Data analysis is a process of generating useful information by evaluating real-world raw data for making better decisions in business development. In the freight transport logistics companies, the analysis of freight data is increasingly garnering considerable importance among the users for making better decisions regarding freight cost reductions. Consequently, in this study, we used R programming language to analyze the freight data that are collected from freight transport logistics company. Usually, the freight rate varies based on chosen day of the week. In here, we analyzed and visualized the results such as frequency of cost vs days, frequency of requested goods in ton vs days, frequency of order vs days, and frequency of order status vs days for the last one-year freight data. These analysis results are beneficial in the viewpoint of the users in ordering process.
본 논문에서는 다수의 성과지표를 동시에 고려하며 각 역의 운영조건을 반영하고 더불어 화물품목의 중요도를 반영하여 각 화물취급역의 성과를 평가하는 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 187개 화물취급역에 대해서 품목별 '발송규모'와 '도착규모'를 성과지표로 사용하고 각 역의 '화물인력'과 '유치가능량'을 운영조건지 표로 사용하며 품목별 중요도를 확신영역 제약조건으로 반영하는 자료포락분석으로 효율성을 평가하였다. 이러한 결과는 철도경영자 또는 철도정책담당자의 경영전략이나 정책의사결정에 유용한 정보로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
Freight management systems require a new business model for rapid decision making to improve their business processes by dynamically analyzing the previous experience data. Moreover, the amount of data generated by daily business activities to be analyzed for making better decisions is enormous. Online-to-offline or offline-to-online (O2O) is an electronic commerce (e-commerce) model used to combine the online and physical services. Data analysis is usually performed offline. In the present paper, to extend its benefits to online and to efficiently apply the big data analysis to the freight management system, we suggested a system architecture based on O2O services. We analyzed and extracted the useful knowledge from the real-time freight data for the period 2014-2017 aiming at further business development. The proposed system was deemed useful for truck management companies as it allowed dynamically obtaining the big data analysis results based on O2O services, which were used to optimize logistic freight, improve customer services, predict customer expectation, reduce costs and overhead by improving profit margins, and perform load balancing.
As freight traffic becomes heavier, the high speed of existing freight cars is essential, instead of the construction of a new railway. The high speed can be achieved by the modifications of freight bogie design. In this paper, an analytical model of freight bogie is developed to decide the critical speed. The dynamic responses of the analytical model are compared with the experimental data from a running test of freight bogie and showed good agreements between them. The analytical model is used to find the design of freight bogie. The parameter studies show that the reduction of wheelset mass ratio and the increase of the axle distance of freight bogie can increase the critical speed, but the primary lateral stiffness has little effects on the critical speed. And this study also shows that smaller wheel conicity deteriorates the running safety of freight car, which means that the overhauling of the wheel of freight bogie should be done regularly.
As the freight traffic becomes heavier, the high speed of existing freight cars is essential instead of the construction of a new railway. The high speed can be achieved by the design modifications of the freight bogie. In this paper, an analytical model of freight bogie including the lateral force between rail and the flange of wheel is developed to decide the critical speed, which activates a hunting motion and tells the running safety of freight bogie. The dynamic responses of the analytical model were compared with an experimental data from a running test of a freight bogie and showed good agreements between them. The analytical model is used to find the design modifications of the freight bogie by parameter studies. The results show that the reduction of wheelset mass ratio and the increase of the axle distance of the freight bogie can increase the critical speed, but the primary lateral stiffness has little effects on the critical speed. And this also study shows that smaller wheel conicity deteriorates the running safety of the freight car, which means the overhauling of the wheel of freight bogie should be done regularly.
도시물류개선을 위해서는 물류시설정비나 화물차관리 등이 필요하다. 이를 위해서는 도시내 공간상에서 화물물동량과 화물차의 유동특성을 파악하고 특성의 도출이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도시물류정비를 효율적으로 수행하기위한 기초자료로서 활용하기위해 도시내의 화물물동량과 화물차 유동특성을 파악하여 특성을 이해하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해서 인천시의 화물물동량과 화물차 유동 파악, 영향인자 고려 등으로 물동량 및 화물차 운행특성을 심층 분석하였다. 본 연구대상인 인천시는 항만과 공항의 소재지이면서 서울과 인접지역 도시로서 다양한 도시물류활동을 내포하고 있는 지역임을 감안하여 선정하였다. 그 결과 화물물동량 및 화물차의 유통패턴에 대한 파악과 특성을 상세히 분석할 수 있었다. 이러한 결과가 인천시내 화물물동량과 화물차 운행현황의 이해하고 나아가 도시물류개선을 위한 기초자료로서 활용 될 수 있고 화물차 관리정책 등에 일부나마 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose - In recent years, many firms have attempted various approaches to cope with the continual increase of aviation transportation. The previous research into freight charge forecasting models has focused on regression analyses using a few influence factors to calculate the future price. However, these approaches have limitations that make them difficult to apply into practice: They cannot respond promptly to small price changes and their predictive power is relatively low. Therefore, the current study proposes a freight charge-forecasting model using time series data instead a regression approach. The main purposes of this study can thus be summarized as follows. First, a proper model for freight charge using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, which is mainly used for time series forecast, is presented. Second, a modified ARIMA model for freight charge prediction and the standard process of determining freight charge based on the model is presented. Third, a straightforward freight charge prediction model for practitioners to apply and utilize is presented. Research design, data, and methodology - To develop a new freight charge model, this study proposes the ARIMAC(p,q) model, which applies time difference constantly to address the correlation coefficient (autocorrelation function and partial autocorrelation function) problem as it appears in the ARIMA(p,q) model and materialize an error-adjusted ARIMAC(p,q). Cargo Account Settlement Systems (CASS) data from the International Air Transport Association (IATA) are used to predict the air freight charge. In the modeling, freight charge data for 72 months (from January 2006 to December 2011) are used for the training set, and a prediction interval of 23 months (from January 2012 to November 2013) is used for the validation set. The freight charge from November 2012 to November 2013 is predicted for three routes - Los Angeles, Miami, and Vienna - and the accuracy of the prediction interval is analyzed using mean absolute percentage error (MAPE). Results - The result of the proposed model shows better accuracy of prediction because the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 10% and the MAPE of ARIMAC is 11.2% for the L.A. route. For the Miami route, the proposed model also shows slightly better accuracy in that the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 3.5%, while that of ARIMAC is 3.7%. However, for the Vienna route, the accuracy of ARIMAC is better because the MAPE of ARIMAC is 14.5% and the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 15.7%. Conclusions - The accuracy of the error-adjusted ARIMAC model appears better when a route's freight charge variance is large, and the accuracy of ARIMA is better when the freight charge variance is small or has a trend of ascent or descent. From the results, it can be concluded that the ARIMAC model, which uses moving averages, has less predictive power for small price changes, while the error-adjusted ARIMAC model, which uses error correction, has the advantage of being able to respond to price changes quickly.
Transportation cost takes a major portion on logistics cost. The reduction of transportation cost is a key issue to achieve national competitiveness and logistics cost reduction. And railway must play a important role to shift from road freight transport to environment-friendly transport. There are many idle freight cars in railway freight transportation and they give rise to inefficient operation of freight car. It is well known that the main reason of idle freight cars is unbalanced demand according to direction. In this study, we analysed the current status on idle freight cars in railway at the level of daily data. This results help follow-up research to cut down idle freight cars in railway.
화물운송시장의 분할은 운송시장의 효율화를 기하고 운송인이 물동량을 유치하기 위한 전략을 알기 위해 사용된다 화주 개개인의 성향을 파악하기 어려우므로 화주를 동질성을 갖는 몇 개의 군집으로 묶어 집단의 성향을 파악한다. 우리나라의 경우 표준산업분류의 배열순서에 따라 시장분할을 하여 왔다. 본 연구는 제조업체를 대상으로 새로운 운송시장 분할 가능성을 평가하였다. 연구의 결과 시장분할을 위한 적정 기준은 연간 입 출하량으로 우수한 분할능력을 보였다 또한 표준산업분류표의 배열순서에 따른 시장분할과 다른 결과를 도출하였다 본 연구는 물동량 발생 주체인 제조업체의 규모와 출하특성을 나타내는 자료를 이용하여 운송시장을 분할한 시도로서 의의가 있다.
본 연구의 목적은 화주가 공로화물운송에서 나타내는 효용을 화물의 품목에 따라 나타내고 자 하였다. 화물교통에서 화주의 효용은 시간가치의 크기를 이용하여 얻을 수 있다. 화물의 특성은 매우 다양하기 때문에 화주의 효용 또한 매우 폭넓게 변화한다. 최근에 화물운송의 시간가치를 산정하는 소수의 연구가 있었으나 대부분 철도나 해운을 포함하여 공로화물운송에 대한 독자적인 시간가치는 얻지 못하였다. 연구에서는 화물의 품목분류에 따라 공로화물운송의 시간가치를 산정하였다. 시간가치의 산정을 위해 현시선호 방법과 이항로짓모형이 이용되었고 연구자료는 1998년도에 수도권을 대상으로 시행된 물동량 조사자료를 이용하였다. 조사자료는 화물품목분류에 따라 분할하였고 분할된 그룹에 따라 19개의 이항로짓모형이 추정되었다. 연구결과 화물운송의 시간가치는 화물의 품목에 따라 16,441원/시간·대부터 66.769원/시간·대까지 분포하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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