This study investigates the relationship between national controlling fleets and the managerial performance of ship management companies in Korea. As industries clearly show interrelations between upstream and downstream entities , it is likely that the managerial performance of ship management companies in Korea is affected by the size of national fleet. Therefore, the present study analyzes the impact of Korean fleet size on the growth and the profitability of ship management firms. To this end, the performances of 10 major ship management companies in the period from 2012-2022 are examined through panel data regressions. The results indicate that the size of the national fleet has a positive impact on growth in both the assets and the sales of ship management companies. Specifically, the size of the Korean-flagged fleet is the most crucial factor, while that of the foreign-flagged fleet has no significant effect. In stark contrast to the findings regarding growth, the size of national fleet is found to have no significant impact on the profitability of ship management companies. This study's findings are expected to provide valuable implications informing both the managerial decision-making of ship management companies as well as policy-making for shipping and its related industries.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.219-225
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2013
State transportation agencies utilize fleets of heavy equipment to construct and maintain roadways. Equipment cost models can be developed to forecast economic life, which is the point at which the average unit cost to date reaches a minimum. A calculated economic life and cost models can be used to quantify the impacts of management strategies applied to a fleet. The purpose of this research was to develop an accurate method of quantifying the results of management strategies applied to a fleet of heavy construction equipment. The strategies evaluated are related to the annual usage of the fleet and the size of the fleet. More specifically the methodology is used to adjust the economic model to consider a limit to the annual decline in machine usage and a reduction in the number of machines in the fleet. When limiting annual machine usage, a specified rate is applied to the usage of the fleet, while total usage is held constant. This causes aging at a modified rate. A reduction in fleet size also causes a change to the usage of a fleet as the fleet must use fewer machines to produce the same total usage.
This paper addresses a planning problem in a pickup-delivery transportation' system under dynamic vehicle dispatching. We present a procedure to determine a fleet size in which stochastic characteristics of vehicle travels are considered. Statistical approach and queueing theory are applied to estimate vehicle travel time and vehicle waiting time, based on which an appropriate fleet size is determined. Simulation experiments are performed to verify the proposed procedure.
This study suggests an approach for determining fleet size for container road transportation with dynamic demand in Korea. With the forecasted monthly container transportation data a year, a heuristic algorithm is developed to determine the number of company-owned trucks, mandated trucks, and rented trucks in order to minimize the expected annual operating cost, which is based on the solution technologies used in the aggregate production planning and the pickup-and-delivery problem. Finally the algorithm is tested for the problem how the trucking company determines the fleet size for transporting containers.
The international oil majors have been reducing the size of their own oil tanker fleet since early 1980s. Like international oil majors, the Korean refineries are becoming more dependent on tanker chartering rather than tanker ownership for their oil transportation since the 1990s. They also prefer spot charter to time charter and this kind of trend has continued up to now. Consequently, this paper attempted to find the factors influencing changes in tanker fleet composition. To attain the object of the paper, an empirical study is adopted using the ten decision-making factors derived from preceeding studies. The findings are that MARPOL and OPA 90, and transportation costs are the most important factors influencing an oil tanker fleet composition.
This paper presents an approach to determine the vehicle fleet size for container shuttle service in a stochastic working environment. The shuttle service can be defined as the repetitive travel between the designated places during working period. The initial number of vehicles is temporarily calculated using the transportation model. Simulation is carried out in order to investigate dynamic behavior of container shuttle. Finally, the equation for estimating the vehicle fleet size is obtained through the multiple regression model based on simulation results.
The efficiency of transportation requests fulfillment can be increased through extending the problem of vehicle routing and scheduling by the possibility of subcontracting a part of the requests to external carriers. This problem extension transforms the usual vehicle routing and scheduling problems to the more general integrated operational transportation problems. In this contribution, we analyze the motivation, the chances, the realization, and the challenges of the integrated operational planning and report on experiments for extending the plain Vehicle Routing Problem to a corresponding problem combining vehicle routing and request forwarding by means of different sub-contraction types. The extended problem is formalized as a mixed integer linear programming model and solved by a commercial mathematical programming solver. The computational results show tremendous costs savings even for small problem instances by allowing subcontracting. Additionally, the performed experiments for the operational transportation planning are used for an analysis of the decision on the optimal fleet size for own vehicles and regularly hired vehicles.
Fleet sizing and empty equipment redistribution are two of the most critical problems in managing a fleet of equipment over a transportation network. Where the demand pattern followed the compound Poisson process(CPP) which can be generated one or more at a time under homogeneous Poisson process(HPP), this paper presented a mathematical model to determine control parameters of a decentralized distribution policy and fleet size in case of the pure hub-and-spoke system, a popular form of a logistics system. and validated this model by simulation. That is, where the number of demanded equipments followed geometric and binomial distributions, respectively, cost models on the pure hub-and-spoke logistics system with deterministic trans-portation times, which could be solved analytically, were established and analyzed. We also compared the deterministic case with stochastic one that the transportation time follows some probability distributions.
Fleet sizing and distribution of empty equipments are two of the most critical problems in managing transportation system. This paper develops a cost model for sizing a fleet and establishing decentralized redistribution polices of empty equipments by building from inventory theory of multi-echelon system in hub-and-spoke network. An analytical approach to determine control variables of redistribution policies in each terminal and fleet size of the transportation system is proposed and its results are validated by simulation model. Numerical experiments are conducted with respect to parameters of the model and test results for assumptions of the model are discussed.
본 연구는 시내버스 서비스 수준을 의미하는 노선별 차량 운행대수의 영향을 미치는 운행여건과 상관성 분석에 관한 연구이다. 분석방법은 회귀분석방법을 적용하였으며, 분석대상은 울산시 2013년 기준 98개 노선으로 한정하였다. 상관성분석을 위한 모형 도출을 위해 먼저 상관분석을 실시하여 종속변수인 운행대수와 독립변수인 운행거리, 운송수입금, 운송원가간의 관계를 분석한 결과, 아주 높은 유의수분에서 상관성이 있는 것으로 확인되었다. 회귀분석은 모형을 3가지 유형으로 구분하여 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째 울산시 98개 버스노선 전체를 대상으로 도출한 모형은 Y(운행대수)=$-4.532+0.00002877*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 140명 정도 증가하여야 시행할 수 있다는 점을 알려준다. 두 번째는 일반형, 좌석형, 중형으로 구분되는 버스 운행형태별 모형은 일반형의 경우 Y(운행대수)=$-10.954+0.00004283*X_1$(운송수입금), 일반형 시내버스를 1대 증차하기 위해서는 1일 승객 수가 약 153명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여주며, 중형의 모형은 Y(운행대수)=$-0.859+0.00001438*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 1일 승객 수가 약 52명 정도 증가되어야 시행 가능함을 보여준다. 세 번째는 버스노선 운행체계별 모형 분석의 경우, 공동배차제의 경우 Y(운송대수)=$-4.786+0.00003028*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 약 140명 정도 증가해야만 시행할 수 있으며, 개별노선제의 경우 Y(운행대수)=$-2.339+0.00002030*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객수가 약 140명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여준다. 따라서 버스노선 운영체계별로 모형을 도출하여 운영체계가 시내버스 노선별 차량 운행대수에 미치는 영향을 분석한 결과, 두 가지 운영체계 모두 차량 증차를 위한 추진할 경우, 1일 승객 수가 140명 정도는 확보되어야 한다는 공통적인 결론에 도달되었으며, 노선운영체계 특성에 따른 노선별 차량 운영대수 차이는 거의 없는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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