iz Tabele 14 je vidno, da znaša odstotkovno izboljšanje po optimizaciji, z vidika skupnega porabljenega časa za mesečni popis merilnih naprav, 36,7 %, kar predstavlja približno 11 delovnih dni na mesec. Z vidika skupne prevožene razdalje za mesečni popis merilnih naprav pa znaša odstotkovno izboljšanje po optimizaciji 39,4 %, kar znaša približno 374 kilometrov na mesec.
Tabela 14: Izboljšanje začetnega stanja s časovnega vidika in z vidika prevožene razdalje
čas [ur] razdalja [km]
pred optimizacijo 246,4 949,0
po optimizaciji 156,0 574,8
izboljšanje v % 36,7 39,4
Slika 20 in Slika 21 prikazujeta še vizualno upodobitev izboljšanja začetnega stanja s časovnega vidika in z vidika prevožene razdalje. Vidimo lahko, da gre v obeh primerih
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 54 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program za odstotkovno približno enako izboljšanje in da je le-to precejšnje. Vendar je potrebno upoštevati, da sicer zelo napredna razširitev programskega orodje ArcGIS, imenovana Network Analyst, za modeliranje transportnih omrežij, ki je sposobno realno omrežje precej natančno upodobiti v obliki modela, ne more zajeti vseh dejavnikov, ki se v realnosti dogajajo.
Slika 20: Izboljšanje začetnega stanja s časovnega vidika
300,0
246,4 250,0
200,0 156,0
150,0 [ur]
100,0
50,0
0,0 pred optimizacijo po optimizaciji
Slika 21: Izboljšanje začetnega stanja z vidika prevožene razdalje
1000,0 949,0 900,0 800,0 700,0 574,8 600,0
500,0 [km] 400,0 300,0 200,0 100,0 0,0 pred optimizacijo po optimizaciji
Program ne more definirati pretočnosti na cestah. Ta je namreč ob prometnih konicah, ki se zgodijo okoli 7. ure dopoldan in okoli 14. ure popoldan, veliko počasnejša, kot sicer. Prav tako ne more predvideti vremenskih vplivov, saj so le-ti zelo nepredvidljivi in nekonstantni. Pri popisovanju pa je prisoten tudi človeški faktor, ki ga program prav tako
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 55 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program ne more definirati. Pri popisovalcih se la-ta kaže v njihovih lastnostih oziroma zmožnostih ter vpliva na njihovo delovno produktivnost. Vsak popisovalec namreč deluje v okviru svojih sposobnosti, znanj in spretnosti. Poleg tega pa na njegovo produktivnost vplivajo tudi njegove potrebe, motivacija ter njegov temperament in značaj. Na popisovalca pa lahko vpliva tudi bolezen, ali kakšen drug razlog za njegovo odsotnost, kar pomeni, da mora nekdo drug prevzeti njegove obhode popisovanja, za kar je potrebno uvajanje, ki lahko pomeni veliko časovno izgubo. Na cestah pa so prisotne tudi dnevne anomalije, ki jih računalniški program ArcLogistics ne more predvideti, kot so zastoji, nesreče, zapore in drugi dogodki na cestah.
5.5 Smiselnost uporabe programa ArcLogistics
Po besedah Harper & Martin (2014, str. 48) energetska in komunalna podjetja zaradi velike okoljske občutljivosti in vedno večjih pričakovanj uporabnikov, čutijo vse večjo potrebo po razvoju. Zaradi teh novih prioritet se je v energetski industriji in komunalni dejavnosti pojavila težnja po vzpostavitvi inovativnih sistemov za rešitev osnovnih problemov v podjetju. Eden izmed teh so geografski informacijski sistemi, ki lahko ob pravilni uporabi v precejšni meri vplivajo na kakovostnejše delovanje podjetja.
Za generiranje optimalnih poti popisovanja merilnih naprav smo uporabili računalniški program ArcLogistics, ki sodi med programska orodja ArcGIS. Le-ta se uporablja za reševanje kompleksnih problemov usmerjanja vozil s časovnimi okni, pri katerih je potrebno usmerjati veliko število vozil in z njimi obiskati veliko število vozlišč danega omrežja. Namenjeno je predvsem reševanju problemov, kjer vozilo svoje obhode začne v začetnem vozlišču, v določenem zaporedju obišče določene stranke, kjer pobere oziroma odloži blago, in se vrne v začetno vozlišče (Kilmer & Prasertsri, 2003, str. 6).
V našem primeru pa vozilo svoje obhode začne na sedežu podjetja, v določenem zaporedju obišče vse merilne naprave in jih popiše (brez nalaganja ali razlaganja tovora) in se vrne nazaj na sedež podjetja. Pred izvedbo optimizacije smo se torej vprašali, ali je uporaba programa ArcLogistics za optimizacijo poti popisovanja merilnih naprav smiselna. Za lažjo pot do ugotovitve smo uporabili SWOT analizo, ki je prikazana v Tabeli 15.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 56 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Tabela 15: SWOT analiza o smiselnosti uporabe programa ArcLogistics
Prednosti (Strenghts) Slabosti (Weaknesses)
omogoča reševanje problema premajhna kapaciteta programa za usmerjanja vozil s časovnimi okni; uvoz vseh koordinat merilnih naprav;
natančno opiše pot od ene do druge visoka investicija v program; merilne naprave; kljub sposobnosti zelo realnega modeliranja transportnih omrežij, z uporabo programa lahko podjetje ugotovi, kje popisovalci porabijo nekaterih zunanjih dejavnikov, kot so preveč časa za popis, ali naredijo pretočnost cest, vremenski vplivi in preveč km pri popisu, ali se njihove človeški faktor, ni mogoče zajeti v poti preveč križajo, ali skačejo iz model omrežja. enega konca sistema na drugega, itd.
Priložnosti (Opportunities) Nevarnosti (Threats)
z izvedbo optimizacije lahko podjetje potrebno je dobro poznavanje znatno minimizira transportne stroške; progama;
omogoča podjetju ohranjati optimalno ne moremo vedeti vnaprej, kako se bo sekvenco odjemnih mest v okviru izvedba optimalnih obhodov obnesla v popisne rute; realnosti. posredno omogoča podjetju večjo konkurenčnost na trgu.
Definirali smo nekaj prednosti in priložnosti programa, kot tudi slabosti in nevarnosti. Slabosti programa so premajhna kapaciteta programa za uvoz vseh koordinat merilnih naprav v sistem, visoka investicija v program, poleg tega pa program ArcLogistics, kljub zmožnosti zelo realnega modeliranja transportnih omrežij, nekaterih zunanjih dejavnikov, kot so pretočnost cest, vremenski vplivi in človeški faktor, ne more predvideti. Prav tako ne more predvideti dnevnih anomalij, ki se dogajajo v prometu, kot so zastoji, nesreče, zapore in drugi dogodki na cestah. Problem je tudi ta, da je za izvedbo optimizacije program ArcLogistics potrebno dobro poznati, za kar so potrebna izobraževanja, obenem pa ne moremo z zagotovostjo vedeti, kako se bo optimizacija obnesla v realnosti.
Torej, program ima nekaj slabosti, ki pa niso nerešljive. Slabost majhne kapacitete programa rešimo tako, da območje popisa razdelimo po nekem logičnem ključu na več popisnih poti. Investicija v program se že z izvedbo ene optimizacije poti lahko povrne, podjetje pa ima transportne logistične probleme na več področjih. Dejstvo je, da program
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 57 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
ArcLogistics popolnoma vseh dejavnikov ne more zajeti v sistem in se s časovnega vidika ne moremo povsem zanesti nanj, vendar pa je z vidika določitve kilometrine in optimalnih poti zelo zanesljiv, saj tukaj ni prisotnih drugih nepredvidljivih faktorjev.
Kljub nekaterim slabostim in nevarnostim programa ArcLogistics za izvedbo optimizacije poti popisovanja merilnih naprav menimo, da je le-tega smiselno uporabiti za reševanje takšne vrste problemov. Z uporabo programa v podjetju namreč lahko ugotovijo, kje popisovalci porabijo preveč časa za popis, ali naredijo preveč kilometrov pri popisu, ali se njihove poti preveč križajo, ali skačejo iz enega konca sistema na drugega, itn. Omogoča ohranjati optimalno sekvenco odjemnih mest v okviru popisnih rut. Prav tako pa lahko podjetje z izvedbo optimizacije znatno minimizira transportne stroške, kar posledično omogoča podjetju večjo konkurenčnost na trgu. Poleg tega pa je za podjetje, ki pokriva tako obširno geografsko območje, dobro, da ima v ozadju podporo nekega geografskega informacijskega sistema.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 58 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
ZAKLJUČEK
Namen magistrske naloge je bila optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v Komunalnem podjetju Velenje, d.o.o. Proces popisovanja merilnih naprav smo želeli izboljšati z vidika skrajšanja prevoženih poti in porabljenega časa.
Popis namreč trenutno poteka ročno na terenu, poleg tega trenutna razdelitev regij in popisnih poti ne temelji na osnovi geografskih značilnosti območja ali na razdelitvi po kakšnem drugem logičnem ključu, ampak le na osnovi razpoložljivega števila popisovalcev ter na osnovi dograjevanja komunalne infrastrukture. Prav tako pa tudi vrstni red obhoda popisovalcev pri popisovanju merilnih naprav ne temelji na kakšni GIS programski osnovi, ampak na dosedanjih izkušnjah popisovanja. Z namenom izboljšanja trenutnega stanja popisovanja merilnih naprav, smo se odločili izvesti optimizacijo poti popisa merilnih naprav v računalniškem programu ESRI ArcLogistics, ki sodi med programska orodja ArcGIS. Namenjeno je reševanju kompleksnih problemov usmerjanja vozil s časovnimi okni, pri katerih je potrebno usmerjati veliko število vozil in z njimi obiskati veliko število vozlišč danega omrežja. Zanimalo pa nas je tudi, ali je uporaba računalniškega programa ArcLogistics sploh smiselna za reševanje takšnega logističnega problema, kot je predstavljen v naši magistrski nalogi.
Z izvedeno raziskavo smo teoretično izboljšali trenutno stanje popisovanja merilnih naprav, saj naj bi popisovalci v enem mesečnem popisu prihranili približno 11 delovnih dni in 374 kilometrov. Poleg tega pa nam je program ArcLogistics natanko izdelal plan obhodov z natančnimi navodili od ene do druge merilne naprave. Z izvedbo optimizacije smo ugotovili tudi, kolikšen delež v celotnem času posameznega popisovalca predstavlja čas vožnje, čas popisa merilnih naprav in čas malice. Koliko kilometrov prevozi posamezni popisovalec na posamezni popisni poti in koliko delovnih dni je potrebnih za posamezni popis merilnih naprav. Posamezne rezultate smo v sintezi rezultatov združili v celoto in dobili skupno izboljšanje stanja.
Zanimalo nas je tudi, ali je uporaba računalniškega programa ArcLogistics za to raziskavo smiselna. S pomočjo izvedbe SWOT analize smo svoje znanje in izkušnje s programom strnili v štirih točkah: prednosti, priložnosti, slabosti in nevarnosti.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 59 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Program ArcLogistics ima nekaj slabosti. Ena izmed te je, da program, kljub zmožnosti zelo realnega modeliranja transportnih omrežij, nekaterih zunanjih dejavnikov ne more zajeti. Program ne more definirati vremenskih vplivov, pretočnosti in dnevnih anomalij na cestah, kot so zastoji, nesreče, zapore in drugi dogodki.. Pri popisovanju pa je prisoten tudi človeški faktor, ki ga program prav tako ne more definirati. Pri popisovalcih se la-ta kaže v njihovih lastnostih oziroma zmožnostih ter vpliva na njihovo delovno produktivnost. Vsak popisovalec namreč deluje v okviru svojih sposobnosti, znanj in spretnosti. Poleg tega pa na njegovo produktivnost vplivajo tudi njegove potrebe, motivacija ter njegov temperament in značaj. Slabosti so tudi premajhna kapaciteta programa za uvoz vseh koordinat merilnih naprav v sistem, visoka investicija v program in potrebno dobro poznavanje aplikacije za izvedbo optimizacije. Obenem pa ne moremo vedeti vnaprej, kako se bo optimizacija obnesla v realnosti.
Kljub nekaterim slabostim menimo, da je uporaba programa za izvedbo optimizacije poti popisovanja merilnih naprav smiselna. Dejstvo je, da program ArcLogistics popolnoma vseh dejavnikov ne more zajeti v sistem in se s časovnega vidika ne moremo povsem zanesti nanj, vendar pa je z vidika izračuna kilometrine in optimalne sekvence odjemnih mest zelo zanesljiv, saj tukaj ni prisotnih nepredvidljivih faktorjev. Z uporabo programa podjetje lahko ugotovi, kje popisovalci porabijo preveč časa za popis, ali naredijo preveč kilometrov pri popisu, ali se njihove poti preveč križajo, ali skačejo iz enega konca sistema na drugega itn. Omogoča pa tudi ohranjati optimalno sekvenco odjemnih mest v okviru popisne rute. Skratka program ne more postaviti nekih časovnih normativov, lahko pa nudi neko geografsko informacijsko podporo sistemu popisovanja. Z optimizacijo podjetje lahko zmanjša transportne stroške in posledično poveča konkurenčnost svojih storitev na trgu.
V nadaljnjih raziskavah bi lahko optimizacijo izvedli v realnosti in jo primerjali z obstoječim stanjem ter z optimizacijo v teoriji. V smislu uporabe opreme za popisovanje merilnih naprav, s katero se da tudi znatno zmanjšati transportne stroške, pa bi lahko raziskali, kako smiselna bi bila uporaba daljinskega popisovanja merilnih naprav v podjetju.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 60 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
VIRI IN LITERATURA
Cao, B. & Weigel, D. (1999). Applying GIS and OR Techniques to Solve Sears Technician-Dispatching and Home Delivery Problems. Interfaces, 29 (1), 112- 130. Dragan, D., Intihar, M., Kramberger, T. & Prah, K. (2010). Konstrukcija rajonov za prevoz otrok v šolo na območju občine Laško: Končno poročilo o projektu. Celje: Univerza v Mariboru, Fakulteta za logistiko. Društvo za razvoj podeželja Šaleške doline [LAS]. (2008). Lokalna razvojna strategija za Mestno občino Velenje, Občino Šoštanj in Občino Šmarno ob Paki. Šoštanj: Društvo za razvoj podeželja Šaleške doline [LAS]. Harper, J. & Martin, S. (2014). Mapping a Safer and More Reliable Energy Future. Electric Perspectives, 48-51. Hiršel, J. (2009). Opis obstoječega stanja popisa merilnih naprav. (interno gradivo). Velenje: Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. Impedance. (b.l.) V GIS dictionary. Najdeno 20. februarja 2014 na spletni strani http://support.esri.com/en/knowledgebase/GISDictionary/term/impedance Intihar, M. (2011). Optimizacija notranjih poti pobiranja biološkega materiala v Splošni bolnišnici Celje: Magistrsko delo. Celje: Univerza v Mariboru, Fakulteta za logistiko. Južnik, L. (2004). Uporaba GIS za regionalne in lokalne analize: Skripta. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Ekonomska fakulteta. Kilmer, L.R. & Prasertsri, P. (2003). Improving Vertical Coordination from Farm-to- Plant Using a Cooperative. Montreal: University of Florida, International Agricultural Trade and Policy Center. Knez, M. (2004). Proces prodaje in obračuna komunalnih dobrin oz. storitev. (interno gradivo). Velenje: Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. Kvamme, K., Oštir-Sedej, K., Stančič, Z. & Šumrada, R. (1997). Geografski informacijski sistemi. Ljubljana: Zveznoraziskovalni center Slovenske akademije znanosti in umetnosti. O podjetju – Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. Najdeno 26. maja 2014 na spletni strani http://www.kp- velenje.si/index.php?option=com_content&view=article&id=132&Itemid=172& eprivacy=1
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 61 Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Magistrski študijski program
Prah, K. (2011). Geografski informacijski sistemi 2: Gradivo za podiplomski študij. Celje: Univerza v Mariboru, Fakulteta za logistiko. Sl Consult. (2009). Celovita oskrba s pitno vodo v Šaleški dolini: Investicijski program. (interno gradivo). Ljubljana: Sl Consult, d.o.o. Služba za investicijski inženiring. (2008). Kanalizacija Škale-jug: Investicijski program. (interno gradivo). Velenje: Komunalno podjetje Velenje, d.o.o. Šumrada, R (2005a). Tehnologija GIS: Univerzitetni učbenik. Ljubljana: Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo. Šumrada, R. (2005b). Strukture podatkov in prostorske analize: Univerzitetni učbenik. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo.
Mia Kokot: Optimizacija poti mesečnega popisa merilnih naprav za večstanovanjske objekte in industrijo v izbranem podjetju 62