A cross docking operation involves multiple inbound trucks that deliver items from suppliers to a distribution center and multiple outbound trucks that ship items from the distribution center to customers. Based on customer demands, an inbound truck may have its items transferred to multiple outbound trucks. Similarly, an outbound truck can receive its consignments from multiple inbound trucks. The objective of this study is to find the best truck spotting sequence for both inbound and outbound trucks in order to minimize total operation time of the cross docking system under the condition that multiple visits to the dock by a truck to unload or load its consignments is allowed. The allocations of the items from inbound trucks to outbound trucks are determined simultaneously with the spotting sequences of both the inbound and outbound trucks.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.4
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pp.342-349
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2011
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.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.3
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pp.1-15
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2005
In our model, a fleet of vehicles start from docking point to collect loads at the terminals assigned to the point Then the docking points are connected to the hub by primary vehicle routes starting at the hub. This vehicle visit all the docking points to collect the loads which have been collected by the secondary vehicles. Our goal Is to minimize the long-run cost of setting up the docking Points and vehicle operation cost by deciding the location of the docking points and the routes optimally. We propose an heuristic algorithm to solve this and tested it though various experiments.
크로스도킹이란 창고나 물류센터에 하역된 물품이 저장됨이 없이 도착지별로 재분류되어서 직출하되는 물류 시스템이다. 크로스도킹은 물류비용의 큰 비중을 차지하는 보관비용을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 고객의 요구에 빠른 대응을 할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 크로스도킹이 성공적으로 수행되기 위해서는 창고나 물류센터의 입고에서부터 출고까지의 모든 작업들이 계획적이고 원활하게 수행되어져야만 한다. 본 연구에서는 임시보관 장소를 보유하지 않은 크로스도킹 시스템의 총 운영시간을 최소화하기 위한 입고 트럭과 출고 트럭의 일정계획 수립을 위한 수학적 모델을 개발하였다.
Using generated conformations from docking analysis by Gold algorithm, some 3D-QSAR models; CoMFA and CoMSIA have been created on 39 N-benzoylated phenoxazines and phenothiazines, including their S-oxidized analogues. These molecules inhibit the polymerization of tubulin into microtubules and thus they have been studied for the development of antitumor drugs. Training set for the CoMFA and CoMSIA models using 30 docked conformations gives $q^2$ Leave one out (LOO) values of 0.756 and 0.617, and $r^2$ ncv values of 0.988 and 0.956, respectively. The ability of prediction and robustness of the models were evaluated by test set, cross validation (leave-one-out and leave-ten-out), bootstrapping, and progressive scrambling approaches. The all-orientation search (AOS) was used to achieve the best orientation to minimize the effect of initial orientation of the structures. The docking results confirmed CoMFA and CoMSIA contour maps. The docking and 3D-QSAR studies were thoroughly interpreted and discussed and confirmed the experimental $pIC_{50}$ values.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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