Purpose - The prior literature has shown that there is a lack of a complete assessment of the key decisions in cold chain logistics. Such a study is required to offer recommendations for research in this expanding but under-researched topic with potentially significant management ramifications. Research design, Data, and methodology - The current researcher accumulated peer-reviewed sources from databases to augment each chosen study's validity. Selection varied between seminal works and much of the existing literature. The selection process was consistent with using a content checklist that established the inclusion and exclusion criteria. Result - The research findings indicate total five solutions regarding better decision in Cold Chain Logistics (CCL), such as (1) Pricing Decision in Cold Chain Logistics, (2) Decision on Temperature Control Decision in Cold Chain Logistics, (3) Supply Chain Network Design in Cold Chain Logistics, (4) Decision on Minimizing Inventory in Cold Chain Logistics, (5) Decision on Logistics Distribution. Conclusion - Stability of a cold chain should be maintained from manufacture or via logistical components and cold logistics products are susceptible to several variables, such as temperature, and degradation can easily harm food supply, product prices, and human health. Product safety infractions substantially impact human health, among other losses linked with a functioning CCL.
In this paper we deal with the logistics brokerage process in which a logistics agent intermediates between vehicle owners and shippers for matching empty vehicles and freights. Based on the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methodology, the proposed agent system matches the most preferred empty vehicle to the shipper and the most preferred freight to the vehicle owner. In the proposed agent system, an MCDM based sensitivity analysis is also used for supporting decision makers under negotiations. Among various MCDM methodologies, Analytic Hierarchy Process (AHP) is utilized in this paper. Although AHP is one of the most popular MCDM methodologies, AHP needs a number of pair-wise comparisons for assessing alternatives and hence may give excessive decision making burden to the decision makers. In this paper, in order to reduce the decision making burden, a preference function based estimation method is proposed. We can expect that the MCDM based logistics brokerage agent can be used as an efficient and effective tool for e-logistics marketplaces on the internet.
It has been recognized as an important issue to design optimally a firm's logistics network for minimizing logistics cost and maximizing customer service. It is, however, not easy to get an optimal solution by analyzing trade-off of cost factors, dynamic and interdependent characteristics in the logistics network decision making. Although there has been some developments in a system which helps decision making for logistics analysis, it is true that there is no system for enterprise-wise's on-site support and methodical logistics decision. Specially, E-biz process along with information technology has been made dramatic advance in a various industries, there has been much need for practical education closely resembles on-site work. The software developed by this study materializes efficient algorithm suggested by recent studies in key topics of logistics such as location and allocation problem, traveling salesman problem, and vehicle routing problem and transportation and distribution problem. It also supports executing a variety of experimental design and analysis in a way of the most user friendly based on Java. In the near future, we expect that it can be extended to integrated supply chain solution by adding decision making in production in addition to a decision in logistics.
Park, Yong-Sung;Choi, Hyung-Rim;Kim, Hyun-Soo;Park, Nam-Kyu;Cho, Jae-Hyung;Gang, Moo-Hong
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.10a
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pp.240-257
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2006
In an effort to gain competitiveness, recently many companies are trying to outsource their logistics activities to the logistics specialists, while concentrating on their core and strategic business area. Because of this trend, the third party logistics comes to the fore, catching people's attention, and expanding its market rapidly. Under these circumstances, the third party logistics companies are making every effort to improve their logistics services and to develop an information system in order to enhance their competitiveness. In particular, among these efforts one of the critical parts is the decision support system for effective transportation network planning. To this end, this study has developed an efficient decision support system for an optimal transportation network planning by comprehensively considering the transportation mode, routing, assignment, and schedule. As a result of this study, the new system enables the expansion of the third party logistics companies' services including the multimodal transportation, not to mention one mode of transportation, and also gets them ready to plan an international transportation network.
This paper shows the direction in which logistics modellers should make their effort by examining the gap between desirable characteristics which logistics decision models should possess and deficiencies from which existing models suffer. For this purpose, we(1) categorized logistics models into facility planning, inventory management and transportation/delivery planning models, (2) carried out a wide survey of theoretical and industry models within each category and (3) assessed recent development of integrated logistics models.
Plant location selection is a decision which requires huge investment and entails a significant impact in a longer-term. The petrochemical industry, in particular, is so capital- and technology-intensive that the firms in the industry pursue enhancing competitiveness through collaboration and integration among entities in their supply chains. Even though the logistics factor such as logistics costs and connectivity have, as a result, gained its importance in plant location decision making, this has rarely studies in empirical studies. Therefore, this study aims to examine the relative importance of the logistics factor in plant location decision making in the petrochemical industry using the multi-criteria decision-making approach. In addition the three representative petrochemical industrial complexes are evaluated by the factors used in this study. This study is able to provide the useful implication in both practical and policy-making aspects. Firms are required to consider the logistics factors with priority compared to other factors in plant location decision making. In addition, when federal or local governments build industrial sites and attract the petrochemical firm, logistics infrastructure should also be considered to provide better transportation connectivity and lower logistics costs in turn.
This paper is aimed to present a fuzzy decision-making approach to deal with disaster recovery priority decision problem in information system. We derive an evaluation approach based on TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution), to help disaster recovery priority decision of total information system for port logistics in a fuzzy environment where the vagueness and subjectivity are handled with linguistic terms parameterized by trapezoidal fuzzy numbers. This study applies the fuzzy multi-criteria decision-making method to determine the importance weight of evaluation criteria and to synthesize the ratings of candidate disaster recovery system. Aggregated the evaluators' attitude toward preference, then TOPSIS is employed to obtain a crisp overall performance value for each alternative to make a final decision. This approach is demonstrated with a real case study involving 4 evaluation criteria(system dependence, RTO, loss, alternative business support), 7 information systems for port logistics assessed by 5 evaluators from Maritime Affairs and Port Office.
This paper considers logistics decision support system which deals with transportation mode selection considering transportation and carbon emission cost. Transportation and carbon emission costs vary with the choice of transportation modes and to become competitive companies need to find proper transportation modes for their logistics services. However, due to the restricted capacity of transportation modes, it is difficult to balance transportation and carbon emission costs when designing logistics network including transportation mode choice for each service. Therefore this paper aims to analyze the trade-off relationship between transportation and carbon emission cost in mode selection of intermodal transportation and to provide optimal green logistics strategy. In this paper, the logistics decision support system is designed based on mixed integer programming model. To understand the trade-off relationship of transportation and carbon emission cost, the system is tested with various scenarios including transportation of containers between Seoul and Busan. The analysis results show that, even though sea transportation combined with trucking is competitive in carbon emission per unit distance travelled, the total cost of carbon emission and transportation for the sea transportation may not have competitive advantage over other transportation modes including rail and truck transportation modes. The sea-based intermodal logistics service may induce detours which have negative impacts on the overall carbon emission. The proposed logistics decision support system is expected to play key role in green logistics and supply chain management.
According to appearance of a new competitive factor, as 'Green', Green Logistics becomes the important evaluation factor for many firms in emerging competitive environment. Despite this importance, the recognition level of Korean firms on Green Logistics lags behind that of leading companies in developed countries. In addition, the literature studies and practical strategies for systematic management control plans are very insufficient. In this paper, we establish decision making framework of Green Logistics by using ANP(analytic network process). Specifically, we suggest at first the overall concepts and issues of Green Logistics through literature studies. Next, we derive 6 clusters and 21 components forming the strategic green logistics, and then we conduct surveys for pairwise comparison of experts on Green Logistics and compute relative weights of the clusters, components and altanatives considering the feedback structure. We expect that the results of this study will be very helpful for managers to make strategic decisions.
During last ten years, logistics network management has become one of the most important sources of competitive advantage regarding logistics cost and customer service in numerous business segments. The key to success in this dynamic and severe business environment is the ability to design and plan the logistics network optimally in an integrated way. Network design and planning involves many issues relating to strategic, tactical, and operational decisions. To assist a logistics designer or planner, many computer-based decision support systems (DSS) have been developed. In this paper, the issues related to design, development, and implementation of the DSS for logistics network design and planning are discussed, and an ideal framework of the DSS is proposed with some ideas on the future development. Finally, DLNET, the DSS developed by author, is briefly introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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