A decision support system for goods distribution planning in urban areas

Efficient goods distribution planning is vital to ensure high business revenues for logistics operators and minimize negative impacts on the environment. In this thesis, we address three main problems related to goods distribution planning in urban areas namely customer allocation, order scheduling, and vehicle routing. A three step approach is proposed. In the first step, we use Nearest Neighbour and Tabu Search for balanced allocation of customers to logistics depots. In the second step, Genetic Algorithm approach is used to perform order scheduling at each depot for the allocated customers. In the third and the last step, we perform vehicle allocations and generate fastest paths for goods delivery to customers using modified Dijkstra’s algorithm. All these decisions are made considering realistic conditions associated with goods distribution in urban areas such as presence of congestion, municipal regulations, for example vehicle sizing, timing and access regulations etc. The objective is to minimize total distribution costs of logistics operators under these constraints. A prototype decision support system is developed integrating the proposed approaches for goods distribution planning in urban areas. The strength of the proposed decision support system is its ability to generate fast and efficient solutions for balanced customer allocation, dynamic order scheduling, vehicle allocation considering environmental constraints and fastest path generation under dynamic traffic conditions. The proposed model results are verified and validated against other standard approaches available in literature

Distribución de commodities en PYMEs de comercio al por menor: Un enfoque cuantitativo

La gestión logística comprende las funciones de aprovisionamiento, distribución y devolución de bienes y productos físicos entre el productor y el consumidor final. En la función de distribución se encuentran actividades como la ubicación de centros logísticos, el almacenamiento, picking, packing, labeling, ruteo de vehículos y transporte, entre otras. El ruteo de vehículos, conocido en la literatura como VRP (Vehicle Routing Problem, en inglés), es un tema ampliamente discutido desde 1959, inicialmente por Dantzig y Ramser [21]. En la actualidad el VRP tiene muchas variantes que se ajustan a diferentes problemas de la vida real. Dado al continuo y acelerado avance de la ciencia y la tecnología, los métodos de solución actuales para los problemas de ruteo de vehículos desarrollados en las últimas cinco décadas son altamente complejos, lo anterior debido a que se han diseñado para satisfacer las necesidades de las grandes empresas en continuo crecimiento. Dichos modelos de ruteo requieren de alta tecnología para generar soluciones eficientes, precisas y oportunas. Específicamente las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMEs) presentan desventajas relacionadas con los recursos disponibles, entre ellos el no contar con suficiente dinero para invertir en equipos y vehículos, para adquirir recursos tecnológicos o para emplear personal calificado para administrar y mantener tanto las plataformas y sistemas de distribución y ruteo de vehículos. Por otra parte las actividades de distribución de las PYMEs cuentan con características especiales, entre ellas, el uso de vehículos de baja capacidad (menores a 600 Kg) y velocidad, así como tiempos de respuesta cortos para atender las necesidades de sus clientes. Dadas las condiciones particulares de la PYMEs, la toma de decisiones relacionadas con el ruteo de vehículos debería soportarse en herramientas cuantitativas adecuadas para el grado de complejidad y teniendo en cuenta las características de sus operaciones de ruteo. Empleando una heurística de inserción sencilla para el problema de ruteo de vehículos con fraccionamiento de carga y ventanas de tiempo (SDVRPTW), implementada en una plataforma tecnológica común (Microsoft® Excel™) teniendo en cuenta las restricciones de recursos de las PYMEs, se validó que el SDVRPTW es un enfoque adecuado para abordar las necesidades de ruteo de vehículos en PYMEs sobre las otras variantes del problema, se redujo en un 50% el número de vehículos empleados para el caso de estudio, así como se validó que no se requieren recursos adicionales a los que ya cuentan las PYMEs para modelar sus operaciones de distribución empleando métodos cuantitativos.Abstract. Logistic management includes provisioning, distribution and return of goods and phisical products from provider to final customer. On distribution function there are activities like distribution centers location, storage, picking, packing, labeling, vehicle routing and transportation, among others. Vehicle routing, known as VRP is a widely discussed topic since 1959, firstly handled by Dantzig and Ramser [21]. Nowadays VRP has so many variants, which fits different real life problems. Given the continued and accelerated progress of science and technology, current solution methods for vehicle routing problems developed in the last two decades are highly complex, that is because they have been designed to meet the needs of the big companies in continuous growing, which have a large number of customers. Those routing models need high technology to generate efficient, accurate and timely solutions. Specifically Small and Medium sized Enterprises (SME) have disadvantages related to available resources, including no having enough money to invest in equipment and vehicles, to acquire technological resources or to employ trained personnel to manage and maintain distribution and vehicle routing platforms and systems. By the other hand, SMEs distribution activities have special characteristics like usage of vehicles of low capacity and speed and short service time to attend customer requirements. Given specific conditions of SMEs, decision making related with vehicle routing should be supported by quantitative tools fitted to complexity and characteristics of their routing operations. Using a simple insertion heuristic for Split Deliveries Vehicle Routing Problem with Time Windows (SDVRPTW), developed on a common technology platform (Microsoft® Excel™) taking into account SMEs resources restrictions, was validated that SDVRPTW is an appropriate approach for solving SMEs vehicle routing needs over other VRP variants, number of vehicles necessary was reduced about 50% for the study case, as well as was validated that is not necessary additional resources that SMEs already have for modeling their distribution activities using quantitative methods.Maestrí

The grocery superstore vehicle scheduling problem

Scheduling the deliveries from a regional distribution centre (RDC) to large stores of a major fmcg retailer includes every possible vehicle routing complexity. Usual constraints, like the size of the vehicle and the length of the driving day, apply. More importantly, loading feasibility is a major factor, with frozen goods being at the front, produce and perishable products in the middle, and groceries at the tail of the rear end loading vehicle. Moreover, these three product types have different time windows, determined store by store. Items like medium movers and alcoholic drinks may only be stocked at particular hub depots, from where they must be collected and then delivered to the retail outlets. Collections of salvage are made from the stores and goods from suppliers are backhauled to a RDC, which may not be the vehicle's base. Then there may be trunking between RDCs. In this case study, deliveries and collections by vehicles at a RDC are presently scheduled by updating daily a basic plan prepared every six months, using the skills of an experienced distribution professional. A simulated annealing based algorithm has been developed to speed up the process by circumventing the need for the skeletal schedule. In the application tested, the solution produced by the algorithm requires the same number of vehicles as actually used, though the total delivery time is slightly longer. Further improvements, particularly in the quality of the initial solution, may be possible by exploiting the problem structure in recognisable ways

Le problème d'approvisionnement de stations d'essence : modélisation, algorithmes exacts et heuristiques

Le problème d'approvisionnement de stations d'essence consiste à livrer des carburants à l'aide d'une flotte de camions-citernes compartimentés en maximisant une fonction de revenu du transporteur. Il convient essentiellement de déterminer les quantités à livrer de chaque produit, de les affecter aux compartiments des véhicules et de construire les routes permettant leur livraison. Cette thèse comporte trois articles présentant chacun une version différente de ce problème d'approvisionnement.Nous proposons, dans le premier article, une méthode exacte de résolution applicable au cas où la flotte est illimitée et le nombre de stations par route limité à deux. Le problème y est décomposé en un sous-problème d'affectation des produits aux compartiments des véhicules et un sous-problème de routage. L'affectation des produits aux compartiments repose sur un algorithme classique d'affectation dans un graphe bipartite suivi d'un test d'optimalité, et recourt éventuellement à la résolution d'un programme linéaire en nombres entiers. Puisqu'un voyage ne peut desservir plus de deux stations, le problème de routage est réduit à un problème de couplage de coût minimal clans un graphe non bipartite. Deux stratégies sont alors proposées : rechercher un chargement admissible des produits dans les compartiments pour tous les couples possibles de stations, puis résoudre le problème de couplage correspondant, ou générer les routes en résolvant le problème de couplage a priori pour ensuite tester l'existence d'un chargement admissible pour chacune, cette procédure étant répétée aussi longtemps qu'une route non admissible est générée.Nous présentons dans le second article une heuristique appliquée au problème d'approvisionnement sur plusieurs périodes avec cette fois un nombre limité de camions-citernes. Dans cette version du problème d'approvisionnement, l'objectif est de déterminer pour chacjue période, les stations, les produits et les quantités à livrer, d'affecter les pioduits aux compartiments des camions-citernes et de construire les routes. L'affectation des stations aux différentes périodes est déterminée par un algorithme récursif incluant une procédure d'anticipation des livraisons. Nous proposons par ailleurs une procédure d'affectation des routes aux véhicules (route packing) par laquelle les routes sont affectées aux véhicules.Dans le troisième article, nous nous intéressons à nouveau au problème monopé¬riode en intégrant cette fois la gestion des fenêtres de temps en dehors desquelles les livraisons ne peuvent avoir lieu. Nous y considérons par ailleurs le cas d'une flotte limitée et relaxons l'hypothèse de limitation des routes à deux stations. Une formulation différente de celle proposée dans le premier article est présentée. Elle repose sur une sélection de routes respectant les contraintes horaires à partir d'un ensemble de routes admissibles générées a priori et éventuellement présélectionnées. De cette formulation, deux heuristiques sont développées reposant sur une présélection des arcs du graphe