This paper considers the inbound and outbound truck scheduling problem in a cross docking terminal. The unloading process from inbound trucks and loading process to outbound trucks are assumed to be performed within a time window. If some items are not able to be loaded to their scheduled outbound trucks within the time window, they are stored in the terminal and shipped using the truck visiting the next time window. The objective of this paper is to schedule inbound and outbound trucks to minimize the number of items unable to ship within the time window. A mathematical model for an optimal solution is derived, and a rule-based local search heuristic algorithm and genetic algorithm (GA) are proposed. The performance of the algorithms are evaluated using randomly generated several examples.
Nowadays, the distribution centres aim to reduce costs by reducing inventory and timely shipment. Cross docking is a logistics strategy in which products delivered to a distribution centre by inbound trucks are directly unloaded and transferred to outbound trucks with minimum warehouse storage. Moreover, on-time delivery in a distribution network becomes very crucial especially when several distribution centres and customers are involved. Therefore, an efficient truck scheduling is needed to synchronize the delivery throughout the network in order to satisfy all stake-holders. This paper presents a mathematical model of a mixed integer programming for door assignment and truck scheduling in a multiple inbound and outbound doors cross docking problem according to Just-In-Time concept. The objective is to find the schedule of transhipment operations to simultaneously minimize the total earliness and total tardiness of trucks. Then, a multi-objective differential evolution (MODE) is proposed with an encoding scheme and four decoding strategies, called ITSH, ITDD, OTSH and OTDD, to find a Pareto frontier for the multi-door cross docking problems. The performances of MODE are evaluated using 15 generated instances. The numerical experiments demonstrate that the proposed algorithm is capable of finding a set of diverse and high quality non-dominated solutions.
장치장 운영전략을 주제로 한 많은 선행연구들은 장치장에 도착한 트럭들을 대상으로 야드 크레인의 작업시간을 최소화할 수 있는 작업순서를 결정했다. 하지만 실제 현장에서는 이미 장치장에 도착한 트럭들의 작업순서를 바꾸는 것은 거의 불가능하여, 도착순서에 따라 작업을 처리해주는 비교적 단순한 전략을 주로 적용해왔다. 이 방식은 작업순서에 대한 혼잡을 줄일 수 있고 관리가 편하다는 장점이 존재하지만, 간섭대기시간과 공차시간의 증가로 작업시간이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 트럭이 야드 장치장에 도착하기 이전에 트럭의 작업 순서를 결정하는 스케줄링 방법을 제안했다. 트럭 도착 이전에 작업을 할당해 주기 위해 트럭의 도착 예정 시간을 추정할 수 있는 Container Pre-Information Notice 정보를 활용하였다. 연구에서 제안하는 스케줄링 방법의 효과성을 검증하기 위해 실제 부산컨테이너터미널의 설비 레이아웃 및 데이터를 이용하여 현업의 방식과 본 연구의 스케줄링 방식을 비교하였다. 그 결과 크레인 작업 시간에 영향을 미치는 공차이동 및 간섭 대기시간이 감소하여 평균 작업 처리 시간이 감소한 것을 확인하였으며, 또한 내부트럭의 대기시간과 외부트럭의 체감 대기시간이 감소하는 효과가 있었다.
Truck dispatching is one of the most commonly occurring problems of transprot management. We developed an interactive decision support system named IDSSTD, for the truck dispatching problem where two conflicting objectives are treated and travel speed varies depending on the passing areas and time of day. The IDSSTD aids the decision-making process by allowing the user to interact directly with the database, to direct data to a decision model, and to portray results in a convenient form. The IDSSTD is consisted of two major interactive phases. The pre-scheduling interactive phase is to reduce the complexity of a given problem before applying the BC-saving heuristic algorithm and the post-scheduling interactive phase is to improve practically the algorithmic solution. The IDSSTD has the capabilities of its own manipulation(analysis and recommendation) and diverse graphic features in order to facilitate a user's interaction.
부산신항의 환적화물 처리물량은 지속적으로 늘어나 전체 물동량의 50%를 넘기고 있지만 작업자의 경험에 의존한 작업의 순서 결정에 따라 효율적인 환적화물 운송이 이루어지고 있다고 보기 힘들다. 특히, 외부 트럭이 필요한 경우가 많은 타부두 환적은 작업 상황에 따라 차량 대기로 인한 과도한 혼잡으로 물류비 증가와 사회적 비용이 발생하게 된다. 이 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나는 트럭의 단일 운송을 최소화하고 작업을 마친 트럭을 다른 작업에 투입하여 활용하는 듀얼 사이클 운송을 최대화하는 것이다. 이에 따라, 본 연구에서는 컨테이너 터미널간 환적화물의 듀얼 사이클 운송을 위한 방안에 대해 연구하고자 한다.
Motivated by the emergency scheduling in a transportation network, this paper considers a transportation problem, in which, the truck times and transportation costs are assumed as uncertain variables. To meet the demand in the practical applications, two optimization objectives are considered, one is the total costs and another is the completion times. And then, a multi-objective optimization model is developed according to the situation in applications. Because there are commensurability and conflicting between the two objectives commonly, a solution does not necessarily exist that is best with respective to the two objectives. Therefore, the problem is reduced to a single objective model, which is an uncertain programming with a chance-constrain. After some analysis, its equivalent deterministic form is obtained, which is a nonlinear programming. Based on a stepwise optimization strategy, a solution method is developed to solve the problem. Finally, the computational results are provided to demonstrate the effectiveness of our model and algorithm.
Cross docking is a logistics management concept in which items delivered to a terminal by inbound trucks are immediately sorted out, routed and loaded into outbound trucks for delivery to customers. Two main advantages by introducing a cross docking terminal are to consolidate multiple smaller shipment into full truck load and remove storage and order picking processes to save up logistics costs related to warehousing and transportation costs. This research considers the scheduling problem of trucks in the cross docking terminals with multi-door in an inbound and outbound dock, respectively. The trucks sequentially deal with the storage process at the one of inbound doors and the shipping process at the one of the outbound doors. A mathematical model for an optimal solution is derived, and genetic algorithms with two different chromosome representations are proposed. To verify performance of the GA algorithms, we compare the solutions of GAs with the optimal solutions and the best solution using randomly generated several examples.
크로스도킹이란 물류와 분배의 개념으로서 창고나 분배 센터에서 물품이 재고로 남겨짐이 없이 곧바로 하역 창구에서 적재 창구로 이동되어지는 것을 말한다 창고시설 이나 운영 조건이나 운영 전략에 의해서 다양한 크로스도킹 모델이 생성될 수 있다. 본 연구에서 고려되어지는 크로스도킹 모델은 하나의 독립된 하역 창구와 독립된 적재 창구를 가정하고 있다. 또한 하역 트럭에 적재되어 있는 물품이나 적재 트럭에 실려질 물품의 수와 종류는 사전에 알려져 있다는 것을 가정한다. 또한 고려되어진 창고나 분배창구는 단지 하나의 하역 창구와 하나의 적재 창구를 가지고 있다고 가정된다. 본 연구의 목적은 고려되어진 크로스도킹 시스템의 총 운영 시간을 최소화하기 위한 하역 트럭과 적재 트럭의 일정 계획을 찾는데 있다.
크로스도킹은 물류센터의 운영 개념으로써 입고트럭에 의해 배달된 물품이 재고로써 보관됨이 없이 즉시 고객의 수요에 따라 재분류되어 출고트럭에 적재되어 고객에게 배달되는 프로세스로 구성된다. 본 연구에서는 임시보관 장소를 보유한 크로스도킹 시스템의 총 운영시간을 최소화하기 위한 입고 트럭과 출고 트럭의 일정계획 수립을 위한 수학적 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 적용으로 물류센터 내에서의 자재 취급 빈도 및 시간이 감소하여 제품 손상을 최소화 시키는 효과가 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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