Revealing the Causes of Delays at Transit Points along an Intermodal Grain Supply Chain
| dc.contributor.author | Khomenko, Yurii L. | en |
| dc.contributor.author | Okorokov, Andrii M. | en |
| dc.contributor.author | Matsiuk, Viacheslav I. | en |
| dc.contributor.author | Zhuravel, Iryna L. | en |
| dc.contributor.author | Pavlenko, Olena I. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-09-24T11:58:05Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Yu. Khomenko: ORCID 0009-0003-2386-0062; A. Okorokov: ORCID 0000-0002-3111-5519; V. Matsiuk: ORCID 0000-0003-2355-2564; I. Zhuravel: ORCID 0000-0002-4405-6386; О. Pavlenko: ORCID 0000-0002-6509-9406 | en |
| dc.description.abstract | ENG: This study’s object is the transport and technological system of grain supply along international routes. The issue considered is the emergence of excess cargo weight at the junctions of various types of transport. The study was conducted on the basis of a constructed simulation model built according to the agent and discrete-event principles. It covers both the maximum transportation volumes in one of the Ukraine’s oblasts in 2021 (880 thousand tons) and the forecasted indicators (1–1.5 million tons per year). The application of the model has made it possible to determine the optimal parameters for the fleet of vehicles in a supply chain, guided by the system criterion – minimization of the average delivery time of one ton of grain. It was established that for transporting 1 million tons of grain per year, the optimal composition of the transport fleet should include 92 trucks and four railroad routes. Patterns in the formation of excess cargo weight depending on the estimated composition of vehicles were also determined. With a planned transportation intensity of 1 million tons per year, reducing the number of trucks by 12 units could lead to the accumulation of 237 thousand tons of cargo mass at transit points. Reducing the number of railroad routes by one unit would lead to the accumulation of 544 thousand tons of cargo mass, which corresponds to USD 106 million. The proposed model makes it possible to assess the consequences of delays in delivery, as well as the formation of excess cargo mass at transit logistics terminals and grain elevators. | en |
| dc.description.abstract | UKR: Об’єктом дослідження є транспортно-технологічна система постачання зернових у міжнародному сполученні. Вирішувалась проблема виникнення надлишкової вантажної маси у пунктах стикування різних видів транспорту. Дослідження проведено на основі розробленої імітаційної моделі, створеної за агентним та дискретно-подієвим принципами. Воно охоплює як максимальні обсяги перевезень 2021 року однієї з областей України (880 тис. тонн), так і прогнозовані показники (1–1,5 млн тонн на рік). Застосування моделі дозволило визначити оптимальні параметри парку транспортних засобів у ланцюзі постачання, керуючись системним критерієм – мінімізацією середнього часу доставки однієї тонни зерна. Встановлено, що для перевезення 1 млн тонн зернових на рік оптимальний склад транспортного парку має включати 92 вантажні автомобілі та чотири залізничні маршрути. Також визначено закономірності утворення надлишкової вантажної маси залежно від розрахункового складу транспортних засобів. При запланованій інтенсивності перевезень у 1 млн тонн на рік скорочення кількості вантажних автомобілів на 12 одиниць призведе до накопичення 237 тис. тонн вантажної маси у транзитних пунктах. Зменшення кількості залізничних маршрутів на одну одиницю спричинить накопичення 544 тис. тонн вантажної маси, що відповідає $106 млн. Запропонована модель дозволяє оцінювати наслідки затримок у постачанні, а також формування надлишкової вантажної маси, на транзитних логістичних терміналах і зернових елеваторах. | uk_UA |
| dc.description.sponsorship | National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Ukraine | en |
| dc.identifier.citation | Khomenko Yu., Okorokov A., Matsiuk V., Zhuravel I., Pavlenko O. Revealing the Causes of Delays at Transit Points along an Intermodal Grain Supply Chain. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2025. Vol. 4, No. 3(136). P. 40–50. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.338166. | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.338166 | en |
| dc.identifier.issn | 1729-3774 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 1729-4061 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.uran.ua/eejet/article/view/338166 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20976 | en |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | TECHNOLOGY CENTER PC, Kharkiv | en |
| dc.rights | Creative Commons Attribution 4.0 International License | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| dc.subject | agent simulation | en |
| dc.subject | intermodal transportation | en |
| dc.subject | excess cargo mass | en |
| dc.subject | optimal working fleet | en |
| dc.subject | агентна симуляція | uk_UA |
| dc.subject | інтермодальні перевезення | uk_UA |
| dc.subject | надлишкова вантажна маса | uk_UA |
| dc.subject | оптимальний робочій парк | uk_UA |
| dc.subject | КТСЛ | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Industrial engineering and economy | en |
| dc.title | Revealing the Causes of Delays at Transit Points along an Intermodal Grain Supply Chain | en |
| dc.title.alternative | Визначення умов формування затримок у транзитних пунктах інтермодального ланцюга постачання зернових | uk_UA |
| dc.type | Article | en |