An Integrated Approach to Product Delivery Planning and Scheduling

An Integrated Approach to Product Delivery Planning and Scheduling Product delivery planning and scheduling is a task of high priority in transport logistics. In distribution centres this task is related to deliveries of various types of goods in predefined time windows. In real-life applications the problem has different stochastic performance criteria and conditions. Optimisation of schedules itself is time consuming and requires an expert knowledge. In this paper an integrated approach to product delivery planning and scheduling is proposed. It is based on a cluster analysis of demand data of stores to identify typical dynamic demand patterns and product delivery tactical plans, and simulation optimisation to find optimal parameters of transportation or vehicle schedules. Here, a cluster analysis of the demand data by using the K-means clustering algorithm and silhouette plots mean values is performed, and an NBTree-based classification model is built. In order to find an optimal grouping of stores into regions based on their geographical locations and the total demand uniformly distributed over regions, a multiobjective optimisation problem is formulated and solved with the NSGA II algorithm. Integrēta pieeja produktu piegādes plānošanai un grafika sastādīšanai Produktu piegādes plānošana un piegādes grafika sastādīšana ir augstas prioritātes uzdevums transporta logistikā. Sadales centros šī problēma ir saistīta ar dažādu tipu preču piegādi klientiem definētos laika logos. Praktiskos gadījumos problēmai var piemist vairāki gadījumrakstura izpildes kritēriji un nosacījumi. Pati par sevi piegādes plānu un to piegādes laika grafika optimizācija ir laikietilpīga un tai ir nepieciešama ekspertu zināšanu piesaistīšana. Rakstā ir piedāvāta integrēta pieeja produktu piegādes plānošanai un to laika grafika optimizācijai. Tā ir balstīta uz veikalu pieprasījuma datu klasteru analīzi tipisku dinamiskā pieprasījuma šablonu identifikāciju un attiecīgi vairāku produktu piegādes taktisko plānu iegūšanu. Tālākajā operācijas līmeņa plānošanā ir paredzēta imitācijas modelēšanā bāzētas optimizācijas metožu pielietošana transportlīdzekļu kustības grafika parametru atrašanai. Piemērotākais piegādes plāns nodrošinās kvalitatīvu risinājumu optimizācijas uzdevumā un ļaus samazināt to skaitļošanas laiku. Uzmanība rakstā ir pievērsta arī pieprasījuma nedēļas dinamikas datu klasteru analīzei ar Kmeans algoritmu, novērtējot iegūto klasteru silueta grafiku vidējās vērtības, kas ļauj noteikt pieprasījuma nedēļas dinamikas šablonu skaitu. Piemērotākā piegādes taktiskā plāna noteikšanai pamatojoties uz prognozētā pieprasījuma datiem, rakstā ir apskatīta NB-koka klasifikācijas modeļa konstruēšana. Papildus, pieejā ir definēts apakšuzdevums, saistīts ar optimālo veikalu grupēšanu regionos pēc to geogrāfiskās atrašanās vietām, nolīdzināšot kopējo pieprasījumu šajās grupās. Tas ir formulēts kā daudzkritēriju optimizācijas problēma, kas ir veiksmīgi atrisināta ar NSGA II algoritma palīdzību. Manuskriptā apskatītā integrētā pieeja ļauj pamatotāk un ar mazākiem laika un ekonomiskajiem zaudējumiem iegūt preču piegādes grafiku logistikas sadales centram. Интегрированный подход для планирования и составления расписания доставки товаров Планирование и составление расписания доставки товаров является важной задачей в транспортной логистике. Для распределительных центров эта проблема связана с доставкой товаров в магазины в предустановленные временные окна. На практике таким проблемам могут быть присущи разнообразные стохастические критерии производительности. Составление же таких планов и последующая оптимизация их расписаний доставки является затратной по времени, а также требует привлечения экспертных знаний. В статье рассматривается интегрированная методика для составления плана доставки товаров и оптимизации его расписания. Подход основывается на анализе кластеров данных по динамике спроса для выявления типичных шаблонов спроса и создании на их основе нескольких тактических планов доставки. На последующих этапах операционного планирования предполагается применение оптимизации на основе имитационного моделирования для нахождения оптимальных параметров перевозки и расписания транспортных средств. Наиболее подходящий тактический план доставки обеспечивает качественное решение задачи оптимизации и позволяет снизить вычислительные затраты по его поиску. Также в работе детально рассматривается кластеризация динамики недельного спроса с применением алгоритма K-means и оценка средних значений силуэтных графиков полученных кластеров для определения количества шаблонов недельного спроса. Далее рассматривается построение NBTree модели классификации для выбора наиболее подходящего плана доставки на основе прогнозируемого спроса. Следующая из рассматриваемых в статье подзадач, рассчитанная на уменьшение размерности задачи оптимизации, связана с разделением магазинов на регионы по их географическому местоположению, уравнивая суммарный спрос по регионам. Для нахождения оптимального разделения на регионы, в работе сформулирована задача многокритериальной оптимизации, решенная с помощью алгоритма NSGA II. Рассмотренный подход позволяет более обоснованно и при этом с меньшими временными и экономическими затратами получить график доставки товаров для логистического распределительного центра.