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.
The main function of station is supplying the convenient environment to the passengers as a vehicle waiting place. Smart station is networked based on the station which has been combined with additional functions like effective operation and real time monitoring and power control. Smart station network for the operation has been concerning about the communication security and the data transmission distance between vehicle and station. Smart station can be useful for the ubiquitous data communication place where the people can use their personal communication instruments very easily and quickly. This is the smart station.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.2
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pp.68-74
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2003
Modem automated manufacturing processes employ automated guided vehicles(AGVs) for material handling, which serve several machining centers(MCs) in a factory. Optimal scheduling of AGVs can significantly help to increase the efficiency of the manufacturing process by minimizing the idle time of MCs waiting for the raw materials. In this paper, we will analyse the requirements for an optimal schedule and then provide a mathematical framework for an efficient schedule of material delivery by an AGV. With this model, the optimal number of MCs to be utilized will also be determined. Finally, the material delivery schedule employing multiple journeys to the MCs by the AGV will be carried out. Through rigorous analysis and simulation experiments, we shall show that such a delivery strategy will optimize the overall performance.
It is discussed how to determine time windows for pickups and deliveries, which have been assumed to be given in all most of previous studies on traveling salesman problems with time window, vehicle routing problems with time window, vehicle scheduling and dispatching problems, and so on. First, time windows are classified into four models (DR, DA, AR, and AA) by customers‘ polices. For each model, it is shown how a time window is related to various cost terms of suppliers and customers. Under the assumption of collaborative supplier-customer relationship, an integrated cost model for both supplier and customer is constructed for determining boundaries of time windows. The cost models in this paper consists of cost terms that depend on waiting time, early arrival time, late arrival time, and rejection of receipt. A numerical example is provided and results of the sensitivity analysis for some parameters are also provided to help intuitive understanding about the characteristics of the suggested models.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.18
no.2
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pp.65-82
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1992
We present an approximate analytical model to estimate throughput capacity and expected waiting times for move requests of an Automated Guided Vehicle System(AGVS) used in manufacturing. This analytical model considers an empty vehicle dispatching rule, namely, the First-Come-First-Served(FCFS) rule. The performance of the analytical model is tested extensively through simulation. Using this model one can rapidly evaluate a wide range of handling and layout alternatives for given flow data. Hence, the model would be most effective when used early in the design phase to narrow down the set of alternative handling systems and configurations prior to simulation.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.22
no.3
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pp.199-206
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2024
The network security of Plug-and-Charge (PnC) technology in electric vehicle charging systems is typically achieved through the well-known Transport Layer Security (TLS) protocol, which causes high communication overhead. To reduce this overhead, a differential authentication method employing different schemes for individual users has been proposed. However, decisions use a simple threshold approach and no quantitative performance evaluation should be made. In this study, we determined each user's trust using several machine learning algorithms with their charging patterns and compared them. The experimental results reveal that the proposed approach outperforms the conventional approach by 41.36% in terms of round-trip time efficiency, demonstrating its effectiveness in reducing the TLS overhead. In addition, we show the simulation results for three user authentication methods and capture the performance variations under CPU busy waiting scenarios.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.3
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pp.153-164
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2018
Calculating the relevant length of left turn storages in urban intersections is very crucial in road designs. A left turn lane consists of deceleration lanes and left turn storages. In this study, we developed methods for calculating relevant lengths of left turn storages that vary at each intersection using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) spatial images. Problems of conventional design techniques are applying the same number of left turn vehicles (N) using Poisson distribution without considering land use types, using a vehicle length that may not be measurable when applying the length of waiting vehicles (S), and using same storage length coefficient (${\alpha}$), 1.5, for every intersections. In order to solve these problems, we estimated the number of left turn vehicles (N) using an empirical distribution, suggested to use headways of vehicles for (S) to calculate the length of waiting vehicles (S) with a help of using UAV spatial images, and defined ranges of storage length coefficient (${\alpha}$) from 1.0 to 1.5 for flexible design. For more convenient design, it is suitable to classify two cases when possible to know and impossible to know about ratio of large trucks among vehicles when planning an intersection. We developed formula for each case to calculate left turn storage lengths of a minimum and a maximum. By applying developed methods and values, more efficient signalized intersection operation can be accomplished.
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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.14-27
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2020
Pedestrian deaths account for a high percentage of deaths in traffic accidents in Korea, raising interest in pedestrian safety policy. However, since the walk signal time is applied based on the length of the crosswalk without considering the walker and the signal cycle, the walk waiting time is relatively longer than the crosswalk, causing pedestrian jaywalking. In this study, due to an unreasonable signal time plan during a road crossing where a signal is installed, the pedestrian's walk signal was given twice a cycle of crossings, and the operational and safety effects of the signal system were quantitatively and qualitatively analyzed, and the operational effects of the signal interval and jaywalking rate were assessed by different signal intervals. The results showed that jaywalking and waiting time decreased, and the shorter the interval between the application of the walk signal time, the less jaywalking is analyzed. However, there is a risk of vehicle conflict due to pedestrian exposure, and measures for expanding safety for operation were proposed.
The purpose of this study is to analyse the effect of the parking information on the waiting time using the simulation method. Stated Preference survey has been implemented to construct the parking lot choice model. A queue simulation is carried out to investigate the effect of various parking information on the waiting time. The results show that providing parking information is likely to increase the utilization of parking place and to decease the waiting time of individual vehicle. Furthermore, as the parking demand increases, the detailed and quantitative parking information such as "5 minutes delay" is more effective than qualitative parking information such as "available".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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