Optimization of aggregates supply for concrete plants

• Autorzy: Nicał A. K.

Identyfikatory

DOI

10.2478/ace-2018-0032

Warianty tytułu

PL

Optymalizacja dostaw kruszyw dla betonowni

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Over the recent years, there is a growing interest in concrete prefabrication. Many of the currently operating concrete plants have implemented systems that increase the quality of manufactured products, have expanded highly automated production lines and have clearly reduced wastes and energy consumption. However, one of the problems often encountered in the construction industry is the inefficient organization of logistics processes. Proper shipments planning of aggregates consisting of the selection of their appropriate quantity and the aggregate stock, corresponding to the needs of concrete plants should contribute to lowering costs. Therefore, it is necessary to carry out the optimization, the aim of which is to minimize costs, as well as to maximize the fulfillment of the degree of expected needs of concrete plants. This paper presents a model that allows purchase strategy optimization of aggregates with different grain size fraction. For research purposes, three separate aggregate stocks and five different concrete plants are considered.

PL

Niniejszy artykuł porusza zagadnienie optymalizacji strategii zamówień kruszyw dla potrzeb produkcji mieszanki betonowej w betonowniach. Zagadanie to jest szczególnie ważne w kontekście dużego zróżnicowania cen surowców i materiałów budowlanych występujących na placach składowych i u producentów. Nie bez znaczenia są także zmiany cen i surowców dla budownictwa, które szczególnie w latach 2006-2007 w Polsce wzrosły o ponad kilkadziesiąt procent. Uwzględniając powyższe uwarunkowania oraz perspektywy rozwojowe w budownictwie, w którym beton jest jednym z podstawowych i głównie stosowanych materiałów, należy dążyć do optymalizacji jego procesów wytwórczych. Z jednej strony należy zapewnić spełnienie coraz wyższych wymagań w zakresie technicznym, technologicznym i środowiskowym, z drugiej strony należy dążyć do minimalizacji kosztów jego wytworzenia. Uzyskanie tych celów możliwe jest poprzez optymalizację procesu zamówień kruszyw, które są głównym, pod względem wagowym i objętościowym, jego składnikiem.

Słowa kluczowe

EN

optimization; concrete plant; aggregate; supply; waste reduction; planning

PL

optymalizacja; wytwórnia betonu; kruszywo; dostawa; redukcja odpadów; planowanie

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 64, nr 3
• Strony: 99--110
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Nicał A. K.

• Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Warsaw, Poland

Bibliografia

• 1. Z. Dzierżewicz, W. Starosolski, ”Systemy budownictwa wielkopłytowego w Polsce w latach 1970-1985”, Oficyna Wolters Kluwer business, 2010.
• 2. T.-H. Shin, S. Chin, S.-W. Yoon, S.-W. Kwon, ”A service-oriented integrated information framework for RFID/WSN-based intelligent construction supply chain management”, Automation in Construction (20), pp 706-715, 2011.
• 3. G. Adamczewski, A. Nicał, "Wielkowymiarowe prefabrykowane elementy z betonu", Inżynier Budownictwa Vol. 3 (2012), pp. 46-53.
• 4. E. Jaselskis, T. El-Misalami, ”Implementing radio frequency identification in the construction process, Journal of Construction Engineering and Management, ASCE 129 (6), pp 680-688, 2003.
• 5. J. Song, C. Haas, C. Caldas, E. Ergen, B. Akinci, Automating the task of tracking the delivery and receipt of fabricated pipe spools in industrial projects, Automation in Construction (15), pp 166-177, 2006.
• 6. J. Yagi, E. Arai, T. Arai, ”Parts and packets unification radio frequency identification (RFID) application for construction”, Automation in Construction (14), pp 477-490, 2005.
• 7. S. Chin, S. Yoon, Y. Kim, J. Ryu, C. Choi, ”Realtime 4D CAD + RFID for Project Progress Management”, Proceedings of Construction Research Congress, San Diego California, pp 33-43, 2005.
• 8. S. Chin, S. Yoon, C. Choi, C. Cho, ”RFID+4D CAD for progress management of structural steel works in high-rise buildings”, Journal of Computer in Civil Engineering, ASCE 22, pp 74-89, 2008.
• 9. A. Foremny, A. Nicał, ”Building Information Modeling: stan obecny i kierunki rozwoju”, Autobusy: technika, eksploatacja, systemy transportowe, pp 1759-1766, 2013.
• 10. A. K. Nicał, W. Wodyński, ”Enhancing facility management through BIM 6D”, Procedia engineering, pp 299-306, 2016.
• 11. M. Zhiliang, Y. Zhitian, ”Application of information technology in precast production: A literature review and future directions”, The Second International Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI 2015), Tokyo, Japan.
• 12. N. N. Dawood, ”Knowledge elicitation and dynamic scheduling using a simulation model: An application to the precast manufacturing process”, Proceedings of the Civil-Comp93, Part 4: Knowledge based systems for civil and structural engineering, pp 73, 1993.
• 13. W. T. Chan, H. Hu, ”Production scheduling for precast plants using a flow shop scheduling”, Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, pp 1605-1616, 2002.
• 14. https://www.gorazdze.pl.
• 15. PN-EN 206+A1 standard: 2016-12 "Concrete - Specification, Performance, Production And Conformity".
• 16. PN-EN 12620+A1:2010 "Aggregates for concrete".
• 17. W. Radzikowski, Z. Sarjusz-Wolski, "Metody optymalizacji decyzji logistycznych", Toruńska Szkoła Zarządzania, ISBN 83-901357-3-6 (1994), pp. 82-88.
• 18. E. Radziszewska-Zielina, E. Kania, "Selection of the Order of the Construction of Structures of a Multiple-Structure Project, Taking Into Account Time-Cost Optimisation", ICMESD 2017, ASME PRESS, New York 2017, 167-177

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).