Optimization of operational level transportation planning in forestry: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Transportation of forest products accounts as a major contributor to the total operational costs; hence, its optimization has become an important aspect in supply chain planning. Transportation optimization at the operational level includes decisions related to product flow, storage, pre-processing, and routing and scheduling of vehicles. The decisions and constraints in the model depend on the type of product that is transported. Earlier review articles on forest transportation optimization focused only on log transportation, while in this review paper, products such as logs, biomass, pulp and furniture are considered and their similarities and differences are highlighted. Most of the previous studies focused on optimizing the total cost of transportation, while environmental aspects of truck routing and scheduling in forestry were not considered. Uncertainties in parameters such as supply and demand quantities and transportation time were not explored fully in the models. In addition to storage and truck routing and scheduling, considering pre-processing (e.g. sorting, grinding, blending, bucking) decisions at forest sites, satellite yards and the mills in the models could be done in future studies. It is important that aspects related to truck configuration, type and capacity be considered in the models as there is limited accessibility of large trucks such as large chip vans to forest sites. Management practices such as just-in-time production and vendor-managed inventory systems could be considered in forest supply chain planning. Using big data and business analytics techniques are other new trends that could improve decision-making related to logistics and transportation planning in forestry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle