In the field of optimization, many studies have been performed on various types of Vehicle Routing Problem (VRP) for a long time. A variety of models have been derived to extend the basic VRP model, to consider multiple truck terminal, multiple pickup and delivery, and time windows characteristics. A lot of research has been performed to find better solutions in a reasonable time for these models with heuristic approaches. In this paper, by considering realtime traffic characteristics in Map Navigation environment, we proposed a method to manage realistic optimal path allocation for the logistics trucks and cargoes, which are dispersed, in order to realize the realistic cargo mixing allowance and time constraint enforcement which were required as the most important points for an online logistics brokerage service company. Then we developed a prototype system that can support above functionality together with delivery status monitoring on Map Navigation environment. First, through Map Navigation system, we derived information such as navigation-based travel time required for logistics allocation scheduling based on multiple terminal multiple pickup and delivery models with time constraints. Especially, the travel time can be actually obtained by using the Map Navigation system by reflecting the road situation and traffic. Second, we made a mathematical model for optimal path allocation using the derived information, and solved it using an optimization solver. Third, we constructed the prototype system to provide the proposed method together with realtime logistics monitoring by arranging the allocation results in the Map Navigation environment.
The growing logistics strategy of a company is to optimize their vehicle route scheduling in their supply chain system. It is very important to analyze for continuous pickups and delivery vehicle scheduling. This paper is a computational study to investigate the effectiveness of continuous pickups and delivery vehicle routing problems. These scheduling problems have 3 subproblems; Inbound Vehicle Routing Problem with Makespan and Pickup, Line-haul Network Problem, and Outbound Vehicle Routing Problem with Delivery. In this paper, we propose 5 heuristic Algorithms; Selecting Routing Node, Routing Scheduling, Determining Vehicle Type with Number and Quantity, and Modification Selecting Routing Node. We apply these Algorithms to S vehicle company. The results of computational experiments demonstrate that proposed methods perform well and have better solutions than other methods considering the basic time and due-date.
This paper deals with the application and effects of MES for H automobile plant in China. There existed the production planning and the different work order in PL painting plant, but we can simultaneously prepare the painting parts and parts delivery and assembly according to painting color by introducing MES. We can respond the change of production planning and operate integratively the PL painting, parts storage and parts delivery and then we can results in reasonable logistics. We obtained the exact production information, correct work order, precise delivery order. We obtained not only the improvement of logistics but also the reduction of inventory.
Drones are now widely used in civilian applications such as filming, leisure, agricultural control, monitoring, and the generation of 3D-spatial information, deviating only from military drones. In the field of logistics, prototypes are emerging in the area of logistics transportation, and to develop a future transportation service under the name of a drone tax, each country is introducing its first flight results using its own unique drones. In this paper, we review the domestic and overseas trends of drone delivery service technology, which requires various capabilities such as automatic flight, and review the related core technologies. We then propose the flight capability and road map of a drone delivery service according to the detailed conditions such as the flight area, visibility, and flight method. Additionally, in connection with the postal processing of the Korea Post Office, which would be a main demand for this type of service, we describe a method for realizing a drone delivery service based on the structure, scenario, and deployment of the drone delivery system.
공급자와 소비자간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 다시 말하면 원부자재의 조달에서부터 생산을 거쳐 고객에게 판매되기까지의 전 과정에 걸친 개체간의 수요와 공급의 사슬관계를 의미하는 공급망 내에서 정보, 자금 그리고 물의 흐름을 관리 통제하는 공급사슬경영(SCM)이 사업의 핵심역량으로 인식되고 있다. 또한 국내 기업들의 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업 물류관리의 가장 중요한 과제중의 하나로 부각되고 있다. 물류센터로부터 각 거래처로 물품을 배달하는 배송업무의 경우에는 기업의 물류정보시스템이 상류 중심의 데이터 체계로 구축되어왔기 때문에 물류관리 업무의 합리화에 활용할 수 있는 기초 데이터 부재와 현실적인 제약조건들을 고려한 효율적인 자동배차 알고리듬을 적용하지 못했기 때문에 배차담당자들의 수작업 조정시간이 장시간 소요되었다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 다양한 제약조건을 만족하고, 수작업 조정시간이 대폭 줄이면서, 우편중심 좌표를 이용한 차량별 근거리 그룹핑으로 자동배차 지원시스템의 휴리스틱 알고리듬을 설계하도록 한다.
The respective delivering vehicle loaded with the own cargo moves into the respective delivery area. At the base, the delivery points D1 and D2, for example, have the same starting point but the destination is different. The average delivering time of the delivery vehicle is mostly more than 8 hours a day. Therefore, the efficiency of delivery is generally low. In this study, the deliveries will be forwarded from a base station to a delivery point where cross docking will be applied to a single vehicle, and will be distributed from the cross docking point through cross docking. If the distribution is implemented, one vehicle will not have to be operated from the base to the cross docking point. In that case, logistics cost will be reasonably saved by the reduction of transportation cost and labor time. If one vehicle only runs from the base to the cross docking point, each vehicle will be operated in two shifts, and the vehicle operation can be efficiently implemented. This research model is based on the assumption that the 3 types of ratios between the traffic volume of the vehicles starting at the base and the vehicles waiting at the cross docking point are set to the first ratio of 30% to 70%, the second ratio of 50% to 50% and the final ratio of 70% to 30%. As a result of the study, The delivery time in the cross docking point is much higher than that in present on the condition that the cargo volume in the D2 area is more than 50%. Likewise, the delivery time is slightly higher on the condition that the cargo volume is less than 50%. Time is reduced in terms of 50% model like AS-IS model.
In response to the COVID-19 pandemic, the logistics industry in Korea has rapidly been expanding, with offline demand concentrating on online platforms owing to the development of digital infrastructure. This has increased the workload of courier drivers considerably, along with labor intensity. A delivery driver died recently from overwork due to the continuous increase in delivery volume, which raises social concerns. Delivery drivers work long hours, (over 12 hours) and are greatly affected by weather conditions, such as snow, rain, heat waves, and cold waves. In addition, they lack a fixed workplace; perform atypical work handling workpieces of various sizes, weights, and shapes; and spend a large amount of time driving as part of their work. This work involves a high level of tension and requires attention and concentration. Despite the frequency of industrial accidents in the courier industry, studies on safety and health to quantitatively analyze and systematize the work of courier workers are very scarce. Therefore, to define the work process necessary for investigating the harmful factors in delivery service and the work analysis, this study conducted interviews and on-site surveys to analyze the unit work of the delivery service by targeting delivery workers. In other words, a framework of unit work for work analysis was presented to enable research and analysis by considering the aforementioned characteristics of the courier industry. The process was broadly divided into work, transport, storage, delay, and inspection. Work was divided into loading, sorting, unloading, and door subcategories, and transportation was divided into vehicle, cart, and walking subcategories as well as 10 small processes. Moreover, 22 unit works were again drawn by conducting field surveys and interviews. The risk of unit work derived from this study was ergonomically evaluated, and the ergonomic analysis revealed that uploading and transportation were the most dangerous. The results of this study could be used as basic data for preventing industrial accidents among courier workers, whose work has increased with the logistics volume and the development of the logistics industry.
Logistics cost of domestic company has been improved continuously and annually, it is still higher than other main comparative countries. So, in this study, as optimizing the logistic network of distribution, it was trying to find methods decreasing logistics cost and storage cost, which occupies 86% of logistics cost of companies. through the efficiency of transportation and delivery routing, it could be also possible to decrease the logistics cost. And, it is also checked to find the logistics cost could be decreased by 10% by optimizing the routes of transportation and delivery, improving the transportation mode, etc.
Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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