KR20110052054A - 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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KR20110052054A
KR20110052054A KR1020090108928A KR20090108928A KR20110052054A KR 20110052054 A KR20110052054 A KR 20110052054A KR 1020090108928 A KR1020090108928 A KR 1020090108928A KR 20090108928 A KR20090108928 A KR 20090108928A KR 20110052054 A KR20110052054 A KR 20110052054A
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문일경
배희철
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 운송 물류의 경우 제품에 따라 배달만 혹은 배달과 설치가 함께 필요한 경우가 존재하며, 배달과 설치 서비스에 대한 차량이 분리되어 운영되고 물류센터가 여러 곳에 산재해 있는 경우에 배달 및 설치 차량별 고객에 대한 제품수요와 서비스 수준에 대한 시간제약을 만족시키는 물류센터 선정 및 차량 간의 동기화된 최적 운송 스케줄 결정을 통한 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
운송, 물류, 네트워크, 배달, 설치, 물류센터

Description

운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법 {Transportation Logistics Network Management System And Method Thereof}
본 발명은 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 운송 물류의 경우 제품에 따라 배달만 혹은 배달과 설치가 함께 필요한 경우가 존재하며, 배달과 설치 서비스에 대한 차량이 분리되어 운영되고 물류센터가 여러 곳에 산재해 있는 경우에 배달 및 설치 차량별 고객에 대한 제품수요와 서비스 수준에 대한 시간제약을 만족시키는 물류센터 선정 및 차량 간의 동기화된 최적 운송 스케줄 결정을 통한 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 특히 가전제품의 배달 및 설치 차량의 최적 스케줄 결정을 위한 운송 물류 네트워크 관리 시스템에 적용될 수 있다.
본 발명에서는 제품의 배달과 설치차량이 분리되어 운용되는 상황에서 하나의 물류센터에 대한 고려가 아닌 배달과 설치를 위한 물류센터가 여러 곳에 산재해 있는 경우의 문제를 다루고자 한다.
구체적으로는 SCM(Supply Chain Management)상에서 창고입지, 고객에 대한 부가서비스 창출을 위한 각 차량의 다양한 서비스 패턴별 (배달 차량관리, 배달 및 설치 차량관리 등) 동기화된 수송 최적화 관리 및 운송 일정관리를 통합 최적화하는 방안에 대해서 연구하고자 한다.
종래의 운송 물류 네트워크 관리 방법에서는 여러 종류의 서비스 차량을 동시에 고려해서 차량별 경로 및 일정계획을 다루는 문제에서는 다중 물류센터를 고려하고 있지 않다.
차량별 물류센터의 선택과 차량경로결정이 동시에 이루어져야 전체적인 물류운영비용을 최소할 수 있으며, 고객에 따라서는 일정 시간 내에 여러 종류의 서비스를 받고자 하는 상황에서 운영 비용절감을 위해서는 개별 차량의 크기 및 경로결정과 함께 어느 다중 물류센터로부터 고객에 서비스를 할 것인지를 동시에 결정하는 것이 필요하다.
또한, 종래의 운송 물류 네트워크 관리에서 물류센터의 선정과 차량경로 결정 및 차량 운송 일정계획 각각의 의사결정이 다른 관리 정책 및 의사결정에 영향을 미치지만, 이에 따른 전체에 대한 고려보다는 각각의 개별 문제로 분리하여 의사 결정을 함으로써 전체 관리 프로세스가 효율적으로 진행되지 못하는 문제점과 비용측면에서 효율적이지 못한 문제점이 있다.
또한, 어떤 한 시점에 업무담당자의 의사결정사항이 여러 개 있는 경우에 있어서, 운송 물류 네트워크 관리에 보다 중요한 영향을 미치는 어떠한 의사결정사항 을 어떤 순서로 결정해야 하는지에 대한 정보가 없어 운송 물류 네트워크 전체 관리 업무를 효율적으로 수행하는데 많은 문제점이 있다.
한편, 운송 물류 네트워크관리에 있어서 다양한 고객요구와 환경적 변화에 유연하게 대응하기 위해서는 다양한 차량을 동시에 효율적으로 관리 및 최적화 할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 여러 종류의 서비스 차량별 관리와 물류센터의 입지 관리와 같은 운송 물류 네트워크 설계 및 운영에 대한 전체 업무가 최적화 관리 되지 못하기 때문에 이를 극복할 필요성이 대두되고 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상기와 같은 종래의 문제점 및 단점을 해결하기 위한 것으로서, 고객별 수요에 따른 물류센터의 선정과 배달 및 설치서비스 차량의 운행 거리 및 시간을 최소화하고, 배달 및 설치서비스 차량별 고객 도착시간을 동기화함으로써 고객서비스를 향상시키는 비용 효율적인 차량 운영 방안 및 운송 스케줄 제공으로 운송 물류 네트워크 관리 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 운송 물류 네트워크 관리 시스템은 다중 물류센터를 고려하여 고객의 수요에 따라 물류센터 및 차량(배달 차량, 배달 및 설치 차량)의 최적 스케줄을 결정하여 최적의 운송 물류 네트워크 관리 안을 도출하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템으로서, 상기 고객의 수요정보, 물류센터 정보, 차량(배달차량, 배달 및 설치 차량) 관리 정보를 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 정보를 입력 받아 처리하는 입력모듈과 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 다양한 서비스 차량 간 운송 일정계획을 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 최적화 모듈과 상기 운송 물류 네트워크 관리 안을 출력하는 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보에 변경 사항이 발생한 경우 상기 변경 사항에 대응하여 상기 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 의사결정지원 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 최적화 모듈은 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 혼합정수계획법에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안을 수리모형으로 구현하는 수리모형 엔진과 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 및 선정된 물류센터에 할당된 고객별 물류센터 정보를 초기해로 시작하여 복합 유전자 알고리즘을 통해 최종 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 서비스 차량간 운송 일정계획 및 총비용을 결정하여 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 휴리스틱 엔진을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 의사결정 지원모듈은 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 중 물류센터 정보, 고객의 수요정보, 차량 정보에 대한 변경이 있는 경우 상기 변경 사항에 따라 정의된 시뮬레이션의 프로세싱 결과를 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 대안을 생성하는 시뮬레이션 엔진과 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 중 비용 정보에 대한 변경 사항이 있는 경우 비용 정보에 대한 변경 사항을 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 대안을 생성하는 경제성 분석 엔진을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 출력모듈은 상기 운송 물류 네트워크 관리 안 또는 상기 운송 물류 네트워크 관리 대안을 지도, 엑셀 시트 및 텍스트 형식 중 선택된 어느 하나의 형식으로 출력하되, 상기 운송 물류 네트워크 관리 안 및 대안을 각각 출력하거 나, 비교 및 분석할 수 있도록 운송 물류 네트워크 관리 안과 관리 대안을 동시에 출력하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명에 따른 운송 물류 네트워크 관리 방법은 다중 물류센터를 고려하여 고객의 수요에 따라 물류센터 및 차량(배달 차량, 배달 및 설치 차량)의 최적 스케줄을 결정하여 최적의 운송 물류 네트워크 관리 안을 도출하는 운송 물류 네트워크 관리 방법으로서, (a) 입력 모듈을 통해 상기 고객의 수요정보, 물류센터 정보, 차량(배달차량, 배달 및 설치 차량) 관리 정보, 비용정보, 총비용 정보를 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 정보를 수신하는 단계와 (b) 최적화 모듈이 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 다양한 서비스 차량 간 운송 일정계획을 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 단계 및 (c) 출력모듈을 통해 상기 생성된 운송 물류 네트워크 관리 안을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보에 변경 사항이 발생한 경우 의사결정지원 모듈이 상기 변경 사항에 대응하여 상기 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (a) 단계는 상기 물류센터 정보에 물류센터별 위치 정보를 포함하고, 상기 고객의 수요정보에 고객별 제품 및 서비스 종류, 제품의 수요량, 배달 서비스에 대한 최소와 최대의 시간대 정보, 설치 서비스에 대한 서비스 수준 정보를 포함하고, 상기 차량 정보에 적재용량을 포함하고, 상기 비용 정보에 물류센터 고정비용, 배달 차량의 고정비용, 거리당 운송비용, 배달 서비스 기사의 인건비, 설치 차 량의 고정비용, 거리당 운송비용, 설치 서비스 기술자의 인건비를 포함하고, 상기 총비용 정보는 상기 운송 물류 네트워크 관리 안에 따라 네트워크가 운영 관리될 때 예상되는 물류센터의 고정비용, 서비스 차량별 고정비용, 이동거리에 따른 운송비용, 배달 서비스 기사 및 설치 서비스 기술자의 작업시간에 대한 비용의 총합인 것을 특징으로 한다.
상기 (b) 단계는 (b1)상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터를 선정하여 고객별 물류센터를 할당하는 단계와 (b2) 상기 할당된 물류센터와 물류센터별 고객 정보를 바탕으로 차량별 운송 경로를 결정하고, 차량간 운송 일정계획을 결정하는 단계와 (b3) 상기 설정된 물류센터 선정, 운송경로, 운송 일정계획을 바탕으로 목적함수 값을 계산하는 단계와 (b4) 상기 목적함수 값과 미리 정해진 초기 값을 비교하여 목적함수 값이 초기 값에 비해 개선된 값인 경우 상기 목적함수 값에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 (b4) 단계는 상기 목적함수 값이 반복횟수 변수 값을 포함하고, 상기 목적함수 값이 상기 초기 값에 비해 개선된 값이 경우 상기 반복횟수 변수 값이 종료조건을 만족하는지 여부를 판단하여 상기 반복횟수 변수 값이 종료조건을 만족하면 상기 목적함수 값에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b1) 단계는 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 혼합정수계획법을 따르는 수리모형을 통해 모든 고객의 물류센터간 운송거리가 최소 가 되는 물류센터를 선정하고, 각 고객별 물류센터 할당을 결정하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 (b2) 단계는 상기 물류센터를 선정하여 할당된 고객별 물류센터 정보를 초기해로 시작해서 휴리스틱 엔진의 복합 유전자 알고리즘을 통해 최종 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 서비스 차량간 운송 일정계획을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b3) 단계는 상기 선정된 물류센터, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로에 따른 운송거리, 서비스 차량간 운송 일정계획을 바탕으로 혼합정수계획법을 따르는 수리모형을 통해 상기 목적함수 값을 계산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정이 가능한 운송 물류 네트워크 관리 시스템은 비교적 빠른 시간 안에 운송 물류 네트워크의 효율적인 관리를 위한 물류센터의 선정, 차량경로 관리, 차량별 고객방문 일정계획 및 배달과 설치 차량간 서비스 시간 동기화 관리 방법을 제공하고, 다양한 상황 변화에 따른 대안을 제공하여 사용자가 운송 물류 네트워크의 관리 및 고객 서비스 관리에 드는 비용을 절감할 수 있는 탁월한 효과가 발생한다.
첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정 시스템 및 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 배달 및 설치 차량의 관리를 위한 운송 물류 네트워크의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 운송 물류 네트워크는 물류센터(10), 배달 서비스 고객(20), 배달 및 설치 서비스 고객(30), 배달 차량(40), 설치 차량(50)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 물류센터(10)는 제품의 저장기능과 지역적 분배센터 역할을 수행하며, 상기 배달 및 설치 차량(40, 50)이 제품 및 필요한 장비를 싣고 출발 및 도착하는 장소로 사용된다.
고객은 원하는 제품 및 서비스 형태에 따라 배달 서비스 고객(20)과 배달 및 설치 서비스 고객(30) 두 가지 유형의 고객으로 분류된다.
상기 배달 서비스 고객(20)은 제품의 특성상 설치 서비스가 필요 없는 경우로 배달 서비스만 요구한 고객이다. 각 고객 별 제품에 대한 수요가 존재하고, 배달에 대한 요구 시간대가 존재하게 된다.
상기 배달 및 설치 서비스 고객(30)은 에어컨, 벽걸이 TV, 세탁기처럼 전문 서비스 기사에 의한 설치가 필요한 제품의 수요를 가진 고객이다. 상기 배달 및 설치 서비스 고객(30)은 배달 서비스 이후 일정 시간 내에 설치 서비스가 이루어지길 원하는 서비스 수준이 존재하게 된다.
상기 배달 차량(40)은 배달 서비스를 요구한 고객에 대한 수요를 만족시키기 위해 제품의 배달 서비스를 전담하는 차량이다. 차량의 적재용량에 따라 고객 수요를 만족시키기 위한 배달 가능한 제품의 수나 무게에 제한이 있다.
상기 설치 차량(50)은 전문 기사에 의한 설치가 필요한 제품에 대해서 설치 서비스만 전담하는 차량이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 운송 물류 네트워크 관리 시스템을 개략적으로 도시한 시스템 구성도이다.
도 2를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정 과정에 대해 살펴보기로 한다.
본 발명에 따른 운송 물류 네트워크 관리 시스템은 입력모듈(110), 최적화 모듈(130), 의사결정지원 모듈(150) 및 출력모듈(170)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 입력모듈(110)은 사용자로부터 운송 물류 네트워크 관리를 위한 기준정보를 입력 받아 처리한다. 이때, 상기 입력모듈(110)로 입력되는 운송 물류 네트워크 관리 정보는 물류센터 정보, 고객의 수요정보, 차량 정보, 관련 비용 정보를 포함한다.
상기 물류센터 정보는 물류센터별 위치 정보와 고객간 운송거리를 포함하고, 상기 고객의 수요정보는 고객별 제품 및 서비스 종류, 제품의 수요량, 배달 서비스에 대한 시간대 정보, 설치 서비스에 대한 서비스 수준 정보를 포함한다.
상기 차량 정보는 배달 차량과 설치 차량에 대한 기준정보로 나누어진다. 배달 차량의 기준정보는 적재용량, 단위 거리당 운송시간을 포함하고, 설치 차량의 기준정보는 단위 거리당 운송시간을 포함한다.
상기 총비용 정보는 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 운송물류 네트워크 관리 안에 따라 운송 물류 네트워크가 운영될 때 예상되는 물류센터의 고정비용, 각 서비스 차량별 고정비용 및 거리당 운송비용, 배달기사 및 설비 서비스 기술자의 인건비용 등의 정보를 포함한다.
상기 최적화 모듈(130)은 입력된 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 역할을 담당한다. 여기서, 상기 최적화 모듈(130)은 수리모형 엔진(131)과 휴리스틱 엔진(133)을 포함한다.
상기 수리모형 엔진(131)은 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류 센터의 선정과 차량별 고객할당, 차량의 운송경로 및 운송 일정계획을 위한 운송 물류 네트워크 관리 안을 수리모형으로 구현한다. 이때 수리모형 엔진(131)은 혼합정수계획법을 이용하여 운송 물류 네트워크 관리 안을 수리모형으로 구현할 수 있다.
여기서 혼합정수계획법은 의사결정변수가 이진변수와 실수 두 가지 모두를 포함하는 선형계획법이다. 혼합정수계획법을 따르는 수리모형의 목적함수는 물류센터의 고정비용, 차량의 고정비용 및 운송거리에 따른 총 운송비용, 배달 및 설치기사의 인건비의 총합을 최소화하기 위한 것으로 하기의 <수학식 1>을 따를 수 있다.
Figure 112009069428350-PAT00001
상기 <수학식 1>에서 Min Z는 목적함수 값을 나타내고, I, A는 각각 배달과 설치 서비스 고객의 집합을 나타내고, J는 물류센터의 집합, N은 모든 노드의 집합, L은 설치고객과 물류센터의 집합을 나타낸다. 그리고 K, S는 각각 배달과 설치 서비스 차량의 집합을 나타낸다.
그리고 CF k , CF s 는 각각 k 배달 및 s 설치 차량의 고정비용을 나타내고, x ijk , x ijs 는 각각 i 물류센터에서 j 고객으로 k 배달 및 s 설치 차량의 사용여부를 결정하는 변수이다.
또한, CT k , CT s 는 각각 단위 시간당 k 배달 및 s 설치 차량의 운송비용을 나타내고, t ij 는 i 노드에서 j 노드로의 운송시간을 나타낸다.
그리고 CR k , CR s 는 각각 단위 시간당 k 배달차량 기사의 인건비용 및 s 설치차량 기술자의 인건비용을 나타내고, a jk , b js 는 각각 j 물류센터에 k 배달 및 s 설치 차량의 최종 귀환시간을 결정하는 변수이다.
이때 차량의 용량과 고객의 서비스 시간 제약을 고려한 운송 물류 네트워크 관리를 위해서는 하기와 같은 제약 조건을 만족시켜야 한다.
제약 조건 (1). 모든 지점에서 각 차량의 출발횟수와 도착횟수는 동일해야 한다. 한 고객의 경우 배달 및 설치 차량별 각각 도착과 출발이 한 번씩 발생해야 하고, 물류센터의 경우 출발한 서비스 차량별 대수와 도착한 서비스 차량의 대수가 동일해야 한다.
제약 조건 (2). 모든 고객은 서비스별로 하나의 운송경로에 할당되어야 한다. 이는 배달 고객 서비스 지점 하나의 경우 한 대의 배달 서비스 차량으로부터 하나의 운송경로에 할당되어야 하고, 하나의 설치 고객 서비스 지점의 경우 한 대의 설치 서비스 차량으로부터 하나의 운송경로에 할당되어야 한다.
제약조건 (3). 모든 차량은 하나의 물류센터에만 할당될 수 있다.
제약조건 (4). 모든 차량은 출발하려고 하는 물류센터가 사용 가능할 때만 해당 물류센터에 할당될 수 있다.
제약조건 (5). 각 배달 서비스 차량은 방문하는 지점들의 고객수요가 차량의 용량을 초과하지 못한다.
제약조건 (6). 각 고객에 대한 배달차량의 고객 도착시각은 바로 직전에 방문한 고객에 대한 도착시각에 고객의 방문시간제약을 만족하기 위해 기다린 시간과 두 지점간 운송시간의 합보다 크며, 각 고객에 대한 설치차량의 고객 도착시각은 바로 직전에 방문한 고객에 대한 도착시각에 고객의 배달 및 설치간 서비스 수준의 시간제약을 만족하기 위해 기다린 시간과 고객에 대한 설치 서비스 시간, 그리고 두 지점간 운송시간의 합보다 크다.
제약조건 (7). 배달 고객에 차량도착시각과 대기시간의 합은 고객이 요구한 배달 시간대인 최소 배달시각과 최대 배달시각 사이를 만족해야 한다.
제약조건 (8). 배달 차량이 고객에 도착한 이후로 고객이 기다릴 수 있는 서비스 수준의 시간 내에 해당 고객에 설치 차량이 도착해서 서비스를 시작할 수 있어야 한다.
상기 휴리스틱 엔진(133)은 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성한다. 운송 물류 네트워크 관리 안은 물류센터 선정, 서비스 차량별 운송경로, 차량별 운송 일정계획 및 총비용 정보를 포함한다.
이때 고려되는 배달 서비스 고객(20)과 배달 및 설치 서비스 고객(30)의 수와 배달 서비스 고객(20)의 배달 요구 시간대가 좁아지면 수리모형 엔진(131)이 최적해를 도출하는 데까지의 시간이 기하급수적으로 늘어나기 때문에, 상기 휴리스틱 엔진(133)은 수리모형, 휴리스틱 기법, 유전자 알고리즘을 혼합 활용한 복합 유전자 알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm, 이하 'Hybrid GA'라고 함)을 통해 효율적 인 시간 내에 최적해에 가까운 해를 도출할 수 있다.
상기 의사결정지원 모듈(150)은 상기 최적화 모듈(130)을 기반으로 사용자의 의사결정을 지원할 수 있도록 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 역할을 담당한다.
상기 의사결정지원 모듈(150)은 시뮬레이션 엔진(151)과 경제성 분석 엔진(153)을 포함하여 구성된다.
상기 시뮬레이션 엔진(151)은 물류센터 정보, 고객 수요정보, 차량 정보에 대한 변경 사항이 있는 경우 고객의 요구사항 및 수요 정보에 대한 변경 사항을 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성한다.
변경된 입력 값을 바탕으로 최적화를 수행한다는 점에서 최적화 모듈(130)과 유사한 점이 있으나, 실제 운영(실행) 상에 발생할 수 있는 확률적인 변동을 고려한 대안을 도출한다는 점에서 차이가 있다.
보다 구체적으로, 상기 시뮬레이션 엔진(151)은 입력 모듈(110)로부터 받은 정보 중에서 실제 운영(실행)시 변동사항이 발생할 수 있는 경로별 실제 운송시간 및 수요량의 변동을 확률적으로 고려해서 대안을 도출하는 역할을 수행한다.
예를 들어, 특정 경로의 운송시간이 입력 모듈(110)을 통해 입력된 값보다 더 걸리거나 줄어들 수도 있고, 실제 기간별 발생하는 수요량이 예상 입력 값보다 크거나 작을 수도 있는 여러 가지 상황 별로 도출될 수 있는 조합을 반복 실험절차를 통해서 불확실한 상황하에서 가장 최선의 대안을 제시하는 기능을 수행한다.
그리고 상기 경제성 분석 엔진(153)은 비용 정보에 대한 변경이 있는 경우, 비용 정보에 대한 변경 사항을 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 역할을 담당한다.
여기서, 상기 경제성 분석 엔진(153)의 기본 기능은 비용정보에 변경사항이 발생한 경우 다시 새로운 대안을 도출해 주는 기본적인 기능을 수행한다는 점에서 상기 최적화 모듈(130)과 유사한 점이 있지만 입력 모듈(110)의 입력 값 비용정보들 중에서 특정 비용정보의 변화에 따른 의사결정의 변화를 민감도 분석형태로 알려주는 역할을 수행한다는 점에서 차이점이 있다.
상기 경제성 분석 엔진(153)은 비용정보 변화에 따라 민감하게 작용하는 다른 변화를 고려하여 새로운 대안을 도출한다. 결국, 상기 경제성 분석 엔진(153)은 중요한 비용 요소인 거리당 운송비용, 배달 서비스 기사의 인건비, 설치 서비스 기술자의 인건비 등의 비용의 증가나 감소의 변화 시 대안은 어떻게 달라지는지를 알려주는 지표 역할을 수행한다.
상기 출력모듈(170)은 상기 수리모형 엔진(131)과 휴리스틱 엔진(133)에서 도출한 차량의 경로 결정 안에 대하여 지리정보 시스템을 이용하여 물류센터별 구역을 나타내는 지도 및 엑셀 시트 형태로 고객별 위치와 차량별 운송경로 및 방문 일정의 운송 물류 네트워크 관리 안 및 그 대안을 출력할 수 있다.
다음은 도 3을 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치 차량의 최적 스케줄 결정 방법에 대해 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치 차량의 최적 스케줄 결정 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 사용자가 입력 모듈(110)을 통하여 운송 물류 네트워크 운영을 위한 기준 정보를 입력한다(S100).
이때, 입력모듈(110)로 입력되는 운송 물류 네트워크 관리 정보는 물류센터 정보, 고객 수요정보, 차량 정보 및 비용 정보를 포함할 수 있다. 각 정보 항목에 대한 세부적인 내용은 전술하였으므로 생략한다.
다음, 최적화 모듈(130)은 입력된 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성한다(S110). 상기 운송 물류 네트워크 관리 안은 물류센터 선정, 서비스 차량별 운송경로, 차량별 운송 일정계획 및 총비용 정보를 포함한다.
이하에서는 도 4를 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 운송 물류 네트워크 관리 시스템의 최적화 모듈이 물류센터 선정 및 차량의 최적 운영 안을 생성하는 방법에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적화 모듈(130)이 운송 물류 네트워크 관리를 위한 물류센터 선정 및 차량의 최적 운영 안을 생성하는 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저 최적화 모듈(130)은 물류센터의 선정과 물류센터별 고객의 할당을 휴리스틱 엔진(133)을 활용해 배달 서비스 고객과 배달 및 설치 서비스 고객을 물류센터와 각 고객들간의 거리에 따른 운송비용과 물류센터의 고정비용을 고려해서 물류센터 별로 할당한다(S110a).
이후, 최적화 모듈(130)은 각 물류센터의 서비스 차량별 고객에 대한 방문 순서 및 방문시간을 유전자 알고리즘을 활용하여 결정한다(S110b).
이때 최적화 모듈(130)의 수리모형 엔진(131)만으로도 물류센터의 선정과 각 서비스 차량별 고객 방문순서와 각 고객별 서비스 종류에 따른 차량의 방문 시각을 결정할 수 있다.
하지만, 이때 고려되는 배달 서비스 고객(20)과 배달 및 설치 서비스 고객(30)의 수와 배달 서비스 고객(20)의 배달 요구 시간대가 좁아지면 수리 모형 엔진(131)이 최적해를 도출하는 데까지의 시간이 기하급수적으로 늘어나기 때문에 Hybrid GA를 활용한 휴리스틱 엔진(133)을 활용하면 효율적인 시간 내에 최적해에 가까운 해를 도출할 수 있다.
다음, 최적화 모듈(130)은 물류센터의 선정, 서비스 차량별 사용대수, 각 차량별 운행거리, 배달 기사 및 설치 기술자의 전체 작업시간을 바탕으로 목적함수 값을 계산한다(S110c).
이때 최적화 모듈(130)의 수리모형 엔진(131)과 휴리스틱 엔진(133)은 물류센터의 사용여부, 서비스 차량별 사용대수, 각 차량별 운행거리, 배달기사 및 설치 기술자의 작업시간을 바탕으로 상기에서 설명한 수학식 1의 목적함수 값을 계산할 수 있다.
이후, 최적화 모듈(130)은 초기 값과 목적함수 값을 비교하여 목적함수 값의 개선 여부를 판단한다(S110d). 이때 초기값은 임의의 값으로 미리 정해질 수 있고, 사용자는 고려하는 고객의 수와 차량의 대수에 따라 임의로 큰 값을 입력할 수 있다.
다음, 초기 값과 비교했을 때 목적함수 값이 개선된 경우, 최적화 모듈(130)은 목적함수 값을 임시 저장한다(S110e).
이후, 최적화 모듈(130)은 목적함수 값에 대해 종료조건의 만족 여부를 판단한다(S110f). 최적화 모듈(130)은 루프를 한번 반복 할 때마다 1씩 증가하는 반복횟수 변수 값이 종료조건을 만족하는지 판단한다.
이때 사용자는 반복횟수 변수 값의 종료조건을 미리 입력할 수 있다. 또한 종료조건으로 반복횟수 변수 값을 작게 입력하면 빠른 시간 안에 해를 찾을 수 있지만 해의 질이 떨어지는 문제가 있고, 반복횟수 변수 값을 크게 입력하면 해의 질은 우수하지만 시간이 많이 걸리는 문제가 있을 수 있다.
다음, 종료조건을 만족하는 경우, 최적화 모듈(130)은 목적함수 값이 우수한 선별된 각 물류센터별 차량의 운송경로 및 운송 일정계획 변수 값을 바탕으로 수리모형 엔진(131)을 이용하여, 서비스 차량별로 이용하는 물류센터, 서비스별로 사용되는 차량 대수, 각 차량별 고객 방문순서 및 방문시간을 결정한다(S110g).
이어서 최적화 모듈(130)은 새롭게 결정된 서비스 차량별로 이용하는 물류센터, 서비스별로 사용되는 차량 대수, 각 차량별 고객 방문순서 및 방문시각을 바탕으로 수리모형 엔진(131)을 이용하여 최종 목적함수 값을 재계산한다(S110h).
이후, 최적화 모듈(130)은 최종 목적함수 값, 서비스 차량별로 이용하는 물류센터, 서비스별로 사용되는 차량 대수, 각 차량별 고객 방문순서 및 방문시각을 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성한다(s110i).
한편, 초기값과 비교했을 때 목적함수 값이 개선되지 않은 경우 또는 종료 조건이 만족하지 못하는 경우, 최적화 모듈(130)은 물류센터의 선정과 고객별로 물류센터를 할당하는 결정 변수값을 결정하는 S110a 단계를 유전자 알고리즘을 활용하여 다시 수행한다.
이때, 최적화 모듈은 S110a 단계를 다시 수행할 때 유전자 알고리즘을 활용해 앞선 반복과는 다른 물류센터 선정 및 각 물류센터에 할당되는 고객의 변수값을 생성한다.
다시 도 3을 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정 방법에 대해 설명한다.
이후, 출력 모듈(170)은 운송 물류 네트워크 관리 안을 출력한다(S120).
한편, 사용자가 입력 모듈(110)을 통하여 변경된 물류센터, 고객의 수요정보, 차량 정보에 대한 변경 사항을 입력하면(S130), 의사결정지원 모듈(150)의 시뮬레이션 엔진(151)은 고객의 서비스 수준 및 수요 정보에 대한 변경 사항에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성한다(S140).
이때, 상기 시뮬레이션 엔진(151)은 입력 모듈(110)을 통해 입력된 정보의 변경을 통해 최적화 모듈(130)의 수행을 의뢰할 수도 있고, 확률적인 변동을 고려한 입력 정보인 경우, 미리 정의한 시뮬레이션 모델에 입력 정보를 할당한다. 이후, 시뮬레이션 모델에서는 정의된 프로세스에 따라서 시뮬레이션을 수행하고, 대안을 생성한다(S140).
이후, 출력 모듈은 상기 운송 물류 네트워크 관리 대안을 출력한다(S150).
한편, 사용자가 입력모듈(110)로 비용 정보에 대한 변경사항을 입력하 면(S160), 의사결정지원 모듈(150)의 경제성 분석 엔진(153)은 비용 정보에 대한 변경사항에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성한다(S170). 이후, 출력모듈(170)은 운송 물류 네트워크 관리 대안을 민감도 분석형태로 출력한다(S180).
이때, 출력모듈(170)은 운송 물류 네트워크 관리 안 또는 대안을 물류센터별 구역을 나타내는 지도 및 엑셀 시트 또는 텍스트 형태로 고객별 위치와 차량별 운송경로 및 방문 일정을 출력할 수 있다.
또한, 출력되는 정보는 최적화 모듈(130)을 통한 결과와, 의사결정 지원 모듈(150)을 통한 결과를 각각 출력할 수 있고, 사용자가 비교 및 분석할 수 있도록 운송 물류 네트워크 관리 안과 관리 대안을 동시에 출력할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 다른 배달 및 설치 차량의 관리를 위한 운송 물류 네트워크의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정을 위한 운송 물류 네트워크 관리 시스템을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 다중 물류센터를 고려한 배달 및 설치차량의 최적 스케줄 결정 방법을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적화 모듈이 운송 물류 네트워크 관리를 위한 물류센터 선택 및 차량의 최적 운영 안을 생성하는 방법을 도시한 도면이다.

Claims (13)

  1. 다중 물류센터를 고려하여 고객의 수요에 따라 물류센터 및 차량(배달 차량, 배달 및 설치 차량)의 최적 스케줄을 결정하여 최적의 운송 물류 네트워크 관리 안을 도출하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템으로서,
    상기 고객의 수요정보, 물류센터 정보, 차량(배달차량, 배달 및 설치 차량) 관리 정보를 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 정보를 입력 받아 처리하는 입력모듈과;
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 다양한 서비스 차량 간 운송 일정계획을 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 최적화 모듈과;
    상기 운송 물류 네트워크 관리 안을 출력하는 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 운송 물류 네트워트 관리 정보에 변경 사항이 발생한 경우 상기 변경 사항에 대응하여 상기 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 의사결정지원 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 최적화 모듈은
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 혼합정수계획법에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안을 수리모형으로 구현하는 수리모형 엔진부와;
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 및 선정된 물류센터에 할당된 고객별 물류센터 정보를 초기해로 시작하여 복합 유전자 알고리즘을 통해 최종 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 서비스 차량간 운송 일정계획, 비용을 결정하여 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 휴리스틱 엔진부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 의사결정 지원모듈은
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 중 물류센터 정보, 고객의 수요정보, 차량 정보에 대한 변경이 있는 경우 상기 변경 사항에 따라 정의된 시뮬레이션의 프로세싱 결과를 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 대안을 생성하는 시뮬레이션 엔진과;
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보 중 비용 정보에 대한 변경 사항이 있는 경우 비용 정보에 대한 변경 사항을 바탕으로 운송 물류 네트워크 관리 대안을 생 성하는 경제성 분석 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 해상운송 네트워크 상의 컨테이너선 경로 결정 시스템.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 출력모듈은
    상기 운송 물류 네트워크 관리 안 또는 상기 운송 물류 네트워크 관리 대안을 세계지도, 엑셀 시트 및 텍스트 형식 중 선택된 어느 하나의 형식으로 출력하되;
    상기 운송 물류 네트워크 관리 안 및 대안을 각각 출력하거나, 비교 및 분석할 수 있도록 운송 물류 네트워크 관리 안과 관리 대안을 동시에 출력하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 시스템.
  6. 다중 물류센터를 고려하여 고객의 수요에 따라 물류센터 및 차량(배달 차량, 배달 및 설치 차량)의 최적 스케줄을 결정하여 최적의 운송 물류 네트워크 관리 안을 도출하는 운송 물류 네트워크 관리 방법으로서,
    (a) 입력 모듈을 통해 상기 고객의 수요정보, 물류센터 정보, 차량(배달차량, 배달 및 설치 차량) 관리 정보, 관련 비용정보를 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 정보를 수신하는 단계와;
    (b) 최적화 모듈이 상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 다양한 서비스 차량 간 운송 일정계획을 포함하는 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 단계 및;
    (c) 출력모듈을 통해 상기 생성된 운송 물류 네트워크 관리 안을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보에 변경 사항이 발생한 경우 의사결정지원 모듈이 상기 변경 사항에 대응하여 상기 운송 물류 네트워크 관리 안의 대안을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 (a) 단계는
    상기 물류센터 정보에 물류센터별 위치 정보를 포함하고;
    상기 고객의 수요정보에 고객별 제품 및 서비스 종류, 제품의 수요량, 배달 서비스에 대한 최소와 최대의 시간대 정보, 설치 서비스에 대한 서비스 수준 정보를 포함하고;
    상기 차량 정보에 적재용량을 포함하고;
    상기 비용 정보에 물류센터 고정비용, 배달 차량의 고정비용, 거리당 운송비용, 배달 서비스 기사의 인건비, 설치 차량의 고정비용, 거리당 운송비용, 설치 서비스 기술자의 인건비를 포함하고;
    상기 총비용 정보는 상기 운송 물류 네트워크 관리 안에 따라 네트워크가 운영 관리될 때 예상되는 물류센터의 고정비용, 서비스 차량별 고정비용, 이동거리에 따른 운송비용, 배달 서비스 기사 및 설치 서비스 기술자의 작업시간에 대한 비용의 총합인 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 (b) 단계는
    (b1)상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 물류센터를 선정하여 고객별 물류센터를 할당하는 단계와;
    (b2) 상기 할당된 물류센터와 물류센터별 고객 정보를 바탕으로 차량별 운송 경로를 결정하고, 차량간 운송 일정계획을 결정하는 단계와;
    (b3) 상기 설정된 물류센터 선정, 운송경로, 운송 일정계획을 바탕으로 목적함수 값을 계산하는 단계와;
    (b4) 상기 목적함수 값과 미리 정해진 초기 값을 비교하여 목적함수 값이 초기 값에 비해 개선된 값인 경우 상기 목적함수 값에 따라 운송 물류 네트워크 관리 대안을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방 법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 (b4) 단계는
    상기 목적함수 값이 반복횟수 변수 값을 포함하고,
    상기 목적함수 값이 상기 초기 값에 비해 개선된 값이 경우 상기 반복횟수 변수 값이 종료조건을 만족하는지 여부를 판단하여 상기 반복횟수 변수 값이 종료조건을 만족하면 상기 목적함수 값에 따라 운송 물류 네트워크 관리 안을 생성하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 (b1) 단계는
    상기 운송 물류 네트워크 관리 정보를 바탕으로 혼합정수계획법을 따르는 수리모형을 통해 물류센터를 결정하는 방법과 휴리스틱 엔진을 통해 모든 고객의 물류센터간 운송거리가 최소가 되는 물류센터를 선정하고, 이에 따른 운송비용과 물류센터의 고정비용을 고려해 각 고객별 물류센터 할당을 결정하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 (b2) 단계는
    상기 물류센터를 선정하여 할당된 고객별 물류센터 정보를 초기해로 시작해서 휴리스틱 엔진의 복합 유전자 알고리즘을 통해 최종 물류센터 선정, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로, 서비스 차량간 운송 일정계획을 결정하는 것을 특징으로 하는 운송 물류 네트워크 관리 방법.
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 (b3) 단계는
    상기 선정된 물류센터, 서비스별 소요 차량대수, 서비스 차량별 운송경로에 따른 운송거리, 서비스 차량간 운송 일정계획을 바탕으로 혼합정수계획법을 따르는 수리모형을 통해 상기 목적함수 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 운송물류 네트워크 관리 방법.
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Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103473659A (zh) * 2013-08-27 2013-12-25 西北工业大学 配送车辆端实时状态信息驱动的物流任务动态优化分配方法
CN103559599A (zh) * 2013-09-17 2014-02-05 山东高速物流集团有限公司 一种标准化城际城市物流系统场站
KR101440612B1 (ko) * 2012-05-14 2014-09-18 태림포장공업 주식회사 화물 적재방법
CN104240058A (zh) * 2014-09-03 2014-12-24 江苏众诚国际物流有限公司常熟分公司 物流管理软件
CN105005830A (zh) * 2015-08-06 2015-10-28 国网山东省电力公司菏泽供电公司 一种智能化物流配送供应系统
CN106339837A (zh) * 2016-08-24 2017-01-18 王小兰 一种物流调配控制系统
KR102034125B1 (ko) * 2018-11-23 2019-10-29 박명근 물류 장비 제작을 위한 맞춤 설계 장치 및 방법
CN110516871A (zh) * 2019-08-22 2019-11-29 安庆师范大学 一种基于模糊滚动时域控制策略的动态车辆路径优化方法
CN112001647A (zh) * 2020-08-27 2020-11-27 上海汽车集团股份有限公司 一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备
CN112001643A (zh) * 2020-08-27 2020-11-27 上海汽车集团股份有限公司 一种物料组合方法、装置、存储介质及电子设备
CN112183838A (zh) * 2020-09-22 2021-01-05 湘潭大学 一种基于多约束修正c-w算法优化解决智能无人车路径规划问题的方法
CN112418475A (zh) * 2019-08-23 2021-02-26 顺丰科技有限公司 物流路径规划方法、装置、电子设备及存储介质
KR20210033866A (ko) * 2019-09-19 2021-03-29 쿠팡 주식회사 우편 번호 매핑에 기초하여 아웃바운드를 예측하기 위한 시스템 및 방법
KR20210050409A (ko) * 2019-10-28 2021-05-07 쿠팡 주식회사 적응형 배달 스케줄링용 그래픽 유저 인터페이스를 생성하기 위한 시스템 및 방법
KR20210077564A (ko) * 2019-12-17 2021-06-25 쿠팡 주식회사 분할 배송들을 단일 고객에게 자동으로 병합하기 위한 시스템들 및 방법들
KR20210083661A (ko) * 2019-12-27 2021-07-07 소프트온넷(주) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법
CN113657839A (zh) * 2021-09-01 2021-11-16 上海中通吉网络技术有限公司 物流问题定责方法
CN113723675A (zh) * 2021-08-20 2021-11-30 深圳依时货拉拉科技有限公司 一种零担揽件自动调度方法和计算机设备
CN113762580A (zh) * 2021-01-18 2021-12-07 北京京东振世信息技术有限公司 一种为商户确定物流园区的方法和装置
CN113778094A (zh) * 2021-09-14 2021-12-10 北京航空航天大学 车辆路径规划方法、装置、可读存储介质及电子设备
CN114240001A (zh) * 2021-11-09 2022-03-25 北京京东振世信息技术有限公司 物流路由网络确定方法和装置
CN114418499A (zh) * 2022-01-20 2022-04-29 重庆邮电大学 一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法
CN114611830A (zh) * 2022-03-28 2022-06-10 重庆邮电大学 一种基于多维度分区的医药配送车辆路径规划方法及装置
CN118014466A (zh) * 2024-04-10 2024-05-10 北京博多国际货运代理有限公司 一种数字化全供应链物流方法与系统

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101440612B1 (ko) * 2012-05-14 2014-09-18 태림포장공업 주식회사 화물 적재방법
CN103473659A (zh) * 2013-08-27 2013-12-25 西北工业大学 配送车辆端实时状态信息驱动的物流任务动态优化分配方法
CN103559599A (zh) * 2013-09-17 2014-02-05 山东高速物流集团有限公司 一种标准化城际城市物流系统场站
CN104240058A (zh) * 2014-09-03 2014-12-24 江苏众诚国际物流有限公司常熟分公司 物流管理软件
CN105005830A (zh) * 2015-08-06 2015-10-28 国网山东省电力公司菏泽供电公司 一种智能化物流配送供应系统
CN106339837A (zh) * 2016-08-24 2017-01-18 王小兰 一种物流调配控制系统
KR102034125B1 (ko) * 2018-11-23 2019-10-29 박명근 물류 장비 제작을 위한 맞춤 설계 장치 및 방법
CN110516871A (zh) * 2019-08-22 2019-11-29 安庆师范大学 一种基于模糊滚动时域控制策略的动态车辆路径优化方法
CN110516871B (zh) * 2019-08-22 2023-09-19 安庆师范大学 一种基于模糊滚动时域控制策略的动态车辆路径优化方法
CN112418475A (zh) * 2019-08-23 2021-02-26 顺丰科技有限公司 物流路径规划方法、装置、电子设备及存储介质
KR20210056983A (ko) * 2019-09-19 2021-05-20 쿠팡 주식회사 우편 번호 매핑에 기초하여 아웃바운드를 예측하기 위한 시스템 및 방법
KR20210033866A (ko) * 2019-09-19 2021-03-29 쿠팡 주식회사 우편 번호 매핑에 기초하여 아웃바운드를 예측하기 위한 시스템 및 방법
KR20210050409A (ko) * 2019-10-28 2021-05-07 쿠팡 주식회사 적응형 배달 스케줄링용 그래픽 유저 인터페이스를 생성하기 위한 시스템 및 방법
KR20210077564A (ko) * 2019-12-17 2021-06-25 쿠팡 주식회사 분할 배송들을 단일 고객에게 자동으로 병합하기 위한 시스템들 및 방법들
KR20210083661A (ko) * 2019-12-27 2021-07-07 소프트온넷(주) 인공지능 플래닝 기술 기반 선사 선적 네트워크의 공컨테이너 재배치 최적화 시스템 및 방법
CN112001643A (zh) * 2020-08-27 2020-11-27 上海汽车集团股份有限公司 一种物料组合方法、装置、存储介质及电子设备
CN112001647A (zh) * 2020-08-27 2020-11-27 上海汽车集团股份有限公司 一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备
CN112183838A (zh) * 2020-09-22 2021-01-05 湘潭大学 一种基于多约束修正c-w算法优化解决智能无人车路径规划问题的方法
CN112183838B (zh) * 2020-09-22 2024-02-02 湘潭大学 一种基于多约束修正c-w算法优化解决智能无人车路径规划问题的方法
CN113762580A (zh) * 2021-01-18 2021-12-07 北京京东振世信息技术有限公司 一种为商户确定物流园区的方法和装置
CN113723675A (zh) * 2021-08-20 2021-11-30 深圳依时货拉拉科技有限公司 一种零担揽件自动调度方法和计算机设备
CN113723675B (zh) * 2021-08-20 2024-03-26 深圳依时货拉拉科技有限公司 一种零担揽件自动调度方法和计算机设备
CN113657839A (zh) * 2021-09-01 2021-11-16 上海中通吉网络技术有限公司 物流问题定责方法
CN113778094A (zh) * 2021-09-14 2021-12-10 北京航空航天大学 车辆路径规划方法、装置、可读存储介质及电子设备
CN114240001A (zh) * 2021-11-09 2022-03-25 北京京东振世信息技术有限公司 物流路由网络确定方法和装置
CN114418499A (zh) * 2022-01-20 2022-04-29 重庆邮电大学 一种基于多层筛选策略的农村快递配送中心选址方法
CN114611830A (zh) * 2022-03-28 2022-06-10 重庆邮电大学 一种基于多维度分区的医药配送车辆路径规划方法及装置
CN114611830B (zh) * 2022-03-28 2024-05-28 重庆邮电大学 一种基于多维度分区的医药配送车辆路径规划方法及装置
CN118014466A (zh) * 2024-04-10 2024-05-10 北京博多国际货运代理有限公司 一种数字化全供应链物流方法与系统

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