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运输与物流趋势
摘要
运输和物流方面的问题必须在计算机和业务重新搜索（OR）可用于支持决策制定之前就被解决。 在开发了第一批优化模型之后，OR在提高运输系统效率方面作出了重大贡献，并且具有复杂运输和物流问题的公司具有竞争力。 多年来，技术已经发展，并且已经得到应用。 本文将简要回顾运输和物流中的问题和OR贡献的历史以及技术的发展。 然后，将讨论该领域的未来趋势以及OR潜在的贡献。
1.介绍
运输和物流方面的问题在计算机被发明之前解决，运营研究（OR）
成为为解决这一问题而开发支持决策制定的模型和技术的学科。
在开发了第一批优化模型之后，OR在提高运输系统效率方面发挥了重要作用，而运输和物流问题复杂的公司则具有竞争力。 或者，作为系统科学，已经捕捉到问题的复杂性以及系统各部分之间的相互作用，从而提高决策质量。 OR方法依赖于数据可用性，并且在大多数情况下依赖于计算机。 更多数据和更多计算能力的可用性使OR方法更加强大。
多年来，技术已经发展并且已经形成了互联网技术发展，个人对信息和通信设备的使用以及大量数据的广泛应用为运输和物流系统以及对OR的重新搜索者带来了新的挑战和机遇。
本文的目的在于表明，随着时间的推移，区域和技术问题的演变以及最近的趋势正在创造令人兴奋的机会，交通运输和物流的贡献已经发生了变化。
在第2节中，将概述运输和物流方面的问题和OR贡献的历史以及技术的发展，概述该领域的问题，技术和OR是紧密相关的。 第三部分简要介绍了大数据和物联网等一般技术现象。 物流和供应链管理中的问题主要与货物运输有关，通常与流动性问题（即人员运输）分开处理。 第4节将讨论物流和供应链管理的趋势以及其潜在的贡献，而流动性问题的趋势将在第5节讨论。 一些结论将在第6节中最终得出。
2.运输与物流的历史
运输和物流问题的历史根深蒂固。 直到最近，伴随着计算机系统的诞生和发展，OR还是为他们的解决方案作出了贡献。
2.1 运输和物流
运输和物流的历史与人类历史一样长，是人类发展里程碑式的存在。铁路于19世纪初被发现，1903年发现了这架飞机。在海运中，海运集装箱的发明日期为1956年，对海上运输造成了巨大影响。 如今，物流和供应链管理这个更广泛的概念主要是作为一种业务功能，它有足够的空间在需要的地方和需要的时间内提供货物。 当涉及到业务流程时，运输管理可以被看作是物流的一部分。 但是，不仅需要运输货物，还需要运输人员。 在过去，人们过去常常用马或马车或船来散步或旅行。 现在不同的交通工具可以提供不同的成本和舒适度。
传统上，货运问题与人们的交通问题无关。 此外，尽管货运是私营部门的一个相关问题，但公共部门面临的公共交通系统和设计公共交通问题的公共交通问题主要是（除航空公司外） 私人车辆的运输基础设施。一些车辆，主要是公交车和火车，需要在路线，时间表，机组人员和OR方面进行协调，OR为这些系统的优化提供了基础性的贡献。
2.2 运营研究
交通运输和物流问题已经由研究人员和从业人员进行了长时间的研究。实际上，第一个贡献可以追溯到1930年，并且归功于Tolstoı，由Schrijver（2002）报道。它是解决与沿苏联铁路网沿源头和目的地之间运输盐，水泥和其他货物有关的实际问题的一个模式。作者研究了运输问题，并描述了各种解决方案和现在众所周知的想法，即最佳解决方案在其残差图中没有任何负成本周期。正如Schrijver（2002）所提到的，Tolstoı可能是第一个观察到循环条件对于最优性是必需的。利用铁路网的结构，解决了一个大型的 - 10个来源和68个目的地的时间规模的实例。后来，交通问题是由希区柯克（1941）制定的，康托罗维奇（Kantorovich，1942）考虑了最优性的循环标准。
OR对交通运输和物流的贡献的历史沿袭了该地区问题的演变，同时也是信息和通信技术（ICT）的发展。 这段历史的主要阶段可以概括为：
20世纪60年代和70年代：运输科学出现了。 交通运输意味着交通和公共交通，而物流是一个年轻的领域，涉及实体分销和库存管理。 在同一时期，开发了不同的编程语言。 实际上，第一个FORTRAN编译器是在1957年交付的。在60年代，有40个FORTRAN编译器可用.FORTRAN是为科学和工程应用开发的，并且在这个编程领域占据了半个多世纪的主导地位。 除FORTRAN外，还开发了其他语言：1968年Logo，1970年Pascal，1972年C，Smalltalk，Prolog，1978年SQL;
20世纪80年代：这是卡车运输（普通运输船和私人船队）的研究时期。 在这十年中，出现了铁路和海运。 航空运输也成为一个独特的研究领域。 在20世纪80年代初期，家用电脑被开发用于家庭使用，用于个人生产力，编程和游戏的软件;
20世纪90年代：运输包括客运和货运。 物流开发的重点是运营和托运人进入供应链管理。交通运输和物流的出现覆盖了更广泛的问题。自20世纪90年代中期以来，互联网已经对文化和商业产生了革命性影响，其中包括电子邮件，即时通讯和万维网与讨论论坛，博客，社交网络和在线购物网站;
20 0 0/2010：运输和物流涵盖了越来越多的应用。货运和客运之间的传统障碍似乎变得越来越薄。移动应用程序（代表应用程序）通过数字分发平台提供给移动设备，如智能手机和平板电脑。
运输和物流方面的研究不仅带来了知识的进步，而且在出版的论文和会议上组织的学术成果可以衡量。一直以来都受到实际问题的驱使，研究已经产生了模型和算法，这些模型和算法已经嵌入到软件包中，供私营和公共部门的公司使用。 在OR / MS Today发布的两项调查中，一项针对供应链管理软件（Aksoy＆Derbez，2003），另一项专门针对车辆路线问题（Partyka＆Hall，2014）发布了两项调查，见证了这种影响。这两次调查都附有软件和相应OR工具中的问题摘要，从设施位置到仓库管理，从批量大小到生产调度，从供应链网络设计到库存管理，从车队管理到车辆路线 （另见近期出版的书籍Toth＆Vigo（2014）和Corberaacute;n＆Laporte（2015））。
3.大数据和物联网
最近的技术进步与数字数据的爆炸式增长有关，即所谓的大数据，以及将互联网概念扩展到所谓的物联网（IoT），也称为物联网。
谷歌搜索“大数据”的数量在2013年已经超过了“供应链管理”搜索的数量（见Waller＆Fawcett，2013）。 这并不意味着数据比供应链管理更重要，但它肯定意味着人们越来越认为大量数据的可用性在企业和服务，私人和公共部门，企业和企业机构的应用。
什么使大数据与传统数据不同？ 在McAfee和Brynjolfsson（2012）中，确定了三个主要区别：体积，速度和品种。想相20年前，存储在整个互联网上的每秒钟有更多的数据通过互联网（McAfee＆Brynjolfsson，2012）。数据创建的速度对于许多应用来说非常重要，可能比数据量更重要。大数据采用各种形式，从消息到图像，从手机发送全球定位系统（GPS）信号，从传感器读取数据。 社交网络，智能手机和移动设备是大数据的来源，并提供与人员，活动，地点有关的大量数据。智能手机和移动设备已变得如此无处不在，以至于很容易忘记它们在十年前并不存在。由于大数据，管理人员和决策者可以更多地了解这些知识，并将这些知识转化为改进决策和绩效。
数据驱动型决策是更好的决策。这对运营研究人员来说是一个明显的概念 然而，大数据为运营研究人员创造了广泛的机会，特别是在运输和物流领域。 事实上，虽然大数据是一种非常流行的表达方式，并且越来越多的公司要求数据科学家（请参阅Davenport＆Patil，2012），但获取大数据还远远不够。大数据是高级量化工具的输入，可以引导公司和机构做出更好的决策（参见Barton＆Court，2012）。
大数据现象与物联网（例如，参见Atzori，Iera，＆Morabito，2010和Gubbi，Buyya，Marusic，＆Palaniswami，2013）相关并且部分由物联网嵌入了电子，软件，传感器和网络连接的“事物”，使这些对象能够收集和交换数据。物联网允许通过现有网络基础设施远程感知和控制对象，为物理世界和基于计算机的系统之间的更直接整合创造机会。物联网包括智能电网，智能家居，智能交通和智能城市。在物联网中，每件事物都通过其嵌入式技术来识别，并且能够在现有的互联网基础设施中进行互操作。物联网将增加互联网的普遍性，并使高度分布的设备网络与人类以及与其他设备进行通信。预计未来IoT将产生比现在更多的数据。
大数据和物联网为大量新颖的应用程序和研究项目提供了巨大的机会。
4.供应链管理趋势
本节的目的是概述供应链管理的新趋势和研究机会。供应链活动的环境正在发生变化，专家预测在不久的将来会发生许多变化。Stank，Autry，Daugherty和Closs（2015）认为在供应链管理行业在不久的将来的趋势很有影响力。 我们在此简要总结与OR最相关的趋势：
bull;系统重点：优化整个供应链网络，实现客户价值共创。
bull;信息综合：信息全面共享，联合解释以提高绩效。
bull;合作关系：联合问责制和奖励，系统价值创造。
bull;需求塑造：主动影响需求，创造整个系统价值。
bull;变革敏捷：不断变化的条件。
bull;灵活的网络集成：动态选择上游和下游的合作伙伴。
bull;全球优化。
研究的三个主要方向可以从这些趋势中获得：一个系统的，一个合作的和一个动态的方向。 以下我们将讨论与这些相关的研究机会。
4.1 系统方向
运营研究促进了供应链管理若干领域的决策制定。系统性的方向表明，当供应链的更广泛的部分被联合建模和优化时，可以找到更好的问题解决方案。事实上，近几年来已经在这个方向上进行了一些研究工作。
例如，在车辆路线方面，有几篇论文就传统的路线问题研究了更多的全球性问题，这些问题旨在寻找车辆路线，给定位置，顾客需求，时间窗口。综合车辆路线问题是越来越多地用来表示路线决策与其他决策一起处理的问题类别（如由Bektacedil;S，Laporte和Vigo，2015编辑的特刊所概述的）。位置路由问题共同优化位置和路由。库存路线问题结合了路线和库存管理。生产路线问题整合了生产，布线以及通常库存决策。多梯队路线问题优化了由两个或更多梯队组成的配电系统中的车辆路线。装载约束的路径问题同时优化了车辆的路线和货物装载。
综合车辆路径问题将自身通常NP难题的问题（路由问题是最难的组合问题之一）结合起来。然而，即使通过精确的方法独立地解决问题，也会导致综合问题的次优解决方案。首批发表综合决策益处的论文之一是Chandra和Fisher（1994）。最近，Archetti和Speranza（2016）比较了库存路线问题的启发式解决方案和通过顺序优化解决库存管理和路由问题获得的解决方案。顺序解决方案模拟供应链的传统管理风格，客户可以控制其最优库存管理策略并确定订单时间和数量。只有在此之后，供应商才能组织一个最佳分销渠道，但必须将客户时间和数量视为限制条件。库存路线问题模型取代了最近的一种称为供应商管理库存（Vendor Managed Inventory，VMI）的综合管理策略，其中供应商负责分销以及客户的库存（参见例如Marquegrave;s对VMI的审查，Thierry，Lamothe，＆Gourc，2010）。更为综合的问题的研究方向与上述趋势一致。更多集成优化问题模拟供应链的更多集成管理风格，有助于发挥集成优势并可以量化收益。在Archetti和Speranza（2016）中，计算测试的结果表明，存货管理问题的解决方案可平均节省10％，平均节省库存和运输成本15％和9％。因此，如果使用启发式对于产生平均误差小于10％的集成问题的解决方案，集成为顺序解决方案提供了优势，即使是最佳的个别问题。
4.2 合作方向
趋势包括合作关系。供应链管理方面的合作已经被广泛讨论（例如，见Barratt，2004年，Holweg，Disney，Holmstrouml;m和Smaring;ros，2005年以及Fawcett，Fawcett，Watson和Magnan，2012），并提出了许多策略，其中最受欢迎的是VMI和合作计划，预测和补货（CPFR）计划。协作可以被看作是一种能够实现供应链整合和全球优化的工具。探讨实施协作计划的复杂性并讨论何时以及为什么协作能够在实践中发挥效力，这超出了本文的范围。这里的目标是从观察到合作是供应链管理的一个趋势开始，这种趋势是由技术促成的，并受到竞争和预期收益的增加的刺激，并认为在协作环境中进行决策时出现新的优化问题。由于多种原因，协作举措可能会失败，并且缺乏对潜在利益的利用是其中的原因之一。这是OR可以贡献的地方。
集成内部和外部操作的挑战是已知的（例如参见Holweg等人，2005）。 在本节中，我们打算进行外部协作，即与供应链外部的公司进行协作。供应链内部的协作可以被看作是系统内部的协作，
方向
合作计划的合作伙伴决定共同合作，因为他们希望通过合作提高自己的业务绩效。鉴于合作会改变他们的行为，并暗示合作伙伴之间的互动以实现整合，每个合作伙伴都将专注于自己的业务而非全球业绩。 因此，整合必须以个人利益为中心，使协作成功。这种合作的基本概念可能会为与全球优化模型不同的协作倡议中的决策支持模型提供支持。
例如，让我们考虑运营商之间的合作。统计显示（参见Giachino，2010）大约90％的货运在道路上行驶，在所有欧洲国家中，空货车在道路上行驶并造成交通，污染，事故 在15％至30％之间。卡车的平均装载量远低于其容量，特别是城市布局的低。道路上的卡车数量远高于应有的数量。这些负面统计数据的几个原因可以确定。其中，我们肯定有运营商的规模，客户的分散，订单和交付时间之间的
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