Inter-firm collaboration in transportation

Dans la littérature académique et professionnelle relative au transport de marchandise, il y a longtemps que les méthodes de planification avancées ont été identifiées comme un moyen de dégager des économies grâce à une efficacité accrue des opérations de transport. Plus récemment, la collaboration interentreprises dans la planification du transport a été étudiée comme une source de gain supplémentaire en efficacité et, par conséquent, une opportunité pour dégager de nouvelles économies pour les collaborateurs. Cependant, la mise en œuvre d'une collaboration interentreprises en transports soulève un certain nombre d’enjeux. Cette thèse aborde trois thèmes centraux de la collaboration interentreprises et démontre les contributions via des études de cas dans l’industrie forestière et du meuble. Premièrement, les moyens technologiques pour soutenir une collaboration en planification du transport sont étudiés. Un système d’aide à la décision supportant la collaboration en transport forestier est présenté. Deuxièmement, le partage entre les collaborateurs du coût commun en transport est étudié. Une méthode de répartition du coût de transport tenant compte de l'impact - l’augmentation du coût de transport - des exigences inégales entre des collaborateurs est proposée. Troisièmement, la création de groupes collaboratifs - des coalitions - dans un ensemble de collaborateurs potentiel est étudiée. Un modèle réseau pour la formation d’une coalition selon les intérêts d’un sous-ensemble de collaborateurs adoptant ou pas un comportement opportuniste est détaillé. De plus, pour soutenir l'étude des thèmes précédents, la thèse comprend deux revues de la littérature. Premièrement, une revue sur les méthodes de planification et les systèmes d’aide à la décision en transport forestier est présenté. Deuxièmement, à travers la proposition d'un cadre pour créer et gérer une collaboration en transport et, plus généralement en logistique, une revue de travaux sur le transport et la logistique collaborative est offerte.In the academic and professional literature on freight transportation, computer-based planning methods have a long time ago been identified as a means to achieve cost reduction through enhanced transportation operations efficiency. More recently, inter-firm collaboration in transportation planning has been investigated as a means to provide further gains in efficiency and, in turn, to achieve additional cost reduction for the collaborators. However, implementation of inter-firm collaboration in transportation raises a number of issues. This thesis addresses three central themes in inter-firm collaboration and exemplifies the contributions in case studies involving collaboration in furniture and forest transportation. First, technological means to enable collaboration in transportation planning are studied. Embedding a computer-based planning method for truck routing, a decision support system enabling collaborative transportation is presented. Second, sharing the common transportation cost among collaborators is studied. A cost allocation method taking into account the impact – an increase of the transportation cost – of uneven requirements among collaborators is proposed. Third, building collaborating groups (i.e. coalitions) among a set of potential collaborators is studied. A network model for coalition formation by a subset of self-interested collaborators adopting or not an opportunistic behaviour is detailed. Moreover, to support the study of the aforementioned themes, the thesis includes two literature reviews. First, a survey on planning methods and decision support systems for vehicle routing problem in forest transportation is presented. Second, through the proposition of a framework for building and managing collaboration in transportation and, more generally in logistics, a survey of works on collaborative transportation and logistics is given

An iterative solution approach for truck routing and scheduling in the forest industry

Log transportation in forest industry is a resource-intensive operation and represents a great challenge for logistic planners. Several trips must be generated in order to satisfy plants demand; in addition, trucks arrivals at each plant must be considered in order to avoid unproductive waiting times. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, these activities represent the main sustenance of the regional economies, so enhancing efficiency in the transport operation would represent a considerable improvement for these economies. In this work, an iterative solution approach for the truck routing and scheduling problems is presented. The proposed strategy involves two stages which are iteratively solved: product allocation, trip composition and truck routing problems are first solved through a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP), while in the second stage, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, a MILP model for the scheduling of truck arrivals at plants is considered. If no feasible solution for the scheduling problem is obtained, then an integer cut is applied in order to exclude from the search space truck routes already explored in previous iterations. The solution approach is tested in a case study representative of the Argentine context and conclusions are detailed.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An iterative solution approach for truck routing and scheduling in the forest industry

Log transportation in forest industry is a resource-intensive operation and represents a great challenge for logistic planners. Several trips must be generated in order to satisfy plants demand; in addition, trucks arrivals at each plant must be considered in order to avoid unproductive waiting times. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, these activities represent the main sustenance of the regional economies, so enhancing efficiency in the transport operation would represent a considerable improvement for these economies. In this work, an iterative solution approach for the truck routing and scheduling problems is presented. The proposed strategy involves two stages which are iteratively solved: product allocation, trip composition and truck routing problems are first solved through a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP), while in the second stage, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, a MILP model for the scheduling of truck arrivals at plants is considered. If no feasible solution for the scheduling problem is obtained, then an integer cut is applied in order to exclude from the search space truck routes already explored in previous iterations. The solution approach is tested in a case study representative of the Argentine context and conclusions are detailed.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An iterative solution approach for truck routing and scheduling in the forest industry

Log transportation in forest industry is a resource-intensive operation and represents a great challenge for logistic planners. Several trips must be generated in order to satisfy plants demand; in addition, trucks arrivals at each plant must be considered in order to avoid unproductive waiting times. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, these activities represent the main sustenance of the regional economies, so enhancing efficiency in the transport operation would represent a considerable improvement for these economies. In this work, an iterative solution approach for the truck routing and scheduling problems is presented. The proposed strategy involves two stages which are iteratively solved: product allocation, trip composition and truck routing problems are first solved through a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP), while in the second stage, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, a MILP model for the scheduling of truck arrivals at plants is considered. If no feasible solution for the scheduling problem is obtained, then an integer cut is applied in order to exclude from the search space truck routes already explored in previous iterations. The solution approach is tested in a case study representative of the Argentine context and conclusions are detailed.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Problème de transport avec contraintes d'horaires

L’industrie forestière est un secteur extrêmement important pour plusieurs pays dont le Canada. En 2007, ce secteur offrait de l’emploi à environ 1 million de personnes (directement et indirectement)à travers le pays et a contribué par $23.4 milliards à la balance commerciale nationale. Plusieurs problèmes liés à cette industrie sont de nature d’aide à la décision. Ils se divisent généralement en trois catégories : stratégique, tactique et opérationnelle. Tout au long de cette thèse, nous nous sommes intéressé à cette dernière catégorie et plus précisément au problème du transport forestier avec horaire. Dans la littérature du domaine, cette question a fait l’objet de plusieurs travaux. De notre part, nous avons adapté le problème au contexte canadien en prenant en compte les contraintes de synchronisation entre les chargeuses et les camions. Ces contraintes de synchronisation traduisent le fait que les chargeuses en forêt ne peuvent pas supporter d’autres opérations en ces lieux, à part le chargement, vu la grande superficie des sites forestiers canadiens. Ainsi, il était primordial de minimiser les attentes des chargeuses et des camions, pour réduire les coûts de transport. Dans le premier article de ce travail, nous avons traité le problème journalier où nous avons supposé que les requêtes de transport sont connues à l’avance. Une méthode hybride mettant en oeuvre la programmation par contraintes et la programmation linéaire en nombres entiers a été adoptée, de sorte que cette dernière modélise la vii circulation des camions comme un problème de flot à coût minimum dans un réseau, alors que programmation par contraintes s’occupe de l’ordonnancement des tâches, une fois la circulation est établie.----------ABSTRACT The forest industry is an important economic sector for several countries including Canada. In 2007, this industry employed about 1 million people (directly and indirectly),and contributed$23.4 billion to Canada’s trade balance. The operations research problems related to this sector are divided into three categories: strategic, tactical and operational. In this thesis, we are interested in the later category and more precisely in the log-truck scheduling problem. Many papers in the literature have addressed this issue, and our contribution has been to address the problem to the Canadian context, taking into account the synchronization constraints between loarders and trucks. These constraints reflect the fact that forest-loaders cannot support other operations in forests except loading, since in Canada, we have large areas.In the first article of this thesis, we presented the daily problem where we have assumed that requests are known in advance. We proposed a hybrid approach involving a linear model to deal with the routing part of the problem and a constraint programming model to deal the scheduling part. Both of these models are combined through the exchange of global cardinality constraints. In the second article, we discussed the weekly problem where inventories at wood mills are taken into consideration in order to allow wood mills to work in a just in x time mode. For this purpose, we have developed a two-phase method

A robust solving strategy for the vehicle routing problem with multiple depots and multiple objectives

This document presents the development of a robust solving strategy for the Vehicle Routing Problem with Multiple Depots and Multiple Objectives (MO-MDVRP). The problem tackeled in this work is the problem to minimize the total cost and the load imbalance in vehicle routing plan for distribution of goods. This thesis presents a MILP mathematical model and a solution strategy based on a Hybrid Multi- Objective Scatter Search Algorithm. Several experiments using simulated instances were run proving that the proposed method is quite robust, this is shown in execution times (less than 4 minutes for an instance with 8 depots and 300 customers); also, the proposed method showed good results compared to the results found with the MILP model for small instances (up to 20 clients and 2 depots).MaestríaMagister en Ingeniería Industria

Mixed integer linear programming approaches for solving the raw material allocation, routing and scheduling problems in the forest industry

Transportation planning in forest industry is a challenging activity since it involves complex decisions about raw material allocation, vehicle routing and scheduling of trucks arrivals to both harvest areas and the plants. In the Argentine context, specifically in the Argentinean Northeast (NEA) region, the forest industry plays essential role for the economic development and, among the included activities, the transportation is the key element considering the volumes that must be moved and the distances to be traveled. Therefore, enhancing efficiency in the transportation activity improves significantly the performance of this industry. In this work, a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is presented, where raw material allocation, vehicle routing and scheduling of trucks arrivals are simultaneously addressed. Since the resolution times of the proposed integrated MILP model are prohibitive for large instances, a hierarchical approach is also presented. The considered decomposition approach involves two stages: in the first phase, the raw material allocation and vehicle routing problems are solved through a MILP model, while in the second phase, fixing the route for each truck according to the results of the previous step, the scheduling of truck arrivals to both the harvest areas and the plants is solved through a new MILP model. The obtained results show that the proposed approach is very effective and could be easily applied in this industry.Fil: Bordon, Maximiliano Ramon. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; ArgentinaFil: Montagna, Jorge Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; ArgentinaFil: Corsano, Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Instituto de Desarrollo y Diseño; Argentin

Transportation Optimization in Tactical and Operational Wood Procurement Planning

RÉSUMÉ : L'économie canadienne est dépendante du secteur forestier. Cependant, depuis quelques années, ce secteur fait face à de nouveaux défis, tels que la récession mondiale, un dollar canadien plus fort et une baisse significative de la demande de papier journal. Dans ce nouveau contexte, une planification plus efficace de la chaîne d'approvisionnement est devenue un élément essentiel pour assurer le succès et la pérennité du secteur. Les coûts de transport représentent une dépense importante pour les entreprises forestières. Ceci est dû aux grands volumes de produits qui doivent être transportés sur de grandes distances, en particulier dans le contexte géographique d'un grand pays comme le Canada. Même si les problèmes de tournée de véhicules sont bien couverts dans la littérature, le secteur forestier a beaucoup de caractéristiques uniques qui nécessitent de nouvelles formulations des problèmes et des algorithmes de résolution. À titre d’exemple, les volumes à transporter sont importants comparés à d’autres secteurs et il existe aussi des contraintes de synchronisation à prendre en compte pour planifier l'équipement qui effectue le chargement et le déchargement des véhicules. Cette thèse traite des problèmes de planification de la chaîne logistique d'approvisionnement en bois: récolter diverses variétés de bois en forêt et les transporter par camion aux usines et aux zones de stockage intermédiaire en respectant la demande pour les différents produits forestiers. Elle propose trois nouvelles formulations de ces problèmes. Ces problèmes sont différents les uns des autres dans des aspects tel que l'horizon de planification et des contraintes industrielles variées. Une autre contribution de cette thèse sont les méthodologies développées pour résoudre ces problèmes dans le but d’obtenir des calendriers d’approvisionnement applicables par l’industrie et qui minimisent les coûts de transport. Cette minimisation est le résultat d’allocations plus intelligentes des points d'approvisionnement aux points de demande, d’une tournée de véhicules qui minimise la distance parcourue à vide et de décisions d'ordonnancement de véhicules qui minimisent les files d’attentes des camions pour le chargement et le déchargement. Dans le chapitre 3 on considère un modèle de planification tactique de la récolte. Dans ce problème, on détermine la séquence de récolte pour un ensemble de sites forestiers, et on attribue des équipes de récolte à ces sites. La formulation en programme linéaire en nombres entiers (PLNE) de ce problème gère les décisions d'inventaire et alloue les flux de bois à des entrepreneurs de transport routier sur un horizon de planification annuel. La nouveauté de notre approche est d'intégrer les décisions de tournée des véhicules dans la PLNE. Cette méthode profite de la flexibilité du plan de récolte pour satisfaire les horaires des conducteurs dans le but de conserver une flotte constante de conducteurs permanents et également pour minimiser les coûts de transport. Une heuristique de génération de colonnes est créée pour résoudre ce problème avec un sous-problème qui consiste en un problème du plus court chemin avec capacités (PCCC) avec une solution qui représente une tournée de véhicule. Dans le chapitre 4, on suppose que le plan de récolte est fixé et on doit déterminer les allocations et les inventaires du modèle tactique précédent, avec aussi des décisions de tournée et d'ordonnancement de véhicules. On synchronise les véhicules avec les chargeuses dans les forêts et dans les usines. Les contraintes de synchronisation rendent le problème plus difficile. L’objectif est de déterminer la taille de la flotte de véhicules dans un modèle tactique et de satisfaire la demande des usines avec un coût minimum. Le PLNE est résolu par une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire quotidien d'un véhicule. Dans le chapitre 5, on considère un PLNE du problème similaire à celui étudié dans le chapitre 4, mais dans un contexte plus opérationnel: un horizon de planification d'un mois. Contrairement aux horaires quotidiens de véhicules du problème précédent, on doit planifier les conducteurs par semaine pour gérer les situations dans lesquelles le déchargement d’un camion s’effectue le lendemain de la journée où le chargement a eu lieu. Cette situation se présente quand les conducteurs travaillent la nuit ou quand ils travaillent après les heures de fermeture de l'usine et doivent décharger leur camion au début de la journée suivante. Ceci permet aussi une gestion plus directe des exigences des horaires hebdomadaires. Les contraintes de synchronisation entre les véhicules et les chargeuses qui sont présentes dans le PLNE permettent de créer un horaire pour chaque opérateur de chargeuse. Les coûts de transport sont alors minimisés. On résout le problème à l’aide d’une heuristique de génération de colonnes. Le sous-problème consiste en un PCCC avec une solution qui représente une tournée et un horaire hebdomadaire d’un véhicule.----------ABSTRACT : The Canadian economy is heavily dependent on the forestry industry; however in recent years, this industry has been adapting to new challenges including a worldwide economic downturn, a strengthening Canadian dollar relative to key competing nations, and a significant decline in newsprint demand. Therefore efficiency in supply chain planning is key for the industry to succeed in the future. Transportation costs in particular represent a significant expense to forestry companies. This is due to large volumes of product that must be transported over very large distances, especially in the geographic context of a country the size of Canada. While the field of vehicle routing problems has been heavily studied and applied to many industries for decades, the forestry industry has many unique attributes that necessitate new problem formulations and solution methodologies. These include, but are not limited to, very large (significantly higher than vehicle capacity) volumes to be transported and synchronization constraints to schedule the equipment that load and unload the vehicles. This thesis is set in the wood procurement supply chain of harvesting various assortments of wood in the forest, transporting by truck to mills and intermediate storage locations, while meeting mill demands of the multiple harvested products, and contributes three new problem formulations. These problems differ with respect to planning horizon and varied industrial constraints. Another contribution is the methodologies developed to resolve these problems to yield industrially applicable schedules that minimize vehicle costs: from smarter allocations of supply points to demand points, vehicle routing decisions that optimize the occurrence of backhaul savings, and vehicle scheduling decisions that minimize queues of trucks waiting for loading and unloading equipment. In Chapter 3, we consider a tactical harvest planning model. In this problem we determine the sequence of the harvest of various forest sites, and assign harvest teams to these sites. The MILP formulation of this problem makes inventory decisions and allocates wood flow to trucking contractors over the annual planning horizon, subject to demand constraints and trucking capacities. The novel aspect of our approach is to incorporate vehicle routing decisions into our MILP formulation. This takes advantage of the relatively higher flexibility of the harvest plan to ensure driver shifts of desired characteristics, which is important to retain a permanent driver fleet, and also prioritize the creation of backhaul opportunities in the schedule. A branch-and-price heuristic is developed to resolve this problem, with the subproblem being a vehicle routing problem that represents a geographical shift for a vehicle. In Chapter 4, we assume the harvest plan to be an input, and integrate the allocation and inventory variables of the previous tactical model with vehicle routing and scheduling decisions, synchronizing the vehicles with loaders in the forests and at the mills. The synchronization constraints make a considerably more difficult problem. We use this as a tactical planning model, with no specific driver constraints but a goal of determining vehicle fleet size to maximize their utilization. The objective is to meet mill demands over the planning horizon while minimizing transportation and inventory costs, subject to capacity, wood freshness, fleet balancing, and other industrial constraints. The MILP formulation of the problem is resolved via a column generation algorithm, with the subproblem being a daily vehicle routing and scheduling problem. In Chapter 5, we consider a similar problem formulation to that studied in Chapter 4, but set in a more operational context over a planning horizon of approximately one month. Unlike the daily vehicle schedules of the previous problem, we must schedule drivers by week to manage situations of picking up a load on one day and delivering on another day, which is necessary when drivers work overnight shifts or when they work later than mill closing hours and must unload their truck on the next day's shift. This also allows for more direct management of weekly schedule requirements. Loader synchronization constraints are present in the model which derives a schedule for each loader operator. Given mill demands, transportation costs are then minimized. We resolve the problem via a branch-and-price heuristic, with a subproblem of a weekly vehicle routing and scheduling problem. We also measure the benefits of applying interior point stabilization to the resource synchronization constraints in order to improve the column generation, a new application of the technique

Identifying the shortest log trucking routes and optimizing those constrained by low-weight bridges in Mississippi

Timber haulage in Mississippi incurs the greatest portion of logging expenses because of a myriad of closed and posted (restricted) bridges. This study utilized Dijkstra\u27s algorithm method in ArcGIS Pro to derive 129 feasible shortest optimal trucking routes between 46 harvest sites and 32 softwood sawmills in Mississippi. Among these routes, 30 of them had restricted bridges along the way; however, only 13 viable alternative routes were identified due to distance and weight restrictions. The additional trucking distance for alternative routes ranged between 1.5 to 12.9 miles, whose effect on transportation cost was determined using a Mixed Integer Linear Programming optimization model incorporating weight limits of the restricted bridges. Restricted bridges along optimal routes resulted in an additional transportation cost of $4.09 million, representing a 4.07% increase in total transportation cost or 0.34 per ton of softwood sawlogs transported. All these cost increases were exclusive to softwood sawlogs