コールドチェーン物流拠点 ライブモデル

あなたは、ワクチンのような温度に敏感な商品を扱う配送拠点のドックと冷蔵庫を運営します。開いたドアは暖気を入れ、列のトラックはどれも待機中の貨物で、製品は2 °Cから8 °Cの間に保たなければなりません。

学べること

シミュレーター

時刻 0 分
製品温度 5.0 °C · 待機中のトラック 0 · トラックの待ち時間 0 min❄ 5.0 °C · 📦 5.0 °C · ⚡ 0.0 kW···✕✕✕🚚 0 · ⏱ 0 min
  • ドア空き
  • 荷下ろし中(ドア開)
  • 待機中のトラック
  • 故障リーファー

操作

人員配置したドア1枚につき一度に1台のトラックを荷下ろしし、開いている間は暖気が入ります。

2〜8 °Cの範囲内で設定します。低いほど余裕は増えますが、エネルギーを多く使います。

コンプレッサー2台、各40 kWの冷却能力。

開いたドアからの暖気の侵入を減らします。ファンは少し電力を使います。

冷凍ユニットが故障したトラックを待ち行列の先頭に移します。

指標

製品温度
5.0°C
正常
トラックの待ち時間
0min
正常
温度逸脱
0.00°C·h
正常
故障リーファーの貨物
4.0°C
正常
冷蔵室の空気5.0 °C
作業員の時間(人員配置したドア時間)0.5 h
待機中のトラック0
ドック稼働率0 %
冷凍電力0.0 kW

推移

製品温度: — °C14.00.0

危機シナリオ

レベル1 · 暑い日のコンプレッサー故障

外気は33 °C、トラックは一定のペースで到着し、4枚のドアが荷下ろしのために開いています。2台あるコンプレッサーの1台がまもなく故障します。ワクチンを2〜8 °Cに保ってください。

  • 製品が8 °Cを超えない
  • 冷蔵室の空気が7 °Cの事前警報を一度も超えない(サイト設定・仮定)
  • トラックの平均待ち時間 ≤ 60分

レベル2 · 繁忙期のピーク

14時間の営業日が始まって4時間後、繁忙期のピークが始まります。7時間にわたり、予約枠で1時間に7台のトラックが到着します(通常の3台の2倍以上)が、人員配置したドアは3枚だけです。予約済みのドライバーには枠の時刻があるため、平均待ち時間は20分以下に保たなければなりません。追加のドック作業班は呼び出し待機中ですが、残業予算でまかなえるのはその日の人員配置ドア時間68時間分です。33 °Cの午後に冷蔵室を温めすぎることなく、十分なドアを間に合うように開けてください。

  • ピーク以降のトラックの平均待ち時間 ≤ 20分(予約枠の時刻 — 厳守の上限)
  • 製品が8 °Cを超えない
  • 平均冷凍電力 ≤ 55 kW
  • 作業班の時間 ≤ 68ドア時間(残業予算 — 仮定)

レベル3 · ヤードでのリーファー故障

すでに12台のトラックが待っていて、人員配置したドアは2枚だけです。そこへ、行列の後ろにいるトラックの冷凍ユニットが、35 °Cの暑さの中で止まります。

  • 故障リーファーの貨物が8 °Cを超えない
  • 庫内の製品が8 °Cを超えない
  • トラックの平均待ち時間 ≤ 90分

根拠:数字の背後にあるモデル

シミュレーターが使うすべての関係式を、出典とともに示します。前提と記された定数は例示的な校正値です。

冷蔵室の熱収支:壁と開いたドアが熱を持ち込み、冷凍がそれを取り除きます。
C · dT/dt = UA·(T_out − T) + Q_door − Q_refrig[3][2]前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。
ドアからの侵入は、開いているドアの数と温度差に応じて増え、エアカーテンがそれを減らします。
Q_door = n_open · 0.6 · 1.2 kW/K · (T_out − T) · (1 − 0.7·curtain)[2]前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。
冷凍効率はカルノー限界に対する割合です。
COP = 0.45 · T_evap / (T_cond − T_evap) [K][4]
製品の中心温度は、2時間遅れで空気の温度に追従します。
T_product(t+Δt) = T_room + (T_product − T_room)·e^(−Δt/2h)[3]
逸脱:2〜8 °Cの保管範囲外(高すぎる、または凍結)にあった度時間。
excursion = Σ max(0, T − 8, 2 − T) · Δt [°C·h][1]
モデルが使うその他の運転定数。
cold room 60 MJ/K, walls 0.6 kW/K · door open 60 % of unloading · air curtain −70 % infiltration, +3 kW fan per busy door · 2 × 40 kW compressors, −1 %/K above 32 °C · 4 kW per busy door (levellers, lights) · failed reefer τ = 3 h · scenario site settings: cold-room pre-alarm 7 °C, overtime budget 68 door-hours per 14 h day · booked trucks miss 5 % of slots · unloading Erlang-2前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。
予約なしのトラックはランダムに、予約済みのトラックは予約枠の時刻に到着し(一部は枠に遅れます)、ドアが並列で処理します。待ち時間はリトルの法則に従います。待ち行列を直近1時間に実際に荷下ろしされた1時間あたりのトラック台数で割るため、到着率が変わっても行列が同じなら待ち時間は急に跳ね上がりません。
arrivals ~ Poisson(λΔt) + booked slots (5 % no-show), service ~ Erlang-2 (mean 45 min), c staffed doors; X = n_busy / 45 min (smoothed, τ = 1 h); W_q = L_q / X[6][5]
作業員の時間:人員を配置したドアは、トラックがいてもいなくても費用がかかります。
crew time = Σ c_staffed · Δt [door-hours]

乱数:シード付きのmulberry32ジェネレーター。使用する分布は一様分布、指数分布(逆CDF法)、正規分布(Box–Muller法)、ポアソン分布(Knuth法)。シードは表示され、共有できます。

出典

  1. PAHO — Cold chain: vaccines are stored and transported between +2 °C and +8 °C — Pan American Health Organization
  2. ASHRAE Handbook — Refrigeration, ch. 24 Refrigerated-Facility Loads (door infiltration, Gosney–Olama model; air curtains) — ASHRAE, 2022
  3. F. P. Incropera et al. — Fundamentals of Heat and Mass Transfer: lumped capacitance — Wiley, 2011
  4. Y. A. Çengel, M. A. Boles — Thermodynamics: Carnot COP of refrigerators — McGraw-Hill, 2019
  5. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula L = λW — Operations Research 9(3), 1961
  6. D. Gross, C. M. Harris — Fundamentals of Queueing Theory (M/M/c) — Wiley, 2008

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