瓦伦西亚港空箱调运Street-Turn模式应用案例
空海运集装箱的陆域调运是航运公司最主要的成本之一。本文建立了两个数学模型——分别基于两种不同的集装箱调运模式（即：含“街转”street-turn 与不含街转）——以优化发货人、收货人、码头及堆场之间的陆域空箱调运，并同步最小化仓储成本。其中一种优化模型被嵌入一个简易的决策支持系统（DSS），并基于西班牙瓦伦西亚腹地的实际运营数据进行了实证测试。所得结果验证了此类模型对企业带来的显著效益；进一步的
[1] FURIÓ S, ANDRÉS C, ADENSO-DÍAZ B, 等. Optimization of empty container movements using street-turn: Application to Valencia hinterland[J/OL]. Computers & Industrial Engineering, 2013, 66(4): 909-917. DOI:10.1016/j.cie.2013.09.003.
摘要
空海运集装箱的陆域调运是航运公司最主要的成本之一。本文建立了两个数学模型——分别基于两种不同的集装箱调运模式（即：含“街转”street-turn 与不含街转）——以优化发货人、收货人、码头及堆场之间的陆域空箱调运，并同步最小化仓储成本。其中一种优化模型被嵌入一个简易的决策支持系统（DSS），并基于西班牙瓦伦西亚腹地的实际运营数据进行了实证测试。所得结果验证了此类模型对企业带来的显著效益；进一步的对比实验还评估并量化了采用更复杂模型（即支持街转模式）所带来的额外优势。
引言
海运集装箱运输始于20世纪50年代，自此以来经历了迅猛发展，为国际贸易与运输带来了深刻变革。过去15年间，海运集装箱吞吐量持续高速增长，年均增长率超过10%；至2008年，全球港口集装箱吞吐量已达约4亿标准箱（TEU，即“二十英尺标准箱”，是以一个20英尺集装箱为基准的计量单位）。
为满足上述运输需求，全球现拥有集装箱船舶运力约1000万TEU。而全球在役海运集装箱总量估计约为2500万TEU，主要由航运公司及租赁公司持有。就各类海运集装箱的构成而言，尽管设备种类繁多（如标准箱、高箱、冷藏箱、平板箱等），但标准20英尺与40英尺干货箱占比近90%（Dekker, 2009）。
不难想象，全球集装箱物流体系极为复杂，其核心目标在于通过最小化运输成本、最大化集装箱利用率，实现集装箱船队的高效管理。其中，空箱物流（empty container logistics）是全球集装箱物流的重要组成部分，涵盖空箱的调运、存储与分配，该流程始于集装箱在收货人场地完成卸货后，终于空箱被调度至下一发货人场地、准备再次装箱为止。
鉴于对全球主要集装箱航线流量的分析显示，东西向主干航线上存在显著的进出口不平衡现象（见图1），航运公司往往被动地在以进口为主的港口（主要位于欧洲及美国）积压大量空箱，而这些空箱又亟需重新调运至以出口为主的港口（主要位于亚洲）以满足装箱需求（Li, Leug, Wu, & Liu, 2006）。
值得注意的是，空箱调运在主要贸易航线上的占比已超过总箱流的21%（Dekker, 2009）；且据估计，集装箱在其生命周期中超过一半的时间处于库存状态，或正被空载运输以完成重新定位（Crinks, 2000）。因此，空箱物流已成为航运公司最主要的成本来源之一（Wang & Wang, 2007）。
本文提出并基于真实腹地场景验证了若干数学模型，旨在根据发货人与收货人的日常需求，优化空箱的调配与定位。全文结构如下：第二部分介绍集装箱管理中常见的主要调运模式；第三部分综述相关文献的主要研究成果；第四部分详述本文所提出的两个模型；第五部分呈现案例应用的具体细节与结果；第六部分对两个模型进行对比分析；第七部分总结全文主要结论。
Empty containers’ management
在讨论空箱物流时，可将其划分为两个不同层面：国际层面与本地或区域层面（Boile & Theofanis, 2008）。
-
国际层面 涉及空箱在全球范围内的调运，旨在纠正主要国际贸易轴线上存在的进出口不平衡问题。该层级的管理由航运公司直接在全球范围内统筹，需综合考虑全球范围内的集装箱盈余与短缺、船舶航线、船期表及可用舱位等因素。
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本地/区域层面 则聚焦于港口码头、空箱堆场（用于临时存放空箱）、收货人（接收进口重箱并在其处卸空）以及发货人（接收空箱用于出口装箱）之间的内陆空箱流转。这些调运活动通常由当地海运代理负责管理，他们承担着在其业务覆盖区域内对集装箱船队进行调度与优化的责任（González-Torre, Sarkis, & Adenso-Díaz, 2013）。
Murty, Liu, Wan 和 Linn (2005) 曾简要概述了港口设施内所有与集装箱流转相关的作业流程。在此环节中涉及诸多决策点，例如：为抵港船舶分配泊位、分配岸边起重机、安排外部卡车进港时间、分配堆场存储空间、部署场内龙门吊等。上述作者还介绍了一个专为优化其中部分决策而开发的决策支持系统（DSS），该系统应用于全球最繁忙的集装箱港口之一——香港。
图2展示了港口外可能存在的不同集装箱调运模式：
- 模式A 是典型的“空箱重新定位”操作。例如，一个从亚洲进口至欧洲港口的集装箱，在完成卸货（移动2）后，被送回港口码头（移动3），随后空载返回亚洲（移动4）以开启新一轮循环。
- 模式B 同样属于空箱重新定位操作，区别在于空箱在送回港口码头前，会先暂存于空箱堆场。
- 模式C和D 被称为“匹配回程”（match back）操作，即通过匹配出口需求，避免了空箱的重新定位。二者的区别在于集装箱在再次用于出口作业前的暂存地点不同：模式C存放于港口码头，模式D则存放于空箱堆场。
- 模式E 是一种特殊的“匹配回程”操作：集装箱在收货人（进口方）处卸空后，直接转运至发货人（出口方）处重新装载。这种被称为“街转”（street-turn）的操作，是大型集装箱航运公司最青睐的方案；然而，其实施难度极高，需要高度协调。具体而言，进口与出口作业的需求必须在时间、集装箱类型、所属航运公司及地理位置上高度吻合。此外，多数情况下，集装箱在完成一次交付周期后，还需经过中间处理（如清扫、清洗、维修等）方可再次使用。显然，这是效率最高的调运方式，因为它完全省去了临时空箱仓储环节。
Model formulation
关于集装箱调配决策（container assignment decisions），我们构建了两种不同的模型。在第二种模型中，考虑了street-turn模式（即收货人直接向发货人调运空箱的方式）。然而，第一种模型同样具有研究价值，鉴于大多数港口的实际运营通常不考虑街转操作（因其执行存在困难），因此从这种更简化的方法入手是合理的。
下述数学模型旨在规划期内，通过匹配发货人需求、收货人供应以及从其他港口抵达港口的空箱资源，在满足各方需求的同时实现空箱管理总成本最小化。总成本涵盖所有运输费用（包括港口terminal、场站depot、收货人与码头/堆场间以及码头/堆场与发货人间的运输）及仓储费用（堆场与码头仓储）。基础运输网络结构包含收货人与码头/堆场之间的连接、码头/堆场与发货人之间的连接，以及码头与堆场之间的连接。
系统的运作过程可以通过追踪一个在收货人处卸货的重箱来说明。该空箱随后被运至码头或堆场进行存储。在特定情况下，若满足相应条件，空箱可直接运至准备装货的发货人处，此操作称为街转。更常见的情况是，发货人所需的空箱主要来自码头和堆场的库存。此外，为平衡系统供需，部分空箱可能需要在码头与其他港口之间进行调入或调出。
由于如前所述，集装箱在转移过程中存在多种路径选择（例如运往/运自不同堆场或码头），且区域内实际可能存在多个堆场与码头，因此本文提出的方法必须计算进出系统的每个空箱在成本效益上最优的调配方案。该方案通过逐时段计算运输网络各节点间的空箱流量，以及由此产生的码头和堆场内空箱库存来实现。
现做出如下假设：
- 考虑多种类型的集装箱。
在每一时间段内，收货人产生的各类空箱数量，以及从其他港口抵达任一码头的各类空箱数量是已知的。- 在每一时间段内，发货人所需的各类空箱数量，以及各码头为出口至其他港口所需的各类空箱数量是已知的。
- 假设空箱在发货人要求的时间段内完成交付。
- 空箱运输成本为线性。
- 运输线路的运力不受限制。
- 空箱仅可储存于堆场或码头，不得存放于收货人或发货人的场地内。
- 堆场和码头储存空箱的容量有限。此外，可对每个堆场储存的各类空箱设定一个最低数量，即一种安全库存。
- 空箱始终处于可用状态，即无需进行维修或报废处理。
Minimize
∑t∑r[∑c∑jαcjrxcjrt+∑c∑dβcdrzcdrt]+∑t∑r[∑j∑sσjsrtjsrt+∑d∑sδdsrwdsrt]+∑t∑r[∑j∑j′εjj′rvjj′rt+∑j∑dμjdrpjdrt]+∑t∑r[∑d∑jλdjrfdjrt+∑d∑d′φdd′rqdd′rt]+∑t∑r[∑jhjrIjrt+∑dh^drI^drt] \begin{aligned} & \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{c} \sum_{j} \alpha_{cjr} x_{cjr}^{t} + \sum_{c} \sum_{d} \beta_{cdr} z_{cdr}^{t} \right] \\ & + \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{j} \sum_{s} \sigma_{jsr} t_{jsr}^{t} + \sum_{d} \sum_{s} \delta_{dsr} w_{dsr}^{t} \right] \\ & + \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{j} \sum_{j'} \varepsilon_{jj'r} v_{jj'r}^{t} + \sum_{j} \sum_{d} \mu_{jdr} p_{jdr}^{t} \right] \\ & + \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{d} \sum_{j} \lambda_{djr} f_{djr}^{t} + \sum_{d} \sum_{d'} \varphi_{dd'r} q_{dd'r}^{t} \right] \\ & + \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{j} h_{jr} I_{jr}^{t} + \sum_{d} \hat{h}_{dr} \hat{I}_{dr}^{t} \right] \end{aligned} t∑r∑[c∑j∑αcjrxcjrt+c∑d∑βcdrzcdrt]+t∑r∑[j∑s∑σjsrtjsrt+d∑s∑δdsrwdsrt]+t∑r∑ j∑j′∑εjj′rvjj′rt+j∑d∑μjdrpjdrt +t∑r∑[d∑j∑λdjrfdjrt+d∑d′∑φdd′rqdd′rt]+t∑r∑[j∑hjrIjrt+d∑h^drI^drt]
subject to
∑jxcjrt+∑dzcdrt=Utcr∀t∀c∀r(1) \sum_{j} x_{cjr}^{t} + \sum_{d} z_{cdr}^{t} = U_{tcr} \quad \forall t \forall c \forall r \tag{1} j∑xcjrt+d∑zcdrt=Utcr∀t∀c∀r(1)
∑jyjsrt+∑dwdsrt=Ltsr∀t∀s∀r(2) \sum_{j} y_{jsr}^{t} + \sum_{d} w_{dsr}^{t} = L_{tsr} \quad \forall t \forall s \forall r \tag{2} j∑yjsrt+d∑wdsrt=Ltsr∀t∀s∀r(2)
Ijrt≤Ijrmax∀t∀j∀r(3) I_{jr}^{t} \leq I_{jr}^{max} \quad \forall t \forall j \forall r \tag{3} Ijrt≤Ijrmax∀t∀j∀r(3)
I^drmin≤I^drt≤I^drmax∀t∀d∀r(4) \hat{I}_{dr}^{min} \leq \hat{I}_{dr}^{t} \leq \hat{I}_{dr}^{max} \quad \forall t \forall d \forall r \tag{4} I^drmin≤I^drt≤I^drmax∀t∀d∀r(4)
Ijrt=Ijrt−1+Rtjr−Otjr−∑syjsrt−∑dpjdrt−∑j′vjj′rr+∑cxcjrt+∑dfdjrt+∑j′vj′jrt∀t∀j∀r(5) \begin{aligned} I_{jr}^{t} = I_{jr}^{t-1} & + R_{tjr} - O_{tjr} - \sum_{s} y_{jsr}^{t} - \sum_{d} p_{jdr}^{t} - \sum_{j'} v_{jj'r}^{r} \\ & + \sum_{c} x_{cjr}^{t} + \sum_{d} f_{djr}^{t} + \sum_{j'} v_{j'jr}^{t} \quad \forall t \forall j \forall r \tag{5} \end{aligned} Ijrt=Ijrt−1+Rtjr−Otjr−s∑yjsrt−d∑pjdrt−j′∑vjj′rr+c∑xcjrt+d∑fdjrt+j′∑vj′jrt∀t∀j∀r(5)
I^drt=I^drt−1−∑swdsrt−∑jfdjrt−∑d′qdd′rt+∑czcdrt+∑jpjdrt+∑d′qd′drt∀t∀d∀r(6) \begin{aligned} \hat{I}_{dr}^{t} = \hat{I}_{dr}^{t-1} & - \sum_{s} w_{dsr}^{t} - \sum_{j} f_{djr}^{t} - \sum_{d'} q_{dd'r}^{t} + \sum_{c} z_{cdr}^{t} \\ & + \sum_{j} p_{jdr}^{t} + \sum_{d'} q_{d'dr}^{t} \quad \forall t \forall d \forall r \tag{6} \end{aligned} I^drt=I^drt−1−s∑wdsrt−j∑fdjrt−d′∑qdd′rt+c∑zcdrt+j∑pjdrt+d′∑qd′drt∀t∀d∀r(6)
关于各约束条件的含义：
式 (1) 确保由进口作业所提供的集装箱数量，等于从收货人运往堆场和码头的集装箱数量；
式 (2) 规定用于出口作业的集装箱数量，必须等于从堆场和码头运往发货人的集装箱数量；
约束 (3) 要求码头处的空箱库存不得超过设定的上限；
约束 (4) 要求堆场处的空箱库存应维持在设定的下限与上限之间；
约束 (5) 和 (6) 分别表示集装箱码头和空箱堆场的空箱流量平衡方程。
从实施角度看，第一个模型在经过测试与验证后，可进一步扩展与调整，以支持收货人与发货人之间直接的“街转”（street-turn）调运，从而更紧密地衔接进口与出口作业。
第二个模型则进一步考虑了匹配进出口作业所需的集装箱类型及时间因素，但并未纳入三角调运（triangulation）作业中可能存在的其他限制条件，例如中间环节所需的检验、清洗或维修等操作（此类情况仍需人工干预）。
该扩展模型的符号体系与前一模型相同，但为考虑三角调运（triangulation）作业，需引入若干新变量。因此，变量 $ y_{csr}^{t} $ 表示在时段 $ t $ 由收货人 $ c $ 提供、并直接分配给发货人 $ s $ 以满足出口作业需求的类型为 $ r $ 的集装箱数量；而成本系数 $ \sigma_{csr} $ 则表示类型为 $ r $ 的空箱在收货人 $ c $ 与发货人 $ s $ 之间运输的单位成本。
扩展模型的目标函数中新增了以下项：
∑t∑r[∑c∑sσcsrycsrt] \sum_{t} \sum_{r} \left[ \sum_{c} \sum_{s} \sigma_{csr} y_{csr}^{t} \right] t∑r∑[c∑s∑σcsrycsrt]
此外，虽然约束条件 (3)–(6) 保持不变，但式 (1) 和 (2) 修改如下：
∑jxcjrt+∑dzcdrt+∑skcsrt=Utcr∀t∀c∀r(7) \sum_{j} x_{cjr}^{t} + \sum_{d} z_{cdr}^{t} + \sum_{s} k_{csr}^{t} = U_{tcr} \quad \forall t \forall c \forall r \tag{7} j∑xcjrt+d∑zcdrt+s∑kcsrt=Utcr∀t∀c∀r(7)
∑jyjsrt+∑dwdsrt+∑ckcsrt=Ltsr∀t∀s∀r(8) \sum_{j} y_{jsr}^{t} + \sum_{d} w_{dsr}^{t} + \sum_{c} k_{csr}^{t} = L_{tsr} \quad \forall t \forall s \forall r \tag{8} j∑yjsrt+d∑wdsrt+c∑kcsrt=Ltsr∀t∀s∀r(8)
其中，新增项 ∑t∑r∑c∑sσcsrkcsrt\sum_{t} \sum_{r} \sum_{c} \sum_{s} \sigma_{csr} k_{csr}^{t}∑t∑r∑c∑sσcsrkcsrt 代表在扩展模型目标函数中引入的、与直接街转（street-turn）操作相关的额外成本。变量 kcsrtk_{csr}^{t}kcsrt 表示在时段 ttt 由收货人 ccc 直接调运至发货人 sss 的类型为 rrr 的集装箱数量，系数 σcsr\sigma_{csr}σcsr 为其单位运输成本。
瓦伦西亚港应用案例
西班牙瓦伦西亚港务局（commercially known as Valenciaport，即“瓦伦西亚港”）负责管理沿西班牙东地中海海岸线分布、绵延约80公里的三个国有港口：瓦伦西亚港、萨贡托港（Sagunto）和甘迪亚港（Gandia）。其中，瓦伦西亚港是西班牙商业地位最重要的港口，在全国港口体系中，其注册外贸集装箱吞吐量（进口+出口）位居第一。该港的核心优势在于集装箱业务——2009年吞吐量已突破360万标准箱（TEU），位居地中海首位、欧洲第五。
瓦伦西亚港对航运公司极具吸引力，其腹地经济实力雄厚：半径350公里范围内覆盖了西班牙51%的GDP及全国约一半的劳动人口。此外，凭借其优越的地理战略位置——地处西地中海海岸中心，正位于连接苏伊士运河与直布罗陀海峡的东西向主航线上——瓦伦西亚港成为往返美洲、地中海沿岸与远东地区的主要定期班轮公司的首靠港与末靠港。作为西地中海的枢纽港，瓦伦西亚港可高效辐射半径达2000公里的区域，不仅覆盖南欧各国，亦延伸至北非地区。正因如此，全球主要集装箱航运公司均在此开展业务。
针对陆域空箱调运问题，瓦伦西亚港周边约有3000辆集装箱卡车运营，年行驶里程逾2.15亿公里，其中半数行程为空载。仅空箱卡车行程减少10%，即可节省逾700万欧元。随着港口集装箱吞吐量持续增长（年均增长率超10%）以及港口扩建计划的推进（建成后集装箱码头吞吐能力将翻倍），亟需通过减少空驶、鼓励铁路等替代运输方式，实现卡车运输的合理化管理。
中海集团（China Shipping）是亚洲最大的航运集团之一，自1999年起进入西班牙市场并运营瓦伦西亚港航线，为大西洋欧洲与波罗的海、地中海与黑海、中东及远东地区提供定期班轮服务。近年来，中海集团西班牙代理公司在瓦伦西亚港的年吞吐量约为8万TEU，且进口业务显著高于出口，存在明显箱流不平衡。这意味着其每日需安排逾250车次陆运服务，日行驶里程超6万公里——其中一半为空箱运输。仅空箱陆运减少10%，即可为该公司日均节省运输成本近2000欧元（Furio, Monfort, Sapiña, Esquembre & Torregrosa, 2007）。然而，鉴于降低空箱调运的现实难度及项目实施范围，该公司在决定部署空箱管理决策支持系统（DSS）之初，设定的初期目标仅为实现日均约500欧元的节支效果。
开源鸿蒙跨平台开发社区汇聚开发者与厂商，共建“一次开发，多端部署”的开源生态，致力于降低跨端开发门槛，推动万物智联创新。
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