PLEWA Marcin 1 GIEL Robert 2

PLEWA Marcin 1 GIEL Robert 2 Analiza możliwości wykorzystania symulacji komputerowej w optymalizacji procesów ważenia oraz przeładunku odpadów w wybranym przedsiębiorstwie zagospodarowania odpadów WSTĘP Powstawanie coraz większej ilości odpadów to poważny problem w skali globalnej ze względu na szybko rosnącą liczbę ludności, zwiększającą się produkcję dóbr konsumpcyjnych oraz postęp technologiczny.[6] Temat segregacji oraz właściwego gospodarowania odpadami został zauważony w Polsce, dlatego podjęto działania mające na celu poprawienie sposobu postępowania z nimi. Skutkowało to wprowadzeniem nowelizacji do ustawy z dnia 1 lipca 2011 roku o zmianie ustawy o utrzymaniu czystości i porządku w gminach oraz niektórych innych ustaw. Nowelizacja weszła w życie z dniem 1 stycznia 2012 roku. Jej regulacje zaczęły jednak obowiązywać dopiero od lipca 2013 roku. Mimo podjętych działań wprowadzenia obowiązkowej segregacji, kwestią nierozwiązaną jest zarządzanie istniejącymi obiektami związanych z sortowaniem i zagospodarowaniem odpadów oraz poprawa ich funkcjonowania.[1-5] W artykule podjęta została próba poprawy procesu zbiórki odpadów w zakresie obsługi procesu ważenia pojazdów wjeżdżających oraz wyjeżdzających z terenu sortowni odpadów należącej do przedsiębiorstwa WPO ALBA S.A. Etap zbiórki odpadów i transportu odgrywa kluczową, choć często niedocenianą rolę w systemie gospodarki odpadami. Przyjmuje się, że stanowi on 60-80% całkowitych kosztów zagospodarowania odpadów, dlatego też jakakolwiek poprawa w jego organizacji i realizacji spowodowałaby znaczne oszczędności. Usprawnienie procesu obsługi pojazdów ma również istotne znaczenie dla zachowania bezpieczeństwa na ul. Szczecińskiej, na której znajduje się przedsiębiorstwo. Pojazdy oczekujące na wjazd, tworzą kolejki blokując fragment drogi publicznej, stanowiąc utrudnienie i zagrożenie dla innych jej użytkowników.[7] Celem artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania symulacji komputerowej do usprawnienia procesu obsługi wagi znajdującej się na wjeździe na teren sortowni. Prezentowany model jest elementem systemu wspierającego procesy zagospodarowania odpadów komunalnych, opracowywanego dla przedsiębiorstwa WPO ALBA S.A. W opisywanym przedsiębiorstwie problem kolejkowania pojawia się przy wjeździe na wagę dla pojazdów ciężarowych. Czas ważenia pojazdów jest zmienną losową. Analogiczną sytuację można zaobserwować przy punktach poboru opłat na płatnych odcinkach dróg. Pojazdy zatrzymują się w celu pobrania biletu. Następnie po przejechaniu danego odcinka drogi, drugi raz zatrzymują się, aby dokonać opłaty za przejechany dystans. Dla pojazdów ciężarowych problem ten został dobrze rozwiązany poprzez wprowadzenie elektronicznego systemu poboru opłat. Niestety nie da się zastosować powyższego rozwiązania do opisywanego przedsiębiorstwa. Każdy samochód musi zostać zważony zarówno przy wjeździe jak i wyjeździe. Znamy dzięki temu masę przewożonych odpadów. Do pozyskania niezbędnych danych przeprowadzono pomiary terenowe. 1 Politechnika Wrocławska, Wydział Mechaniczny, 50-370 Wrocław; ul. Wybrzeże Wyspiańskiego 27. Tel: +48 320-20-04, marcin.plewa@pwr.edu.pl 2 Politechnika Wrocławska, Wydział Mechaniczny, 50-370 Wrocław; ul. Wybrzeże Wyspiańskiego 27. Tel: 510-182-700, robert.giel@pwr.edu.pl 8769

1 OPIS PROCESU Dział logistyki przedsiębiorstwa ALBA zajmuje się przygotowaniem harmonogramu prac, który następnie zostaje przekazany do dyspozytorni. Dyspozytorzy rozdzielają pracę na poszczególne brygady oraz przypisują im pojazdy, w zależności od rejonu, czy specyfiki pracy. Brygada po otrzymaniu dyspozycji, jedzie we wskazany rejon. Pierwszym etapem jest zatrzymanie się auta na wadze, gdzie pojazd jest ważony bez ładunku, a jego waga zapisywana jest do bazy danych. Następnie pojazd jedzie do miejsc gromadzenia odpadów w celu realizacji zbiórki. Po zebraniu odpadów z określonych w dyspozycji miejsc, wraca do bazy i jest ważony z ładunkiem. Po zważeniu dojeżdża do hali, gdzie następuje jego rozładunek. Zmieszane odpady komunalne są przeładowywane oraz wysyłane do Regionalnych Instalacji Przetwarzania Odpadów Komunalnych (RIPOK). Odpady zbierane selektywnie są poddawane procesom sortowania. W procesie sortowania odpadów, ich strumień dzieli się w efekcie na dwa odrębne strumienie. Pierwszym z nich są wybrane surowce wtórne, a drugim paliwo alternatywne. Pojazdy odbierające te surowce, również poddawane są procesowi ważenia podczas wjazdu oraz wyjazdu z sortowni. Obecnie przedsiębiorstwo ALBA, nie podjęło próby poradzenia sobie z problemem tworzenia się kolejek na wjeździe i wyjeździe z sortowni. Niemniej jednak problem ten został zauważony, a w niniejszym artykule przedstawiono model symulacyjny opracowany w programie FlexSim, który może usprawnić obsługę procesu ważenia. Na podstawie uzyskanych wyników, podjęto próby wprowadzenia rozwiązań, które mają na celu skrócenie czasu przebywania pojazdów w kolejce. 2 MODEL SYMULACYJNY PROCESU WAŻENIA POJAZDÓW 2.1 Założenia modelu Bazą do stworzenia podkładu graficznego oraz wizualizacji była mapa miejscowego planu zagospodarowania terenu. Z mapy tej usunięto zbędne elementy, zachowując jedynie te które miały znaczenie dla modelu. Dzięki temu można było użyć mapy o dużej dokładności, uwzględniającej potrzeby modelu. Na mapie umieszczono trójwymiarowe obiekty odwzorowując infrastrukturę terenu sortowni odpadów. Kolejnym etapem było stworzenie modeli śmieciarek oraz zestawów drogowych z ruchomą podłogą, służących do odbioru zmieszanych odpadów komunalnych. W efekcie otrzymano model przedstawiony poniżej (Rys.1). W modelu uwzględniono jedynie dwa rodzaje pojazdów. W rzeczywistości proces ważenia obejmuje również inne niż śmieciarki pojazdy realizujące zbiórkę odpadów wywóz produktów procesu sortowania. Model nie uwzględnia również różnych odległości między stojącymi pojazdami, dlatego nie można na jego podstawie oszacować fizycznej długości kolejki oraz sprawdzić kiedy dokładnie dojdzie zablokowania fragmentu drogi na ul. Szczecińskiej. Rys. 1. Model procesu ważenia pojazdów opracowany przy wykorzystaniu narzędziaflexsim. 8770

Kolejnym etapem było zamodelowanie logiki procesu. W tym celu przeprowadzono szereg badań terenowych w celu pozyskania danych. W tabeli nr 1umieszczono przykładowe wyniki pomiarów procesu ważenia pojazdów wjeżdżających na teren sortowni. Badania wykonano również dla procesu rozładunku pojazdów zbierających odpady, załadunku zestawów drogowych oraz procesu ważenia pojazdów opuszczających teren sortowni. Tab. 1. Przedstawienie wyników pomiarów przy wjeździe na wagę. Lp. Zgłoszenie Rozpoczęcie ważenia Zakończenieważenia 1 12:47:49 12:48:00 12:50:00 2 12:49:17 12:50:15 12:51:04 3 12:50:26 12:51:15 12:51:53 4 12:51:50 12:52:00 12:54:36 5 12:56:30 12:56:35 12:57:00 6 12:57:51 12:58:19 12:58:42 7 13:02:57 13:04:09-8 13:04:32 13:05:15 13:06:26 9 13:08:03 13:08:25 13:08:40 10 13:09:00 13:09:12 13:09:49 11 13:10:13 13:10:18 13:10:22 12 13:11:43 13:11:59 13:12:30 13 13:15:07 13:15:20 13:15:57 14 13:19:05 13:19:34-15 13:19:47 13:19:58 13:20:28 16 13:19:59 13:20:36 13:20:52 17 13:21:32 13:22:29 13:22:40 18 13:21:40 13:22:49 13:22:59 19 13:22:19 13:23:04 13:23:15 20 13:22:55 13:28:56-21 13:28:40 13:29:04 13:30:44 22 13:29:10 13:29:18 13:31:17 23 13:29:51 13:30:58 13:31:42 24 13:29:59 13:31:55-25 13:34:10 13:34:20 13:34:50 26 13:35:00 13:35:10-27 13:35:19 13:35:30 13:35:39 28 13:35:46 13:35:52-29 13:45:00 13:45:04-30 13:45:39 13:45:57-31 13:46:31 13:47:29 13:47:36 32 13:50:38 13:50:58-33 13:54:13 13:54:32-34 13:54:52 13:55:48 13:56:42 35 14:01:06 14:01:08 14:01:30 36 14:07:59 14:08:15-37 14:10:00 14:10:12-38 14:12:20 14:12:47 14:15:02 39 14:20:00 14:20:39 14:21:23 40 14:21:10 14:21:39-41 14:24:09 14:24:39 14:26:10 42 14:30:50 14:31:25 14:32:42 8771

43 14:32:31 14:32:48 14:33:06 44 14:36:29 14:36:39 14:37:19 45 14:36:40 14:37:29 14:38:30 46 14:38:30 14:38:40 14:41:22 47 14:42:10 14:42:30 14:43:26 48 14:42:30 14:43:44-49 14:43:50 14:43:59 14:44:20 Po zebraniu oraz obróbce danych wprowadzono je do programu ExperFit, w celu doboru rozkładów prawdopodobieństwa opisujących występujące zmienne losowe. W poniższej tabeli przedstawiono rozkłady wygenerowane za pomocą programu. Tab. 2. Funkcje gęstości rozkładu prawdopodobieństwa dla wybranych procesów. Zmienne losowe Parametry rozkładów prawdopodobieństwa opisujących zmienne losowe Czas pomiędzy zgłoszeniami pojazdów na weibull(19.410692, 256, 0.579855); wagę wjazdową [s] Czas ważenia [s] johnsonbounded(1.886655, 292.192050, 1.651925, 0.824489) Czas rozładunku samochodu [s] normal(483,28,0) Czas załadunku zestawu [s] loglaplace( 1074.527705, 294.961701, 2.749362); Czas pomiędzy zgłoszeniami pojazdów na loglaplace(0.000000, 57.991379, 2.063152); wagę wyjazdową [s] 2.2 Opis modelowanego procesu W artykule analizie poddano czas ważenia pojazdów. Samochody wjeżdżające na wagę przebywają na niej określony czas. Jeżeli proces ten trwa zbyt długo i w jego trakcie pojawi się kolejny pojazd, tworzy się kolejka. Ważnym elementem mającym zasadniczy wpływ na czas ważenia jest ilość pracowników na stanowisku ważenia oraz chwile zgłoszeń kolejnych pojazdów. 3 ANALIZA WRAŻLIWOŚCI Po opracowaniu modelu oraz dobraniu odpowiednich rozkładów prawdopodobieństwa opisujących występujące w nim zmienne losowe, przeprowadzono analizę wrażliwości modelu. Podczas analizy zmieniano między innymi parametry rozkładu opisującego chwile zgłoszeń kolejnych pojazdów do procesu ważenia na wadze wjazdowej. Poniższe wykresy oraz tabele przedstawiają przykładowe wyniki eksperymentu symulacyjnego uzyskane przy zmianie parametru skali w rozkładzie Weibulla przy założeniu, że obie wagi obsługuje jeden pracownik. Rysunek nr 2 oraz Tabela nr 3 przedstawiają analizę wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wjazdową. Rysunek nr 3 oraz Tabela nr 4 przedstawiają analizę wpływu zmiany tego parametru na średni czas oczekiwania w kolejce przed rozładunkiem. Natomiast Rysunek nr 4 oraz Tabela nr 5 na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wyjazdową. Analizę wrażliwości przeprowadzono dla stu powtórzeń eksperymentu symulacyjnego dla 10 różnych scenariuszy. W każdym scenariuszu zmieniano wartość parametru skali opisującego chwile zgłoszeń pojazdów do procesu ważenia. W analizie wrażliwości przyjęto stały skok równy 10. Uzyskane wyniki potwierdzają poprawne działanie modelu. Wzrost parametru skali powoduje zmniejszenie wartości średniego czasu oczekiwania w kolejce. Na czas oczekiwania w kolejce ma również wpływ czas rozładunku śmieciarek oraz załadunku pojazdów realizujących wywóz paliwa alternatywnego oraz zmieszanych odpadów komunalnych. Zmienne te determinują chwile zgłoszeń do procesu ważenia przy wyjeździe. 8772

Analiza wpływu zmiany parametru skali na średni czas oczekiwania w kolejce przy wjeździe może zostać wykorzystana w procesie opracowywania harmonogramów odbioru odpadów komunalnych oraz planowania miejsc przeładunku zmieszanych odpadów komunalnych. Rys. 2. Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wjazdową. Tab. 3.Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wjazdową. Parametr skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdów Średnia (90% przedział ufności) Odchylenie standardowe Min Max 176 63.4 < 76.4 < 89.4 78.2 4.6 506.1 196 57.6 < 74.9 < 92.1 103.8 2.1 810.0 216 43.2 < 54.6 < 66.1 68.6 1.6 502.2 236 46.9 < 58.2 < 69.5 67.9 0.0 474.0 256 31.2 < 37.9 < 44.7 40.5 1.0 290.0 276 33.3 < 43.5 < 53.7 61.3 0.0 397.9 296 29.6 < 41.3 < 53.0 70.2 0.0 559.7 316 28.8 < 35.5 < 42.3 40.6 0.0 248.4 336 21.9 < 30.4 < 38.9 51.3 0.0 449.9 356 23.7 < 35.7 < 47.6 72.0 0.0 570.9 8773

Rys. 3. Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed rozładunkiem. Tab. 4. Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed rozładunkiem. Parametr rozkładu prawdopodobieństwa- średni czas oczekiwania Średnia (90% przedział ufności) Odchylenie standardowe Min Max 176 65.7 < 72.2 < 78.7 39.0 12.9 292.5 196 51.4 < 56.0 < 60.7 27.8 8.5 137.4 216 47.6 < 51.6 < 55.7 24.4 6.1 142.5 236 50.9 < 56.5 < 62.2 34.1 2.6 220.9 256 42.9 < 47.2 < 51.5 25.9 4.8 153.9 276 43.3 < 47.5 < 51.6 25.0 5.4 120.6 296 38.5 < 42.6 < 46.6 24.4 0.0 153.5 316 34.0 < 37.9 < 41.7 23.3 0.0 156.2 336 29.9 < 33.4 < 36.8 20.7 0.0 120.9 356 29.9 < 33.8 < 37.8 23.7 0.0 117.0 8774

Rys. 4. Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wyjazdową. Tab. 5. Analiza wpływu zmiany parametru skali rozkładu Weibulla opisującego chwile zgłoszeń pojazdu na średni czas oczekiwania w kolejce przed wagą wyjazdową. Parametr rozkładu prawdopodobieństwa- średni czas oczekiwania Średnia (90% przedział ufności) Odchylenie standardowe Min Max 176 31.1 < 37.4 < 43.7 37.7 1.1 199.1 196 29.3 < 36.2 < 43.1 41.3 1.4 252.0 216 23.9 < 29.0 < 34.0 30.4 0.0 222.4 236 24.3 < 28.9 < 33.5 27.6 0.0 167.1 256 19.3 < 22.8 < 26.4 21.1 0.0 110.7 276 19.1 < 23.9 < 28.8 29.1 0.0 127.6 296 15.8 < 20.2 < 24.6 26.3 0.0 220.1 316 21.0 < 27.5 < 34.0 39.0 0.0 298.8 336 13.8 < 17.0 < 20.2 19.0 0.0 108.8 356 13.3 < 19.4 < 25.4 36.3 0.0 257.1 Kolejnym etapem było przeprowadzenie analizy wpływu zmiany liczby pracowników obsługujących wagę na czas przebywania w poszczególnych kolejkach. Analizę przeprowadzono dla stałej wartości parametru skali wynoszącej 256. Uzyskane wyniki przedstawia Tabela nr 6. Tab. 6. Czasy oczekiwania w kolejce poszczególnych samochodów komunalnych przed wagą wyjazdową, rozładunkiem oraz wagą wyjazdową. Parametr rozkładu prawdopodobieństwa- średni czas oczekiwania Średnia (90% przedział ufności) Odchylenie standardowe Min Max 256 11.7 < 13.2 < 14.6 8.7 0.8 49.9 256 55.1 < 60.9 < 66.7 35.0 6.7 189.2 256 11.1 < 13.7 < 16.4 16.0 0.0 87.2 Na podstawie uzyskanych wyników można zauważyć, że czasy oczekiwania pojazdów na wjeździe i wyjeździe zmniejszyły się z 37,9s. oraz 22,8s. do 13,2s. i 13,7s. Dodanie pracownika 8775

obsługującego drugą wagę ma więc pozytywny wpływ na skrócenie czasu przebywania w kolejkach. Skrócenie czasu oczekiwania na proces ważenia powoduje zwiększenie liczby pojazdów przebywających na terenie sortowni - zauważono znaczny wzrost średniego czasu oczekiwania na rozładunek, który wzrósł z 47,2s. do 60.9s. Uwzględniając bezpieczeństwo użytkowników drogi, na której dochodzi do powstania kolejki oraz fakt, że skrócenie czasu oczekiwania pojazdów na wjeździe oraz wyjeździe jest większe od straty przy oczekiwaniu na rozładunek, uzyskany wynik jest pozytywny. PODSUMOWANIE Celem podjętych działań była analiza możliwości wykorzystania symulacji komputerowej w optymalizacji procesów ważenia oraz przeładunku pojazdów w przedsiębiorstwie WPO ALBA zajmującym się zagospodarowaniem odpadów. Analizowany proces został szczegółowo zbadany i na podstawie informacji z przedsiębiorstwa oraz literatury został stworzony model symulacyjny wagi w programie FlexSim. Na podstawie danych dotyczących czasu przybycia oraz długości trwania kolejnych procesów został opracowany model, odzwierciedlający pracę wagi. Zmienne jakimi można sterować to: ilość pracowników i czas przybycia kolejnego samochodu. W kolejnym kroku przeprowadzono eksperyment symulacyjny, który pozwolił na ocenę obsługi wagi przez dwóch pracowników oraz zbadanie zmian w czasie oczekiwania w kolejce, w zależności od czasu pojawiania sie kolejnych pojazdów. Za pomocą modelu udowodniono że zatrudnienie dodatkowego pracownika do obsługi wagi, wpłynie na skrócenie średniego czasu oczekiwania w kolejce przez pojazdy. Jednak takie rozwiązanie spowoduje wydłużenie się kolejki wewnątrz zakładu, dla pojazdów czekających na rozładunek. Streszczenie Powstawanie coraz większej ilości odpadów to poważny problem w skali globalnej ze względu na szybko rosnącą liczbę ludności, zwiększającą się produkcję dóbr konsumpcyjnych oraz postęp technologiczny. Etap zbiórki odpadów i transportu odgrywa kluczową, choć często niedocenianą rolę w systemie gospodarki odpadami. Przyjmuje się, że stanowi on 60-80% całkowitych kosztów unieszkodliwiania odpadów, dlatego też jakakolwiek poprawa w jego organizacji i realizacji spowodowałaby znaczne oszczędności. Celem artykułu jest przedstawienie możliwości wykorzystania symulacji komputerowej do usprawnienia jednego z procesów zagospodarowania odpadów w przedsiębiorstwie WPO ALBA S.A. - procesu obsługi wagi na wjeździe na teren sortowni. Prezentowany model jest elementem systemu wspierającego procesy zagospodarowania odpadów komunalnych opracowywanego dla przedsiębiorstwa WPO ALBA S.A. Analysis of the possibilities of using computer simulation to optimize the processes of weighing and reloading of waste in the selected waste management company Abstract The formation of more and more waste is a serious problem on a global scale due to the rapidly growing population, increasing production of consumer goods and technological progress. Step waste collection and transport plays a crucial, but often underappreciated role in the waste management system. It is assumed that it is a 60-80% of the total cost of waste disposal, and therefore any improvement in the organization and implementation would result in significant savings. The aim of the article is to present the possibilities of using computer simulation to improve one of the processes of waste management in the enterprise WPO ALBA S.A. - The process of handling the weight of the entrance to the sorting area. This model is part of the support system of municipal waste management processes developed for the company WPO ALBA S.A. BIBLIOGRAFIA 1. Sułkowska D., Obowiązki gmin w świetle nowej ustawy o utrzymaniu czystości i porządku w gminach, http://www.mos.gov.pl, [pobrano: 29.04.2013 r.]. 8776

2. Ustawa o odpadach z dnia 27 kwietnia 2001 r. (Dz. U. Nr 62, poz. 628). 3. Ustawa z dnia 13 września 1996 r. o utrzymaniu czystości i porządku w gminach (tekst jednolity: Dz. U. z 2005 r., Nr 236, poz. 2008 z późniejszymi zmianami). 4. Ustawa o zmianie ustawy o utrzymaniu czystości i porządku w gminach oraz niektórych innych ustaw z dnia 1 lipca 2011 r. (Dz. U. z 2011 r., Nr 152, poz. 897). 5. Ustawa z dnia 27 kwietnia 2001 r. Prawo ochrony środowiska (tekst jednolity: Dz. U. z 2008 r., Nr 25, poz. 150 z późniejszymi zmianami). 6. Rosik-Dulewska Cz., Podstawy gospodarki odpadami. Warszawa: Wydawnictwo naukowe PWN, 2010. 7. Sprawdzone Metody Gospodarowania Odpadami Komunalnymi. Zbiór informacji i założenia dla zrównoważonej gospodarki odpadami komunalnymi wraz z odpowiednimi instalacjami i technologiami. Opole: Stowarzyszenie Technologii Ekologicznych SILESIA, 2010. 8777