مدل‌سازی فرآیند حمل نیشکر با استفاده از دیدگاه سری‌های زمانی

نوع مقاله : مقاله کامل

نویسندگان

1 گروه مهندسی ماشین‌های کشاورزی و مکانیزاسیون، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، اهواز، ج. ا. ایران

2 گروه اقتصاد کشاورزی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، اهواز، ج. ا. ایران.

چکیده

نیشکر یکی از محصولات به شدت فسادپذیر است که به صورت مواد خام برای تولید شکر سفید بکار می­رود. این منبع تجاری ساکارز بدلیل سوزاندن قبل از برداشت، دمای بالای محیط، تأخیر در آسیاب و همین­طور آلودگی­های میکروبی به سرعت دچار افت کیفیت می­شود. یکی از مهم‌ترین ریسک­های حمل و نقل نیشکر تأخیراتی است که در این فرآیند می­تواند کیفیت و کمیت محصول را تحت تأثیر قرار دهد. تأخیر در آسیاب کردن نیشکر برداشت شده به دلایل مختلفی از جمله خرابی کارخانه، خرابی تراکتورهای در صف، تصادف تراکتورها در محیط کارخانه و تغییر شیفت در کشت و صنعت­ها بوجود می­آید که سبب ایجاد صفی طولانی می­گردد. از این­رو، در این پژوهش تلاش گردید به پیش­بینی سیستم صف تحویل محصول نیشکر به کارخانه تولید شکر با استفاده از سری­های زمانی پرداخته شود تا زمینه­های بهسازی آن فراهم گردد. مدل ARMA جهت پیش­بینی نرخ ورود و نرخ سرویس تراکتورهای حمل نیشکر بکار گرفته شد و شاخص­های RMSE و MAPE جهت ارزیابی دقت پیش­بینی استفاده شدند. نتایج برازش مدل­ها نشان داد که به ترتیب مدل­های ARMA(4,3) و ARMA(4,2) برای نرخ ورود و نرخ سرویس تراکتورهای حمل نی مناسب بودند. روند مقادیر پیش­بینی­شده نرخ ورود و نرخ سرویس به خوبی بر مقادیر واقعی منطبق بود. با کاربرد این مدل­های توسعه یافته، مقادیر پیش­بینی شده را می­توان برای بقیه فصل برداشت نیشکر بکار برد و از تأخیرات بوجود آمده که موجب ضایع شدن مقادیر زیادی از محصول می­شود کاست.

کلیدواژه‌ها


Afsharnia, F., Asoodar, M. A., Abdeshahi, A., & Marzban, A. (2013). Failure rate analysis of four agricultural tractor models in southern Iran. Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 15(4), 160- 170.
Afsharnia, F., & Marzban, A. (2017). The effect of usage and storing conditions on John Deere 3140 tractor failures in Khuzestan province, Iran. Journal of Biosystems Engineering, 42(2), 75-79.
Afsharnia, F., & Marzban, A. (2019). The risk analysis of sugarcane stem transportation operations delays using the FMEA-ANP hybrid approach. Journal of Agricultural Machinery, 9(2), 481-496.
Iranian Sugarcane and Byproduct Research and Training Institute (ISCRTI). (2017). Sugar cane factories laboratory guidelines. Khuzestan:Sugarcane Development Company and Subsidiary Industries annals Arifin, M. Z., Probowati, B. D., & Hastuti, S. (2015). Applications of Queuing Theory in the Tobacco Supply. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 3, 255-261.
Box, G. E., & Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis: Forecasting and control San Francisco. California: Holden-Day.
Chatfield, C. (2000). Time-series forecasting (1st ed). UK: Chapman and Hall/CRC.
Chunhawong, K., Chaisan, T., Rungmekarat, S. & Khotavivattana, S. (2018). Sugar industry and utilization of its by-products in Thailand: an overview. Sugar Tech, 20(2), 111-115.
Clarke, S. J. (1991). Losses associated with cane yard operations and cane washing. In Proceedings of the annual congress-South African Sugar Technologists' Association, 95, 131-144.
 Fan, Q., & Fan, H. (2015). Reliability analysis and failure prediction of construction equipment with time series models. Journal of Advanced Management Science, 3(3), 203-210.
Farjam, A., Omid, M., Akram, A. & Fazel, Niari. Z. (2014). A neural network based modeling and sensitivity analysis of energy inputs for predicting seed and grain corn yields. Journal of Agricultural Science and Technology, 16, 767-778.
Gujarati, N. & Damodar. (2003). Basic econometric. New Delhi: McGraw-Hill.
Jadhav, V., Chinappa Reddy, B. V., Gaddi, G. M., & Kiresur, V. R. (2017). Exploration of different functional forms of growth models: a censorious analysis with reference to horticultural sector in Karanataka. International Journal of Tropical Agriculture, 34(4), 1107-1116.
Le Gal, P.Y., Lyne, P.W., Meyer, E., & Soler, L.G. (2008). Impact of sugarcane supply scheduling on mill sugar production: A South African case study. Agricultural systems, 96(1-3), 64-74.
Makridakis, S., & Hibbon, M. (1979). Accuracy of forecasting: An empirical investigation. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 142 ( 2), 97-145.
Noroozi, S., Asoodar, M. A., Marzban, A., & Moradi Telavat, M. R. (2015). Sensitivity comparison of the sugarcane mill delay in Iran. Green sugar cane is more sensitive or burned Elixir Agriculture, 85, 34378-34385.
Safa. M., Samarasinghe, S., & Nejat, M. (2015). Prediction of wheat production using artificial neural networks and investigating indirect factors affecting it: case study in Canterbury province, New Zealand. Journal of Agricultural Science and Technology, 17, 791-803.
Samarasinghe, S. (2007). Neural networks for applied sciences and engineering: from fundamentals to complex pattern recognition. Boca Raton: Auerbach, FL.
Sayed, G. E. (1972). Changes in the sugar components of cane during growth and processing, Ph. D. Thesis, College of Agriculture Library, University of Assiut.
Solomon, S. (2000). Post-harvest cane deterioration and its milling consequences. Sugar Tech, 2(1&2), 1-18.
Suresh, K. K., & Priya, S. K. (2011). Forecasting sugarcane yield of Tamilnadu using ARIMA models, Sugar Tech, 13(1), 23-26.
Thiesson, B., Chickering, D. M., Heckerman, D., & Meek, C. (2004). ARMA time-series modeling with graphical models. In Proceedings of the 20th conference on Uncertainty in artificial intelligence, AUAI Press, 552-560.