Transport hub flow modelling

Purpose: The purpose of this paper is to investigate the road freight haulage activity. Using the physical and data flow information from a freight forwarder, we intend to model the flow of inbound and outbound goods in a freight transport hub. Approach: This paper presents the operation of a road haulage group. To deliver goods within two days to any location in France, a haulage contractor needs to be part of a network. This network handles the processing of both physical goods and data. We will also explore the ways in which goods and data flows are connected. We then build a first model based on Ordinary Differential Equations which decrypt the flow of goods inside the hub and which is consistent with available data. This first model is designed to work at a fine-scale level. A second model which aggregates factors of the fine scale one is also built and a way to couple hub models to build a hub network is depicted. Tests are carried out to show the accuracy of the models. Finally, an explanation on how to use the models for industrial process optimizing is given

A Forecasting Support System dedicated to Temperature-Controlled Goods Hauling

17 pagesThis article describes an operational research problem. A firm specialized in temperature controlled transportation wants to optimize the planning of its human and material resources using short-term activity forecasting. The challenge is to find a unique forecasting model adapted, without any human intervention, to the specific needs of 57 of the company's offices. To do so, the company has been collecting data for five years. Mathematic algorithms for forecasting time series are used to analyse the data. The goal of the work is to combine these tools to extract the maximum amount of determinist information that should be anticipated. The introduction presents the problem and its economic context. It is followed by a description of the chosen process and arguments to defend those choices. The adopted solutions are inventoried. A forcasting support system interface is presented. Finally, the conclusion refers to courses of study

Construction, analyse et implémentation d'un modèle de prévision. Déploiement sous forme d'un système de prévision chez un opérateur européen du transport et de la logistique.

This thesis shows for innovation purposes, the private sector can use academic knowledge. Indeed, a partnership between a university and a professional merchandise transportation business has forwarded responses to industrial issues through the application of advanced mathematics. This thesis is about the development, implementation and setting up of an activity forecasting system for planning and resource enhancement. It also offers a mathematical model for the merchandise flow that passes in transit through express parcel docks. To better understand industrial issues, the industrial context of this work is set forth. A thought process on how to best approach the issue of setting up a forecasting system in a firm is then presented. A synthesis of the existing production means of forecasting information is carried out in the firm. Using the information gathered, a methodology to integrate, analyse and forecast economic indicators is set forth. This methodology is successfully applied in the STEF-TFE group, a French leader in cold logistic. To plan the necessary recourses to deal with the forecasted activity, research was carried out on modelling the flow of goods in transit on a express parcel dock. The result of this thesis is that in 2010, 70 transportation agencies of the STEF-TFE group will have access to forecasts of the activity. Furthermore, the methodology set forth here is likely to be used in various industrial domains.Cette thèse montre que pour innover, le secteur privé peut faire appel à la connaissance académique. En effet, un partenariat entre un établissement universitaire et un professionnel du transport de marchandises a permis de répondre à des problématiques industrielles par l'application de mathématiques de pointe. Cette thèse porte sur la conception, l'implémentation et la mise en production d'un système de prévision d'activité pour l'optimisation de la planification des ressources. Elle propose également un modèle mathématique pour modéliser les flux de marchandises qui transitent sur un quai de messagerie. Pour comprendre la problématique posée par l'industriel, le contexte industriel dans lequel s'insèrent les travaux de recherche est posé. Il s'en suit une réflexion sur la manière d'aborder le problème de mise en place d'un système de prévision en entreprise. Une synthèse de l'existant en matière de production d'information prévisionnelle est menée dans l'entreprise. En s'appuyant sur les informations récoltées, une méthodologie pour intégrer, analyser et prévoir des indicateurs économiques, est avancée. Cette méthodologie est appliquée avec succès dans le groupe STEF-TFE, leader français du transport sous température dirigée. Dans le but de planifier les ressources nécessaires pour faire face à l'activité prévue, une recherche a été menée pour modéliser les flux de marchandises en transit sur un quai de messagerie. Le résultat de la thèse est, qu'en 2010, 70 agences de transports du groupe STEF-TFE ont accès aux prévisions d'activités. Aussi, la méthodologie avancée est susceptible d'être utilisée dans divers secteurs industriels

Réalisation d'un modèle de prévision à court, moyen et long terme de l'activité d'un transporteur.

International audienceL'article décrit une activité de recherche qui vise à répondre à une problématique industrielle. Un transporteur sous température dirigée cherche à optimiser la planification de ses ressources humaines et matérielles à travers la prévision à court et moyen terme de son activité. Le challenge réside dans le fait de trouver un modèle de prévision unique s'adaptant, sans intervention humaine, aux spécificités des 70 agences de messagerie du transporteur. La matière première est l'information récoltée par le transporteur depuis plus de six ans. Les outils sont des algorithmes mathématiques éprouvés, utilisés pour la prévision des séries temporelles. Le travail vise à combiner ces outils pour qu'ils extraient le maximum d'information déterministe capable d'être anticipée. L'article pose la problématique et son contexte économique. Il poursuit par un descriptif des procédures utilisées et un argumentaire pour défendre leur choix. Les solutions informatiques adoptées sont inventoriées. Aujourd'hui, sans intervention humaine, les données réelles se mettent à jour quotidiennement, son présenté par le biais d'une interface web et de nouvelles prévisions sont recalculées toutes les semaines, tout ceci sur un serveur central

Etude préliminaire à un modèle de prévision à court terme de l'activité d'un transporteur sous température dirigée

Cet article a été présenté à l'atelier "Fouille de données temporelles" du congrès EGC 2008This article describes a operational research problem. A company that specializes in temperature controlled transportation wants optimize the planning of its human and material resources through short term activity forecasting. The challenge is to find a unique forecasting model adapted, without human intervention, to the specific needs of 57 company's officies. To do it, the company collected data since five years. To analyse them, mathematical algorithms for forecating time series are used. The work is to combine these tools to extract the maximum of determinist information that should be anticipated. The introduction presents the problem and its economic context. This is followed by a description of the process used and arguments to defend choices done. The adopted solutions are inventoried. Finally, the conclusion refers to courses of study

Introduction de l'ingénierie ontologique dans la méthodologie de développement des progiciels de gestion des collectivités territoriales

National audienc

Transport hub flow modelling

Purpose: The purpose of this paper is to investigate the road freight haulage activity. Using the physical and data flow information from a freight forwarder, we intend to model the flow of inbound and outbound goods in a freight transport hub. Approach: This paper presents the operation of a road haulage group. To deliver goods within two days to any location in France, a haulage contractor needs to be part of a network. This network handles the processing of both physical goods and data. We will also explore the ways in which goods and data flows are connected. We then build a first model based on Ordinary Differential Equations which decrypt the flow of goods inside the hub and which is consistent with available data. This first model is designed to work at a fine-scale level. A second model which aggregates factors of the fine scale one is also built and a way to couple hub models to build a hub network is depicted. Tests are carried out to show the accuracy of the models. Finally, an explanation on how to use the models for industrial process optimizing is given.Mathematical Modelling; Ordinary Differential Equations; Haulage Activity; Hub, Express; Supply Chain Modelling