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고객과 기업의 니즈를 충족시키기 위해서 물류분야의 혁신은 꾸준히 주목받고 있다. 차세대 운송수단으로 여겨지는 무인항공기(unmanned aerial vehicle)와 무인 배송로봇(autonomous ground delivery robots)을 활용한 배송 서비스는 다수의 연구기관과 기업에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문은 기존 연구에서 고려하지 않았던 두가지 현실적인 문제(practical issues)를 반영한 새로운 컨셉의 라스트 마일 배송 스테이션 모델을 소개한다. 첫 번째, 동종(homogeneous)의 운송수단으로만 서비스를 운영할 때 발생할 수 있는 비즈니스 리스크(예를 들어, 서비스 중단 혹은 비효율적 배송)를 줄이기 위해서 기업들은 이종(heterogeneous)의 운송수단을 활용할 가능성이 높다. 기존의 선행연구에서는 오직 동종(무인항공기 혹은 배송로봇)의 운송수단만을 활용하였다. 두 번째, 본 논문은 배송비용과 배송시간의 ...

고객과 기업의 니즈를 충족시키기 위해서 물류분야의 혁신은 꾸준히 주목받고 있다. 차세대 운송수단으로 여겨지는 무인항공기(unmanned aerial vehicle)와 무인 배송로봇(autonomous ground delivery robots)을 활용한 배송 서비스는 다수의 연구기관과 기업에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문은 기존 연구에서 고려하지 않았던 두가지 현실적인 문제(practical issues)를 반영한 새로운 컨셉의 라스트 마일 배송 스테이션 모델을 소개한다. 첫 번째, 동종(homogeneous)의 운송수단으로만 서비스를 운영할 때 발생할 수 있는 비즈니스 리스크(예를 들어, 서비스 중단 혹은 비효율적 배송)를 줄이기 위해서 기업들은 이종(heterogeneous)의 운송수단을 활용할 가능성이 높다. 기존의 선행연구에서는 오직 동종(무인항공기 혹은 배송로봇)의 운송수단만을 활용하였다. 두 번째, 본 논문은 배송비용과 배송시간의 가중치 합(weighted sum)을 최적화 목적함수 (objective function)로 설정하고 두 요소의 트레이드 오프 관계를 탐구한다. 선행연구에서는 배송비용과 배송시간을 동시에 고려하지 않았으며 이것은 기업의 현실적인 의사결정과 거리가 있다. 이러한 점을 반영한 수학적 모델(mathematical formulation)을 개발하였으며, 사례 연구(case study)를 통해 기존 스테이션 모델과 제안하는 스테이션 모델의 성능을 비교하였다. 또한, 제안하는 스테이션 모델의 성능을 검증하기 위해서 무작위 생성된 데이터를 활용하여 다양한 실험을 진행하였다. 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있는 핵심 요소(key factors)에 대한 민감도 분석(sensitivity analyses)을 수행하였다. 실험 결과를 종합적으로 분석함으로써 비즈니스 제언(managerial implications)을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The operational aspects of delivery service models using unmanned aerial vehicles or delivery robots have been actively studied. These studies mainly expanded a truck-drone (or delivery robot) hybrid delivery model. A research related to a delivery station model has been relatively less studied. In ...

The operational aspects of delivery service models using unmanned aerial vehicles or delivery robots have been actively studied. These studies mainly expanded a truck-drone (or delivery robot) hybrid delivery model. A research related to a delivery station model has been relatively less studied. In particular, existing delivery station models employ only homogeneous vehicles (unmanned aerial vehicles or delivery robots). This paper develops the new last-mile delivery station model that reflects a more realistic scenario of simultaneously employing heterogeneous vehicles (unmanned aerial vehicles and delivery robots) to reduce business risks. In addition, existing delivery station models do not consider delivery costs and time in the objective function at the same time. Considering only one measure (costs or time) in making decisions may cause excessive costs or low quality services. The proposed model considers the delivery costs and time at the same time. A mixed integer linear program is developed to solve problems optimally. To compare the performances of the proposed delivery station model and existing models, a case study is performed in the real-world example. Experiments by a mixed integer linear program are conducted for randomly generated instances. A sensitivity analysis is performed on key factors that may affect the performance of the proposed model.

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