مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

زمان‌بندی یکپارچه کامیون‌ها و عملیات داخلی در انبار متقاطع چند درب با ماشین‌های فرایندی بازپیکربندی‌پذیر

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 نویسنده مسئول: استاد، دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
3 استادیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
پایانه‌های انبار متقاطع از طریق کاهش نگهداری موجودی و کوتاه‌سازی زمان تحویل، نقش مهمی در بهبود کارایی لجستیکی ایفا می‌کنند. در یک پایانه انبار متقاطع، محصولات معمولاً بدون ورود به فرایند ذخیره‌سازی بلندمدت، به‌طور مستقیم از کامیون ورودی به کامیون خروجی منتقل می‌شوند. اگرچه مطالعات متعددی درباره تصمیم‌های زمان‌بندی کامیون‌ها در پایانه‌های انبار متقاطع انجام شده است، بیشتر این مطالعات بر تخصیص درب‌ها، توالی‌دهی کامیون‌ها و ذخیره‌سازی موقت تمرکز داشته‌اند. در مقابل، عملیات پردازش داخلی که میان مراحل تخلیه و بارگیری انجام می‌شود، غالباً ساده‌سازی شده یا به‌صورت منبعی همواره در دسترس فرض شده است. برای کمک به رفع این محدودیت، در این پژوهش یک مدل برنامه‌ریزی خطی عددصحیح مختلط جدید برای یک پایانه انبار متقاطع چند درب مجهز به تجهیزات پردازشی بازپیکربندی‌پذیر پیشنهاد می‌شود. در سیستم انبار متقاطع پیشنهادی، محصولات ابتدا باید یک عملیات داخلی (برچسب‌گذاری، بازبسته بندی، بازرسی و ...) را طی کنند تا متناسب با پیکربندی مناسب ماشین مربوطه پردازش شوند؛ سپس برای بارگیری در کامیون خروجی، به درب خروجی مناسب منتقل می‌گردند. نتایج محاسباتی نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی قادر است وابستگی متقابل میان تخصیص درب، زمان‌بندی کامیون‌ها، تخصیص دسته‌های محصول به ماشین‌های پردازشی و تصمیمات پیکربندی را به‌صورت یکپارچه نمایش دهد. نتایج نشان می‌دهد که هماهنگی یکپارچه میان تخصیص درب، زمان‌بندی کامیون‌ها و پردازش داخلی برای کاهش جریمه دیرکرد کامیون‌های خروجی ضروری است. تحلیل حساسیت بیانگر آن است که زمان پردازش داخلی مهم‌ترین گلوگاه عملیاتی سیستم است و افزایش تعداد درب‌ها، پس از یک سطح مشخص، اثر کاهشی محدودی دارد. همچنین، ماشین‌های بازپیکربندی‌پذیر با افزایش انعطاف در تخصیص دسته‌های محصول به منابع پردازشی، می‌توانند عملکرد پایانه را بهبود دهند. همچنین بیان شد که در حالتی که ماشین‌های پردازش به شکل ساده در مدل آورده شوند به نسبت حالتی که ماشین‌ها قابلیت بازپیکربندی داشته باشند به طور میانگین 34% هزینه بیشتری را به مدل تحمیل می‌کنند.

تازه های تحقیق

  • بهینه‌سازی هم‌زمان تخصیص درب، زمان‌بندی کامیون و پردازش داخلی
  • افزایش انعطاف‌پذیری پایانه به کمک قابلیت بازپیکربندی در پردازش انواع محصولات مختلف
  • شناسایی زمان پردازش به‌عنوان گلوگاه اصلی عملیاتی سیستم
  • ضرورت توازن میان ظرفیت درب‌ها و ظرفیت پردازش داخلی پایانه

کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Integrated Truck Scheduling and Internal Operations in a Multi-Door Cross-Docking System with Reconfigurable Process Machines

نویسندگان English

Mohammad Hosein Tavakkoli 1
Reza Tavakkoli-Moghaddam 2
Behdin Vahedi-Nouri 3
1 M.Sc. Student, School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Corresponding author: Professor, School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Assistant Professor, School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

Cross-docking terminals play an important role in improving logistics efficiency by reducing inventory holding and shortening delivery lead times. In a cross-docking terminal, products are generally moved directly from an incoming truck to an outgoing truck without entering long-term storage. While there have been several studies on truck scheduling decisions at cross-docking terminals, most emphasize door assignments, truck sequencing, and temporary storage. The internal processing operations that take place between unloading and loading are often simplified or assumed to be continuously available. To help address this limitation, a new mixed-integer linear programming (MILP) model is proposed for a multiple-door cross-docking terminal equipped with reconfigurable processing machines. In the proposed cross-docking system, products should first undergo internal operations (e.g., labeling, repacking, and inspection) to be configured for the machine, and then be transferred to the appropriate door for loading onto an outgoing truck. The results indicate that integrated coordination among dock-door assignment, truck scheduling, and internal processing is essential for reducing the tardiness penalty of outbound trucks. The sensitivity analysis shows that internal processing time is the most critical operational bottleneck in the system, while increasing the number of dock doors has only a limited marginal effect beyond a certain level. In addition, reconfigurable machines can improve terminal performance by increasing flexibility in assigning product batches to processing resources. It was also shown that when processing machines are modeled as simple non-reconfigurable machines, they impose, on average, 34% higher cost on the model compared with the case in which reconfigurable processing machines are considered.

کلیدواژه‌ها English

Cross-docking
Truck scheduling
Dock-door assignment
Reconfigurable process machines
Mixed-integer linear programming

Copyright © Mohammad Hosein Tavakkoli, Reza Tavakkoli-Moghaddam, Behdin Vahedi-Nouri

 

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

Bartholdi III, J. J., & Gue, K. R. (2000). Reducing labor costs in an LTL crossdocking terminal. Operations Research48(6), 823-832. https://doi.org/10.1287/opre.48.6.823.12397
Bortolini, M., Galizia, F. G., & Mora, C. (2018). Reconfigurable manufacturing systems: Literature review and research trend. Journal of Manufacturing Systems49, 93-106. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.09.005
Boysen, N. (2010). Truck scheduling at zero-inventory cross docking terminals. Computers & Operations Research37(1), 32-41. https://doi.org/10.1016/j.cor.2009.03.010
Boysen, N., & Fliedner, M. (2010). Cross dock scheduling: Classification, literature review and research agenda. Omega38(6), 413-422. https://doi.org/10.1016/j.omega.2009.10.008
Chargui, T., Bekrar, A., Reghioui, M., & Trentesaux, D. (2022). Scheduling trucks and storage operations in a multiple-door cross-docking terminal considering multiple storage zones. International Journal of Production Research60(4), 1153-1177. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1853843
Coindreau, M. A., Gallay, O., Zufferey, N., & Laporte, G. (2021). Inbound and outbound flow integration for cross-docking operations. European Journal of Operational Research294(3), 1153-1163. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.02.031
Dang, Y., Du, H., Wang, X., & Pan, X. (2026). Reconfigurable operation-loop network modeling and resilience optimization considering mission load. Computers & Industrial Engineering, 111836. https://doi.org/10.1016/j.cie.2026.111836
Escudero, L. F., Garín, M. A., & Unzueta, A. (2024). On solving the cross-dock door assignment problem. International Journal of Production Research62(4), 1262-1276. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2180307
Essghaier, F., Allaoui, H., & Goncalves, G. (2021). Truck to door assignment in a shared cross-dock under uncertainty. Expert Systems with Applications182, 114889. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114889
Eti, N. A., Ferrell Jr, W. G., & Huynh, N. (2025). Multi-door cross-dock scheduling under flexible doors mode and material handling resource restrictions. Computers & Operations Research183, 107183. https://doi.org/10.1016/j.cor.2025.107183
Fanti, M. P., Stecco, G., & Ukovich, W. (2014). Scheduling internal operations in post-distribution cross docking systems. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering13(1), 296-312. https://doi.org/10.1109/TASE.2014.2350031
Gallo, A., Accorsi, R., Akkerman, R., & Manzini, R. (2022). Scheduling cross-docking operations under uncertainty: A stochastic genetic algorithm based on scenarios tree. EURO Journal on Transportation and Logistics11, 100095. https://doi.org/10.1016/j.ejtl.2022.100095
Ghomi, V., Ghazi Nezami, F., Shokoohyar, S., & Ghofrani Esfahani, M. (2023). An optimization model for forklift utilisation and congestion control in cross-docking terminals. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics10(1), 2142463. https://doi.org/10.1080/23302674.2022.2142463
Guemri, O., Nduwayo, P., Todosijević, R., Hanafi, S., & Glover, F. (2019). Probabilistic tabu search for the cross-docking assignment problem. European Journal of Operational Research277(3), 875-885. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.03.030
Huang, M., Huang, S., Gao, L., Dong, W., Zhang, Y., Gu, X., & Gao, Z. (2026). Digital twin-driven multi-agent collaborative online optimization of production regulation for smart reconfigurable manufacturing systems with human-robot collaboration. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing101, 103322. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2026.103322
Lee, S., Angelus, A., Stauffer, J. M., & Sriskandarajah, C. (2025). Optimal shipping, collaboration, and outsourcing decisions in a hybrid cross-docking supply chain. IISE Transactions57(1), 1-15. https://doi.org/10.1080/24725854.2023.2273373
Li, M., Hao, J. K., & Wu, Q. (2024). A flow based formulation and a reinforcement learning based strategic oscillation for cross-dock door assignment. European Journal of Operational Research312(2), 473-492. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.07.014
Lu, Y., Hao, J. K., Wu, Q., & Li, M. (2026). Frequent pattern mining driven evolutionary search for cross-dock door assignment. Computers & Operations Research189, 107393. https://doi.org/10.1016/j.cor.2026.107393
Mahmoodjanloo, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., Baboli, A., & Bozorgi-Amiri, A. (2020). Flexible job shop scheduling problem with reconfigurable machine tools: An improved differential evolution algorithm. Applied Soft Computing94, 106416. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106416
Maknoon, M. Y., Soumis, F., & Baptiste, P. (2016). Optimizing transshipment workloads in less-than-truckload cross-docks. International Journal of Production Economics179, 90-100. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.05.015
Mogale, D. G., De, A., Ghadge, A., & Tiwari, M. K. (2023). Designing a sustainable freight transportation network with cross-docks. International Journal of Production Research61(5), 1455-1478. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2037777
Monaco, M. F., & Sammarra, M. (2023). A multiplier adjustment algorithm for a truck scheduling and transshipment problem at a cross-docking terminal. Soft Computing27(7), 4169-4193. https://doi.org/10.1007/s00500-022-06999-9
Monemi, R. N., Gelareh, S., & Maculan, N. (2023). A machine learning based branch-cut-and-Benders for dock assignment and truck scheduling problem in cross-docks. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review178, 103263. https://doi.org/10.1016/j.tre.2023.103263
Monemi, R. N., Gelareh, S., Maculan, N., & Chen, W. K. (2024). A neural branch-and-price for truck scheduling in cross-docks. Science China Mathematics67(6), 1341-1358. https://doi.org/10.1007/s11425-024-2301-9
Nogueira, T. H., Coutinho, F. P., Ribeiro, R. P., & Ravetti, M. G. (2020). Parallel-machine scheduling methodology for a multi-dock truck sequencing problem in a cross-docking center. Computers & Industrial Engineering143, 106391. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106391
Noushi, K., & Sabouhi, F. (2026). Resilient Wheat Supply Chain Design Considering Circular Economy Principles. System Engineering and Productivity6(1), 227-249. https://doi.org/10.22034/sep.2026.2079220.1441
Nowak, M., & Puladi, S. (2025). Value of operational flexibility in cross-docking. Computers & Industrial Engineering209, 111423. https://doi.org/10.1016/j.cie.2025.111423
Rajabzadeh, M., & Mousavi, S. M. (2023). Allocation of products to a heterogeneous fleet of trucks in a cross-docking center based on carbon emissions and costs in food and beverage industry: Novel uncertain solution approaches. Journal of Environmental Management332, 117071. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.117071
Rijal, A., Bijvank, M., & de Koster, R. (2019). Integrated scheduling and assignment of trucks at unit-load cross-dock terminals with mixed service mode dock doors. European Journal of Operational Research278(3), 752-771. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.04.028
Sayed, S. I., Contreras, I., Diaz, J. A., & Luna, D. E. (2020). Integrated cross-dock door assignment and truck scheduling with handling times. Top28(3), 705-727. https://doi.org/10.1007/s11750-020-00556-z
Serrano, C., Delorme, X., & Dolgui, A. (2017). Scheduling of truck arrivals, truck departures and shop-floor operation in a cross-dock platform, based on trucks loading plans. International Journal of Production Economics194, 102-112. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.09.008
Stephan, K., & Boysen, N. (2011). Vis-à-vis vs. mixed dock door assignment: A comparison of different cross dock layouts. Operations Management Research4(3), 150-163. https://doi.org/10.1007/s12063-011-0057-3
Vahedi-Nouri, B., Tavakkoli-Moghaddam, R., Hanzálek, Z., & Dolgui, A. (2024). Production scheduling in a reconfigurable manufacturing system benefiting from human-robot collaboration. International Journal of Production Research62(3), 767-783. https://doi.org/10.1080/00207543.2023.2173503
Vanajakumari, M., Sun, H., Jones, A., & Sriskandarajah, C. (2022). Supply chain planning: A case for Hybrid Cross-Docks. Omega108, 102585. https://doi.org/10.1016/j.omega.2021.102585
Yelles-Chaouche, A. R., Gurevsky, E., Brahimi, N., & Dolgui, A. (2021). Reconfigurable manufacturing systems from an optimisation perspective: a focused review of literature. International Journal of Production Research59(21), 6400-6418. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1813913
Yu, W., & Egbelu, P. J. (2008). Scheduling of inbound and outbound trucks in cross docking systems with temporary storage. European Journal of Operational Research184(1), 377-396. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.10.047
Zheng, F., Pang, Y., & Xu, Y. (2022). Heuristics for cross-docking scheduling of truck arrivals, truck departures and shop-floor operations. Journal of combinatorial optimization43(5), 1571-1601. https://doi.org/10.1007/s10878-021-00707-3
Zheng, F., Yi, Y., Liu, M., & Qiu, H. (2026). Truck scheduling optimization at a cold chain cross-docking terminal considering uncertainties and the door-mixed service mode. Expert Systems with Applications298, 129849. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.129849

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 29 تیر 1405

  • تاریخ دریافت 11 خرداد 1405
  • تاریخ بازنگری 18 تیر 1405
  • تاریخ پذیرش 27 تیر 1405
  • تاریخ اولین انتشار 29 تیر 1405
  • تاریخ انتشار 29 تیر 1405