Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
According to the fast-paced environment of information technology and improving customer services, the design activities of logistics systems improve customer centric services and delivery performance implementing e-logistics system. The fundamental design issues that arise in the delivery system planning are optimizing the system with minimum cost and maximum throughput and service level. This study is concerned with the integrated model development of delivery system with customer responsive service level for DCM, Demand Chain Management. We used a two-step approach for this study. First, we formulated the supply. center facility planning using stochastic set-covering problem and assigned the customers to the supply center using clustering algorithm. Second, we developed vehicle delivery planning for a supply center based on GIS, GIS-VRP. Also we developed a GUI-type computer program for proposed method for supply center problem using GIS and Geo-DataBase of Busan area. The computational results showed that the proposed method was very effective on a set of test problems.
In this paper, we develop a planning system for the routing and scheduling of vehicles in pickup and delivery service such as door-to-door parcel service. Efficient routing and scheduling of vehicles is very important in pickup and delivery service. The routing and scheduling problem is a variation of vehicle routing problem which has various realistic constraints. We develop a heuristic algorithm based on tabu search to solve the routing and scheduling problem. We develop a routing and scheduling system installed the algorithm as a planning engine. The system manage the basic data and uses GIS data to make a realistic route plan.
디지털 정보 혁명과 정보 기술의 발달은 고객의 다양한 욕구를 유발하였고 점차 기업들의 격화된 경쟁하의 생존전략으로서 물류 서비스 향상을 위한 물류 흐름이 기업 경쟁력의 중요한 요소로 부상하고 있다. 또한 공급자와 소비자 간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 현재까지 대부분의 수 배송 연구는 방문순서나 방문시간의 제약조건에 따라 수요처에 대한 도착시간 및 선행순서에 대한 제약이 없는 경우의 차량경로문제(VRP)나 시간 및 선행순서에 대한 제약이 있는 경우의 차량일정계획문제(VSP)로 연구되어져 왔다. 그러나 현실적으로는 배송센터에서 제약 조건에 따라 고객까지 차량일정계획 수립을 위한 시간 보다는 배차계획을 수립하는데 더 많은 시간이 소요되는 것으로 알려져 있다. 본 논문은 물류 서비스의 향상을 위한 배차계획 업무의 현실적인 제약 조건들을 고려하여 배차계획 시스템을 설계하고, 이 설계 모듈에 따라 배차계획의 수정작업 조정시간를 효율적이고 획기적으로 줄일 수 있는 배차계획 시스템의 발견적 알고리듬을 설계하고 구현토록 한다.
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.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.247-250
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2006
Integrating a GPS based vehicle navigation system and the latest optimal algorithms, this research aims to develop a real-time decision support platform for concrete plant to provide the optimal solutions for ready mixed concrete delivery. The platform includes fleet tracking system, simulation and optimization tools, and visual interface which is useful to monitor delivery progress, to obtain crucial historical and real-time data for simulation, and to improve the efficiency of the plant operation. This paper presents configuration of the system and performance evaluation based on operational data.
The fundamental design issues that arise in the pickup and delivery system planning are optimizing the system with minimum cost and maximum throughput and service level. This study is concerned with the development of pickup and delivery system with customer responsive service level, DCM(Demand Chain Management). The distribution process and service map are consisted of manufacturing, warehousing, and pickup and delivery. First we formulated the vehicle pickup and delivery problem using GIS-VRP method so as to satisfy the customer service requests. Second, we developed a GUI-type computer program using AVL, automated vehicle location system. The computational results show that the proposed method is very effective on a set of test problems.
In today's rapidly changing business environment, quality of responsiveness to customer requirements for short order cycles and on time delivery is becoming more important and considered as one of critical success factors in supply chain management. Yet despite its importance on reducing transportation cost and improving customer service, little attention has been given to the transportation planning system in Korea SI industry. In this paper, we present development of transportation planning system especially to deal with vehicle routing problem which has the goal to minimize the costs of daily transportation operation and to maximize customer delivery service. The system architecture with other enterprise application is presented and real-world constraints are well incorporated into the system by combining constraints programming and meta heuristics.
In this paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The proposed method reaveals a great deal of improvement on its performance.
In This paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA(Factory Automation) require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead of intricate vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The technique for the proposed method will be demonstrated by experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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