«Размер флотов увеличился, сети транспортировки стали более сложными и, возможно самое главное, есть повышенный спрос на своевременные доставки в более трудных периодах», сказал он. «Поэтому все более и более важно придумать инновационные новые способы сократить эффект, который эти транспортные средства имеют на окружающую среду, сдерживая затраты и поддерживая своевременные доставки».Prabhu – соавтор на двух недавно опубликованных работах, которые решают эти сложные проблемы и представляют некоторые многообещающие решения для промышленности доставки.«Своевременная доставка для зеленых флотов: подход управления с обратной связью» был издан в 2016 Prabhu и выпускником промышленной инженерии Государственного университета Пенсильвании 2013 года Сеокджи Ли, доцентом в Университете Майами.Прэбху и Ли разработали новый алгоритм – названный Озеленением через энергию и Эмиссией в Транспортировке (GEET) – к эффективнее транспортным средствам флота маршрута, чтобы уменьшить воздействие на окружающую среду.
Подход уникален, потому что продукты в этой системе поставлены «своевременные», означая точно, когда клиент определил.«GEET определяет оптимальное время отправления и эксплуатационные скорости транспортного средства, которые могут быть различны в течение поездки на основе ожидаемых эксплутационных качеств транспортного средства и сроки доставки», сказал Прэбху. «Это – часть обратной связи ‘подхода управления с обратной связью’ к проблеме».
Через этот новый алгоритм исследователи видели, в среднем, 12-16-процентное сокращение расхода топлива и смогли осуществить это улучшение в системах доставки в короткий срок.Ли и Прэбху подошли к выпускнику промышленной инженерии Государственного университета Пенсильвании 2014 года Юнчеолу Кангу, доценту в Университете Hongik в Сеуле, Корея, на «Умной логистике: распределенный контроль зеленых поставленных толпой услуг по доставке», который был также издан в 2016.В этом исследовании команда посмотрела на поставленные толпой услуги по доставке, которые могут сравниться «с Uber для доставок». В поставленных толпой услугах по доставке человек может загрузить приложение, чтобы найти пакеты, которые должны быть поставлены в их собственном районе.
Эта форма доставки часто быстрее, чем единственный автофургон; и с растущей популярностью по требованию транспортных компаний, таких как Uber и Lyft, понижается стоимость для этих личных доставок.Люди с приложением видят выплату для транспортировки пакета и могут решить принять или уменьшить работу. Поэтому этот тип системы доставки трудно смоделировать из-за многих неизвестных факторов.
Поставка и местоположение водителей, наряду с изменениями спроса на людей, чтобы отправить пакеты, в основном переменные.Эта неуверенность может заставить полную систему доставки иметь значительную неэффективность определенно, водители, напрасно проезжающие большие расстояния, чтобы взять пакеты и высаживающий их. С более ведущим выпущен углерод, и система становится менее зеленой.«Этот вид системы вызывает большое расточительное вождение, которое вызывает и экономические и экологические трудности», сказал Прэбху.
Исследователи придумали алгоритм, который пытается соединить водителей и пакеты к определенным маршрутам, чтобы уменьшить полный эффект ненужного пробега и выбросов углерода.Когда проверено используя компьютерные моделирования на гипотетической поставленной толпой компании пакета, этот новый метод увеличил доход компании на 6,4 процентов, уменьшив топливо и затраты на эмиссию на 2,5 процента.
Это – надежда на исследователей подробно остановиться на их результатах, чтобы предложить более стабильные варианты тем в секторе системы доставки.«Это – надо надеяться, только начало», сказал Прэбху. «Мы продолжим смотреть на проблемы в рамках быстроходных операций и определять то, что могут быть применены другие полезные действия, чтобы сократить эмиссию, поддерживая удовлетворенность потребителя».