Port service level is a metric of competitiveness among ports for the operating/managing bodies such as the terminal operation company (TOC), Port Authority, or the government, and is used as an important indicator for shipping companies and freight haulers when selecting a port. Considering the importance of metrics, we developed software to objectively define and manage six important service indicators exclusive to container and bulk terminals including: berth occupancy rate, ship's waiting ratio, berth throughput, number of berths, average number of vessels waiting, and average waiting time. We computed the six service indicators utilizing berth 1 through berth 5 in the container terminals and berth 1 through berth 4 in the bulk terminals. The software model allows easy computation of expected ship's waiting ratio over berth occupancy rate, berth throughput, counts of berth, average number of vessels waiting and average waiting time. Further, the software allows prediction of yearly throughput by utilizing a ship's waiting ratio and other productivity indicators and making calculations based on arrival patterns of ship traffic. As a result, a TOC is able to make strategic decisions on the trade-offs in the optimal operating level of the facility with better predictors of the service factors (ship's waiting ratio) and productivity factors (yearly throughput). Successful implementation of the software would attract more shipping companies and shippers and maximize TOC profits.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.04a
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pp.407-412
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2004
A problem of handling capacity calculation of berth is very important factor for decision about a port development scale like as the number of berth, size of back storage yard. If handling capacity per berth calculated low, the number of berth is increasing and the size of yard decided for propriety level of handling capacity. The propose of this paper is re-calculate of handling capacity for Busan container port by firstly government plan and actual result of Busan port like as waiting rate, berth share and handling capacity, and then realistic number of crane and berth share to be applied.
This study analyzes the optimal service levels of exclusive container terminals in terms of the optimal berth occupancy rate and the ships' waiting ratios, based on the number of berths. We develop a simulation model using berth throughput data from pier P, Busan New Port, a representative port in Korea, and apply the simulation results to different numbers of berths. In addition to the above results, we analyze the financial data and costs of delayed ships and delayed cargoes for the past three years from the viewpoints of the terminal operation company (TOC), shipping companies, and shippers to identify the optimal service level for berth occupancy rates that generate the highest net profit. The results show that the optimal levels in the container terminal are a 63.4% berth occupancy rate and 10.6% ship waiting ratio in berth 4,66.0% and 9.6% in berth 5, and 69.0% and 8.5% in berth 6. However, the results of the 2013 study by the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries showed significantly different optimal service levels: a 57.1% berth occupancy rate and 7.4% ship waiting ratio in berth 4; 63.4% and 6.6% in berth 5; and 66.6% and 5.6% in berth 6. This suggests that optimal service level could change depending on when the analysis is performed. In other words, factors affecting the optimal service levels include exchange rates, revenue, cost per TEU, inventory cost per TEU, and the oil price. Thus, optimal service levels can never be fixed. Therefore, the optimal service levels for container terminals need to be able to change relatively quickly, depending on factors such as fluctuations in the economy, the oil price, and exchange rates.
This paper presents an estimation method of container handling capacity and selection of resource allocation strategies of container terminals using the computer simulation models. Simulation models are developed to model container terminal consisting of 4 berths considering the berth allocation strategies, crane allocation strategies and the total number of container cranes using Arena simulation package. The proposed models do not consider the yard operations and gate operations. All the input parameters for the models are estimated on the basis of the existing container terminal operation data and the planning data for the automated container terminal planned by Korean government. Four berth allocation strategies and three crane allocation strategies are considered. The total number of container cranes considered ranges from 12 to 15. Non-terminating simulation techniques are utilized for the performance comparison among alternatives. The performance measures such as average ship turnaround time, average ship waiting time, average ship service time, the number of containers handled per year, and the number of ships processed per year are used. The result shows that the berth allocation strategy minimizing the sum of the number of ships waiting, the number of busy container cranes and number of ships handled performs better than any other berth allocation strategies. In addition, the crane allocation strategy allocating up to 5 container cranes per berth performs better than any other crane allocation strategies. Finally there are no significant performance differences among the alternatives consisting of different total number of container cranes allocated.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.95-99
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2000
The domestic ports become less competitive for the out of dated equipments and inefficient information system. Specially, Inchon Port, which is the second largest port of Korea, has the point at issue such as the excessive logistics cost because of the limit of handling capacity and the chronic demurrage. In this paper to develope the simulation programs the basic input parameters such as arrival intervals, cargo tons, service rates are analyzed and the probability density functions for there variable are estimated. Also to perform the conception of continuous berth utilization, the berth and cargo classification is reconstructed. And the more actual simulation is realized by using more detailed depth representation of water The simulation model is executed based on the knowledge base and database, and is constructed using Visual Basic and Access database. Simulation results reveal that this study suitably reflect the real berth operation and waiting time of ships is shortened.
This paper treats the berth planning problem which is encountered at public container terminals. The main issue of the berth planning problem is to decide how to allocate the berths to scheduled calling containerships of which the ETA' s are given beforehand. Three optimization models for the berth planning problem are proposed in the formulation of set problems. Some heuristic algorithms for generating the decision variables of the models are also devised by using the concept of the ship's waiting time and the modified berth occupancy rate. Computational experiments based on the data arising from the real public container terminal are also carried out and the results are reported to show that the proposed optimization models and the heuristic algorithms for generating the decision variables are applicable and useful for the berth planning problem at public container terminals.
The aim of study is to analyze the berth occupancy rate according to the ship size. P Iron and steel company operate exclusive bulk terminal at P port and G port and the depth of water at berth are not so equal each other. And to reduce the sea transport cost between loading port and unloading port P and G, P company increases the number of large ship while ship scheduling. But it causes to increase the berth congestion at the specific water depth berth owing to the draught of large ship. At this point, usually ship waiting time starts to rise even at low levels of berth occupancy rate, and will rise more and more sharply at the level of full utilization. But it is not common at exclusive terminal like P port and G port. Bulk ships arrive at port according to the early planned arrival time and the coefficient of variation of ship arrival time is not so big. So queueing time at exclusive terminal does not rise sharply near 80-90 berth occupancy rate.
The number of ships serviced at the container terminals in Busan is increasing by 2.9% per year. In spite of the increase in calling ships, there are no official records of waiting rate by the port authority. This study attempts to compare the theoretical ship waiting ratio and actual ship waiting ratio. The actual ship waiting ratio of container terminals is acquired from the 2014 to 2016 data of PORT-MIS and Terminal Operating System (TOS). Furthermore, methods and procedures to measure the actual ship's waiting rate of container terminal are proposed for ongoing measurement. In drawing the theoretical ship waiting ratio, the queuing theory is applied after deploying the ship arrival probability distribution and ship service probability distribution by the Chi Square method. As a result, the total number of ships waiting in a terminal for three years was 587, the average monthly service time and the average waiting time was 13.8 hours and 17.1 hours, respectively, and the monthly number of waiting ships was 16.3. Meanwhile, according to the queuing theory with multi servers, the ship waiting ratio is 31.1% on a 70% berth occupancy ratio. The reason behind the huge gap is the congested sailing in the peak days of the week, such as Sunday, Tuesday, and Wednesday. In addition, the number of waiting ships recorded on Sundays was twice as much as the average number of waiting ships.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.5
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pp.519-526
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2019
This study proposes a methodology for estimating the appropriate capacity of anchorage for ports requiring the establishment of waiting anchorage and then applying the methodology to the ports in Jinhae Bay to compare it with the anchorage capacity of major ports in Korea. To estimate the appropriate anchorage capacity, the "Anchorage Capacity Index" was used, which was calculated from the "Total Gross Tonnage" and "Simultaneous Anchoring Capacity". The calculations were made according to the anchorage capacity index of 0.89 of the target harbors. The adequate anchorage capacity index for the new waiting anchorage was analyzed at a level of 6.0. If the concept of anchorage capacity index suggested in this study is reflected as a new design criteria of waiting anchorage, it will be helpful for the safety of berth, safety of anchorage and effective operation of harbor.
According to construction work of No. 2 Lotte world, the alternative pier is under construction in Dongsam-dong Yeongdo-gu to accommodate small boats. As a result of that, in order to procure route of small boats passage,0-2 Anchorage used to bunkering or waiting for berth should be reduced, 220m. It is expected that the risk of passage and congestion around the anchorage could be increased because of the traffic of small boat using the alternative pier. Therefore, it is needed to enlarge the O-2 Anchorage 250m toward to inner breakwater. According to result of analyzing traffic circumstance and weather condition of anchorage near the Busan inner fairway, and to procure of alternative anchorage in order to resolve the problem caused by reduction of O-2 Anchorage, no problems incurred. In conclusion, reduction & enlargement of area of new O-2 Anchorage is expected to resolving of congestion & reducing of risk of traffic at O-2 Anchorage, and to operating O-2 Anchorage, efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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