This paper considers an integrated one-vendor multi-buyer production-inventory model where the vendor manufactures multiple products in lot at their associated finite production rates. In the model, it is allowed for each product to be shipped in lot to the buyers even before the whole product production is not completed yet. Each product lot is dispatched to the associated buyer in a number of shipments. The buyers consume their products at fixed rates. The objective is to the production and shipment schedules in the integrated system, which minimizes the total cost per unit time. The total cost consists of production setup cost, inventory holding cost and shipment cost. For the model, an iterative optimal solution procedure with shipment consolidation policy incorporated. It is then tested through numerical experiments to show how efficient and effective the shipment consolidation policy is.
In a large-scale chemical plant, there are scheduling problems in inventory and packing process although production process is stabilized. The profit of the plant is restricted by these problems. In order to improve these problems, integrated scheduling model, which is concerned with whole processes from production to shipment, has been developed in this paper. In this model, decision variables are production sequence, silo allocation, amounts of bulk shipment and packing amounts. In case of a real plant, it is hard to solve by deterministic methods because there are too many decision variables to solve. In this paper, genetic algorithm is presented to solve a PVC process scheduling model within an hour with PCs.
One of the most important problems encountered by parcel transportation firms or LTL (Less-than-truckload) firms is the planning of daily linehaul operations. The transportation firm's goal is to determine the most efficient way to move all freight from its originating terminal to its destination terminal after each shipment is picked up from the shipping dock. The purpose of this study is to design a transportation system and develop an efficient scheduling algorithm for linehaul operations carrying small amount of shipment. This paper presents three approaches for efficient linehaul operations. The first approach examines drivers using the roundtrips which start from a terminal, visit several terminals, and return to the starting terminal. The second approach uses a freight assembly center where drivers take freight for a number of destination terminals which they then swap for freight for their starting terminal. The third approach is similar to the second approach in that it uses a transshipment point like a freight assembly terminal for shipment, but it has several transshipment points since each shipment may have a different transshipment point. In this study, we developed a mathematical formulation and algorithm for each approach. The experimental results using data of a LTL firm show that the third approach is more efficient than the other two. Mileage and overnight stays of the third approach are reduced by 10% and 30%, respectively.
Lot sizing and shipment scheduling are two interrelated decisions made by a manufacturing plant and a third-party logistics distribution center. This paper analyzes a dynamic inbound ordering problem and shipment problem with a freight container cost, in which the order size of multiple products and single container type are simultaneously considered. In the problem, each ordered product placed in a period is immediately shipped by some freight containers in the period, and the total freight cost is proportional to the number of containers employed. It is assumed that the load size of each product is equal and backlogging is not allowed. The objective of this study is to simultaneously determine the lot-sizes and the shipment schedule that minimize the total costs, which consist of production cost, inventory holding cost, and freight cost. Because the problem is NP-hard, we propose three meta-heuristic algorithms: a simulated annealing algorithm, a genetic algorithm, and a new population-based evolutionary meta-heuristic called self-evolution algorithm. The performance of the meta-heuristic algorithms is compared with a local search heuristic proposed by the previous paper in terms of the average deviation from the optimal solution in small size problems and the average deviation from the best one among the replications of the meta-heuristic algorithms in large size problems.
The synchronization of production-delivery artivities is one of crucial factors to get competitive collaboration benefits between the manufacturer and the retailor(s). There were several researches to study on He optimal delivery policy to minimize the total cost of integrated system of both manufacturer and retailor(s). In this research, we investigate the joint optimal shipment policy in case that a manufacturer produces multiple products sharing a single production facility in the manufacturer side and retailor(s) deploys JIT delivery pattern with equal-size shipment policy. We formulate this problem as a form of 'Common Cycle Approach' in classical ELSP (Economic Lot Scheduling Problem) and provide simple optimal solution procedure.
화주의 선박 선정과정은 선박과 화물의 일정에 따른 1차 선정과 화물을 재선적하여 하나의 단위로 선복을 집중시키는 2차 선정으로 구분된다. 지금까지 3자 물류업체는 이러한 선적업무가 수작업으로 진행됨으로써 비효율성을 초래하였다. 그러므로 본 연구에서는 에이전트 협상을 통해 전체 물류비를 감소시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 화물의 집중과 배분을 통해 얻을 수 있는 물류비 절감을 최대화시키기 위해 재고비와 운송비간의 상관관계에 서 최적점을 찾아야 하며 이를 화주간 협상으로 해결할 수 있다. 실험에서는 현업에서 이루어지는 화물 선적방법인 EPDS(Earliest Possible Departure-Date Scheduling)와 LPDS(Latest Possible Departure-Date Scheduling)에 본 협상방법론을 접목하여 SBF(Scheduling Bundle Factor, 선적동시 처리량)에 따른 재고비, 운송비 그리고 물류비등을 도출하고 실험결과를 분석하였다. 분석결과, 에이전트 기반의 협상방법론이 EPDS와 사용될 경우 전체 물류비를 최소화시킬 수 있었다.
This paper considers a transporter scheduling problem under dynamic block transportation environment in shipbuilding. In dynamic situations, there exist the addition, cancellation or change of block transportation requirements, sudden breakdowns and maintenance of transporters. The transportation of the blocks in the shipyard has some distinct characteristics. Some blocks are available to be picked up at a specific time during the planning horizon while some other blocks need to be delivered before a specific time. These requirements cause two penalty times: 1) delay times incurred when a block is picked up after a required start time, and 2) tardy times incurred when a block shipment is completed after the required delivery time. The blocks are located at different areas in the shipyard and transported by transporters. The objective of this paper is to propose a heuristic algorithm based on a network flow model which minimize the weighted sum of empty transporter travel times, delay times, and tardy times. Also, a rolling-horizon scheduling method is proposed for dynamic block transportation environment. The performance of the proposed heuristic algorithms are evaluated through a simulation experiment.
Nowadays, the distribution centres aim to reduce costs by reducing inventory and timely shipment. Cross docking is a logistics strategy in which products delivered to a distribution centre by inbound trucks are directly unloaded and transferred to outbound trucks with minimum warehouse storage. Moreover, on-time delivery in a distribution network becomes very crucial especially when several distribution centres and customers are involved. Therefore, an efficient truck scheduling is needed to synchronize the delivery throughout the network in order to satisfy all stake-holders. This paper presents a mathematical model of a mixed integer programming for door assignment and truck scheduling in a multiple inbound and outbound doors cross docking problem according to Just-In-Time concept. The objective is to find the schedule of transhipment operations to simultaneously minimize the total earliness and total tardiness of trucks. Then, a multi-objective differential evolution (MODE) is proposed with an encoding scheme and four decoding strategies, called ITSH, ITDD, OTSH and OTDD, to find a Pareto frontier for the multi-door cross docking problems. The performances of MODE are evaluated using 15 generated instances. The numerical experiments demonstrate that the proposed algorithm is capable of finding a set of diverse and high quality non-dominated solutions.
This paper considers a transporter scheduling problem under dynamic block transportation environment in shipbuilding. In dynamic situations, there exist the addition or cancellation of block transportation requirements, sudden breakdowns and maintenance of transporters. The transportation of the blocks in the shipyard has some distinct characteristics. Some blocks are available to be picked up at a specific time during the planning horizon while some other blocks need to be delivered before a specific time. These requirements cause two penalty times : 1) delay times incurred when a block is picked up after a required start time, and 2) tardy times incurred when a block shipment is completed after the required delivery time. The blocks are located at different areas in the shipyard and transported by transporters. The objective of this paper is to propose heuristic algorithms which minimize the weighted sum of empty transporter travel times, delay times, and tardy times. Four heuristic algorithms for transporter scheduling are proposed and their performance is evaluated.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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