Scenarios and tools for shipment planning and asset optimization for logistics clusters networks
Notice bibliographique
Résumé
This deliverable addresses a methodological approach to develop and assess intermodal potentials within supply chains under real market conditions. For that intermodal planning tools are developed and tested using real data. The approach is based on the real intermodal services that are established within the CLUSTERS2.0 clusters and shipment orders as provided by shippers. A matching algorithm was developed in order to identify possible matches to use existing intermodal services. “For the potential analysis<br> “virtual” intermodal services were introduced on lanes with major volumes. The intermodal planning tool is part of the massification concept and supports shippers collaboration to exploit intermodal potentials with their supply chain through collaboration and coordination. Clusters 2.0 developed and applied an intermodal planning environment that is capable of assessing the potentials of collaborative demand planning of shippers as addressed in the massification concept. Making use of large-scale realistic demand data covering the area of the Clusters 2.0 clusters, a significant potential of existing and newly “massification” services could be identified. Our study provided a potential of up to 60% of all transport orders with distances higher than 250 km that can be operated by intermodal transport. The approach developed is supporting the activities as addressed in the massification workshops together with collaborating shippers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».