The scale and operating conditions of logistical systems very sensitively varies according to the variation of traffic intensity that is affected by the arrival characteristics of trucks and the attributes of loading/unloading services in logistics facilities. More exactly, logistics costs are incurred according to variations of traffic intensity. which are intimately linked with in a given time period. Also. although traffic intensity changes minutely, the range of cost variation is wide. Nevertheless, with regard to operating logistics systems, the existing studies make no attempt to analyze these factors. Therefore, it was the purpose of this study to determine the optimal traffic intensity to minimize excessive logistics costs resulting from the generation of unnecessary costs such as waiting costs and overcosts in operating a facility. For the purposes of this analysis. a determination model of optimal traffic intensity was constructed according to queuing theory. The inflow/outflow conditions of trucks and the terminal operational conditions were collected from an off-dock container terminal in Busan. On the basis of this data. the optimal traffic intensity that could off-set excessive waiting and operating costs was determined quantitatively. Also. using the optimal traffic intensity to be determined. we consider the improvements of operating system in the logistics facilities.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.274-283
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2016
The study of maintenance planning is important in military weapon systems because it can improve their availability and reduce the operational and maintenance cost during the total life cycle. In maintenance planning, it is important to determine the preventive maintenance task and its optimal interval. This paper focuses on the hard time task, which is one of the preventive maintenance tasks. A hard time task removes an item or restorative action before some specified maximum age limit to prevent functional failure. The Monte-Carlo simulation model was proposed to help understand the cost effectiveness of a hard time task. In the simulation, various shape parameters of the Weibull distribution and cost ratio of corrective maintenance to preventive maintenance were assumed. Using a Monte-Carlo simulation, a quantified cost saving effect and optimal preventive maintenance interval were suggested.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.1-14
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2021
It is highly challenging to measure the efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) because factors affecting operational characteristics of EVCSs are time-varying in practice. For the efficiency measurement, environmental factors around the EVCSs can be considered because such factors affect charging behaviors of electric vehicle drivers, resulting in variations of accessibility and attractiveness for the EVCSs. Considering dynamics of the factors, this paper examines the technical efficiency of 622 electric vehicle charging stations in Seoul using data envelopment analysis (DEA). The DEA is formulated as a multi-period output-oriented constant return to scale model. Five inputs including floating population, number of nearby EVCSs, average distance of nearby EVCSs, traffic volume and traffic congestion are considered and the charging frequency of EVCSs is used as the output. The result of efficiency measurement shows that not many EVCSs has most of charging demand at certain periods of time, while the others are facing with anemic charging demand. Tobit regression analyses show that the traffic congestion negatively affects the efficiency of EVCSs, while the traffic volume and the number of nearby EVCSs are positive factors improving the efficiency around EVCSs. We draw some notable characteristics of efficient EVCSs by comparing means of the inputs related to the groups classified by K-means clustering algorithm. This analysis presents that efficient EVCSs can be generally characterized with the high number of nearby EVCSs and low level of the traffic congestion.
This paper is designed to make a national strategic concept for the ROK's maritime security and to explore cooperation directions for the ROK Navy and Coast Guard in order to implement the newly-made maritime security strategic concept. As strategy is composed of three main categories(goals, ways, means), the goal of the ROK's maritime security strategy is 'Safe and Affluent Sea' and the way to realize the goal is the principle of cooperative leverage, and the means as tasks to implement the strategic concept are maritime safety, maritime security, and maritime stewardship. The concept of national fleet as used in the US is applied to promoting the cooperation between the ROK Navy and Coast Guard. Thus, under the newly-established maritime security strategic concept along with the national fleet model, followings are suggested as policy proposals for facilitating mutual cooperation between the ROK Navy and Coast Guard in dealing with not only traditional threats but also non-traditional treats at sea and from the sea as well. First, the ROK Navy and Coast Guard has been making efforts to enhance interoperability between the two sea services. However, the mutual cooperations have been focused mainly on areas on operational level rather than policy level. Therefore, the two sea services are recommended to enlarge exchanges and cooperation in policy areas. Second, there are still demands for further cooperation areas between the two sea services in command and communications. The interoperability in C2 between the two needs to be upgraded even to the areas of anti-terrorist activities ar sea, ASUW, ASW, maritime interdiction, etc. Third, mutual comparability between the two needs to be reflected in the maritime forces development to ensure the comparability in UNREP and other logistics areas. Fourth, the standardization of logistical materials and equipments is needed as a way of sustaining operational capability and logistical capacity for the ROK Navy and Coast Guard as well. Fifth, the ROK Navy and Coast Guard are recommended to participate more actively in international maritime cooperation activities such as PASSEX. Sixth, Complementary laws and regulations need further to be revised and to be newly made for collectively managing swiftly maritime accidents and natural disasters at sea.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.19-27
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2016
Maritime transport is now regarded as one of the main contributors to global climate change by virtue of its $CO_2$ emissions. Meanwhile, slow steaming, i.e., slower ship speed, has become a common practice in the maritime industry so as to lower $CO_2$ emissions and reduce bunker fuel consumption. The practice raised various operational decision issues in terms of shipping companies: how much ship speed is, how much to bunker the fuel, and at which port to bunker. In this context, this study addresses an operation problem in a shipping companies, which is the problem of determining the ship speed, bunkering ports, and bunkering amount at the ports over a given ship route to minimize the bunker fuel and ship time costs as well as the carbon tax which is a regulatory measure aiming at reducing $CO_2$ emissions. The ship time cost is included in the problem because slow steaming increases transit times, which implies increased in-transit inventory costs in terms of shippers. We formulate the problem as a nonlinear lot-sizing model and suggest a Lagrangian heuristic to solve the problem. The performance of the heuristic algorithm is evaluated using the data obtained from reliable sources. Although the problem is an operational problem, the heuristic algorithm is used to address various strategic issues facing shipping companies, including the effects of bunker prices, carbon taxes, and ship time costs on the ship speed, bunkering amount and number of bunkering ports. For this, we conduct sensitivity analyses of these factors and finally discuss study findings.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.06a
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pp.60-61
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2013
One of the most important indicators for measuring service level and productivity of the port may be a demurrage rate. Currently, in the case of grain terminal of Busan North Port, demurrage rate are recognized at a very high level, in order to improve this, it is tilted more effort operational. In order to reduce the demurrage, there is a way expansion of facility of hardware, such as the replacement of aging equipment, and how manipulative assignment rules of the apparatus of the operation on the software side, such as changing the order of facility allocation. If the financial reasons are out of question, it is possible to expand to reduce the demurrage rate by operational way. Therefore this paper deals with how to operate some of the allocation rules and silo allocation rules of equipment to reduce the work hours with model and how to operate basic equipment and grain terminal of Busan North Port want to be seen by comparative analysis.
The train conflict resolution problem refers to an adjustment of the train operation schedule in order to minimize the delay propagation when a train conflict is predicted or when a train conflict occurs. Previous train studies of train conflict resolutions are limited in terms of the size of the problems to be solved due to exponential increases in the variables. In this paper, we propose a train conflict resolution model using a time-space network to solve the train conflict situation in the operational phase. The proposed model adjusts the size of the problem by giving only the dwell tolerance in the time-space network only for stops at the station after a train conflict. In addition, the proposed model can solve large problems using a path flow variable. The study presents a train delay propagation analysis and experimental results of train conflict resolution assessments as well using the proposed model.
Following the COVID-19 pandemic, congestion within container terminals has led to a significant increase in waiting time and turnaround time for external trucks, resulting in a severe inefficiency in gate-in and gate-out operations. In response, port authorities have implemented a Vehicle Booking System (VBS) for external trucks. It is currently in a pilot operation. However, due to issues such as information sharing among stakeholders and lukewarm participation from container transport entities, its improvement effects are not pronounced. Therefore, this study proposed a deep learning-based predictive model for external trucks turnaround time as a foundational dataset for addressing problems of waiting time for external trucks' turnaround time. We experimented with the presented predictive model using actual operational data from a container terminal, verifying its predictive accuracy by comparing it with real data. Results confirmed that the proposed predictive model exhibited a high level of accuracy in its predictions.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.59-60
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2023
The automation of container terminals is an important factor that determines port competitiveness, and global advanced ports tend to strengthen their competitiveness through container terminal automation. The operational efficiency of the AGV, which is an essential transport equipment of the automated terminal, can improve the productivity of the automated terminal. The operation of AGVs in automated container terminals differs from that of conventional container terminals, as it is based on an automated system in which AGVs travel along designated paths and operate according to assigned tasks, requiring consideration of factors such as workload, congestion, and collisions. To prevent such problems and improve the efficiency of AGV operations, a more sophisticated model is necessary. Thus, this paper proposes an AGV scheduling model that takes into account the AGV travel path and task assignment within the terminal The model prevent the problem of deadlock and. various cases are generated by changing AGV algebra and number of tasks to create AGV driving situations and evaluate the proposed algorithm through algorithm and optimization analysis.
In recent years, it Is necessary to develop an alternative measure, the time efficiency of management activities, as a more measurable and operational tool Instead of traditional accounting measures such as inventories turnover. Therefore the concept of throughput time has got much attention as useful tool for controlling time based management. The purpose of this paper is to investigate the usefulness and adaptability of throughput time. The sample consists of 212 non-banking firms listed on the Korean Stock Exchange. The test Period were 10 years(1989-1998). The regression analysis for this study was performed using the cross-sectional data for the sample, and it was also performed for each Industry. The results show that net Income to tonal assets and labor productivity (value added Per employee) variables in the model was signiflcantly associated with throughput time. On the other hand, the relationship between throughput time and logistics cost to sales do largely not have statistical significance. Especially, it is found that the relationship do not have significance or negative response in food & beverage industry and wholesale & retail industry. In summary, the results show that the measure of throughput time can be an effective managerial Indicator for time based competition and management.
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