Dissertação
{en_GB=Delivery Truck Assignment for Supply Chain Management} {} EVALUATED
{pt=Agora, mais do que nunca, a eficiência no transporte de mercadorias é de extrema importância. De acordo com a Agência Europeia do Ambiente, em média, apenas 70% da capacidade disponível do camião é utilizada. A entrega ineficiente de produtos não é apenas um desperdício de dinheiro, mas também causa um impacto negativo no meio ambiente. Portanto, é fundamental desenvolver soluções eficientes e económicas para a entrega de mercadorias. Esta tese estuda um problema de gestão da cadeia de abastecimento onde o objetivo é minimizar o custo global da operação de supply chain. A abordagem apresentada tem em consideração as datas limite de entrega e aumenta a eficiência da capacidade dos camiões. Esta técnica será um método de otimização para a atribuição de encomendas semanais aos camiões não só pelos percursos, mas também pelo dia de entrega. Para esta técnica de otimização foi utilizado um Algoritmo de Pesquisa Local, um Algoritmo Genético e também uma abordagem híbrida entre os dois. Foi possível observar bons resultados de todos os algoritmos quando aplicados a um estudo de caso real e comparados com a solução atualmente implementada, principalmente o híbrido de Algoritmo Genético e Algoritmo de Pesquisa Local., en=Now, more than ever, the efficiency in transportation of goods is of extreme importance. According to the European Environment Agency, in average only 70% of the available truck capacity is used. Inefficient product delivery is not only a waste of money but it also negatively impacts the environment. Thus, it is pivotal to develop efficient and cost-effective solutions for the delivery of goods. This thesis studies a supply chain management problem where the goal is to minimize the global cost of the supply chain operation. The presented approach takes into account due dates and effectively increases the efficiency of truck capacity. The approach consist of using an optimization method to find the best assignment assignment of weekly orders to trucks not only by their routes, but also by their delivery day. For this optimization problem it was used a Local Search Algorithm, a Genetic Algorithm and also a hybrid approach between these two. It was possible to observe good results from all of the algorithms when applied to a real case study and compared with the solution currently deployed, specially the hybrid of the Genetic Algorithm and Local Search Algorithm.}
outubro 21, 2020, 10:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Catedrático