Ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot Apply IoT-Cloud in controlling robot

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

33
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết đề xuất giải pháp ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot tầm xa. Thử nghiệm giải pháp trên mô hình robot di động theo dõi đối tượng nhằm khẳng định những ưu việt trong sự kết hợp, hợp nhất hai công nghệ IoT và Cloud.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot Apply IoT-Cloud in controlling robot

TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ỨNG DỤNG IOT-CLOUD TRONG ĐIỀU KHIỂN ROBOT APPLY IOT-CLOUD IN CONTROLLING ROBOT PHẠM TRUNG MINH*, NGUYỄN TRỌNG ĐỨC Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: minhpt@vimaru.edu.vn khoảng cách gần, việc truyền tín hiệu có thể điều khiển Tóm tắt robot có thể thực hiện bằng tín hiệu hồng ngoại [1], tín Ứng dụng Internet kết nối vạn vật (Internet of hiệu Bluetooth hay tín hiệu Wifi [2],… Những phương Things - IoT) trong điều khiển Robot đã được triển pháp này có nhược điểm cố hữu là thiết bị điều khiển khai, công bố rộng rãi trong các công trình nghiên phải “nhìn” thấy được robot, hoặc không có vật cản có cứu cũng như trong thực tế. Tuy nhiên, do khả tính chất ngăn cản khả năng lan truyền sóng điện từ năng lưu trữ và xử lý hạn chế, hiệu suất của các trong không khí. Tuy nhiên, với những nhóm loại robot dịch vụ IoT bị giảm đáng kể. Những hạn chế này được xây dựng cho mục đích thăm dò, giám sát hay có thể được giải quyết bởi điện toán đám mây thám hiểm trong điều kiện môi trường khắc nghiệt, địa (Cloud). Thêm vào đó, sự kết hợp của Cloud cho hình phức tạp hay ở khoảng cách xa,… do hạn chế “tầm phép tăng cường khả năng, mở rộng phạm vi của nhìn”, tín hiệu điều khiển robot bị gián đoạn, thậm chí IoT với nhiều dịch vụ mới bằng cách tích hợp các bị chặn, các yêu cầu về kĩ thuật cũng như công nghệ tài nguyên IoT . Trong bài báo này, nhóm tác giả điều khiển robot đòi hỏi phải được cải thiện [3]. Khi đó, đề xuất giải pháp ứng dụng IoT-Cloud trong điều việc ứng dụng IoT-Cloud được xem là một giải pháp khiển robot tầm xa. Thử nghiệm giải pháp trên mô hữu hiệu. hình robot di động theo dõi đối tượng nhằm khẳng IoT dựa trên một số lượng lớn các đối tượng - vật định những ưu việt trong sự kết hợp, hợp nhất hai thể thông minh và tự tạo được kết nối với nhau trong công nghệ IoT và Cloud. một cơ sở hạ tầng mạng năng động và toàn cầu (Internet) nhằm giúp con người nhận thức thế giới và Từ khóa: IoT- Cloud, Robot, internet. cải thiện chất lượng cuộc sống. Tuy nhiên, do khả Abstract năng lưu trữ và xử lý hạn chế, hiệu suất của các dịch Application of Internet of Things(IoT) in robot vụ IoT bị giảm đáng kể. Những hạn chế này có thể control has been deployed and widely published được giải quyết bởi điện toán đám mây (Cloud). Thêm in research works as well as in reality. However, vào đó, sự kết hợp của Cloud cho phép tăng cường due to the limitations of storage and processing khả năng, mở rộng phạm vi của IoT với nhiều dịch vụ capabilities, the performance of IoT services is mới bằng cách tích hợp các tài nguyên IoT [4]. significantly reduced. These limitations can be Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp decreased by using cloud computing technology ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot tầm xa. (Cloud). In addition, this combination with Cloud Thử nghiệm giải pháp trên mô hình robot di động theo which integrating IoT resources allows enhancing dõi đối tượng nhằm khẳng định những ưu việt trong the capacity and expanding the scope of IoT with sự kết hợp, hợp nhất hai công nghệ IoT và Cloud. many new services. In this paper, the authors 2. Mô hình kiến trúc hệ thống điều khiển robot proposed an IoT-Cloud application solution for với công nghệ IoT-Cloud controlling long-range robots. This solution was 2.1. Mô hình kiến trúc hệ thống tested on a mobile object tracking model to affirm Mô hình kiến trúc hệ thống điều khiển Robot sử the advantages of combining and integrating IoT dụng công nghệ IoT-Cloud được chỉ ra trong Hình 1, and Cloud technologies. với các khối chính: Keywords: IoT- Cloud, Robot, internet. Khối Robot: sử dụng các Vi điều khiển (Microcontroller Unit - MCU) điều khiển hoạt động 1. Mở đầu của Robot, được tích hợp các mô đun kết nối truyền Các hệ thống robot đã và đang được nghiên cứu, thông cho phép truyền/nhận các tín hiệu tới khối IoT- ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, Cloud (Hình 2a). mang lại những hiệu quả đáng kể, đặc biệt là các robot di động, robot tự hành. Thông thường, ở phạm vi 50 SỐ 64 (11-2020
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Hình 1. Mô hình kiến trúc hệ thống Hình 2. Cấu trúc trong của Robot và Khối điều khiển trung tâm Khối IoT-Cloud: trạm trung chuyển tín hiệu trao toán được xây dựng (Hình 3). đổi giữa Robot và trung tâm điều khiển. Bước 1: Khởi động hệ thống, kiểm tra tình trạng Khối điều khiển trung tâm: giám sát, điều khiển và thực hiện việc kết nối các thiết bị. hoạt động của Robot (Hình 2b). Bước 2: Khối điều khiển chuyển gói tin tín hiệu Khi đó, Khối điều khiển trung tâm sẽ điều khiển điều khiển Robot tới IoT-Cloud. hoạt động của Robot qua IoT-Cloud với các giao thức Bước 3: Robot truy cập IoT-Cloud để thu nhận gói TCP/IP [5]. Vì vậy, sự kết nối giữa Khối điều khiển tin điều khiển. MCU giải mã các tín hiệu và điều khiển trung tâm và Robot luôn được duy trì mà không bị giới hoạt động của Robot theo chỉ thị tương ứng. hạn bởi các yêu tố địa hình, địa lý. Bước 4: MCU thu nhận tín hiệu tọa độ và hình ảnh 2.2. Kịch bản điều khiển Robot của Robot, đóng gói dữ liệu và gửi IoT-Cloud. Quá trình điều khiển robot qua các kết nối truyền Bước 5: Khối điều khiển truy cập IoT- Cloud để thông giữa các thành phần trong hệ thống. nhận gói tín hiệu trạng thái. Xử lí và lưu trữ dữ liệu Trường hợp thứ nhất: kết nối truyền thông được tọa độ của Robot vào Cơ sở dữ liệu, hiển thị hình ảnh duy trì thông suốt giữa Robot, IoT-Cloud và Trung của Robot đồng thời gửi tín hiệu xác nhận tới IoT- tâm điều khiển (kết nối internet ổn định). Tín hiệu điều Cloud. Trong trường hợp Khối điều khiển không nhận khiển hoạt động của Robot được gửi tới IoT- Cloud và được gói tin trạng thái của Robot, một thông báo cảnh được chuyển tiếp tới MCU của Robot. MCU giải mã báo đính kèm tọa độ nhận được lần cuối cùng của các tín hiệu và điều khiển hoạt động của Robot theo Robot được đưa ra nhằm kiểm tra và thu hồi Robot. chỉ thị tương ứng. Ở chiều ngược lại, MCU thu nhận Bước 6: Robot truy cập IoT-Cloud để nhận tín hiệu tín hiệu tọa độ (qua GPS) và hình ảnh (từ camera) thực xác nhận. Nếu thành công, quay lại Bước 2, ngược lại tế của Robot, đóng gói dữ liệu và gửi về Trung tâm (Robot không truy nhập được IoT-Cloud) Robot sẽ điều khiển qua IoT- Cloud. dừng tại chỗ. Trường hợp thứ hai: kết nối bị gián đoạn (kết nối 3. Xây dựng hệ thống internet bị ngắt đột ngột ở phía Robot hoặc Trung tâm Từ kiến trúc đã đề xuất, mô hình hệ thống thử điều khiển). Như vậy, MCU của Robot sẽ không nhận nghiệm được xây dựng với Robot di động (Hình 4a) được tín hiệu xác nhận từ Trung tâm điều khiển, nó sẽ sử dụng MCU Arduino Nano [6], mạch điều khiển điều khiển Robot dừng tại chỗ. Khi đó, việc thu hồi động cơ Arduino Motor Shield L293D (Hình 4b), thiết Robot sẽ được thực hiện dựa trên dữ liệu tọa độ nhận bị kết nối mạng internet wifi 4G TPlink M7350, được cuối cùng từ Robot. module Wireless NRF24L01, module GPS Ublox Neo Từ kịch bản điều khiển đề xuất trên, lưu đồ thuật M8N [7] và module Camera OV7670 No FiFo [8]. SỐ 64 (11-2020) 51
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Hình 3. Lưu đồ thuật toán điều khiển Cài đặt IoT-Cloud: để thiết lập kết nối, dịch vụ tại tại thời điểm thực nghiệm (Hình 5). Mở rộng không Google Cloud IoT Core được áp dụng. Với nền tảng gian với nhiều tòa nhà xung quanh, trong các trường công nghệ Google Cloud Platform, Google Cloud IoT hợp có và không kết nối internet, hoạt động điều khiển Core cho phép thực hiện việc kết nối giữa trung tâm Robot đều được thực hiện thông suốt. điều khiển và robot thông qua mạng internet bằng các thiết lập đơn giản, truy cập dễ dàng, có tính bảo mật, hoạt động ổn định với tốc độ truy cập cao [9]. Khối điều khiển trung tâm: sử dụng Laptop EliteBook 8470p (Intel Core i5-3320M, 4Gb Ram) với phần mềm điều khiển được cài đặt trong môi trường Windows Platform. Ngôn ngữ lập trình C# và hệ cơ sở dữ liệu MySQL cho giao diện thân thiện, dễ sử dụng. Hình 5 chỉ ra giao diện chính của phần mềm điều khiển. Để điều khiển sự di chuyển của robot, người dùng sử dụng các nút chức năng (UP, DOWN, LEFT,...) kết hợp khung nhìn trực quan về hình ảnh của robot trên thực a. Mẫu Robot địa. Bên cạnh đó, tọa độ hiện thời cũng như “vết” di chuyển của robot cũng được hiển thị trên bản đồ số nhờ sự kết hợp giữa dữ liệu thu được từ GPS và Google Map API [10] nhúng trong phần mềm. Tiến hành thực nghiệm hệ thống trong không gian sảnh và các đường đi xung quanh nhà A4 - Khu Hiệu bộ Trường Đại học Hàng hải Việt Nam. Các kết quả (danh sách tọa độ, hình ảnh, “vết” di chuyển trên bản đồ) thu được cho thấy Robot hoạt động tốt trong phạm b. Arduino Motor Shield L293D vi và khoảng cách 500m với tầm nhìn hạn chế, bị ngăn Hình 4. Mẫu Robot đã chế tạo cản bởi các khối kiến trúc xây dựng và các vật thể tồn 52 SỐ 64 (11-2020
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Hình 5. Giao diện phần mềm điều khiển hoạt động trên khối điều khiển trung tâm [3] T. Palaniswamy, A. Alofi, F. Saeed, N. Mastoor, 5. Kết luận and R. Alahmadi, Automated Mobile Robots - A Việc ứng dụng nền tảng truyền thông internet cũng Survey on Controls,Commun. Appl. Electron., như công nghệ IoT-Cloud là cần thiết nhằm hỗ trợ và Vol.6, no. 9, pp.22-26, 2017. nâng cao khả năng điều khiển robot tầm xa trong điều [4] P. P. Ray, A survey of IoT cloud platforms, Futur. kiện giới hạn bởi các yếu tố địa hình, địa lý. Trong bài Comput. Informatics J., Vol.1, no. 1-2, pp.35-46, báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp, thiết kế và Dec. 2016. xây dựng một mô hình cho phép điều khiển robot thông qua mạng internet với điểm chuyển tiếp dữ liệu [5] M. M. Alani, Guide to OSI and TCP/IP Models. 2014. trung gian là IoT-Cloud. Mô hình hiện tại mang tính [6] Arduino Nano Pin Diagram, Features, Pin Uses& thực nghiệm, song hoàn toàn có thể cải thiện, nâng cấp Programming.[Online].Available:https://compone thêm các tính năng để có thể triển khai và áp dụng nts101.com/microcontrollers/arduino-nano. trong thực tế. [7] NEO-M8 series | u-blox. [Online]. Available: Lời cảm ơn https://www.u-blox.com/en/product/neo-m8-series. Bài báo này là sản phẩm của đề tài nghiên cứu khoa [8] OV7670 CameraChip Datasheet pdf - VGA học cấp Trường năm học 2019-2020, tên đề tài: CameraChip. Equivalent, Catalog. [Online]. “Nghiên cứu áp dụng công nghệ IoT trong việc thiết kế Available:https://datasheetspdf.com/pdf/555220/ hệ thống điều khiển Robot không dây tầm xa”, được hỗ OmniVisionTechnologies/OV7670/1. trợ kinh phí bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam. [9] Google Cloud IoT Core documentation. TÀI LIỆU THAM KHẢO [Online].Available:https://cloud.google.com/iot/docs. [1] R. Kuriya, T. Tsujimura, and K. Izumi, Augmented [10] Google Maps Platform | Google Developers. reality robot navigation using infrared marker, in [Online]. Proceedings - IEEE International Workshop on Available:https://developers.google.com/maps/do Robot and Human Interactive Communication, cumentation/. Vol. 2015-November, pp.450-455, 2015. [2] P. Papcun, I. Zolotova, and K. Tafsi, Control and Ngày nhận bài: 21/05/2020 Teleoperation of Robot Khepera via Android Mobile Ngày nhận bản sửa: 01/06/2020 Device through Bluetooth and WiFi, IFAC- Ngày duyệt đăng: 08/06/2020 PapersOnLine, Vol. 49, no. 25, pp.188-193, 2016. SỐ 64 (11-2020) 53
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY KINH TẾ - XÃ HỘI SỰ CẠNH TRANH VÀ TẬP TRUNG CỦA HỆ THỐNG BẾN CẢNG CONTAINER TẠI HẢI PHÒNG COMPETITION AND CONCENTRATION PATTERNS OF CONTAINER TERMINAL SYSTEM IN HAI PHONG PHẠM THỊ YẾN Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam Email liên hệ: phamyen@vimaru.edu.vn 1. Đặt vấn đề Tóm tắt Thành phố cảng Hải Phòng đang trở thành trung Cảng biển và vận tải biển phát triển song song với tâm logistics của khu vực phía Bắc và cả nước. sự tăng trưởng của hoạt động ngoại thương và kinh tế Lượng hàng container thông qua cảng Hải Phòng thế giới (Mangan et al., 2008) [1]. Sự xuất hiện của cảng biển mới, sự mất đi của cảng biển cũ và việc tái tăng mạnh qua hàng năm. Để đáp ứng với lượng cấu trúc hệ thống cảng biển là xu hướng để đáp ứng hàng hoá tăng lên nhanh chóng, những bến cảng yêu cầu mới của container hóa cũng như thương mại hiện đại đã hình thành và tạo ra sự cạnh tranh gay toàn cầu (Notteboom, 1997) [2]. Theo Lee et al. gắt trong hệ thống. Chính vì vậy, mục đích của (2014) sự cạnh tranh gay gắt giữa các cảng biển là nghiên cứu này là đánh giá sự phát triển, cạnh tranh nguyên nhân cho sự dịch chuyển hàng hóa thông qua và tập trung của hệ thống từ năm 2011 đến năm 2019 sang các cảng biển đối thủ cạnh tranh và dẫn đến xu dựa trên một số các chỉ số và phương pháp như chỉ hướng không tập trung [3]. Do đó, nhiều nghiên cứu số Herfindahl - Hirschman, tỷ lệ tập trung hoá, hệ số thực tế đã được thực hiện để đánh giá quá trình phát Gini, đường cong Lorenz, và phương pháp phân tích triển của hệ thống cảng biển của nhiều quốc gia và khu tăng trưởng và chia sẻ. Kết quả đã chỉ ra rằng sự vực (Li et al., 2012 [4]; Liu et al., 2013 [5]; Pan et al., phát triển của hệ thống có xu hướng giảm mức độ 2014 [6]; Wiradanti et al., 2018 [7]; Nguyen et al., tập trung và có sự chuyển dịch đáng kể về lượng 2020 [8]). Hệ thống cảng biển Việt Nam nói chung và hàng hoá giữa các bến cảng container. tại các khu vực nói riêng như hệ thống bến cảng Từ khóa: Cạnh tranh, tập trung, bến cảng container Hải Phòng với sự tăng trưởng mạnh mẽ container, Hải Phòng. nhiều năm chắc chắn đã có sự phát triển và thay đổi Abstract để thích ứng với các xu hướng toàn cầu. The Northern port city of Hai Phong is to become Cảng biển Hải Phòng là cảng biển lớn nhất khu a significant logistics center of the region and vực miền Bắc và thứ hai cả nước, góp phần giúp thành Vietnam. The throughput volume of container phố Hải Phòng trở thành trung tâm logistics của khu terminal system in Hai Phong increases vực phía Bắc và cả nước. Lượng hàng container thông impressively year by year. To cope with increasing qua cảng Hải Phòng tăng mạnh qua hàng năm tạo ra cargo volume and larger vessel of calls, the sự cạnh tranh gay gắt trong hệ thống các bến cảng development of modernized container terminals in container Hải Phòng. Đánh giá sự phát triển thông qua Hai Phong has intensified. Hence, the study aims to examine the development of the system and, in tìm hiểu mức độ tập trung và dịch chuyển lượng hàng particularly, the competition, concentration and thông qua các cảng biển, do đó, sẽ mang lại ý nghĩa the geographical patterns from 2011 to 2019. The thiết thực để có cái nhìn rõ nét hơn về sự cạnh tranh study applied the Herfindahl - Hirschman Index, trong hệ thống. Hiện đã có một số nghiên cứu về sự concentration ratios, the Gini coefficient, the cạnh tranh của bến cảng container tại Hải Phòng. Tiêu Lorenz curve, and shift - share analysis on biểu như, nghiên cứu của hai tác giả Nguyễn Minh container throughput volume data. The results Đức và Phạm Thị Yến (2019) sử dụng ma trận BCG demonstrate that the development of container và Hierarchical Cluster Analysis để đánh giá vị trí của terminals tin Hai Phong has experienced a bến cảng trong hệ thống và chỉ ra rằng Hải Phòng tập deconcentration trend and considerable shifting trung nhiều bến cảng container có những đặc điểm among terminals in the system. chung về mặt khai thác và chất lượng dịch vụ [9]. Gần Keywords: Competition, Concentration, đây, Đặng Công Xưởng và cộng sự (2020) đã đề xuất container terminal, Hai Phong. bộ tiêu chí đánh giá xếp hạng năng lực cạnh tranh các 54 SỐ 64 (11-2020)
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY bến cảng container tại Hải Phòng [10]. Tuy nhiên, 2. Ứng dụng các phương pháp đo lường mức nghiên cứu đánh giá về sự cạnh tranh của các bến cảng độ tập trung thông qua các chỉ số về mức độ tập trung và phân tích 2.1. Tỷ lệ tập trung hóa (concentration ratio) về sự tăng trưởng và dịch chuyển còn hạn chế. Tỷ lệ tập trung hoá là một trong các phương pháp Do đó, nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá đầu tiên để tính toán mức độ tập trung bằng cách tính sự phát triển và cạnh tranh của toàn bộ 15 bến cảng tỷ lệ phần trăm cộng dồn của thị phần thị trường của container tại Hải Phòng trong giai đoạn từ năm 2011 k bến cảng lớn nhất trong hệ thống (CR3, CR4, and đến năm 2019 dựa trên đánh giá mức độ tập trung của thị trường. Nghiên cứu sử dụng chỉ số Herfindahl - CR8). Tỷ lệ tập trung hoá của các bến cảng càng lớn, Hirschman, tỷ lệ tập trung hoá, hệ số Gini, đường sức mạnh thị trường của các bến cảng đó càng lớn. cong Lorenz - các phương pháp phổ biển để đánh giá Công thức để tính toán tỷ lệ tập trung hoá như sau: mức độ tập trung. Ngoài ra, để có cái nhìn rõ nét hơn CR(k) = ∑ki=1 𝑆𝑖 (1) Trong đó: 6,000,000 𝑆𝑖 : là tỷ lệ phần trăm sản lượng thông qua của ith 5,000,000 bến cảng container lớn nhất (i=1, 2…k). 4,000,000 Nghiên cứu áp dụng tỷ lệ tập trung hoá của một và 3,000,000 ba bến cảng container (CR1, CR3) để đánh giá mức độ 2,000,000 tập trung của các bến cảng container lớn nhất tại Hải 1,000,000 Phòng. Khi mà giá trị của CR1, CR3 đạt lần lượt đến - mức 50%, 75%, thị trường được đánh giá là ở trạng thái độc quyền nhóm (oligopoly) (Sys, 2009) [11]. Số liệu ở Bảng 1 cho thấy tỷ lệ tập trung hoá của Nguồn: Hiệp hội cảng biển Việt Nam và Cảng vụ Hải Phòng top 3 và top 1 bến cảng container có sản lượng thông Hình 1. Lượng hàng thông qua hệ thống các bến cảng qua lớn nhất tại Hải Phòng từ năm 2011 đến năm 2019. container tại Hải Phòng giai đoạn 2011-2019 (TEU) Kết quả chỉ ra rằng tỷ lệ tập trung hoá thị phần thị trường của các bến cảng container lớn nhất có xu về sự thay đổi của các bến cảng theo thời gian, nghiên hướng giảm dần từ 52,83% đến 41,94% cho thấy sự cứu sử dụng phương pháp phân tích tăng trưởng và giảm mức độ tập trung hay độc quyền nhóm trên thị dịch chuyển. trường. Số lượng các bến cảng tăng chính là nguyên Bảng 2. Chỉ số HHI của hệ thống các bến cảng container tại Hải Phòng, 2011-2019 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 HHI 0,137 0,128 0,127 0,110 0,101 0,107 0,113 0,109 0,099 Bảng 1. Các bến cảng container có sản lượng thông qua lớn nhất tại Hải Phòng, 2011-2019 Thứ hạng 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Nhất Chùa Vẽ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ VIP VIP Nhì Tân Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Green Green Port Port Nam Nam Nam Ba Đình Vũ Chùa Vẽ Chùa Vẽ Chùa Vẽ Hải Hải Hải Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ CR3 52,83 50,28 49,84 45,78 43,91 46,65 47,93 46,89 41,94 CR1 19,97 18,35 20,47 18,12 17,20 18,72 19,02 19,10 19,16 SỐ 64 (11-2020) 55
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY nhân giảm mức độ tập trung ở một số bến cảng biểu thị sản lượng thông qua cộng dồn của tất các bến container tại khu vực Hải Phòng. Với ưu thế về số cảng container. Hệ số Gini được tính bằng tỷ lệ của lượng cầu bến so với các bến cảng khác đã giúp bến vùng giữa đường Lorenz và đường phân phối đồng cảng Tân Vũ trở thành bến cảng có sản lượng thông đều trong hệ thống, và có công thức như sau: qua lớn nhất từ 2012 đến này. Vị trí số 2 và số 3 có 2 ∑𝑛 𝑛+1 1 (𝑛+1−𝑖)𝑥𝑖 thay đổi giữa bến cảng container là VIP Green Port, G= − (3) 𝑛 𝑛 ∑𝑛 1 𝑥𝑖 Đình Vũ, Nam Hải Đình Vũ trong khoảng thời gian Trong đó: nghiên cứu. n: số lượng bến cảng container; 2.2. Chỉ số Herfindahl - Hirschman (The 𝑥𝑖 : thị phần thị trường cộng dồn của các bến cảng Herfindahl-Hirschman Index - HHI) container có lượng hàng thông qua nhỏ nhất đến lớn nhất Chỉ số HHI là công cụ hữu hiệu để phân tích sự Hệ số có giá trị trong khoản từ 1 đến 0. Thị trường bất cân xứng của thị trường (Calkins, 1983) [12]. Số được chiếm lĩnh bởi một bến cảng và hoàn toàn tập lượng và thị phần thị trường của các bến cảng trung thì giá trị của hệ số Gini là 1, ngược lại nếu thị container là các biến số ảnh hưởng đến chỉ số HHI. trường không có sự tập trung nếu hệ số có giá trị bằng Điều này ngược với phương pháp tính tỷ lệ tập trung 0 và đường Lorenz khi đó trùng với đường cân bằng hoá chỉ tập trung vào bến cảng lớn nhất, chỉ số này sẽ (Lipczynski et al., 2005) [13]. xem xét tất cả các bến cảng trong hệ thống. Cả hai phương pháp đều có cùng kết quả là xu hướng không tập trung của các bến cảng container tại Chỉ số được tính toán theo công thức sau: Hải Phòng. Theo số liệu, sự phân bổ lượng hàng hóa của những năm về sau đã dàn trải cho toàn hệ thống ∑n 2 i=1 TEUi 1 H= 2 và
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY nh hưởng tăng trưởng cho thấy mức độ tăng 100 PHẦN TRĂM CỘNG DỒN CỦA LƯỢNG 90 80 HÀNG THÔNG QUA 70 60 50 40 30 20 10 0 0 20 40 60 80 100 PHẦN TRĂM CỘNG DỒN CỦA SỐ LƯỢNG BẾN CẢNG CONTAINER 2011 2015 2019 Hình 2. Đường cong Lorenz của các bến cảng container tại Hải Phòng năm 2011, 2015, 2019 Bảng 3. Phân tích tăng trưởng và dịch chuyển cho các bến cảng container tại Hải Phòng (2011-2019) Đơn vị tính: TEU T Bến cảng SHIFT SHARE ABSGR T container 11-13 14-16 17-19 11-19 11-13 14-16 17-19 11-19 11-19 1 Nam Hải (102.184) (25.879) (49.255) (444.439) 41.184 44.682 25.130 274.314 (170.125) 2 Đoạn Xá (19.231) (140.764) (28.659) (391.278) 29.876 47.525 8.297 198.996 (192.282) 3 Transvina (62.853) (26.448) (63.626) (229.772) 16.719 17.665 9.453 111.356 (118.416) 4 Green Port (75.079) (40.079) (38.472) (416.239) 49.079 61.329 42.133 326.898 (89.341) 5 Chùa Vẽ (222.500) (191.946) 14.361 (731.917) 72.500 83.946 37.619 482.897 (249.020) 128 Tân 6 45.132 44.413 (10.469) 128.841 9.868 29.981 36.628 65.730 194.571 Cảng 7 Hải An 152.526 (84.623) (41.338) 108.906 14.474 68.623 46.648 96.404 205.310 189 Tân 8 - 34.571 (123.858) 106.237 - 24.429 30.095 - 106.237 Cảng PTSC 9 154.953 (79.288) 56.823 206.697 10.063 58.931 38.372 67.023 273.720 Đình Vũ 10 Đình Vũ 18.683 (53.026) (220.633) (284.697) 57.849 127.615 99.522 385.309 100.612 11 Tân Vũ 110.553 25.422 7.043 115.573 61.447 138.578 128.809 409.279 524.852 Nam Hải 12 - 187.647 (290.963) 444.794 - 61.523 96.234 - 444.794 Đình Vũ VIP Green 13 - 350.000 41.103 639.351 - - 78.248 - 639.351 Port Nam Đình 14 - - 328.592 328.592 - - - - 328.592 Vũ 15 HICT - - 419.351 419.351 - - - - 419.351 SỐ 64 (11-2020) 57
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Phương pháp phân tích này được tính như sau: của các bến cảng trong hệ thống. Từ năm 2011 đến ∑𝑛 𝑖=1 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡1 năm 2019, hệ thống có xu hướng chung là giảm mức SHAREi= ( − 1) . 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡0 (4) ∑𝑛 𝑖=1 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡0 độ tập trung do tăng số lượng bến cảng container trong ∑n hệ thống và sự tăng trưởng mạnh mẽ của các bến cảng i=1 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡1 SHIFTi = 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡1 – ∑n . 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡0 (5) ở nhóm trung bình. Sự hình thành các bến cảng i=1 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡0 container mới tại khu vực cửa sông Bạch Đằng và ABSGRi = 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡1 − 𝑇𝐸𝑈𝑖𝑡0 = SHAREi + Lạch Huyện có lợi thế về mặt vị trí địa lý và hệ thống SHIFTi (6) cơ sở vật chất hiện đại đã tạo ra sự cạnh tranh gay gắt Trong đó: với sự phân bổ hàng hoá được dàn trải cho toàn hệ SHAREi: ảnh hưởng tăng trưởng (TEU) của bến thống. Tuy nhiên, nhóm bến cảng container nằm sâu cảng container i vào thời điểm t1-t0; phía thượng nguồn sông Cấm và phía trong cầu Bạch SHIFTi: ảnh hưởng dịch chuyển (TEU) của bến Đằng đang chứng kiến sự sụt giảm về vị trí cạnh tranh cảng container i vào thời điểm t1-t0; trong hệ thống. ABSGRi: sự tăng trưởng tuyệt đối (TEU) của bến Với kết quả này, nghiên cứu đã đóng góp vào cơ cảng container i vào thời điểm t1-t0; sở lý luận rằng sự phát triển của hệ thống cảng biển là TEUi: lượng hàng thông qua của bến cảng khá đa dạng, sự giảm mức độ tập trung không chỉ bắt container i; nguồn từ vấn đề của tắc nghẽn, vấn đề của cảng lớn n: số lượng bến cảng container. mà còn do vị trí về mặt địa lý. Ngoài ra từ các phân Kết quả phân tích tăng trưởng và dịch chuyển cho tích trên sẽ giúp cho các nhà quản lý khai thác cảng, các bến cảng container tại Việt Nam từ năm 2011 đến lập chính sách có thể hiểu rõ hơn về sự phát triển, thay 2019 được thể hiện trong Bảng 3. Bến cảng Chùa Vẽ đổi của hệ thống. Từ đó, các chính sách, chiến lược rõ ràng đang thể hiện sự sụt giảm về vị trí cạnh tranh phù hợp sẽ được hình thành nhằm gia tăng tính cạnh nhanh nhất so với các bến cảng khác, theo sau đó là tranh của từng bến cảng container nói riêng và hệ một loạt các bến cảng như Nam Hải, Green port, Đoạn thống cảng biển Hải Phòng nói chung. Xá, Transvina. Những bến cảng này có đặc điểm TÀI LIỆU THAM KHẢO chung là đã hình thành từ lâu, nằm sâu phía thượng [1] Manga, J., Lalwani, C., Fynes, B., Port-centric nguồn sông Cấm và nằm phía trong cầu Bạch Đằng. logistics, The International Journal of Logistics Tuy nhiên, có duy nhất bến cảng Đình Vũ nằm ngoài Management, Vol.19, No.1, pp.29-41, 2008. cầu Bạch Đằng, mặc dù lượng hàng thông qua tuyệt [2] Notteboom, T.E., Concentration and load centre đối tăng 100.612 TEU nhưng bến cảng này đang mất development in the European container port đi lượng hàng tiềm năng cho các đối thủ cạnh tranh system’, Journal of Transport Geography, Vol.5, trong hệ thống là 284.697 TEU. Các bến cảng có thị No.2, pp.99-115, 1997. phần cạnh tranh, mức tăng trưởng tốt đó là một loạt [3] Lee, T.W., Yeo, G.T., Thai, V.V., Changing bến cảng hiện đại nằm ngay ở khu vực cửa sông Bạch concentration ratios and geographical patterns of Đằng như là Tân Vũ, Nam Hải Đình Vũ, Green Port, bulk ports: the case of the Korean West Coast, The Nam Đình Vũ thể hiện thông qua các chỉ số lớn hơn 0 Asian Journal of Shipping and Logistics, Vol.30, cho cả ảnh hưởng tăng trưởng, ảnh hưởng dịch chuyển No.2, pp.155-173, 2014. và giá trị tuyệt đối. Bên cạnh đó, bến cảng HICT mặc [4] Li, K.X., Luo, M., Yang, J., Container port dù mới đi vào hoạt động nhưng đã có sự tăng trưởng systems in China and the USA: a comparative khá tốt trong hệ thống. study, Maritime Policy & Management, Vol.39, 4. Kết luận No.5, pp.461-478, 2012. Hệ thống bến cảng container tại Hải Phòng có vị [5] Liu, L., Wang, K.Y., Yip, T.L., Development of a trí, vai trò quan trọng đối với kinh tế của khu vực miền container port system in Pearl River Delta: path Bắc và cả nước. Nghiên cứu đã đánh giá tất cả các bến to multi-gateway ports, Journal of Transport cảng container tại Hải Phòng thông qua nhóm các Geography, Vol.28, No.4, pp.30-38, 2013. phương pháp và chỉ số tập trung bao gồm CR, HHI, [6] Pan, K., Cao, Y., Liang, S., New tendency of hệ số Gini, đường cong Lorenz và phân tích shift- Chinese container port system: 1998-2010, share để có cái nhìn chính xác về tình hình hoạt động GeoJournal, Vol.79, No.3, pp.373-384, 2014. 58 SỐ 64 (11-2020)
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY [7] Wiradanti, B., Pettit, S., Potter, A., Abouarghoub, [11] Sys, C., Is the container liner shipping industry W., Ports, peripherality and concentration - an oligopoly?, Transport policy, Vol.16, No.5, pp. deconcentration factors: a review, Maritime 259-270, 2009. Business Review, Vol.3, No.4, pp.375-393, 2018. [12] Calkins, S., The new merger guidelines and the [8] Nguyen, P.N., Woo, S.H., Beresford, A., Pettit, S., Herfindahl-Hirschman Index, California Law Competition, market concentration, and relative Review, Vol.71, No.6, pp.402-429, 1983. efficiency of major container ports in Southeast [13] Lipczynski, J., Wilson, J., Goddard, J., Industrial Asia, Journal of Transport Geography, Vol83. Organization: Competition, Strategic, Policy, 102653, 2020. Prentice, Harlow, 2005. [9] Nguyễn Minh Đức, Phạm Thị Yến, Ứng dụng [14] Notteboom T.E., Concentration and the phương pháp Boston Consulting Group (BCG) và formation of multi-port gateway regions in the Hierarchical Cluster Analysis trong phân tích so European container port system: an update, sánh các bến cảng container khu vực Hải Phòng. Journal of Transport Geography, Vol.18, pp.567- Tạp chí khoa học Công nghệ Hàng hải, Số 58, 2019. 583, 2010. [10] Đặng Công Xưởng, Nguyễn Minh Đức, Nguyễn Thị Nga, Nghiên cứu xây dựng bộ tiêu chí đánh Ngày nhận bài: 13/03/2020 giá xếp hạng năng lực cạnh tranh các bến cảng Ngày nhận bản sửa: 20/04/2020 container tại Hải Phòng, Tạp chí Khoa học Công Ngày duyệt đăng: 12/05/2020 nghệ Hàng hải, Số 61, 2020. SỐ 64 (11-2020) 59