Digital Twin of the Air Cargo Supply Chain

In this paper we develop a digital twin based on the new One Record linked data standard. This enables short-term workload prediction for the various partners in the air cargo supply chain without the need for multiple data exchange interfaces. To the best of our knowledge, it is the first research on the potential benefits of One Record. The concept of the digital twin allows for an overarching optimization of operations in the air cargo supply chain without the necessity of full transparency between all the partners

Time-dependent performance approximation of truck handling operations at an air cargo terminal

This paper provides an analytical solution for the time-dependent performance evaluation of truck handling operations at an air cargo terminal. The demand for loading and unloading operations is highly time-dependent and stochastic for two classes of trucks. Two heterogeneous handling facilities with multiple servers are available to handle trucks assuming exponentially distributed processing times. Trucks are routed to a handling facility depending on the current state of the system upon arrival. To approximate the time-dependent behavior of such heterogeneous queueing systems, we develop a stationary backlog-carryover (SBC) approach. A numerical study compares this approach with simulations and demonstrates its applicability to real-world input data

Reorganization of the Warehouse Activities Processes with the Framing of their Problems and Solutions

Purpose: The aim of this study is to examine and identify goods processing operations in a warehouse and propose a reorganization of tasks to minimize processing time.   Theoretical framework: Current literature highlights the need to reorganize and adapt the operations chain (LOMBA Cédric, 2018). Some areas still need to be studied in depth to improve the supply chain. The literature on warehouse management has not sufficiently studied partial time management or closed-loop time management in the supply chain (CLSC) from goods-in to goods-out. The potential links between the risks of lost time and the management of the quality of the goods handling service have not been studied in depth.   Design/Methodology/Approach: The in-depth analysis of recent international studies published on warehouse management and the supply chain enables us to identify the studies that have the greatest impact on research.   Findings:  The result of this work is the development of a double typology, one linked to the chain of operations and the other to the constraints linked to the CLSC in a warehouse. Tools will be applied to diagnose the constraints and factors adversely goods handling operations.   Research, Practical & Social implications: To help logisticians and researchers, we have proposed an operational reformulation of a warehouse, enriched with a logical framework linking the problems and their potential solutions.   Originality/Value: The article proposes an original vision to improve the spatio-temporal organization of warehouses, by synthesizing its different entities, operations, and processes while presenting all the existing problems and identifying their possible solutions

Development of timed Colour Petri net simulation models for air cargo terminal operations

10.1016/j.cie.2006.07.002Computers and Industrial Engineering511102-110CIND

Conception d’un outil d’aide à la décision pour l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo à partir d’un modèle de simulation

RÉSUMÉ : Le domaine du transport de marchandises est rempli de défis auxquels doivent faire face les transporteurs au quotidien. Compte tenu du nombre sans cesse croissant de marchandises transportées, les compagnies doivent s’assurer que leurs systèmes permettent de répondre à la demande tout en respectant les normes en vigueur. C’est dans ce contexte, que s’inscrit le projet de conception d’un outil d’aide à la décision pour Air Canada Cargo. Ce dernier offre des services de fret à l’exportation et à l’importation. Les marchandises transitant par l’entrepôt sont classées selon huit catégories (les solutions) et peuvent être expédiées selon deux niveaux de services (Priorité 1 et Standard). L’objectif est de fournir un outil qui contribuera aux prises de décisions pour l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo. L’outil permet de tester des changements dans les processus de l’entrepôt à l’aide de la simulation. La problématique consiste à développer un outil à la fois flexible qui tient compte des contraintes opérationnelles liées au traitement des marchandises. La méthode préconisée pour cette étude est en trois étapes. La première étape du travail consiste à représenter les processus d’affaires de l’entrepôt à l’exportation et à l’importation. La seconde étape consiste à construire le modèle de simulation de l’entrepôt avec le logiciel ARENA. Le défi à cette étape est l’agrégation des paramètres de caractérisation des marchandises à l’intrant sous la forme de lois de probabilités en considérant toutes les particularités liées aux données. Les résultats de la simulation servent à générer des valeurs pour les indicateurs de performance préétablis. Ainsi, l’utilisateur de l’outil peut modifier les données entrantes d’un scénario et observer les résultats à partir d’une interface sous un format de fichiers Excel. À la dernière étape, une analyse de scénarios est effectuée. Le scénario de base correspond à la situation de l’entrepôt au moment de la collecte de données. Le nouveau scénario correspond à la situation de l’entrepôt suite à l’ajout de nouvelles opérations dans les processus à l’exportation. En effet, actuellement toutes les marchandises expédiées sont inspectées (rayons X ou manuellement) avant d’être embarquées sur un avion. Les clients détenant une accréditation de Transport Canada sont exemptés de cette inspection. Les indicateurs de performance considérés pour l’analyse des scénarios sont de deux catégories : les temps d’opération liés à l’interaction avec les clients et les temps de traitement des marchandises. Ces deux données sont collectées pour les deux niveaux de services offerts aux clients. L’objectif de l’analyse de scénarios est de déterminer l’impact du nouveau processus sur les temps d’opération. Ainsi, il est possible de fournir des statistiques sur les délais d’expédition des marchandises pour chaque niveau de services. Les résultats de la simulation obtenus pour la situation initiale sont très proches de la réalité. À l’exportation, 96 % des marchandises Priorité 1 sont acheminées vers l’aéroport avant l’heure de départ des vols. De même, 90 % des marchandises Standards sont expédiées avant l’heure de départ des vols. Des résultats similaires sont obtenus à l’importation. Le nouveau processus a un impact non négligeable sur les délais de disponibilité des marchandises. En conservant les mêmes heures d’arrivée des clients et les mêmes heures de départ des marchandises, moins de 60% des marchandises sont livrées à l’aéroport dans les délais. À l’exportation, les temps d’opération liés à l’interaction avec les clients expédiant des marchandises dont le service est de type Priorité 1 est en moyenne de 10 min dans l’entrepôt tandis que pour un client expédiant des marchandises dont le service est de type Standard il est de 30 min dans l’entrepôt. À l’importation, la durée du processus des clients est de 32 min en moyenne pour tous les services. Les changements apportés au nouveau scénario ne concernent que les processus d’exportation. Suite à la simulation du nouveau scénario, le temps d’opération des clients à l’exportation a augmenté de 20 min pour le service Priorité 1 et de 50 min pour le service Standard. Un système logistique est représenté par deux types de réseau : le réseau des flots de produits et le réseau des flots d’information. Le modèle de simulation tel que conçu représente le réseau des flots de produits à l’intérieur de l’entrepôt. Les processus d’affaires servent à décrire l’autre réseau. La compréhension des deux réseaux à la base du système logistique de l’entrepôt montréalais d’Air Canada Cargo permet de prendre de meilleures décisions en vue de son amélioration. L’originalité de l’approche adoptée dans la présente étude est de permettre à l’utilisateur d’avoir accès à toutes les informations liées à chacun des deux réseaux lors des prises de décisions.----------ABSTRACT : The domain of goods transportation is full of challenges that carriers must daily face. Given the increasing number of transported goods, companies must ensure that their systems can meet demands while respecting current standards. It is in this context that fits the project of designing a decision tool support for Air Canada Cargo. The company provides freight services for export and import. Goods that go through the warehouse are classified into eight categories (solutions) and can be shipped in two service levels (Standard and Priority 1). The aim of the project is to provide a tool which will help in making decisions for the Montreal’s warehouse of Air Canada Cargo. The challenge lies in developing a flexible tool that takes into account operational constraints related to the goods processed. The method used for this study is in three steps. The first one is to represent the business processes of the warehouse at export and at import. The second step is to build the simulation model of the warehouse with ARENA software. The challenge at this step is the aggregation of characterization parameters of goods input with probability laws taking into account all the particularities of the data. The simulation results are used to generate values for the predetermined performance indicators. Thus, the user can modify the data input for the scenario and view the results in Excel files. A scenario analysis is performed at the last step. The baseline scenario corresponds to the situation of the warehouse at the time of data collection. The new scenario corresponds to the situation of the warehouse due to the addition of new operations in the export process. Indeed, currently all shipments are inspected (X-ray or manually) before being loaded on an aircraft. Customers holding a certification from Transport Canada are exempt from this inspection. Performance indicators considered in the scenario analysis are divided into two categories: operating time for customers and for goods. Those two data are collected for both available service levels. The purpose of the scenario analysis is to determine the impact of the new process on operating time. Thus, it is possible to provide statistics on the capacity of the warehouse to meet the delivery times for each service level. The simulation results obtained for the initial conditions are very close to reality. For export, 96 % of Priority 1 goods are transported to the airport before the flight departure time. Similarly, 90 % of Standard goods are available at the airport before the departure time of the flight. Similar results are obtained for import. The new process has a significant impact on the tender of goods. Maintaining the same arrival times for customers and the same hours of departure for the goods, less than 60 % of the goods are delivered to the airport on time. Regarding the clients operating time, for export, a client shipping Priority 1 goods, spends an average of 10 min in the warehouse while a client shipping Standard goods, spends 30 min in the warehouse. At import, a client process time is 32 min for all services. The changes made for the new scenario, concern the export process only. After the simulation of the new scenario, the operating time of clients at export increased by 20 min for service Priority 1 and 50 min for the Standard service. A logistics system is represented by two types of network : the network of goods flow and the network of information flows. The simulation model is designed for representing the flows of goods within the warehouse. Business processes are used to describe the other network. Understanding of both networks at the base of the logistics system of the warehouse of Air Canada Cargo at Montreal can make better decisions for its improvement. The originality of the approach taken in this study is to allow the user to have access to all information related to each network when making decisions

Multikriterielle Ablaufplanung und -steuerung in dynamischen und stochastischen Umgebungen : Ein Beitrag zur Erstellung robuster Ablaufpläne für die Frachtabfertigung in Luftfrachtterminals

Luftfrachtterminals stellen die zentrale Schnittstelle für den Umschlag von Fracht in der Luftfrachttransportkette dar. Ein stetiges Wachstum des globalen Luftfrachtbedarfs in Kombination mit steigenden Sicherheitsanforderungen stellt die Frachtabfertigung innerhalb der kapazitativ beschränkten Terminals vor neue Herausforderungen. Eine effiziente Ablaufplanung und -steuerung der Frachtabfertigungsaufträge ist daher essenziell, um die Fracht mit der für den Kunden gewohnten Servicequalität zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wird ein Ablaufplanungs- und -steuerungssystem in Form einer Architektur umgesetzt, das eine proaktiv-reaktive Ablaufplanung ermöglicht und dabei die dynamische und stochastische Systemumgebung berücksichtigt. Die rollierende proaktive Ablaufplanung stellt das zentrale Element der Architektur dar. Diese dient der Erstellung robuster Ablaufpläne, die eine Immunisierung gegenüber stochastischen Bearbeitungszeiten der Frachtabfertigungsaufträge gewährleisten. Grundlage für die Quantifizierung der Bearbeitungszeitunsicherheiten neuer Aufträge stellen Informationen über historische Abfertigungsaufträge dar, aus denen ein Informationsstand abgeleitet wird. Dieses Vorgehen gewährleistet die kontinuierliche Adaption der Ablaufplanung an sich ändernde Prozessunsicherheiten bei der Bearbeitung von Fracht. Ergänzend werden reaktive Maßnahmen im Rahmen der Ablaufsteuerung aufgezeigt, die eine ereignisorientierte Revision des aktiven Ablaufplans ermöglichen. Die erstellte Architektur wird anhand realer und synthetischer Testinstanzen validiert. Die Validierungsergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz ein effektives Konzept darstellt, um die Robustheit erstellter Ablaufpläne zu erhöhen und die Ablaufplanung automatisiert an bestehende Prozessunsicherheiten anzupassen.Air cargo terminals represent the major interface in the air freight transport chain for the transshipment of freight. A continuous growth of the global demand for air freight combined with increased safety requirements pose new challenges to the freight handling within the capacity restricted terminals. Therefore, an efficient scheduling and control of the freight handling jobs is essential for handling the freight with the service quality the customer is used to. In the present work a scheduling and control system in the form of an architecture is developed that enables a proactive-reactive scheduling considering the dynamic and stochastic system environment. The rolling proactive scheduling represents the central element of the architecture. It is used to create robust schedules, which ensure the immunization against stochastic processing times of the freight handling jobs. The basis to quantify the processing time uncertainties of new jobs are information about historical freight handling jobs, from which an information base is derived. This approach ensures the continuous adaptation of the scheduling system to changing process uncertainties of the freight handling jobs. Additionally, reactive methods for the sequence control are illustrated that enable an event-oriented revision of the active schedule. The developed architecture is validated on real and synthetic test instances. The validation results show the effectiveness of the presented approach to increase the robustness of created schedules and to automatically adapt the scheduling process to existing process uncertainties.von Simon Boxnick, M. Sc. ; Dekanin: Prof. Dr. Caren Sureth-Sloane, Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier, Korreferentin: Prof. Dr. Leena SuhlTag der Verteidigung: 10.05.2016Universität Paderborn, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Univ., Dissertation, 201

Efectividad de la logística del transporte aéreo de mercancías: Una aproximación multicriterio basada en el Proceso Analítico Sistémico (ANP)

El objetivo principal de la presente Tesis Doctoral es crear y desarrollar un modelo de análisis que permita medir la alineación de los objetivos estratégicos del transporte aéreo de mercancías en la Situación Actual del sistema con dichos objetivos estratégicos en la Situación Ideal. Para ello, dicho modelo de análisis se basa en el apoyo metodológico que se obtiene de la técnica de análisis multicriterio Proceso de Análisis Sistémico (Anlytic Network Porcess, ANP) de T. Saaty (1996). Esta técnica permite valorar la influencia de un conjunto de alternativas (objetivos estratégicos) con respecto a una misión a través de una red de influencias entre criterios (aspectos relevantes del sistema). El trabajo se inicia con la justificación de la elección de ANP, técnica englobada dentro de los métodos multicriterios discretos de la Teoría de la Decisión, por las características del problema que se quiere resolver. A continuación, se lleva a cabo un análisis en profundidad del transporte aéreo de mercancías a través de su concepción como sistema. Para ello, se define el concepto de logística de transporte aéreo de mercancías (LTAM) que considera el transporte aéreo de mercancías como un sistema de agentes que interactúan entre sí en pro de alcanzar una misión en común. A partir de ahí, se ponen de relevancia los aspectos principales del sistema referidos a las áreas económicas, técnicas, sociales y ambientales. Partiendo de esta primera definición de los aspectos relevantes y siguiendo las fases que comprende la metodología de ANP, se lleva a cabo la construcción (para el transporte aéreo de mercancías) y la aplicación (a las situaciones actual e ideal del sistema) del modelo de análisis. Para ello, se construye un grupo de expertos, que representa a los distintos agentes de la LTAM, que hará la función de los dos actores que intervienen en la metodología ANP. Por un lado, el actor decisor que establece el comportamiento de los objetivos estratégicos (alternativas) con respecto a los aspectos relevantes del sistema (criterios) y, por otro lado, el actor evaluador que establece el comportamiento del sistema (criterios) con respecto a la misión. Como resultado, se obtienen los vectores de prioridades de la influencia de los objetivos estratégicos en la Situación Actual y en la Situación Ideal. A partir de estos resultados y basándose en la métrica proyectiva de Hilbert, se define una medida de la efectividad del sistema. Asimismo, utilizando el conocimiento del comportamiento del sistema (criterios) con respecto a la misión se muestra cómo se pueden hacer medidas de la efectividad a agentes independientes del sistema con un conjunto de objetivos estratégicos propios. En este sentido, se utiliza como ejemplo la gestión del aeropuerto de Zaragoza. La principales conclusiones que se obtienen son: (i) el desarrollo de un modelo de análisis y una metodología que permite evaluar la influencia de un conjunto de objetivos estratégicos con respecto a la misión de un sistema de transporte, (ii) la definición de los aspectos relevantes del transporte aéreo de mercancías y (iii) la medida de la efectividad que sirve para comparar distintas situaciones del sistema y a los diferentes agentes que interactúan entre sí