Перспективы создания интеллектуальных морских пунктов пропуска
- Autores: 1, 1
-
Afiliações:
- Санкт-Петербургский государственный экономический университет
- Edição: Volume 2 (2022)
- Páginas: 387-389
- Seção: Таможенное дело
- URL: https://journals.eco-vector.com/osnk-sr/article/view/108854
- ID: 108854
Citar
Texto integral
Resumo
Обоснование. На данный момент внешнеэкономические отношения определяются нестабильным состоянием ввиду введенных экономических санкций против России и соответствующих ответных мер РФ. Данные ограничения отразились на морских контейнерных перевозках. Снизить негативные последствия может модернизация морских пунктов пропусков, которая позволит совершать таможенные операции в ускоренном автоматическом режиме.
Цель — описать алгоритм совершения таможенных операций и смоделировать их временные параметры в интеллектуальном морском пункте пропуска.
Методы. В ходе исследования был применен метод моделирования временных параметров основных таможенных операцией, совершаемых в интеллектуальном морском пункте пропуска.
Результаты. Предложен алгоритм совершения таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска, которые представлен на рисунке.
Рис. Алгоритм совершения таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска
На базе данного алгоритма смоделированы временные параметры совершения отдельных таможенных операций (табл. 1). В качестве исходной ситуации принята ситуация, связанная с проведением таможенного осмотра с применением инспекционно-досмотровых комплексов.
Таблица 1. Временные параметры при совершении таможенных операций в морском пункте пропуска и в интеллектуальном морском пункте пропуска
Характеристика работы | Время, час | ||
Морской пункт пропуска | Интеллектуальный морской пункт пропуска | Морской пункт пропуска | Интеллектуальный морской пункт пропуска |
Окончание выгрузки | Принятие решения о направлении товара на таможенный осмотр с применением потокового ИДК на основе предварительной информации; окончания выгрузки | Начало отсчета | Начало отсчета |
Размещение товара на СВХ; совершение таможенных операций, связанных с декларированием | Проведение таможенного осмотра с применением потокового ИДК; автоматический анализ снимков ИДК интеллектуальной системой | 12 | 0,05 |
Обнаружение несоблюдения условий выпуска; проведение документального контроля с применением мер, обеспечивающих проведение таможенного контроля; реализация системы управления рисками | Размещение товара на СВХ; совершение таможенных операций, связанных с декларированием | 28,4 | 12 |
Операции, связанные с перемещением товара по территории порта к месту работы ИДК и обратно; проведение таможенного осмотра с применением ИДК; анализ снимков ИДК должностным лицом таможенного органа | Проверка соблюдения условий выпуска; проведение документального контроля с применением мер, обеспечивающих проведение таможенного контроля | 10,3 | 19,4 |
Принятие решения таможенным органом о выпуске товара | Принятие решения таможенным органом о выпуске товара | 2 | 2 |
Погрузка на транспортное средство | Погрузка на транспортное средство | Конец отсчета | Конец отсчета |
Один из первых этапов моделирования временных параметров — генерация случайных величин на основе условных показателей времени совершения операций. Для достоверности полученных значений в ходе моделирования реализовывалась 1000 итераций по каждому из этапов. В табл. 2 представлен фрагмент моделирования временных параметров каждого из этапов и их сумма.
Таблица 2. Фрагмент промежуточных результатов моделирования временных параметров совершения таможенных операций в интеллектуальном пункте пропуска
Этап | 1 | 2 | 3 | 4 | Всего |
1 | 0,05449 | 11,2487 | 18,5002 | 2,29035 | 32,0937 |
2 | 0,05071 | 12,4827 | 22,2076 | 2,04186 | 36,7828 |
3 | 0,02859 | 12,9596 | 24,1674 | 1,96075 | 39,1163 |
4 | 0,04201 | 8,40954 | 20,3639 | 2,40312 | 31,2186 |
5 | 0,05503 | 11,0607 | 21,5743 | 1,56977 | 34,2598 |
6 | 0,04767 | 9,59192 | 21,4323 | 2,36476 | 33,4367 |
7 | 0,0419 | 13,0653 | 14,825 | 2,41958 | 30,3518 |
8 | 0,04196 | 8,99525 | 14,3966 | 2,20962 | 25,6434 |
9 | 0,05666 | 16,2437 | 22,6737 | 1,85459 | 40,8286 |
10 | 0,0565 | 9,75834 | 16,3364 | 1,58975 | 27,7409 |
Табл. 3 отображает показатели, необходимые для определения числа повторений параметра в выборке.
Таблица 3. Фрагмент результатов моделирования временных параметров при совершении таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска
№ п/п | Середина интервала | Частота | Частота нарастающим итогом | Частость |
1 | 38,9702 | 0 | 895 | 0,895 |
2 | 38,99609 | 2 | 897 | 0,897 |
3 | 39,02197 | 1 | 898 | 0,898 |
4 | 39,04786 | 1 | 899 | 0,899 |
5 | 39,07375 | 2 | 901 | 0,901 |
6 | 39,09964 | 0 | 901 | 0,901 |
7 | 39,12552 | 3 | 904 | 0,904 |
8 | 39,15141 | 1 | 905 | 0,905 |
9 | 39,1773 | 1 | 906 | 0,906 |
10 | 39,20318 | 1 | 907 | 0,907 |
Выводы. По итогам расчетов смоделированное среднее суммарное значение времени, необходимое для совершения таможенных операций в интеллектуальном пункте пропуска при условии проведения таможенного осмотра с применением потокового ИДК составляет порядка 39 ч, что на 13,63 ч меньше, чем текущие временные параметры. Внедрение искусственного интеллекта в морские пункты пропуска позволит сократить время совершения таможенных операций, снизит затраты для участников внешнеэкономической деятельности, а также нагрузку на транспортные маршруты.
Texto integral
Обоснование. На данный момент внешнеэкономические отношения определяются нестабильным состоянием ввиду введенных экономических санкций против России и соответствующих ответных мер РФ. Данные ограничения отразились на морских контейнерных перевозках. Снизить негативные последствия может модернизация морских пунктов пропусков, которая позволит совершать таможенные операции в ускоренном автоматическом режиме.
Цель — описать алгоритм совершения таможенных операций и смоделировать их временные параметры в интеллектуальном морском пункте пропуска.
Методы. В ходе исследования был применен метод моделирования временных параметров основных таможенных операцией, совершаемых в интеллектуальном морском пункте пропуска.
Результаты. Предложен алгоритм совершения таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска, которые представлен на рисунке.
Рис. Алгоритм совершения таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска
На базе данного алгоритма смоделированы временные параметры совершения отдельных таможенных операций (табл. 1). В качестве исходной ситуации принята ситуация, связанная с проведением таможенного осмотра с применением инспекционно-досмотровых комплексов.
Таблица 1. Временные параметры при совершении таможенных операций в морском пункте пропуска и в интеллектуальном морском пункте пропуска
Характеристика работы | Время, час | ||
Морской пункт пропуска | Интеллектуальный морской пункт пропуска | Морской пункт пропуска | Интеллектуальный морской пункт пропуска |
Окончание выгрузки | Принятие решения о направлении товара на таможенный осмотр с применением потокового ИДК на основе предварительной информации; окончания выгрузки | Начало отсчета | Начало отсчета |
Размещение товара на СВХ; совершение таможенных операций, связанных с декларированием | Проведение таможенного осмотра с применением потокового ИДК; автоматический анализ снимков ИДК интеллектуальной системой | 12 | 0,05 |
Обнаружение несоблюдения условий выпуска; проведение документального контроля с применением мер, обеспечивающих проведение таможенного контроля; реализация системы управления рисками | Размещение товара на СВХ; совершение таможенных операций, связанных с декларированием | 28,4 | 12 |
Операции, связанные с перемещением товара по территории порта к месту работы ИДК и обратно; проведение таможенного осмотра с применением ИДК; анализ снимков ИДК должностным лицом таможенного органа | Проверка соблюдения условий выпуска; проведение документального контроля с применением мер, обеспечивающих проведение таможенного контроля | 10,3 | 19,4 |
Принятие решения таможенным органом о выпуске товара | Принятие решения таможенным органом о выпуске товара | 2 | 2 |
Погрузка на транспортное средство | Погрузка на транспортное средство | Конец отсчета | Конец отсчета |
Один из первых этапов моделирования временных параметров — генерация случайных величин на основе условных показателей времени совершения операций. Для достоверности полученных значений в ходе моделирования реализовывалась 1000 итераций по каждому из этапов. В табл. 2 представлен фрагмент моделирования временных параметров каждого из этапов и их сумма.
Таблица 2. Фрагмент промежуточных результатов моделирования временных параметров совершения таможенных операций в интеллектуальном пункте пропуска
Этап | 1 | 2 | 3 | 4 | Всего |
1 | 0,05449 | 11,2487 | 18,5002 | 2,29035 | 32,0937 |
2 | 0,05071 | 12,4827 | 22,2076 | 2,04186 | 36,7828 |
3 | 0,02859 | 12,9596 | 24,1674 | 1,96075 | 39,1163 |
4 | 0,04201 | 8,40954 | 20,3639 | 2,40312 | 31,2186 |
5 | 0,05503 | 11,0607 | 21,5743 | 1,56977 | 34,2598 |
6 | 0,04767 | 9,59192 | 21,4323 | 2,36476 | 33,4367 |
7 | 0,0419 | 13,0653 | 14,825 | 2,41958 | 30,3518 |
8 | 0,04196 | 8,99525 | 14,3966 | 2,20962 | 25,6434 |
9 | 0,05666 | 16,2437 | 22,6737 | 1,85459 | 40,8286 |
10 | 0,0565 | 9,75834 | 16,3364 | 1,58975 | 27,7409 |
Табл. 3 отображает показатели, необходимые для определения числа повторений параметра в выборке.
Таблица 3. Фрагмент результатов моделирования временных параметров при совершении таможенных операций в интеллектуальном морском пункте пропуска
№ п/п | Середина интервала | Частота | Частота нарастающим итогом | Частость |
1 | 38,9702 | 0 | 895 | 0,895 |
2 | 38,99609 | 2 | 897 | 0,897 |
3 | 39,02197 | 1 | 898 | 0,898 |
4 | 39,04786 | 1 | 899 | 0,899 |
5 | 39,07375 | 2 | 901 | 0,901 |
6 | 39,09964 | 0 | 901 | 0,901 |
7 | 39,12552 | 3 | 904 | 0,904 |
8 | 39,15141 | 1 | 905 | 0,905 |
9 | 39,1773 | 1 | 906 | 0,906 |
10 | 39,20318 | 1 | 907 | 0,907 |
Выводы. По итогам расчетов смоделированное среднее суммарное значение времени, необходимое для совершения таможенных операций в интеллектуальном пункте пропуска при условии проведения таможенного осмотра с применением потокового ИДК составляет порядка 39 ч, что на 13,63 ч меньше, чем текущие временные параметры. Внедрение искусственного интеллекта в морские пункты пропуска позволит сократить время совершения таможенных операций, снизит затраты для участников внешнеэкономической деятельности, а также нагрузку на транспортные маршруты.
Sobre autores
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Email: nastyavaselevskaya@mail.ru
студентка, группа ТЖ-1802, факультет бизнеса, таможенного дела и экономической безопасности
Rússia, Санкт-ПетербургСанкт-Петербургский государственный экономический университет
Autor responsável pela correspondência
Email: ovsyannikova.k@unecon.ru
научный руководитель, кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры таможенного дела
Rússia, Санкт-Петербург