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A entrega urbana, especialmente a entrega nas últimas milhas, tornou-se uma área cada vez mais importante na cadeia de fornecimento global, juntamente com o boom do comércio electrónico. As empresas de entregas e os comerciantes podem introduzir algumas soluções inovadoras, tais como o equipamento de veículos autónomos (AVs) para diminuir os seus custos operacionais, impacto ambiental, e riscos sociais durante o processo de entrega. Esta investigação desenvolve principalmente um modelo matemático para obter a melhor atribuição de AVs entre os centros logísticos das cidades (CLCs) como método…mehr

Produktbeschreibung
A entrega urbana, especialmente a entrega nas últimas milhas, tornou-se uma área cada vez mais importante na cadeia de fornecimento global, juntamente com o boom do comércio electrónico. As empresas de entregas e os comerciantes podem introduzir algumas soluções inovadoras, tais como o equipamento de veículos autónomos (AVs) para diminuir os seus custos operacionais, impacto ambiental, e riscos sociais durante o processo de entrega. Esta investigação desenvolve principalmente um modelo matemático para obter a melhor atribuição de AVs entre os centros logísticos das cidades (CLCs) como método de entrega mista. A vantagem do modelo apresentado deriva de considerar o custo do equipamento, o custo de entrega, e a emissão de CO2, que é medida através do custo social do carbono (SCC). Além disso, esta investigação estabelece um modelo de risco considerando o impacto das variações sazonais para avaliar o risco de infecção da entrega durante períodos pandémicos para quatro cenários potenciais de entrega: clientes que vão a CLCs, encomenda online e recolha em CLCs, entrega por veículos tradicionais (TVs), e entrega pelo método misto com a alocação óptima de AVs.
Autorenporträt
Xuan Feng (CFA, FRM, PMP) è un ricercatore accademico e dottorando in Finanza. Xuan FENG ha conseguito un Master (MSc) in Finanza e Investimenti presso la Rotterdam School of Management, Erasmus University, Paesi Bassi. Xuan Feng è anche un data scientist certificato da DataCamp.