Purpose - The purpose of this paper is to improve last mile delivery capability and ensure customers' satisfaction by approaching an analytic hierarchy process(AHP) and identifying criteria framework to determine locations of last mile delivery centre(LMDC). Research design, data, and methodology - Traffic congestion and emission policy in cities are barriers of last mile delivery in dense areas. The urban consolidation centre(UCC) cannot increase last mile delivery efficiency in dense cities because of their space and traffic limitation. In this paper, we develop a case to improve last mile delivery efficiency and to ensure customers' satisfaction by concentrating on LMDC. In addition, AHP has been applied to identify criteria framework and determine LMDC locations. The weighted priorities are derived from parcel delivery industry experts and have been calculated using Expert Choice software. Results - The framework criteria have assisted decision makers to place LMDC in a dense area to enhance customer's satisfaction with last mile delivery service. Conclusions - AHP has provided ranking framework criteria of LMDC potential for parcel delivery industry. The LMDC helps by improving last mile delivery efficiency to final destination amids conditions of CO2 emissions, traffic congestion, and pollution problems. It especially concerns delivery service activities when delivering parcels to customers rather than UCC.
Purpose: This paper aimed to study the current locations of post offices to analyze service coverage area for parcel delivery in the Eastern Economics Corridor (EEC), which must be considered in the last mile to extend delivery service for e-commerce growth. Thailand Post was the case study in this paper. Research design, data and methodology: To involve solving the delivery service area under the last mile condition, the authors proposed a network analysis to determine service radius by employing a Geographic Information System (GIS). Furthermore, this paper applied Dijkstra's algorithm as a network analysis tool from GIS for analyzing the last mile service coverage area in a new economics zone. At the same time, the authors suggested an approach as a solution to locate last mile delivery center in EEC. Results: The results of the study pointed out that Thailand Post should consider more last mile delivery centers in EEC to support its express service in urban areas as well as improve the efficiency of service coverage for parcel delivery and create more advantages against competitors. Conclusions: This paper proposes a network analysis to extend the last mile service for parcel delivery by following Dijkstra's algorithm from GIS and a solution approach to add more last mile delivery centers. The results of the research will contribute to boosting customer satisfaction for last mile delivery service and enabling easy accessibility to a service center in EEC.
Recently, unmanned logistics delivery systems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle, written as drone below) and autonomous robot delivery systems, have been implemented in many countries due to the rapid development of autonomous driving technology. The development of these new types of advanced unmanned logistics delivery systems is essential not only to become a leading logistics company but also to secure national competitiveness. In this paper, the application of the unmanned logistics delivery system was investigated in terms of market trends, overall technology level of last mile delivery drone and autonomous delivery robot. The direction of response to changes in the last mile delivery service market was checked through a comparison of the technological level between domestic companies that produce last mile devices and advanced foreign companies. As a result of this technology level analysis, the difference between domestic companies and advanced companies was shown using tables and figures to show their relative levels. The results of this analysis reflect the opinions of experts in the field of last-mile delivery technology. In addition, the technology level of unmanned logistics delivery systems for each country was analyzed based on the number of related technology patents. Lastly, insights for the technology level analysis of unmanned last mile delivery systems were proposed as a conclusion.
Purpose - The purpose of this paper is to partition a last-mile delivery network into zones and to determine locations of last mile delivery centers (LMDCs) in Bangkok, Thailand. Research design, data, and methodology - As online shopping has become popular, parcel companies need to improve their delivery services as fast as possible. A network partition has been applied to evaluate suitable service areas by using METIS algorithm to solve this scenario and a facility location problem is used to address LMDC in a partitioned area. Research design, data, and methodology - Clustering and mixed integer programming algorithms are applied to partition the network and to locate facilities in the network. Results - Network partition improves last mile delivery service. METIS algorithm divided the area into 25 partitions by minimizing the inter-network links. To serve short-haul deliveries, this paper located 96 LMDCs in compact partitioning to satisfy customer demands. Conclusions -The computational results from the case study showed that the proposed two-phase algorithm with network partitioning and facility location can efficiently design a last-mile delivery network. It improves parcel delivery services when sending parcels to customers and reduces the overall delivery time. It is expected that the proposed two-phase approach can help parcel delivery companies minimize investment while providing faster delivery services.
This study focuses on the development of a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles to deliver goods directly to the end consumer utilizing drones to perform autonomous delivery missions and an image-based precision landing algorithm for handoff to a robot in an intermediate facility. As the logistics market continues to grow rapidly, parcel volumes increase exponentially each year. However, due to low delivery fees, the workload of delivery personnel is increasing, resulting in a decrease in the quality of delivery services. To address this issue, the research team conducted a study on a Last-Mile delivery service using unmanned vehicles and conducted research on the necessary technologies for drone-based goods transportation in this paper. The flight scenario begins with the drone carrying the goods from a pickup location to the rooftop of a building where the final delivery destination is located. There is a handoff facility on the rooftop of the building, and a marker on the roof must be accurately landed upon. The mission is complete once the goods are delivered and the drone returns to its original location. The research team developed a mission planning algorithm to perform the above scenario automatically and constructed an algorithm to recognize the marker through a camera sensor and achieve a precision landing. The performance of the developed system has been verified through multiple trial operations within ETRI.
미국을 비롯한 전 세계 국가는 드론을 이용한 물류 서비스의 상용화를 위해 활발한 연구를 진행하고 있다. 국내에서도 물류 배송 기업을 비롯하여 이동통신사에서도 드론 물류 배송 서비스의 연구, 개발을 진행 중이다. 그러나 우리나라와 미국은 last-mile 물류 배송 환경이 다르다. 우리나라는 인구의 77% 이상이 아파트 등의 공동주택에 살고 있으며 인구 밀도가 전 세계 4위에 달하는 나라이다. 이에 따라 드론 물류 배송에 있어 우리나라 환경에 맞는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 도시 지역에서의 근거리 무선통신과 기압계를 활용한 드론 물류 배송의 정밀 위치 판단의 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법을 통해 2.5m 이내의 창문도 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 도심에서의 드론 물류 배송 기술의 향상에 도움이 되길 기대한다.
Due to the steady growth of the online shopping market and contact-free consumption, the volume of parcels in South Korea continues to increase. However, there is a lack of manpower for delivery workers to handle the growing parcel volume, leading to frequent accidents related to delivery work. As a result, the government and local authorities strive to enhance last-mile logistics efficiency. As one of these measures, unmanned parcel storage lockers are installed and utilized to handle last-mile deliveries. However, the existing parcel storage involves the inconvenience of couriers having to put each parcel in each locker, and this is somewhat insufficient to relieve the workload of delivery workers. In this study, we propose parcel storage devices that use active loading technology to minimize the workload of delivery workers, extract operation risk factors to apply this system to actual sites, and establish risk reduction methods based on the ALARP concept. Through this study, we have laid the groundwork for improving the safety of the system by identifying and proposing mitigation measures for the risk factors associated with the proposed parcel storage devices utilizing active loading technology. When applied in practical settings in the future, this foundation will contribute to the development of a more efficient and secure system. By applying the ALARP concept, a systems engineering technique used in this research, to the development and maintenance of storage devices leveraging active loading technology, it is thought to make the development process more systematic and structured. Furthermore, through the risk management of the proposed system, it is anticipated that a systematic approach to quality management can be employed to minimize defects and provide a stable system. This is expected to be more useful than the existing unmanned parcel storage devices.
Recently, robots have been actively utilized for logistics and delivery services in various places such as restaurants, hotels, and hospitals. In addition, it provides a safer environment, convenience, and cost efficiency to the customers. However, when it comes to autonomous delivery in a multi-floor environment, the task is still challenging. Especially for wheeled mobile robots, it is necessary to deal with elevators to perform the last-mile delivery services. Therefore, we present a multi-floor route planning algorithm that enables a wheeled mobile robot to traverse an elevator for the delivery service. In addition, an elevator boarding mission algorithm was developed to perceive the drivable region within the elevator and generate a feasible path that is collision-free. The algorithm was tested with real-world experiments and was demonstrated to perform autonomous postal delivery service in a multi-floor building. We concluded that our study could contribute to building a stable autonomous driving robot system for a multi-floor environment.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
2020년 초 시작 된 COVID-19 펜데믹은 유래 없는 전지구적 성찰과 변화의 계기가 되었다. 그리고 정치와 경제, 문화 및 산업 등 사회 모든 영역에서 새로운 패러다임을 촉진하는 계기가 되었다. 이러한 격변 가운데 4년 만에 개최 된 2022 IAA 전시회는, 스마트 물류와 모빌리티 서비스의 새로운 개념까지 제안하는 전시회로 개최되었고. 그 중 본 연구의 초점인 라스트 마일 딜리버리를 위한 모빌리티 관련 전시에도 다양한 개념들이 제안되었다. 본 연구의 결과, IAA 2022 전시회에 나타난 라스트 마일 딜리버리 모빌리티의 주요 동향은, 사회적 인터페이스로서의 기능을 갖는 물적 제품의 속성이 제품과 서비스가 시스템적으로 연동 된 PSS(Product-Service System) 생태계로 확장되고 있었으며, 그에 따라 사회적 서비스의 디자인 기획 및 그에 부합하는 제품 개발이 유기적으로 연동될 수 있는 방법적 접근이 모색되어야 할 필요성이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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