In supply chain, most partners except the top level suppliers have inbound and outbound logistics. For example, toll manufacturing companies get unprocessed materials from a requesting company and send the processed materials back to the company after toll processing. Accordingly, those companies have inbound and outbound transportation costs in their total logistics costs. For many cases, the company may make the schedule of distributions by considering only the due delivery dates. However, the inbound and outbound transportation costs could significantly affect the total logistics costs. Thus, this paper considers the inbound and outbound transportation costs to find the optimal distribution plans. In addition, we have considered the inventory holding costs as well with transportation costs. From the experimental results, we have provided the optimal strategies for the distributions of replenishment as well as deliveries.
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.
Many of logistics-related research in automobile industry has focused on inbound logistics and procurement. Research into outbound logistics is relatively few. As a starting research into outbound logistics in automobile industry, this paper examined its logistics network problems with three aspects - location strategy, inventory strategy and transportation strategy. We proposed alternatives of logistics network design resolution, and presented three practical scenarios based on those alternatives. Based on interview, on-site visit and internal data collection processes, we identified major domestic outbound logistics problems such as redundant logistics bases, inefficient delivery policy, insufficient inventory capacity, inventory stock quality deterioration, inefficient transportation system, and etc. In order to cope with those problems, we proposed such strategic alternatives as introduction of hub-and-spoke system, integration of logistics bases, introduction of (automatic) parking building, diversification of transportation mode, and etc. At the same time, we constructed three practically executable scenarios based on those ideas. The first is "Center Hub" scenario, the second is "Metropolitan Hub" scenario. The third and last scenario is "Regional Consolidation of Warehouses (distribution centers)".
Under a VMI (Vendor Managed Inventory) system, the vendor holds a certain level of control over not only inbound replenishment decisions on stocking but also outbound re-supply decisions. In this situation, vendor faces a better opportunity to synchronize the inventory and transportation decisions. However, shipment consolidation can reduce transportation expenses, but delivery time about the customer comes to be long and a customer service is fallen. Thus, a stock and transportation decision must consider this correlation. This study look into the relevant literature and suggest about further research direction.
This paper considers an inbound ordering and outbound dispatching problem for multi-products and multi-vehicles in a third-party distribution center. The demands are dynamic over a discrete and finite time horizon, and replenishing orders are shipped in various transportation modes and the freight cost is proportional to the number of vehicles used. Any mixture of products is loaded onto any type of vehicles. The objective of the study is to simultaneously determine the inbound lot-sizes, the outbound dispatching sizes, and the types and numbers of vehicles used to minimize total costs, which consist of inventory holding cost and freight cost. Delivery time window is one of the general dispatching policies between a third-party distribution center and customers in practice. In the policy, each demand of product for a customer must be delivered within the time window without penalty cost. We derive mixed integer programming models for the dispatching policy with delivery time windows and on-time delivery dispatching policy, respectively and analyze the effect on a dispatching policy with delivery time windows by comparing with on-time delivery dispatching policy using various computational experiments.
Containerization of cargo transportation has been norm in the word wide maritime services, but containerized trades are typically unbalanced in terms of the number of inbound and outbound containers. Therefore it is critical for shipping companies to find operating policy such as the repositioning of empty containers or replenishing of short-term leasing containers from leasing companies to satisfy the freighter's demands of containers. This paper develops a simulation model using ARENA to establish shipping company's operational policy to relocate and replenish empty containers. Furthermore, this study proposes simple and heuristic empty container repositioning rules to minimize the relevant cost in terms of leasing, repositioning, and inventory holding costs.
Inventory, cost, and the level of service are three interrelated key metrics that most supply chain organizations are striving to optimize. One way to achieve this goal is to create a simulation model to conduct sensitivity analysis and optimization on several different supply chain policies that can be implemented in actual operation. In this paper, a case of Xerox global supply chain modeling and analysis to assess several "what if" scenarios for the consumable policy safety stock is presented. The simulation model, combined with analytical cost model and optimization module, is used to optimize the policy safety stock level to achieve the lowest total value chain cost. It was shown quantitatively that the policy safety stock can be reduced, but it is offset by the inbound premium transportation cost to expedite supplies in shortage, and the outbound premium transportation cost to send supplies to customers via express shipment, requiring fine balance.
This paper analyzes a multi-product inbound lot-sizing and outbound dispatching problem with multi-vehicle types in a third-party logistics distribution center. The product must be delivered to the customers within the delivery time window and backlogging is not allowed. Replenishing orders are shipped by several types of vehicles with two types of the freight costs, i.e., uniform and decreasing, are considered. The objective of this study is to determine the lot-size and dispatching schedules to minimize the total cost with the sum of inbound and outbound transportation and inventory costs over the entire time horizon. In this study, we mathematically derive a mixed-integer programming model and propose a genetic algorithm (GA1) based on a local search heuristic algorithm to solve large-scale problems. In addition, we suggest a new genetic algorithm (GA2) with an adjusting algorithm to improve the performance of GA1. The basic mechanism of the GA2 is to provide an unidirectional partial move of products to available containers in the previous period. Finally, we analyze the results of GA1 and GA2 by evaluate the relative performance using the gap between the objective values of CPLEX and the each algorithm.
공항이 대형화되면서 공항 수속에 소요되는 시간은 여객서비스 측면에서 중요하게 부각되는 사항이다. 국제민간기구에서는 이를 국제적으로 표준화하여 전체 출입국 소요시간이 일정수준을 넘지 않도록 권고하고 있다. 승객예고 모델은 체크인카운터, 출국장, 입국장 등 공항수속 지역에서 여객의 시간대별 수요를 예측하기 위해 개발하였다. 출국 승객예고의 경우, 시간적 개념에서 체크인 수속 완료시갈 출국장 이동시간을 모델화하였고, 공간적 개념에서 체크인카운터 및 출국장 선택을 모델화하였다. 입국 및 환승 승객 예고의 경우, 시간적 개념에서 항공기 도착 후 게이트 접속, 승객하기 후 입국장 이동시간을, 공간적 개념에서 게이트 및 입국장 선택을 모델 화하였다. 출국 및 입국 예고의 평균 오차율은 각 15%, 10% 수준으로 파악되었는데, 항공사 예약자료의 오차율 5%를 감안할 때 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가된다. 이와 같은 초단기 수요예측 모델 개발을 통해 승객의 집중도에 따라 탄력적으로 자원을 배분할 수 있게 됨으로써 한 차원 높은 서비스를 제공하게 된 것으로 판단된다.
본 연구에서는 공장-물류센터-고객으로 이어지는 공급사슬 네트워크를 구축하려는 기업의 의사결정에 도움을 주기 위해 2단계 공급사슬네트워크 설계를 위한 수학적 모형을 제시하고, 현실적인 문제를 대상으로 다양한 시나리오를 통한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 기존의 연구에서와는 달리 공장과 물류센터의 동시 입지선정, 공장과 물류센터의 용량 수준 결정, 공장과 물류센터의 설치 개수 제한과 같은 조건들을 모두 문제에 반영함으로써 현실 상황에 가장 가까운 문제를 대상으로 수학적 모형을 제시하였다. 기존의 연구들은 대부분 근사해를 찾아내는 효율적인 휴리스틱 해법 개발에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구에서는 공급사슬 네트워크 설계를 위해 다양한 시나리오들을 설정하고 각 시나리오별 결과를 분석하여 최적의 의사결정을 내리는데 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 문제 크기별로 서로 다른 $5{\times}10{\times}30$, $10{\times}10{\times}100$, $10{\times}20{\times}200$ 등 세 가지 형태의 예제 문제를 만들고 엑셀의 해찾기 기능을 적용하여 풀어 보았다. 이 중에서 공장 후보지 10군데, 물류센터 후보지 20군데, 최종 고객 대리점 200군데인 $10{\times}20{\times}200$ 문제에 대해 공장과 물류센터 설치 개수에 대한 상한 제약조건을 배제한 문제를 추가적으로 풀어 보았다. 공장의 최적 입지 선정 결과를 고정시킨 채 물류센터 설치 개수를 변화시켜 가면서 모두 7가지 시나리오를 설정하여 민감도 분석을 수행해 보았다. 물류센터 설치 개수가 늘어남에 따라 inbound 수송비와 outbound 수송비가 어떻게 변하는지를 알아봄으로써, 기업 입장에서 비용뿐만 아니라 고객의 서비스 수준도 함께 고려하여 의사결정을 내리는데 도움이 될 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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