When Are Deliveries Profitable? - Considering Order Value and Transport Capacity in Demand Fulfillment for Last-Mile Deliveries in Metropolitan Areas

The paper aims to optimize the final part of a firm’s value chain with regard to attended last-mile deliveries. It is assumed that to be profitable, ecommerce businesses need to maximize the overall value of fulfilled orders (rather than their number), while also limiting costs of delivery. To do so, it is essential to decide which delivery requests to accept and which time windows to offer to which consumers. This is especially relevant for attended deliveries, as delivery fees usually cannot fully compensate costs of delivery given tight delivery time windows. The literature review shows that existing order acceptance techniques often ignore either the order value or the expected costs of delivery. The paper presents an iterative solution approach: after calculating an approximate transport capacity based on forecasted expected delivery requests and a cost-minimizing routing, actual delivery requests are accepted or rejected aiming to maximize the overall value of orders given the computed transport capacity. With the final set of accepted requests, the routing solution is updated to minimize costs of delivery. The presented solution approach combines well-known methods from revenue management and time-dependent vehicle routing. In a computational study for a German metropolitan area, the potential and the limits of value-based demand fulfillment as well as its sensitivity regarding forecast accuracy and demand composition are investigated

Collaboration in the Last Mile: Evidence from Grocery Deliveries

The grocery sector has transitioned into an omnichannel operating mode, allowing consumers to buy online and have their order delivered to their chosen address. The last mile delivery service leads to avoidable inefficiencies such as low asset utilisation and repeated trips to nearby neighbourhoods, increasing vehicle emissions, traffic, and operational costs. Combining historical order and delivery data of an online grocery retailer with secondary data publicly available on other retailers, we employ Monte Carlo simulation to estimate grocery home delivery demand per 1-hour time windows. We use the simulation output as an input to daily vehicle routing problem instances under independent and collaborative last mile delivery operation to estimate the impact of collaboration. Our analyses show distance savings of around 17% and route reduction of around 22%. These results can support policies incentivising vehicle and infrastructure sharing settings and decoupling the last mile delivery from the core grocery retail services

A review of revenue management : recent generalizations and advances in industry applications

Originating from passenger air transport, revenue management has evolved into a general and indispensable methodological framework over the last decades, comprising techniques to manage demand actively and to further improve companies’ profits in many different industries. This article is the second and final part of a paper series surveying the scientific developments and achievements in revenue management over the past 15 years. The first part focused on the general methodological advances regarding choice-based theory and methods of availability control over time. In this second part, we discuss some of the most important generalizations of the standard revenue management setting: product innovations (opaque products and flexible products), upgrading, overbooking, personalization, and risk-aversion. Furthermore, to demonstrate the broad use of revenue management, we survey important industry applications beyond passenger air transportation that have received scientific attention over the years, covering air cargo, hotel, car rental, attended home delivery, and manufacturing. We work out the specific revenue management-related challenges of each industry and portray the key contributions from the literature. We conclude the paper with some directions for future research

Modelagem e simulação baseada em agentes aplicada ao transporte urbano de cargas do comércio eletrônico-B2C

O Brasil é o país da América Latina líder em vendas do e-commerce. A maior parte das entregas acontecem à domicílio, de forma assistida (entrega a uma pessoa). Esse modelo de entrega resulta em um grande número de entregas não realizadas e tentativas de reentrega, podendo chegar até três tentativas de entrega para um mesmo pacote. Neste sentido, os Delivery Lockers (armários de entrega - DL) representam uma opção para entrega e consolidação das mercadorias. O objetivo deste estudo é avaliar a implantação dos Delivery Lockers como solução da última milha, considerando o comportamento e a interação entre os stakeholders do comércio eletrônico, por meio da Modelagem e Simulação Baseada em Agentes (MSBA). O modelo foi construído considerando os quatro principais stakeholders (clientes, loja do e-commerce, transportadora e DLs) envolvidos no processo de entregas. Também se utilizou a técnica de Projeto de Experimentos (Design of Experiment - DOE) para auxiliar a análise das variáveis. A ideia central foi apresentar um MSBA que possa ser utilizado como apoio á tomada de decisão. Foram simulados 84 cenários que consideram diferentes demandas diárias, variações nos parâmetros de entrada, implantação ou não dos DL e a exclusão ou não da política das três tentativas de entrega. Os cenários elaborados contam com o Grupo de Cenários Base, que se assemelham com a situação real, onde não existe o uso dos Delivery Lockers e existe as três tentativas de entrega e mais três Grupos de Cenários. O Grupo de Cenários Base apresentaram piores resultados. Os cenários que simulam uma maior demanda diária, embora forneçam maiores custos totais, apresentam até o menor custo por pedido, sendo até 56,7% menor que aqueles que simulam uma demanda diária menor. O MSBA mostrou que, os DLs representam uma solução melhor que os centro de distribuição para receber as entregas falhas, reduzindo as distâncias percorridas pelos clientes em até 60%.Comparando os cenários, constatou-se que a implantação dos DLs e a exclusão das três tentativas, simuladas pelo Grupo de Cenários 4, podem aumentar o número de pedidos entregues em 16,7 %, reduzir a distância percorrida pelos caminhões em até 28,1%, apresentar um aumento em até 79,1% no lucro líquido, além de incluir o ganho de hospedagem de pedidos, quando comparados com o Grupo de Cenários base. Essa configuração a que representa o sistema de entrega mais atraente para todos os envolvidos. A Modelagem e Simulação Baseada em Agentes (MSBA) se mostrou uma ferramenta útil para modelar o transporte urbano de mercadorias do e-commerce, sendo capaz de simular corretamente as interações entre os agentes e as ações tomadas por eles diante de diferentes situações. Além disso, esta técnica permitiu modelar e avaliar diferentes estratégias de entrega e obter resultados comparáveis para cada agente