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dc.contributor.advisorCarlo-Colón, Héctor J.
dc.contributor.authorSantiago Montaño, Stephanie
dc.date.accessioned2019-06-14T13:55:25Z
dc.date.available2019-06-14T13:55:25Z
dc.date.issued2019-05-15
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/2474
dc.description.abstractThe current operational paradigm in less-than-truckload (LTL) cross-docks that use non-automated material handling systems to unload trailers is that each material handler (MH) is responsible for unloading a different inbound trailer (IT) (i.e., Dedicated Strategy). This study challenges this operational paradigm by proposing a Shared Strategy, where material handlers are allowed to collaborate in unloading all inbound trailers. The main objective of this study is to propose and evaluate collaborative material handling strategies and quantify the benefits of implementing them in terms of total distance traveled and makespan. This study addresses the internal cross-dock workforce scheduling problem, concerned with determining the routing for MHs to unload ITs under a Shared Strategy. A mathematical formulation for the problem is presented assuming the dock door assignment is given and that loads may be retrieved from the trailer in any sequence. It is found that the Optimal Shared Strategy outperforms on average the Dedicated Strategy by 24.12% and 48.49% in terms of total distance traveled and makespan, respectively. A second formulation presented studies the best inbound door assignment (IDA) under this strategy. It is concluded that the optimal IDA for the Dedicated Strategy is also good for the Shared Strategy. A third formulation assumes that the retrieval sequence follows a last-in-first-out (LIFO) policy within trailers. It is found that for the total distance traveled, this model yields the same result as the first one that allows any retrieval sequence. This suggests that for total distance traveled the load sequence in the trailer may be disregarded when evaluating the problem. Although the Optimal Shared Strategy yields very impressive results, its implementation is deemed impractical given the dynamic and low-tech environment of cross-docks. In order to develop an alternative shared strategy that does not require additional technology, a practical rule-based material handling collaborative strategy, termed the Monomaniacal Strategy, is proposed. Under this strategy, after delivering a load to an outbound trailer (OT), material handlers travel counter-clockwise around the perimeter of the cross-dock to find the next available IT to serve. The mathematical formulations for the Optimal Shared Strategy are modified to obtain the optimal routing of material handlers under the Monomaniacal Strategy. It is found that the Monomaniacal Strategy outperforms the Dedicated Strategy by 7.48% in terms of total distance traveled in small sized cross-docks. Given the long runtimes required to solve the formulations, a polynomial-time algorithm is developed to find the total distance traveled under the Monomaniacal Strategy. It was empirically observed that the Monomaniacal Strategy outperformed the Dedicated Strategy in terms of total distance traveled by on average 14.70%, 37.99%, and 43.02% for pure, mixed, and highly-mixed flow compositions, respectively, in medium sized cross-docks. Lastly, to gain a deeper understanding of the performance of the Monomaniacal Strategy, a discrete-event simulation model was developed in SIMIO. This model was used to compare the Dedicated Strategy with six (6) versions of the Monomaniacal Strategy under different experiment conditions and to fine-tune the latter. Experimental results suggest that the Monomaniacal Strategy with up to one queue position at ITs has a better overall performance in comparison with the other versions. The main managerial insight from the simulation study is that the Dedicated Strategy outperforms the Monomaniacal Strategy for pure flows, but as ITs are required to visit more OTs the Monomaniacal Strategy outperforms the Dedicated Strategy. For pure flows, the Dedicated Strategy outperformed on average the Monomaniacal Strategy by 13.13% and 19.41% in terms of makespan time and makespan distance, respectively. Nevertheless, the Monomaniacal Strategy outperformed the Dedicated Strategy by an average of 12.48% in terms of total distance traveled. For mixed flows, the Monomaniacal Strategy outperformed the Dedicated Strategy by 2.34%, 0.62%, and 16.85% in terms of makespan time, makespan distance, and total distance traveled, respectively. For highly-mixed flows the Monomaniacal Strategy outperforms the Dedicated Strategy by 14.38%, 20.26%, and 14.56% on average in terms of makespan time, total distance traveled, and makespan distance, respectively. Therefore, LTL cross-docks with mixed and highly-mixed flows can dramatically increase their performance in terms of makespan time, total distance traveled, and makespan distance by simply adopting the Monomaniacal Strategy, without requiring any investments.en_US
dc.description.abstractEl paradigma operacional actual en los “LTL cross-docks” que utilizan sistemas de acarreo de materiales no automatizados para descargar remolques es que cada acarreador de materiales es responsable de descargar un remolque entrante diferente (Estrategia Dedicada). Este estudio reta este paradigma operacional al proponer una Estrategia Compartida, donde los acarreadores de materiales pueden colaborar en la descarga de todos los remolques entrantes. El objetivo principal de este estudio es proponer y evaluar estrategias de acarreo de materiales colaborativas y cuantificar los beneficios de implementarlas en términos de distancia total recorrida y “makespan”. Este estudio atiende el problema de la secuenciación interna de la fuerza de trabajo de un “cross-dock”, relacionado con la determinación de la ruta para que los acarreadores de materiales descarguen todos los remolques bajo una Estrategia Compartida. Se presenta una formulación matemática para el problema asumiendo que la asignación de puertas es dada y que las cargas se pueden descargar del remolque en cualquier secuencia. Se encontró que la Estrategia Compartida Óptima supera a la Estrategia Dedicada en un 24.12% en términos de distancia total recorrida y en un 48.49% en términos de “makespan” bajo las condiciones experimentales consideradas. Se utiliza una segunda formulación matemática para estudiar la mejor asignación de puertas entrantes bajo la Estrategia Compartida Óptima. Se concluye que la asignación óptima de puertas entrantes para la Estrategia Dedicada también es buena para la Estrategia Compartida. Una tercera formulación matemática relaja la presunción de que las cargas se pueden descargar del remolque en cualquier secuencia, y en su lugar se asume que la secuencia de descargar sigue una política de último en entrar, primero en salir (LIFO) dentro de los remolques. Se encontró que, para la función objetivo de la distancia total recorrida, la solución para el tercer modelo (es decir, presumiendo LIFO) produce el mismo resultado que el primer modelo que permite cualquier secuencia para descargar. Este resultado sugiere que, para la función objetivo de la distancia total recorrida, la secuencia de carga en el remolque puede ignorarse al evaluar el problema. Aunque la Estrategia Compartida Óptima produce resultados muy impresionantes en comparación con la Estrategia Dedicada, su implementación se considera poco práctica dado el entorno dinámico y de baja tecnología de los “cross-docks”. Para desarrollar una estrategia compartida alterna que no requiera tecnología adicional, se propone una estrategia colaborativa práctica de acarreo de materiales basada en reglas, denominada Estrategia Monomaniaca. Bajo la Estrategia Monomaniaca, después de entregar una carga a un reqmolque saliente, los acarreadores de materiales viajan en sentido contrario a las agujas del reloj alrededor del perímetro del “cross-dock” para encontrar el próximo remolque entrante disponible para servir. Las formulaciones matemáticas para la Estrategia Compartida Óptima son modificadas para obtener la secuencia óptima de los acarreadores de materiales bajo la Estrategia Monomaniaca. Se encontró que la Estrategia Monomaniaca supera a la Estrategia Dedicada en un 7.48% en términos de la distancia total recorrida en “cross-docks” de tamaño pequeño. Dados los largos tiempos de ejecución necesarios para resolver la formulación matemática, se desarrolla un algoritmo de tiempo polinomial para encontrar la distancia total recorrida bajo la Estrategia Monomaniaca. Es observado empíricamente que la Estrategia Monomaniaca supera a la Estrategia Dedicada en términos de distancia total recorrida en promedio en un 14.70%, 37.99% y 43.02% para flujos puros, mixtos y altamente mixtos, respectivamente, en “cross-docks” de tamaño mediano. Por último, con el fin de obtener una comprensión más profunda del rendimiento de la Estrategia Monomaniaca, se desarrolló un modelo de simulación de eventos discretos en SIMIO. El modelo de simulación se utilizó para comparar la Estrategia Dedicada con seis (6) versiones de la Estrategia Monomaniaca bajo diferentes condiciones experimentales y para afinar esta última. Los resultados experimentales sugieren que la Estrategia Monomaniaca con hasta una posición de fila en los remolques entrantes tiene un mejor rendimiento general en comparación con las otras versiones. La principal visión gerencial que ofrece el estudio de simulación es que la Estrategia Dedicada supera a la Estrategia Monomaniaca para flujos puros, pero a medida que los remolques entrantes interactúan con más remolques salientes, la Estrategia Monomaniaca supera la Estrategia Dedicada. Para flujos puros, la Estrategia Dedicada superó a la Estrategia Monomaniaca por 13.13% y 19.41% en promedio en tiempo total de finalización y distancia total de finalización, respectivamente. Sin embargo, la Estrategia Monomaniaca superó a la Estrategia Dedicada en promedio en un 12.48% en términos de la distancia total recorrida. Para flujos mixtos, la Estrategia Monomaniaca superó a la Estrategia Dedicada en un 2.34%, 0.62% y 16.85% en tiempo total de finalización, distancia total de finalización y distancia total recorrida, respectivamente. Para flujos altamente mixtos, la Estrategia Monomaniaca supera a la Estrategia Dedicada en un 14.38%, 20.26% y 14.56% en promedio en términos de tiempo total de finalización, distancia total recorrida y distancia total de finalización, respectivamente. Por lo tanto, los “LTL cross-docks” con flujos mixtos y altamente mixtos pueden aumentar dramáticamente su desempeño en términos de tiempo total de finalización, distancia total recorrida y distancia total de finalización mediante la simple adopción de la Estrategia Monomaniaca, sin requerir ninguna inversión.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectcross-docken_US
dc.subjectoperational paradigmen_US
dc.subjectshared strategyen_US
dc.subjectmaterial handling poolingen_US
dc.subjectinbound door assignmenten_US
dc.subject.lcshMaterials handling -- Mathematical modelsen_US
dc.subject.lcshBusiness logistics -- Data processingen_US
dc.subject.lcshBusiness planningen_US
dc.subject.lcshStrategic planning -- Mathematical modelsen_US
dc.titleShared material handling strategies to minimize unloaded travel in LTL cross-docksen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserved
dc.rights.holder(c) 2019 Stephanie Santiago Montañoen_US
dc.contributor.committeeBartolomei Suárez, Sonia M.
dc.contributor.committeeTorres García, Wandaliz
dc.contributor.representativeVásquez Urbano, Pedro
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineIndustrial Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Industrial Engineeringen_US
dc.description.graduationSemesterSpringen_US
dc.description.graduationYear2019en_US


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