Optimizing truck platooning transportation planning: an application to forestry products supply chains
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Notice bibliographique
Résumé
The Fourth Industrial Revolution offers new opportunities for improving the efficiency and agility of supply chain operations such as transportation. This study explores the impact of integrating truck platooning technology in forestry products supply networks. Companies need to know how and where to use truck platooning in transportation networks to get optimum benefits from truck platooning in supply chains. To this end, a Mixed Integer Linear Programming model was developed. Decisions to be made include the selection of the potential terminal locations, the number of ordinary and platooning trucks needed in the transportation network, the origin and destination of products, and their flow in direct and backhaul routes. The objective is to minimize the overall transportation cost, including terminal location costs, fixed costs for ordinary and platoon trucks, fuel, and driver costs. A total of 27 randomly generated instances are used to test the optimization model. We considered several scenarios to analyze different combinations of using or not backhauling, having or not truck platoons in the network, and allowing or not the truck platoons to visit the forest areas. The results show that the potential savings of combining the two types of trucks are in the range of 1%–12% in the scenarios in which truck platooning transportation is allowed only between terminal and mill nodes. This savings could reach more than 20% when the truck platoons are allowed to visit forest areas, depending on how many forest areas are visited. The number of drivers can be reduced by 3% to more than 30%. In addition, using truck platooning and backhauling together could reduce fuel consumption by 15.6% on average.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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