Trends in transportation and logistics
Abstract
Problems in transportation and logistics had to be tackled long before computers and Operational Research (OR) became available to support decision making. After the first optimization models were developed, OR has substantially contributed in making transportation systems efficient and companies with complex transportation and logistics problems competitive. Over the years, technology has evolved and the same has done OR. In this paper, the history of problems and OR contributions in transportation and logistics will be shortly reviewed together with the evolution of technology. Then, the future trends in this area will be discussed together with potential OR contributions.
Keywords: History; Supply chain management; Transportation and logistics; Mobility; Trends; Operational research
1. Introduction
Problems in transportation and logistics had to be tackled long before computers were invented and Operational Research (OR) became a discipline aimed at developing models and techniques to support decision making.
After the first optimization models were developed, OR has substantially contributed in making transportation systems efficient and companies with complex transportation and logistics problems competitive. OR, as a system science, has captured the complexities of problems and the interactions among parts of a system to improve the quality of decision making. The OR methods have been dependent on data availability and in most cases have relied on computers. The availability of more data and of more computational capacity have made the OR methods more powerful.
Over the years, technology has evolved and the same has done OR. The internet, technological developments, the individual use of information and communication devices, the widespread availability of massive amounts of data have created new challenges and opportunities to transportation and logistics systems, and to researchers in OR as well.
The aim of this paper is to show that, over time, the contributions of OR to transportation and logistics have evolved, following the evolution of problems in the area and technology, and that the recent trends are creating exciting opportunities.
In Section 2 the history of problems and OR contributions in transportation and logistics will be sketched out, together with the evolution of technology, to outline that problems in the area, technology and OR are strongly interconnected. Major general technological phenomena, namely big data and internet of things, are shortly presented in Section 3. Problems in logistics and supply chain management are mainly related to the transportation of goods and are generally treated separately from problems concerning mobility, that is the transportation of people. The trends in logistics and supply chain management will be discussed, together with potential OR contributions, in Section 4, whereas the trends in mobility problems will be discussed in Section 5. Some conclusions will be finally drawn in Section 6.
2. The history of transportation and logistics
The history of problems in transportation and logistics is deep-rooted. Only recently OR has contributed to their solution, accompanied by the birth and growth of computerized systems.
2.1. Transportation and logistics
The history of transportation and logistics is as long as the history of mankind, but has been marked by recent milestones. The railroad was discovered at the beginning of the nineteenth century, the airplane in 1903. In maritime transportation, the invention of the sea container is dated 1956 and has impacted sea transport dramatically. Nowadays logistics, and the broader concept of supply chain management, is mainly intended as a business function that has the scope to make goods available where and when needed and in the needed quantities. Transportation management can be seen as part of logistics, when referred to the business processes. However, not only goods but also people need to be transported. In the old times people used to walk or travel by horse or carriage or ship. Nowadays different transportation means are available with different levels of cost and comfort.
Traditionally, freight transportation problems have been independent of people transportation problems. Moreover, whereas freight transportation is a relevant problem in the private sector, people transportation problems have been mostly- with the exception of airlines- faced by the public sector that is responsible for the public transportation (mass transit) system and for the design of the infrastructure for the movement of private vehicles. Fleets of vehicles, mainly buses and trains, have needed to be coordinated in terms of routes, schedules, crew and OR has offered fundamental contributions to the optimization of these systems.
2.2. Operational research
Transportation and logistics problems have been studied for a long time by researchers and practitioners in operational research. In fact, the first contribution dates back to 1930 and is due to Tolstoı, as reported by Schrijver (2002). It is a model for the solution of a practical problem related to the transportation of salt, cement, and other cargo between sources and destinations along the railway network of the Soviet Union. The author studied the transportation problem and described various solution approaches and the now well-known idea that an optimal solution does not have any negative-cost cycle in its residual graph. As mentioned in Schrijver (2002), Tolstoı might have been the first to observe that the cycle condition is necessary for optimality. A large - for that time - size instance with 10 origins and 68 destinations was solved taking advantage of the structure of the railway networ
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- 运输和物流的趋势
摘 要
在计算机和运筹学能够支持决策之前，运输和物流方面的问题就已经存在了。在第一个优化模型被开发出来之后，运筹学在提高运输系统的效率以及提升具有复杂的运输和物流问题的公司的竞争力方面做出了巨大贡献。多年来，技术不断发展，运筹学也是如此。本文中，我们将在简要回顾运输和物流方面过去存在的问题以及运筹学对此做出的贡献的同时介绍技术的发展。然后，我们将探讨运输和物流领域的未来趋势，以及运筹学的潜在贡献。
关键词：历史；供应链管理；交通和物流；流动性；趋势；运筹学
1. 简介
在计算机被发明、运筹学成为一门旨在发展模型和技术来支持决策的学科之前，运输和物流方面的问题就已经存在了。
在第一个优化模型被开发出来之后，运筹学在提高运输系统的效率以及提升具有复杂的运输和物流问题的公司的竞争力方面做出了巨大贡献。运筹学，作为系统科学，已经抓住了问题的复杂性以及系统各部分之间的相互作用，从而提高了决策的质量。运筹学依赖于数据可用性，并且在大多数情况下需要依靠计算机来实现。更多可用的数据和更多可用的计算能力使得运筹学方法更加强大。
多年来，技术不断发展，运筹学也同样如此。互联网、技术发展、个人信息和通讯设备的使用，大量数据的广泛可得给交通和物流系统，以及运筹学的研究人员带来了新的挑战和机遇。
本文的目的是为了表明，随着时间的推移，在区域和技术问题的不断演变过程中，运筹学对于运输和物流的贡献也在不断发展，并且最近的趋势展现了令人兴奋的态势。
在第2节中，将简要回顾运输和物流方面过去存在的问题以及运筹学对此做出的贡献，同时介绍技术的发展，以概述该领域的问题、技术和运筹学之间是相互密切联系。大量且概括的技术现象，即大数据和物联网，在第3节中简要介绍。物流和供应链管理中的问题主要是与货物运输相关，通常与流动性，即人的运输问题分开处理。在第4节中，将讨论物流和供应链管理的趋势，以及运筹学的潜在贡献，而流动性的趋势将在第5节中讨论。最后将在第6节中得出一些结论。
2. 运输和物流的历史
运输和物流方面的问题由来已久。直到最近，伴随着计算机系统的诞生和发展，运筹学才提出了他们的解决方案。
2.1 运输和物流
运输和物流的历史和人类的历史一样悠久，但最近的重要事件也标志着它的发展。19世纪初，铁路被发明，1903年又发明了飞机。在海上运输中，海上集装箱的发明是在1956年，并极大地影响了海上运输。现在的物流，以及更广泛概念上的供应链管理，主要是作为一个业务功能，按需求的数量，在需要的时间、地点内提供商品。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。然而，不仅是货物，人也需要运输。在过去，人们常常步行或乘马车或轮船旅行。现在不同的交通工具有不同的价格和舒适性。
传统上，货物运输问题已独立于人的运输问题。此外，虽然货运是私营部门中的一个相关问题，但人们的运输问题，除了航空公司，大多是面对负责公共运输（公共交通）系统和设计，以及用于私家车出行的基础设施设计的公共部门。车队，主要是公共汽车和火车，需要有协调的路线，时间表，工作人员，以及运筹学为这些系统提供根本性的优化。
2.2 运筹学
运输和物流问题一直是运筹学研究者和实践者长期研究的问题。根据施里弗的报道（2002），事实上，第一个研究成果可以追溯到1930，由托尔斯托得出。它是解决与苏联铁路网络沿线的盐、水泥和其他货物运输有关的实际问题的一个模型。作者研究了运输问题，并描述了各种解决方案的方法，以及现在众所周知的一个最优解在其残差图中没有任何负成本周期的观点。正如施里弗（2002）所提到的，托尔斯托可能是第一个观察到循环条件是最优性的必要条件。利用铁路网络的结构，解决了对当时来讲是一个大问题的，具有10个起源和68个目的地的实例。之后，希区柯克（1941）提出了运输问题，康托罗维奇（1942）考虑了最优性的循环准则。
运筹学对交通运输和物流所做的贡献是随着该领域问题的演变，同时也顺应着信息和通信技术的发展。这段历史的主要阶段可以概括为：
二十世纪六七十年代:交通科学应运而生。交通运输意味着交通和公共交通，而物流是一个新兴的领域，它指的是物流和库存管理。在同一时期，开发了不同的编程语言。实际上，第一个公式编译程序是在1957年发表的。在六十年代，有40个公式编译程序被开发。公式编译程序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。除公式编译程序外，还开发了其他语言：1968年的LOGO语言，1970年的帕斯卡语言，1972年的C语言，Smalltalk语言，逻辑程序设计（语言），1978年的结构化查询语言；
二十世纪八十年代:这是货车运输（普通承运人和私人车队）出现的时期。在这十年里，铁路和海上运输出现了。航空运输也成为一个独特的研究领域。在20世纪80年代早期，家用电脑是为家庭使用而开发的，带有用于个人使用、编程和游戏的软件；
二十世纪九十年代:运输包括客运和货运。物流发展的重点是供应链管理中的运营人和托运人。运输和物流的出现导致了更广泛的问题。自20世纪90年代中期以来，互联网对文化和商业产生了革命性的影响，包括通过电子邮件、即时通讯、万维网等近距离即时通信工具的论坛、博客、社交网络和在线购物网站的兴起；
2000~2010年：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。移动应用程序通过数字发布平台向智能手机和平板电脑等移动设备提供。运输和物流方面的研究不仅带来了知识的进步，学术成果在论文发表和会议组织中也得到了体现。该研究一直受到实际问题的驱动，产生了嵌入在软件包中的模型和算法，这些软件和算法被私有和公共部门的公司使用。在当代管理科学上发布的两项调查，一项是关于供应链管理软件的调查（阿克索和德尔贝兹，2003），另一项是专门针对车辆路径问题的调查（佩特卡和霍尔，2014），这两项调查见证了这种影响。这两项调查同时总结了软件和相应运筹学工具中的问题，从设施位置到仓库管理，从批量生产到生产调度，从供应链网络设计到库存管理，从车队管理到车辆路线（参见最近出版的托特和维戈（2014）以及科伯兰和拉波特（2015）的书）。
3. 大数据和物联网
最近的技术进步与数字数据的爆炸（即所谓的大数据）有关，与互联网概念扩展到物联网也有关。
2013年，谷歌搜索“大数据”的次数超过了搜索“供应链管理”的次数（参见沃勒和福塞特2013年的文章）。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识到大量数据对于企业和服务、私营部门和公共部门、公司和机构的实用性。
是什么使大数据与传统数据不同？在麦卡菲和布林霍夫森（2012）的文章中，确定了三个主要区别：数量，速度和变化。“每秒钟互联网上传输的数据就比20年前整个互联网的存储量都要多” 麦卡菲和布林霍夫森在2012年的文章中这样写道。数据更新的速度对于许多应用来说非常重要，可能比数据量还要重要。大数据有多种形式，从消息到图像，到手机的全球定位系统信号，到传感器的读数。社交网络，智能手机和移动设备是大数据的来源，并且提供与人员，活动，地点有关的大量数据。智能手机和移动设备如今变得如此无处不在，很容易忘记它们不到十年前还并不存在。由于大数据，管理者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。
数据驱动型决策是最好的决策。这对运营研究人员来说是一个显而易见的道理。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需要数据科学家（达文波特和帕蒂尔，2012），但单单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（巴顿和考特，2012）。
大数据现象与物联网有关，并且一定程度上是由物联网引起的，物联网（参见阿特佐里，伊拉，莫拉比托，2010和古比，布亚，马鲁希奇，帕拉尼斯瓦米，2013）即物理对象或“物”的网络，且与嵌入了电子，软件，传感器，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，并导致高度分布的设备网络与人类以及其他设备的通信。预计未来物联网将产生比现在更多的数据。
大数据和物联网为大量新兴的应用程序和研究项目提供了巨大的机会。
4. 供应链管理的发展趋势
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很多变化。奥特里，多尔蒂和克洛斯（2015）认为在供应链管理行业不久的将来有十个有影响力的趋势，我们在此简要总结与运筹学最相关的趋势：
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：系统的，合作的和动态的方向。以下我们将讨论与这些相关的研究机会。
4.1 系统的方向
运筹学促进了供应链管理若干领域的决策制定。系统方向表明，当更广泛的供应链部分共同建模和优化时，可以发现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。
4.2 合作的方向
这些趋势也包括合作关系。供应链管理中的合作已被广泛讨论（例如，巴勒特，2004，霍尔韦格，迪士尼，霍姆斯特姆，2005和福塞特，沃特森，马尼昂，2012），并提出了许多策略，包括最流行的对于供应商管理的库存和协同式供应链库存管理。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，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会出现新的优化问题。协作举措可能失败的原因有几个，缺乏开发潜在的利益是其中一个原因。这是运筹学可以发挥作用的地方。
4.3 动态的方向
不断变化的灵活性和不断变化的条件被列为趋势是客户，采购，交付，地点，库存等数据不断变化而引起的。这反过来使问题本质上比过去更加动态。由于电子商务的日益增多，系统应该对变化更具反应性，并且对随着时间的推移需求越来越可变的客户提供更有效的响应。后一种趋势使得需求也难以预测。由于基于预测的计划活动在供应链管理中仍然是必不可少的，特别是在供应链的上部（辛奇·利维，卡明斯基，2004），模型还应该捕获所有可能的、不确定的、可用于未来结果的信息。
5. 交通运输的发展趋势
尽管私人汽车仍然是绝大多数人的主要交通方式，但是选择更灵活方式的人正在增加。这个领域的初创公司在短时间内建立起来。优步等只是一些与为人们提供替代交通方式的公司相对应的公司名称，一些是短途的，另一些则是长途。年轻人往往使用这些新的选择，从而推迟购买汽车和获得驾驶执照的时间。
波特，林瑟和巴拉什（2015）介绍了将改变我们行动方式的六大人员运输趋势：
bull;自主车辆：解放手脚的驾驶是现实，完全自动驾驶车辆将很快成为现实。
bull;电动汽车：目前公交客车和短程汽车主要是电动的，电动汽车变得更加经济，不用充电就能行驶更长时间。
bull;联网车辆：车辆上有交通数据，车辆配备互联网连接。
bull;协作消费：随需应变的移动性有了更多选择，协作的选择也能够实现移动性，而无需大多数人都拥有个人汽车。
bull;高效的多模式网络：众包运输数据将根据旅客需求调整时间表，为旅客提供多种出行选择。
bull;新材料：还将设计轻型车辆，以增加电动车辆行驶的距离。
可能不需要很长时间就能看到一个连接到道路基础设施、互联网和更广泛的公共交通选择网络的自主共享车队。在本节的其余部分将讨论一些研究方向。
5.1 电动车辆
混合电动汽车、电池电动汽车、插电式混合动力电动汽车从外来语变成了当今任何潜在购车者的选择之一。我们将把所有这些类别的车辆称为电动车辆。电池的持续时间增加，从而提高了车辆的自主性。虽然现在充电站的数量很少，但这个数量仍在增加。虽然成本仍然很高，但预计会下降。鼓励使用电动汽车的是看到环境变化带来的积极影响的政治机构。虽然传统的电动汽车被大规模替代的全球影响仍有待评估，特别是在电力生产方面，电动汽车的使用趋势似乎是不可逆转的。这必然会带来环境效益，特别是在人口稠密的地区。
5.2 减少行驶车辆和停车位<!-- 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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