集装箱码头生产率评价（精选3篇）
集装箱码头生产率评价 第1篇
在集装箱港口装卸机械领域, 我国研究机构开发了一套立体轨道式电动小车集装箱传送分配系统。该系统较Noell公司的水平式全自动集装箱搬运系统[1]、AGV运输系统[2]以及ALV-AGV联合运输系统的效率高, 且能利用2层空间解决平面布局中的冲突, 利用轨道技术提升了自动化控制能力, 从而构建了一个岸桥传输、前沿码头传输、堆场装卸作业3块式无缝接驳连续传输体系。对该系统, 笔者进行了系统仿真, 证实其高效性。
1 离散事件动态系统
离散事件动态系统 (discrete event dynamic systems, DEDS) 是当今世界高新技术发展的产物。在这类系统中, 对系统行为进程起决定作用的是一批离散事件, 而不是连续变量, 所遵循的是人为规则, 而不是物理学定律。离散事件是指DEDS中发生在离散时刻的事件或行为, 发生时刻取决于这一时刻前系统行为的深化过程。港口的船舶到达和船舶离开就是典型的离散事件。在DEDS中, 一个离散事件的发生驱动系统状态发生变化, 同时还会按照系统的运行规则在系统中激发新的离散事件, 从而形成系统状态的演化过程。和连续系统一样, 研究DEDS需要建立模型, 模型反映了系统主要行为特征的变量与系统结构参数之间的一种关系。模型可采用数学方程、曲线、图表、计算机程序等多种形式表征。基于系统的模型, 可分析系统的行为性能及其与系统结构和参数的关系, 研究系统的控制和优化。在DEDS的研究中, 常把DEDS的模型和分析区分为3个基本层次, 即统计性能层次、代数层次和逻辑层次。
2 立体轨道网络传输分配系统方案的模型架构
根据研究项目的总体要求, 从多个系统设计方案中经过比选确定了方案, 其功能框架如图1所示, 虚拟仿真如图2所示。根据整个方案设计, 该系统分为岸桥系统、传送系统和场桥系统, 采用3层网络传输设计结构, 即顶层岸桥层、中层低架轨道桥层和底层地面轨道传输层。在X和Y 2个向量空间上定位单组集装箱, 实现了横纵向的无冲突点设计。较好地体现了该研究项目的技术创新要求, 达到空间上和交通组织上的最优化。
1-RMG轨道式龙门起重机;2-低架桥平板小车;3-地面平板小车;4-地面轨道;5-低架桥轨道;6-自动升降机
2.1 工序流程
整个模型分为岸桥系统、立体转运传送系统和场桥系统。岸桥系统完成集装箱在陆地和船舶间的传递, 本系统中采用双12.20 m (40 ft) 岸桥起重机, 可同时作业2个12.20 m (40 ft) 或者4个6.10 m[20 ft (TEU) ]箱, 是目前岸桥作业机械中效率最高的设备。立体转运传送系统由低架桥轨道线和地面轨道线及升降起重机3部分组成, 其中低架桥轨道线平行于岸线, 地面轨道线垂直于低架桥轨道线设置。以卸箱为例, 岸桥将箱卸于低架桥轨道上的平板小车上, 平板小车自动运行到岸桥落箱位置, 每次最大承接2个12.20 m (40 ft) 箱。然后自动运行到目的垛区对应的地面轨道线上方, 由升降起重机将箱转移到正下方的地面平板小车上, 通过地面轨道线运送至垛区。在场桥系统中, RMG或者RTG起重机将箱吊至指定箱位。整个传输过程连续顺畅, 没有车辆交织点。同样, 装箱过程逆向而行[3,4]。
卸箱作业的各部分作业流程逻辑如图1所示, 实物虚拟仿真如图2所示。
2.2 码头设计及装卸工艺
码头设计参数为:泊位数量, 1;低架桥, 5;岸线长度, 371 m;地面轨道 (远箱区) , 272.4 m;堆场数量, 7;地面轨道 (近箱区) , 136.2 m。装卸设备参数如表1所列。
3 基于DEDS的模型分析区
对该新型集装箱立体轨道网络传输分配系统进行基于DEDS模型的层次分析, 包括逻辑层次、代数层次和统计性能层次。
3.1 模型逻辑层
1) 逻辑框架结构。
各部分逻辑功能关系如图3～图5所示。
在图中:QC为岸桥;RMG为堆场轨道式龙门吊;Elevator为低架桥升降机;C1为低架桥平板小车;C2为地面轨道平板小车。
2) 机械调度原则。
1台岸桥服务1条低架桥轨道装卸线;1台龙门吊服务1条地面轨道线;龙门吊1次只能作业1只箱 (20 ft或40 ft箱) 。为了实现效率最优化, 岸桥数量随作业瓶颈的变化而相应改变。根据码头的实际操作情况, 每台岸桥及其所对应的1路水平运输机械、堆场作业机械组成的装卸运输作业线为1个作业路。但固定作业路机械造成资源的浪费, 故本文对原方案的1台岸桥服务1条低架桥轨道装卸线的方式进行了改进, 改为岸桥动态选择低架桥轨道线, 只要有空闲的低架桥便选择其装卸, 实现动态选择、灵活作业的模式。
3) 堆场的堆放原则。
整个堆场分为7个箱区, 每个箱区分为远近2个箱区, 实现双线作业, 增大作业能力。箱区采用RMG作业, 箱区内均匀布置箱位。本文采用动态分配箱区的方案, 分为均匀箱区和多箱区。前者采用将装卸箱均匀布置在整个堆场, 不进行任何归类, 后者根据装卸量和系统作业效率匹配原则对装卸箱实行动态箱区量的分配, 不同的状态分配不同数目的箱区, 达到动态匹配。
4) 仿真模型的初始状态。
模型的初始状态设定为2种状态:① 码头堆场为空, 满载重箱船舶进港卸箱;② 码头堆场为满, 空船等待装箱。
3.2 模型代数层
为了将仿真的主要精力集中在系统建模和系统分析上, 本文利用物流专业仿真软件Witness对系统进行仿真建模, 这样既有利于提高仿真的效率, 更有利于提高仿真的质量。
1) 对模型的抽象化与假设。
对模型的抽象化和假设为:① 船舶由2部分组成, 一部分定义成工件, 以便生成船舶的各种属性与分布;另一部分定义成缓冲器, 以便存放进出口集装箱;② 因为岸桥既要从低架桥上卸下集装箱, 也要把集装箱装到低架桥上, 所以岸桥也由两部分组成:一部分定义成机器, 负责装卸船; 另一部分定义成缓冲器, 专门存放岸桥上的集装箱;③ 重箱和轻箱在轨道和升降机上运行的速度是一样的;④ 模型中不考虑进出口集装箱在堆场中的堆存时间, 即假设堆场的容量是无限的;⑤ 模型中不考虑13.72 m (45 ft) 的集装箱和冷藏箱、开口箱、超高箱等特种箱的影响;⑥ 忽略堆场中的移箱、翻箱作业;⑦ 假设设备始终是完好的, 工人是一样熟练的, 不会因机械或人为故障对作业造成影响。
2) 随机事件分布及参数选择。
箱型分布:船上只装卸6.10 m (20 ft) 和12.20 m (40 ft) 箱;考虑到国际贸易分工的不断变化, 受进出口国的贸易组成影响, 箱型比例不确定, 故将箱型比例分3类, 即20 ft箱∶40 ft箱=25∶75、50∶50、75∶25。
到港船舶作业方式为随机分布。由于忽略船舶到达的随机分布只对单船作业进行建模, 故作业方式设定为单装或单卸, 不考虑空进空出的情况。
3) 参数定义。
集中归纳现实港口的作业情况, 并进行并集处理, 合理简化成以下4种作业方案, 它们之间可以根据特定情况组合成完整的系统方案。
(1) 卸箱均匀箱区。
整个堆场内的集装箱无序摆放, 船上卸下的箱可以任意放置在堆场的任意箱位。
(2) 卸箱单箱区。
按堆场分类安排, 单船上卸下的箱只能被安排在特定的一个箱区。
(3) 装箱均匀箱区。
整个堆场内的集装箱无序摆放, 装船时从所在位置传送到船上。
(4) 装船单箱区。
按堆场分类安排, 待装船的箱集中放置于单个箱区。
3.3 统计层
3.3.1 评价指标的选取
1) 核心指标的选取。
以港口整体效率为核心, 集中分析影响整体效率的因素, 确定整个传输系统的瓶颈。确定以下参数为评价指标:忙率, 1 000 min操作完成数, 平均船时作业效率 (单位时间内单船作业箱量) , 岸桥单机效率 (平均船时作业效率/岸桥数) 。
2) 指标最优的定义。
由于港口是一个庞大的离散动态系统, 各组态的变化相互影响, 故瓶颈点是不断变化的;船舶装卸的随机性包括箱型比率、堆场目标箱位等的随机性, 故作业任务量和作业时间是不断变化的。基于上述分析, DEDS中指标的最佳状态就不能用效率最大化来衡量, 如果不给各环节留有一定的富余作业能力, 单单追求效率越大越好, 随着系统的演进, 瓶颈出现的频率会大大增加, 拥堵消散需要一定时间, 这样反而拖滞了整个系统的进程。故指标的最优化是一个系统的工程, 是全局指标的稳定和匹配的过程。在本文中用指标匹配进行整数规划以实现最优化。
3.3.2 仿真结果及分析
1) 装箱单箱区。
① 岸桥和RMG的效率都随着6.10 m (20 ft) 箱的比例增大而减小, 见图6、图7所示 (图中25/75指待操作箱中20 ft箱和40 ft箱的比例) 。这是由于1个12.20 m (40 ft) 箱相当于2个6.10 m (20 ft) 箱, RMG对12.20 m (40 ft) 箱作业一次相当于同时作业2个6.10 m (20 ft) 箱, 故效率较高;② 由图6可以清晰的看到, RMG线随着岸桥数量的提高, 从单岸桥到双岸桥效率有一个从50 TEU/h到80 TEU/h的阶越, 岸桥数量超过2时, 效率停滞不前。说明岸桥的数量已经对系统不起决定性作用, 查看仿真数据, 此时RMG的忙率达到100%。因此, 在此方案下, 系统瓶颈在RMG;③ 由于岸桥数量的增加并未显著增加平均船时效率, 所以随着岸桥数量的增加, 岸桥单机效率随之降低。由于增加的岸桥并未充分利用, 故不宜设置太多的QC, 本文建议采用双岸桥, RMG和QC忙率分别达到100%和66%, 效率约为80TEU/h (25/75时) ;④ 计算此方案下RMG和QC的最大效率 (取箱型比例50/50为平均情况) :
fRMG=52.155/75.33%=69 TEU/h
fQC=69.21/66.56%=104 TEU/h
2) 装箱均匀箱区。
① 图8显示RMG效率随着岸桥数量呈线性增加态势, 观察RMG忙率从9.28%上升到77.77%, 故此方案下RMG数量是充足的;② 由图9可以看出, 平均船时效率随着岸桥数量的变化呈正相关关系, 而岸桥单机效率稳定在100 TEU/h左右, 由此可推知系统瓶颈在岸桥, 增加岸桥数量, 平均船时效率线性增加。
3) 卸箱单箱区。
① 由图10可见, 岸桥数量超过2台时, RMG效率和平均船时效率都稳定不变, 同时, QC效率与岸桥数量呈近似线性的关系 (参见图11) , 在仿真数据里观察RMG的忙率, 当
岸桥数量超过2台时, 近箱区的RMG忙率已接近100%。所以此方案下, 瓶颈在RMG处, 选用2台岸桥最为经济。② 计算此方案下RMG和QC的最大工作效率 (取箱型比例为50/50为平均情况)
fRMG= (21.06/30.42%+47.16/68.12%) /2=69 TEU/h
fQC=69.66/67.29%=104 TEU/h
4) 卸箱均匀箱区。
在此方案下, 4台岸桥是转折点。4台以下时, 岸桥忙率都接近100%, 同时, 图12显示RMG忙率在线性增加, 表现在图13中的平均船时效率和岸桥数量的线性增长关系上;岸桥超过4台, RMG忙率和效率都维持在一定水平 (小于50%) , 同时岸桥效率在平均船时效率不变和岸桥数量增加的前提下线性下降。这主要是由于系统的阻滞效应, 由于前后工序较多, 各作业时间有差异, 导致系统阻滞, 同时在牛鞭效应下阻滞扩大, 导致系统在没有明显瓶颈的情况下产生了效率制约。所以, 为了避开系统阻滞, 岸桥数量不宜大于4。
3.3.3 优化方案
1) 综合上述各方案的仿真结果和数据分析可知, 无论是单箱区或均匀箱区, 还是单岸桥还是4岸桥, 都不能使系统达到最佳协调状态, 故它们之间的合理配比很关键。为了最大限度地提高系统效率及合理使用岸桥和RMG等码头设备, 可从岸桥数量和箱区配比的角度进行优化。由于在装箱和卸箱过程中岸桥和RMG的最大效率是一样的, 可将2个方案统一进行如下多目标整数规划。
式中:m为岸桥数量;n为箱区数量。求得m=4, n=3时, f船=414 TEU/h。即使用4台岸桥, 配合采用3箱区方案, 可获得岸桥和RMG的最大忙率, 将平均船时效率提升至414 TEU/h。
2) 在此多箱区方案下, 岸桥和RMG效率达到最大 (分别为104 TEU/h和69 TEU/h) ;箱区的轮换使用可为货品的分类安排提供便利;RMG不用全部用于装卸船作业, 可以分别进行装卸船作业和堆场—后方转运区作业, 提高堆场使用效率。
3.3.4 与其他集装箱装卸系统的效率比较
将立体轨道电动车集装箱传送分配系统与几种典型的集装箱装卸系统进行比较, 集装箱装卸传输系统岸桥单机效率如表2所列。
3.3.5 路径交织点对系统的影响
在系统仿真过程中, 可以清晰地观察到由于路径共享所产生的冲突点。在低架桥轨道上和地面轨道上, 由于轨道的独占性, 造成了岸桥处和升降机处的等待延误。这也暴露了此系统采用往返式轨道运输的劣势。可以考虑结合集卡运输的特点将轨道建设成为环形, 使轨道小车环形行驶, 以降低因等待而产生的延误。
3.3.6 低架桥系统在整个传输方案中的作用
在系统的仿真试验中, 假设1台岸桥对应1条低架桥轨道。试验数据显示低架桥系统在诸多方案中的忙率一直在20%以内, 局部接近50%, 故在装箱和卸箱作业中, 低架桥系统都是充足的, 不存在瓶颈问题。低架桥系统作为整个新型系统的核心创新部分, 实现了集装箱由岸桥到堆场的无缝衔接, 通过立体式的轨道布置彻底摆脱了平面运输系统线路交织。
4 结 语
1) 通过仿真试验, 船时效率和岸桥单机作业量指标说明, 立体轨道式集装箱电动小车智能传送系统比传统集装箱码头传送系统更加高效, 显示出立体传送新理念的合理性和优越性。
2) 总体来看, 多箱区比单箱区效率高, 装箱和卸箱效率相近 (这里未考虑装箱的船上作业局限因素) , 根据节能和效率双重标准优化岸桥数和作业箱区数目的配比, 实现在最少的设备使用率下获得最大的码头作业效率。
综合各种因素, 作者认为在不考虑倒箱因素的条件下, 采用4岸桥3箱区方案可获得最大的码头作业能力和码头设备利用率。
参考文献
[1]吴恺桓.新型的集装箱场地搬运系统[J].集装箱化, 1999 (1) :33-34
[2]刘志平, 翟俊杰, 陶德馨.自动化集装箱码头中的AGV技术[J].物流技术, 2006 (7) :114-116
[3]彭传圣.汉堡港的自动化集装箱码头[J].集装箱化, 2005 (2) :22-23
大型集装箱码头精益生产设计与实施 第2篇
1 大型集装箱码头精益生产设计
码头作业资源具有有限性、耦合性和不可存储性等特点，如何合理利用有限资源提高作业效率是提升码头企业核心竞争力的关键问题，其中需要考虑的因素包括：（1）对各个作业环节进行整合优化，以提高码头整体集疏运效率；（2）生产高峰时合理利用各项资源，以提升码头作业效率；（3）有计划地获取不可存储的资源。据此，码头精益生产可细化为作业资源调度（如人员和设备的调度）、固定资源规划（如岸线、场地、线路等资源的规划）、资源改造升级（如技术、节能等方面的改造）等问题，其目标是实现效率提升、成本降低、能耗减少。
根据大型集装箱码头的作业特点和要求，可以将大型集装箱码头精益生产分为目标层、规划层和作业层等层次（见图1）。
图1 大型集装箱码头精益生产设计
（1）目标层 就目前的经济和社会形势而言，大型集装箱码头精益生产主要从以下层面进行目标界定：一为作业效率层面，包括单个环节的作业效率和整体作业效率；二为经济效益层面，由于近年来环保要求提高，因此将能耗与环境目标从经济效益目标中分离出来，以强调其重要性；三为社会效益层面，主要指大型集装箱码头生产精益化所产生的社会价值。
（2）规划层 主要从作业角度对固定资源进行规划，包括桥吊分布、岸线利用、集卡线路规划、堆存区划分等。
（3）作业层 在规划层的基础上，根据码头作业的实际情况，对泊位、场桥、岸桥和集卡等作业资源进行分配和调度，从而实现码头生产精益化。
本文设计的大型集装箱码头精益生产模式具有较强的延拓性。例如，当社会价值取向发生变化时，既可以对目标层进行升级改造，也可以从纵向加入指标，对单个环节进行纵深评价。
2 大型集装箱码头精益生产实施
盛东公司将大型集装箱码头精益生产设计思想应用于实践，主要内容包括能源精益化、运作精益化、绩效精益化等，核心技术包括轮胎吊发动机降频改造与辅助电源、双起升桥吊规模化应用、作业设备协调调度、大型机械司机智能化管理、风险管控与绩效仿真等（见图2）。
图2 大型集装箱码头精益生产主要内容与关键技术
2.1 能源精益化
（1）降频改造 通过改变轮胎吊发动机的频率和转速，调整相关的电控和机械参数，使轮胎吊的性能基本达到设计标准，并使油耗和成本显著降低。此项技术目前在业内处于先进水平。
（2）辅助电源 轮胎吊的主辅发动机切换时，空调控制板检测到断电后，通常需要延迟3~才能恢复到原先设定的功能。为解决此类问题，盛东公司率先研制辅助电源系统，实现对轮胎吊空重载切换能耗的精益化控制。
2.2 运作精益化
2.2.1 双起升桥吊的规模化应用
原有的单起升桥吊装卸工艺下的作业车道和集卡上离挡规则无法适应双起升桥吊的作业需求。为此，盛东公司率先与上海海勃物流软件有限公司合作，通过建立车道划分模型以及重建集卡上离挡规则，开创性地实现双起升桥吊的规模化应用，使作业效率大幅提升。
2.2.2 作业设备的协调调度
（1）集卡 采用以全球定位系统为引导的集卡调度系统，通过建立集卡池以及求解最优模型，实现集卡运作的最优化。
（2）桥吊和轮胎吊 在船舶作业计划的基础上，根据历史作业状况、船舶作业规律、船舶作业难度、码头作业繁忙程度、船舶箱量结构等精确计算单机作业效率和单船作业效率，从而实现桥吊和轮胎吊的最佳配置，提高作业高峰期的设备有效利用率。
2.2.3 大型机械司机的智能化管理
（1）司机换班自动控制 通过计算机模型算法实现对大型机械司机换班的自动控制，为防止司机疲劳驾驶、提高司机作业效率、平衡司机收入提供数据基础。
（2）大型机械点检无纸化 此项技术不仅可节约人力和时间，而且能提高发现和解决机械故障的及时性。
（3）自主学习平台 该平台提供安全知识、操作技能、规章制度等学习模块，供司机自主选学。
（4）晚间作业提醒 系统具有晚间作业提醒功能，能有效防止司机疲劳驾驶。
2.3 绩效精益化
2.3.1 面向实训的作业设备模拟与仿真技术
盛东公司在长期组织现场培训和理论培训的基础上，融合现代化的模拟与仿真技术，建立针对主要作业设备（尤其是桥吊和龙门吊）的实训平台，如模拟岸桥小车机构运行的西门子桥吊电控系统实验台等，不仅能对作业人员和维修人员进行技能培训，还能对新购备件和修复备件进行测试。
2.3.2 绩效指标体系与风险预警系统
根据大型集装箱码头企业经营管理的实际需要，盛东公司建立全新的绩效指标体系，涵盖生产量、生产效率、设施设备利用率、服务质量、设备管理、能源管理、经济运行和安全管理等方面，具有覆盖面较广、分类较细等特点。
在建立绩效指标体系的同时，通过计算机系统实现对管理数据的动态跟踪，主要功能如下：（1）整合多个系统中的异构数据；（2）实现对部门绩效考核的流程化管理，并自动采集相应的指标数据；（3）对吞吐量、生产效率、能耗、财务、服务质量、设施设备利用率等数据实施动态监测；（4）发现异常数据时，通过短信、邮件、桌面提醒等方式自动发出风险预警。
2.3.3 专家库系统
通过建立专家库系统，实现知识共享和积累，消除技术壁垒，从而提高发现问题和解决问题的效率，确保码头业务的稳定性和连续性。
3 大型集装箱码头精益生产实施效果
精益生产对于提升大型集装箱码头的作业效率和作业安全性以及实现节能降耗具有显著作用，这在盛东公司的实际应用中得到充分验证（见表1）。
表1 精益生产实施前后盛东公司关键绩效指标对比
集装箱码头生产率评价 第3篇
我国集装箱码头业遭遇国际金融危机的重挫后，正处于缓慢回升的阶段。集装箱码头经营者不得不改变以往的经营管理策略，从侧重于增加固定资产投资、建造新泊位、投放新设备的粗放型、外延式增长方式，向侧重于提高生产管理水平、控制成本、优化生产作业流程的精细化、内涵式增长方式转变。近年来，为提高日常生产和成本管理水平，许多制造型企业采用作业成本法[1]，并取得一定成效，但这一方法在码头业的应用较少。本文主要研究如何将作业成本法应用于集装箱码头日常生产管理，从而实现码头日常生产管理与成本控制的有效结合。
1集装箱码头成本构成
1.1可变成本
可变成本主要由以下项目构成：（1）劳动力成本，包括正式员工和合同工的工资；（2）设备运行成本，包括能源（燃油和电力）成本和设备维修保养成本；（3）设备租金；（4）其他运行成本，如运输费用、口岸单位费用及其他操作费用等。
1.2固定成本
固定成本主要由以下项目构成：（1）管理层工资和行政工资；（2）员工培训费用、员工福利和专业服务费用；（3）通信费；（4）差旅费；（5）设备折旧费；（6）保险费用和市场营销费用；（7）房屋费用和一般办公费用，包括办公楼租金、土地租金、车辆租金、公用物品费用及其他办公费用等；（8）咨询、法律、审计及董事等费用；（9）其他分摊费用。
2集装箱码头成本控制的关键因素和关键指标
2.1关键因素
以2007年某集装箱码头的成本构成为例，该码头固定成本仅占总成本的29%，可变成本占总成本的 71%；可变成本中，劳动力成本占总成本的 41%，能源成本占13%，设备维修保养成本占7 %，其他可变成本占10%。由此可见，劳动力成本、能源成本、设备维修保养成本等是集装箱码头成本控制的关键因素。
此外，固定成本大多与码头作业量无关，而可变成本则取决于码头的规模、设备数量、吞吐量和作业量等因素。[2-3]
2.2关键指标
就与日常生产管理的相关性而言，单箱成本是集装箱码头成本控制的关键指标[4]。此外，单箱成本具有良好的可比性，是评估和比较不同码头成本管理水平的有效指标，也是港口和码头制定和实施市场竞争策略的基础性指标。
3集装箱码头生产过程成本控制的方法、
模型及实例
3.1作业成本法
作业成本法最早由库珀和卡普兰提出,目的在于提高企业成本核算的准确性和决策相关性。作业成本法的核心可以概括为“作业消耗资源，产品消耗作业”，即以作业为基础，把企业消耗的资源按资源动因分配到各项作业中，再把按作业收集的成本按作业动因分配到成本对象中。作为连接日常财务管理与生产管理的桥梁，作业成本法可有效地实现成本控制。其特点如下：
（1）以作业为中心，对企业供应链按不同作业进行划分和成本归集；
（2）适用于可变成本占总成本比例较高以及个性化生产(服务)要求较高的企业；
（3）不仅能提供相对准确的成本信息，而且能提供改善作业的非财务信息；
（4）通过计算和归集单项作业成本，使成本估算应用于每项作业。
3.2模型
集装箱码头的日常生产活动主要包括船舶作业、堆场/检查桥作业、铁路/驳船作业、集装箱货运站/场站作业等。[5-6]基于作业成本法及码头主要成本驱动因素，建立如图1所示的集装箱码头生产过程成本控制模型，用于码头日常生产的成本管理。为达到相关生产目标，码头的每项生产活动均消耗一定的资源成本。本文用劳动力、设备设施、能源和维修保养等成本要素来衡量码头各项作业的成本，用效率和效益来衡量码头各项作业的内容，用数量和质量来衡量码头各项作业的产出。通过这种方式可方便地计算码头各项作业的单箱成本，并以此为基础，计算各项作业的单箱收入和单箱利润。
图1集装箱码头生产过程成本控制模型
3.3实例
某集装箱码头采用“桥吊―拖车―轮胎吊”作业工艺系统，配有7台桥吊、35辆拖车、19台轮胎吊，其中轮胎吊全部用于堆场作业。2010年4月11日的堆场作业箱量为 自然箱，消耗燃油。该码头堆场作业的单箱成本如下：
（1）单箱劳动力成本每天2个工班，每台轮胎吊配备2名司机，每名司机每月劳动力成本为元。按每月工作计算，当天单箱劳动力成本为3.7元。
（2）单箱能源成本按燃油价格5.98元/L计算，单箱能源成本为7.9元。
（3）单箱维修保养成本技术部报告显示平均每月（）维修保养费用为 元，经计算单箱维修保养成本为1.8元。
（4）单箱折旧成本财务报告显示平均每月（）每台轮胎吊的折旧费用为42 129.63元，经计算单箱折旧成本为6.4元。
（5）单箱其他成本财务报告显示平均每月（）其他费用为元，经计算单箱其他成本为3.3元。
（6）单箱总成本将上述各项成本相加，得单箱总成本为23.1元。
基于上述计算结果，得出该码头堆场作业的单箱成本构成：能源成本34.2%，折旧成本27.7%，劳动力成本16.0%，维修保养成本7.8%，其他成本14.3%。
由上述实例可见，通过应用集装箱码头生产过程成本控制模型计算码头各项作业的单箱成本构成并分析其变动趋势，有利于发现日常生产中的成本管理问题，为制定有针对性的降本增效措施提供可靠的数据支持。此外，该模型还可用于验证生产流程优化措施和成本控制措施是否有效，或用于港口码头相关作业价格的制定和审核。
4集装箱码头成本控制面临的问题
4.1劳动力配备、作业能力与作业效率的平衡
劳动力成本是集装箱码头可变成本构成中的第一要素。新建码头或作业能力尚未饱和的码头必须配备足够的劳动力以满足作业线的基本需求，但由于船舶和箱量的不足，员工工作量往往难以达到应有水平。
此外，为了向客户提供优质服务，获得较高的客户满意度，码头通常采取提高桥吊和船舶作业效率的方法。[7]在员工技能一定的前提下，高效率即意味着码头作业线相关设备设施数量的增加，比如：通过增加集卡数量来提高桥吊作业效率，或通过增加桥吊作业路数来提高船舶作业效率等。相关设备设施的增加必然导致劳动力成本上升。
4.2能源选择
能源成本是继劳动力成本之后的第二要素。码头消耗的能源主要包括轮胎式龙门吊、叉车、堆场巴士和小车等使用的燃油以及桥吊、冷藏箱、堆场灯塔、计算机、通信系统、办公楼、电动轮胎式龙门吊和轨道式龙门吊等使用的电力。由于世界范围内石油资源储备匮乏而消耗持续增长，未来油料价格将长期持续上涨。电能可通过水能、风能、化学能、生物能等转换而来，所以电力成本比燃油成本低。
4.3单箱成本与作业箱量的平衡
码头单箱成本涉及2个因素：作业总成本和作业箱量或吞吐量。降低单箱成本可通过降低作业总成本或增加作业箱量来实现。新建码头或作业能力尚未饱和的码头作业箱量相对较低，往往导致单箱成本较高，尤其是单箱固定成本较高。
4.4设备的规格、数量与市场货量的平衡
以粗放型、外延式增长方式为主导的码头往往不顾市场货量的实际情况购置大量高规格设备，在提高码头作业能力的同时导致单箱固定成本增加。
4.5码头竞争力与市场营销成本的平衡
码头建立核心竞争力和提高市场竞争地位有很多方法，其中价格手段被认为是最原始、最初级的方法。低价竞争产生的市场营销成本较高；此外，由于港口码头市场具有地缘性特征，低价竞争的效果十分有限。
5集装箱码头成本控制措施和建议
5.1强化劳动力计划管理，降低劳动力成本
以当班工作量为基础，实行灵活的翻班制，计划调配每工班出勤人数；以精细化生产方式为指导，培训“多面手”员工，实现员工在多工种轮换下的满额工作量，从而达到减少劳动力数量的目的；此外，对于技术含量较低的岗位，如拖车司机和捆扎工等，可采用合同工或兼职员工。
5.2全面实施“油改电”，降低能源成本
使用“油改电”的轮胎式龙门吊是降低码头能源成本的有效措施。试验结果表明，电动轮胎式龙门吊的单箱能源成本比燃油轮胎式龙门吊降低66%以上（见表1）。叉车和拖车等其他用油机械也可采用电动或液化天然气发动机以降低成本。此外，码头还可在热水、道路信号灯、室内照明等方面充分利用太阳能，以实现节能降耗。
表1电动轮胎式龙门吊与燃油轮胎式龙门吊
单箱能源成本比较
5.3提高设备作业效率和利用率，降低单箱成本
以前文所述的某集装箱码头为例，在劳动力成本、维修保养成本、折旧成本及其他成本不变的情况下，按燃油价格5.98元/L和单箱耗油计算：当轮胎吊利用率从60%提高到70%时，单箱成本降低9.4%；当轮胎吊作业效率从15.28自然箱/h提高到18自然箱/h时，单箱成本降低10%。由此可见，提高设备利用率和单机作业效率能在一定程度上降低单箱成本。
5.4合理配置码头机械设备
码头应对市场和货量进行科学分析和预测，以便合理配置机械设备，并为固定资产投资和采购提供科学指导和参考，从而降低市场风险。此外，根据日常生产任务来安排和优化机械设备出勤，可有效降低设备运行成本。
5.5通过非价格途径提高码头竞争力
提高港口码头竞争力的非价格途径包括灵活的服务方式、经济合理的作业效率、优质的个性化服务、先进的计算机系统、完善的配套服务网络和物流集散系统以及高附加值业务等。实现上述竞争优势的基础是建立完善的资源配置系统和成本控制系统，通过规模化运作和资源共享，确保码头作业以低成本进行，进而实现港口码头的可持续发展。
6结束语
采用科学的管理方法，建立简单易行的成本管理系统，实现日常生产管理与成本控制的有机结合，进而实现生产组织、安全管理、成本控制一体化的作业过程控制，对于集装箱码头企业提高日常生产管理水平具有重要意义。基于作业成本法的集装箱码头生产过程成本控制模型是提高码头生产管理水平的有效工具，以此为基础可以开发出码头日常生产成本分析管理系统，使码头生产过程的成本控制常态化。
参考文献：
[1] PIRTTILA T，HAUTANIEMI P. Activity-based costing and distribution logistics management[J]. International Journal of Production Economics，1995，41（1-3）：327-333.
[2] 李斌. 财务管理精细化与作业成本法管理[J]. 港口经济，2008（3）：58-59.
[3] KAPLAN R S，ANDERSON S R. Time-driven activity-based costing[J]. Harvard Business Review，2004（11）：18-23.
[4] 韩庆兰，朱晓莉. 作业成本法在物流成本管理中的应用[J]. 财会月刊，2004（9）：38-39.
[5] LUO Xunjie, MA Zi, FAN Tiechen, et al. Application of ABC for the costs management in container terminal[C]//IEEE. 2009 International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering, Xi' an, December 26-27, 2009：349-352.
[6] 罗勋杰，杨杰敏，樊铁成，等. 集装箱码头生产过程控制原理及其应用[J]. 中国水运，2009，9（10）：54-58.
[7] LUO Xunjie, WU Dengfeng, MA Zi, et al. Using PSO and GA to optimize schedule reliability in container terminal[C]//IEEE.2009 International Conference on Information Engineering and Computer Science, Wuhan, December 19-20, 2009：1978-1981.