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Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto tramite Internet

Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto tramite Internet. Obiettivi:. Analisi siti web che funzionano come exchange (emarketplace) di trasporto e logistica Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto.

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Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto tramite Internet

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Presentation Transcript

  1. Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto tramite Internet

  2. Obiettivi: • Analisi siti web che funzionano come exchange (emarketplace) di trasporto e logistica • Modelli di ottimizzazione per l’approvvigionamento del servizio di trasporto

  3. Analisi siti web dedicati ai trasporti: • Target di riferimento • Tipo di trasporto ammesso • Funzioni offerte • Criteri di appartenenza • Commissioni • Focalizzazione geografica • Sedi principali • Lingua • Data di lancio

  4. Cargonow Emarketplace pubblico per contratti spot Qualsiasi fornitore di trasporto Carichi TL Possibilità anche ai trasportatori di sottoporre carichi Ogenet Emarketplace pubblico per contratti spot Esclusivamente armatori di navi e autotrasportatori Carichi LTL Servizio di “trucking”

  5. Privato e pubblico • Offre on-line, tramite ASP, funzionalità logistiche molto avanzate • E’ infatti creato da “i2”, una società leader nella produzione di software

  6. Modello matematico base

  7. Modello matematico con “reserve bids”

  8. Prove computazionali

  9. Confronto Il secondo caso è il più vantaggioso in quanto il costo del network: • Più basso del primo caso poiché i trasportatori possono offrire prezzi più bassi • Più basso del terzo caso in quanto il vincolo della domanda tenderà all’uguaglianza in misura maggiore

  10. Prova sui dati di FreightMatrix • Trasformazione del file MPL per importare i dati dal database di Access • Modifica di alcune quantità richieste dallo spedizioniere • Verifica delle soluzioni

  11. Soluzione • Tempo di risoluzione: 0.02 sec con 450 vincoli e 429 variabili • Valore della funzione obiettivo: 27.712.477,7380 (corrispondente al costo totale del network nel database)

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