search query: @keyword konttisatama / total: 5
reference: 5 / 5
« previous | next »
Author:Aulanko, Samuel
Title:Work cycle modeling of Ship-to-Shore container cranes
STS-konttinosturin työsyklin mallintaminen
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:(13+) 86      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Hämäläinen, Raimo P.
Instructor:Tervo, Kalevi
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark T80     | Archive
Keywords:hidden Markov process
Ship-to-Shore container crane
container harbour
task time distribution
Markovin piilomallit
Ship-to-Shore -nosturi
konttisatama
tehtäväaikajakauma
Abstract (eng): Container transportation is growing rapidly worldwide.
Therefore, the harbours need to work efficiently to shorten the loading and unloading times.
Ship-To-Shore container cranes (STSs) have an important role in the loading/unloading process.
It is important to know what are the most time consuming tasks of the crane.
At the moment, the harbour operators know only how many containers are loaded/unloaded per hour.
Thus, more specific information about the work at the harbour is needed.

The objective of this thesis is to model the work cycle of the STS by using Hidden Markov Models (HMMs).
The raw data from the STS include all the essential information to generate suitable events.
The states of the model are chosen carefully, so that they offer valuable information about the different tasks the STS perform during the loading/unloading process.
In addition, the model provides the time distribution of the states.
Model analysis informs if the model has managed to model the work cycle properly.

The results are very promising, since almost all work cycles are modelled properly.
The results can he used in operator education to help the STS operator to detect his/her possible development areas.
Also harbour optimization might benefit from the results, since the whole loading/unloading process can be optimized to maximize the work efficiency of the STS.
In addition, time distributions can be used in product development to add features which help in execution of the most critical phases of the STS's work.
Abstract (fin): Kansainvälinen konttiliikenne kasvaa tällä hetkellä voimakkaasti.
Niinpä myös satamien täytyy työskennellä entistä tehokkaammin, jotta laivojen lastaus- ja purkuajat lyhentyisivät.
Ship-to-Shore -konttinostureilla (STS) on tässä tärkeä rooli.
Tehokkuuden parantamisen kannalta on tärkeä tietää mihin tehtäviin ja toimintoihin nosturi käyttää eniten aikaa.
Tällä hetkellä satamaoperaattorit tietävät vain kuinka monta konttia tunnissa lastataan tai puretaan, joten tarkempaa tietoa satamatyöskentelystä tarvitaan.

Tämän työn tavoitteena on mallintaa STS:n työsykli Markovin piilomalleja (HMM) hyödyntäen.
Nosturin raakadata tarjoaa kaiken tarpeellisen tiedon mallin tarvitsemien tapahtumien tuottamiseen.
Mallin tilat ovat tarkoin valitut, jotta ne tarjoaisivat mielekästä informaatiota nosturin eri työvaiheista lastaus- ja purkuprosessien aikana.
Lisäksi malli antaa työtehtävien aikajakauman.
Mallianalyysi kertoo onko HMM onnistunut mallintamaan työsyklin halutulla tavalla.

Tulokset ovat hyvin lupaavia, sillä melkein kaikki työsyklit pystytään mallintamaan oikein.
Tuloksia voidaan hyödyntää STS-kuljettajien koulutuksessa auttamalla kuljettajia havaitsemaan omia kehitysalueitaan.
Tuloksia voidaan hyödyntää myös sataman optimoinnissa, sillä koko sataman työketju voidaan optimoida maksimoimaan nosturin työteho.
Lisäksi nosturin työsyklin aikajakaumaa voidaan käyttää nosturin tuotekehityksessä, kun uusia ominaisuuksia voidaan kohdentaa työn kannalta kriittisiin vaiheisiin.
ED:2009-05-13
INSSI record number: 37403
+ add basket
« previous | next »
INSSI