Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.171-178
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2002
At the present time, container transportation plays a key role in the international logistics and the efforts to increase the productivity of container logistics become essential for Korean trucking companies to survive in the domestic as well as global competition. This study suggests an approach for determining fleet size for container road transportation with dynamic demand. Usually the vehicles operated by the transportation trucking companies in Korea can be classified into three types depending on the ways how their expenses occur; company-owned truck, mandated truck which is owned by outsider who entrust the company with its operation, and rented vehicle (outsourcing). Armually the trucking companies should decide how many company-owned and mandated trucks will be operated considering vehicle types and the transportation demands. With the forecasted monthly data for the volume of containers to be transported a year, a heuristic algorithm using tabu search is developed to determine the number of company-owned trucks, mandated trucks, and rented trucks in order to minimize the expected annual operating cost The idea of the algorithm is based on both the aggregate production planning (APP) and the pickup-and-delivery problem (PDP). Finally the algorithm is tested for the problem how the trucking company determines the fleet size for transporting containers.
The Korean high speed railroad is scheduled to open in 2004. For railroad-based integrated transfer system, it is essential to develop the intermodal information system for easy transfer to other travel modes. The understanding of mode choices by KTX passengers is crucial for the intermodal transportation planning. Recent development of Intelligent Transportation Systems(ITS) made it possible for railroad users to access the transportation information in a cabin or waiting areas at the station. Development of intermodal transportation information system will influence the relative demand for traveling by train from competing other transportation modes. The research is focused on a general overview of the ITS with an emphasis on intermodal transportation information system.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.48
no.7
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pp.73-86
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2006
Concentrated poultry production in the State of Alabama, U.S.A. results in excessive poultry litter. Application of poultry litter to pastures and row crops serves as a cheap alternative to commercial fertilizer. However, over the years, poultry litter application to perennial forage crops in the Appalachian Plateau region of North Alabama has resulted in phosphorus (P) buildup in soils. Phosphorus index (P-index) and comprehensive nutrient management plans (CNMP) are often used as a best management practice (BMP) for proper land application of litter. Because nutrient management planning is often not done for small animal feeding operations (AFOs), and also because, in case of excess litter, litter transportation infrastructure has not been developed, over application of poultry litter to near by area is a common practice. To alleviate this problem, optimal poultry litter management and transportation infrastructure needs to be developed. This paper presents a methodology to optimize poultry litter application and transportation through efficient nutrient management planning and transportation network analysis. The goal was accomplished through implementation of three important modules, a P-Index module, a CNMP module, and a transportation network analysis module within ArcGIS, a Geographic Information System (GIS). The CNMP and P-Index modules assist with land application of poultry litter at a rate that is protective of water quality, while the transportation network analysis module helps transport excess litter to areas requiring litter in the Appalachian Plateau and Black Belt (a nutrient-deficient area) regions. Once fully developed and implemented, such a system will help alleviate water quality problems in the Appalachian Plateau region and poor soil fertility problems in the Black Belt region by optimizing land application and transportation. The utility of the methodology is illustrated through a hypothetical case study.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.37-52
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1998
In many distribution systems important cost reductions and/or service improvements may be achieved by adopting an efficient inventory policy and proper selection of facilities. These efficiency improvements and service enhancements clearly require an integrated approach towards various logistical planning functions. The areas of inventory control and transportation planning need to be closely coordinated. The purpose of this paper is to construct an integrated model that can minimize the total cost of the transportation and inventory systems between multiple origin and destination points, where in origin point i has the supply of commodities and in destination point j requires the commodities. In this case, demands of the destination points are assumed random variables which have a known probability distribution. Using the lot-size reorder-point policy and the safety stock level that minimize total cost we find optimal distribution centers which transport the commodities to the destination points and suggest an optimal inventory policy to the selected distribution center. We also show if a demand greater than one unit will occur at a particular time, we describe the approximate optional replenishment policy from computational results of this lot-size reorder-point policy. This model is formulated as a 0-1 nonlinear integer programming problem. To solve the problem, this paper proposes heuristic computational procedures and a computer program with UNIX C language. In the usefulness review, we show the meaning and validity of the proposed model and exhibit the results of a comparison between our approach and the traditional approach, respectively.
Supply chain management is a subject that has an increasing importance due to the developments in the global markets and technology. In this paper, a fuzzy multi-objective linear programming model is developed for the supply chain of a company dealing with procurement, storage, filling, and distribution of liquefied petroleum gas (LPG) in Turkey. The model intends to determine the quantities of LPG to be procured, stored, filled to cylinders, and transported between the plants and demand centers for six planning periods. In this model, which aims to minimize both total costs (sum of procurement, storage, filling, and transportation costs) and total transportation distances, demand quantities of the main demand centers and decision maker's aspiration levels about objective functions are fuzzy. After comparing the results obtained from the model with those obtained by using different methods, it is concluded that the proposed method can be applied to real world problems practically and it may be used in this type of problems in order to generate an efficient solution.
Interest about Modal Shift is not being decreased, and it is drawing limelight as green logistics which meets low carbon green growth of National development vision. As an effect of Modal Shift, not only reduction in CO2 emission but also reduction in social cost, logistics cost etc. are being discussed. However, until now research about its practical transformation effect has been scanty. In this study, the actual expenses via CO2 emission, social cost, and logistics cost etc. by road transportation and rail transportation of container cargo with Origin/Destination between Busan-Kyeonggi Area were calculated and we propose beneficial effects when transportation mode is transformed from road to rail with Scenario Planning.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.35
no.1
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pp.1-14
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2009
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.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.2
no.2
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pp.31-40
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1986
Motor vehicle related air pollution has become more serious because of rapid increase of number of cars, specially in the urban area. The increase trend seems to be accelerated, however, the fact is that road conditions, parking facilities and traffic control systems are far behind coping with this situation. In spite of the lack of related basic data, urban transportation planning (UPT) and air pollution dispersion models were applied to predict air pollution level. In standard UPT model, trip generation, distribution, modal split and network assignment were estimated by experimental equations and appropriate models. The air pollution level in the central business area was believed to be higher and it will increase continuously due to the increase of traffic demand. To meet this situation, air pollution problem should be considered as a part of integrated plannings of urban plans or transportation plans as well as more stringent motor vehicle emission standards, have to be enforced.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.9
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pp.836-843
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2000
A sequence planning method is proposed to reduce the assembly time of gantey-type chip mounters with single head. The overall path of the chip mounter is divided into forward and backward path, and formulate the optimization problem is formulated as an transpoetation problem and an Euler's tour problem. The transportation alforithm is applied to find optimal backward path, and Euler's tour algorithm used to generate an assembly sequence. Simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
Process planning is a very complex task and requires the dynamic informatioon of shop foor and market situations. Process plan selection is one of the main problems in the process planning. In this paper, we propose a new process plan selection model considering operation flexibility for the computer aided process planing. The model is formulated as a 0-1 integer programming considering realistic shop factors such as production volume, machining time, machine capacity, transportation time and capacity of tractors such as production volume, machining time, machine capacity, transportation time capacity of transfer device. The objective of the model is to minimize the sum of the processing and transportation time for all parts. A genetic algorithm a, pp.oach is developed to solve the model. The efficiency of the proposed a, pp.oach is verified with numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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