Transport plays a key role in suppl

Transport plays a key role in supply chain integration, particularly
due to its capacity to control flows of resources, goods and
products (Huq, Stafford, Bhutta, & Kanungo, 2010). Furthermore,
transport represents most of the logistics costs in almost all companies.
To enhance efficiency and flexibility in fleet operation
and management, the companies have adopted technologies to
obtain real-time information with a high level precision (Ngai
et al., 2012). One important piece of information is composed of
time and location, which can be acquired through the Global
Position System (GPS) (Hofmann-Wellenhof, Lichtenegger, &
Collins, 1997), a technology commonly used in location systems
(Hightower, LaMarca, & Smith, 2006).

Companies are investing in tracking and tracing systems aiming
at improving services, reducing costs and ensuring the safety in
cargo transports (Zhang, Zhao, Yi, & Wang, 2011). Bowersox and
Closs (1996) highlight the companies need real-time information
with high accuracy for efficient logistics management, allowing
to know how, when and where resources can be used. According
to Shamsuzzoha and Helo (2011), the use of tracking and tracing
systems is essential to reduce costs, speeding deliveries and even
identifying bottlenecks and operational deficiencies. In Brazil, the
main reason for companies to use tracking systems has been to
decrease the number of cargo thefts (NTC, 2012). The logistics
tracking for delivery networks is an important issue for providing
customer service in the transportation business (Shamsuzzoha &
Helo, 2011) and the continuous tracking and tracing are required
for shipments of high value and important cargo (Yang, Xu, & Li,
2010).
According to Hillbrand and Schoech (2007), tracking systems
and logistics monitoring are divided into two categories: discrete
and continuous. The discrete monitoring only gets the location of a specific load in predefined spots. On the other hand, continuous
monitoring gets the location at real-time, and knows a load’s pinpoint
in a specific time. In practice, the main technologies that are
used for logistics tracking are: barcode, RFID (Radio-Frequency
Identification), GPS (Global Positioning System) and GSM (Global
System for Mobile Communications). Kandel, Klumpp, and
Keusgen (2011) add to the taxonomy of Hillbrand and Schoech
(2007) a subcategory called semi-continuous monitoring. This subcategory
represents systems that combine both discrete and continuous
technologies. This technique uses a continuous
technology for the tracking of transportation vehicles, such as
GPS, and a discrete technology for monitoring loads delivery. In
recent years, we can observe the growth of RTLS (Real Time
Locating Systems) use in solutions of logistics tracking and tracing
(Ding, Chen, Chen, & Yuan, 2008; Ma & Liu, 2011; Park, Choi, &
Nam, 2006; Zang & Wu, 2010). The RTLS are usually employed in
order to do the continuous tracking and tracing of loads at indoor
environments, through the use of discrete technologies, such as
RFID and wireless networks.
The insecurity of public roads and the growth of load’s thefts are
making companies to look for systems able to detect when a vehicle
leaves its planned route. Thus, most of the existent tracking systems
use techniques of virtual fence known as Geofence (Reclus &
Drouard, 2009), which checks if the entity is inside or outside an
area. Furthermore, there are techniques (Oliveira, Noguez, Costa,
Barbosa, & Prado, 2013) which enable continuous monitoring of
travels, obtaining information of probable deviations or even emergency
situations. These techniques allow the identification of
potential vehicle thefts, but they do not identify inconsistencies
during logistics flow, for example when the cargo is removed from
vehicles. Therefore, we developed a model capable of identifying
both cargo and vehicles thefts, among other load’s inconsistencies
in logistics.
Considering this, the main motivation for this work is two
folded: we aim at reducing the high cost of logistics and, at the
same time, better manage deliveries, trying to decrease the possibilities
of cargo’s thefts. Indirect motivations, derived from those
two, are the optimization of the supply chain monitoring, and possible
increase in companies profits, maintaining their competitiveness
in the market.
With these motivations in mind, we propose a merging of the
information technologies and geofencing algorithms to design
and develop the SafeTrack, an intelligent model for logistics management.
This work continues the research started in SWTrack
(Oliveira et al., 2013), which presented an intelligent model that
allows companies to track their vehicles and have control over
the traveled routes. In this new approach, SafeTrack integrates
off-the-shelf mobile devices and open source hardware to acquire
information such as vehicle positioning and input/output cargo on
the vehicle.
The main scientific contribution of this work is the automatic
delivery management of loads, without any user interaction. The
main strengths of this solution are time optimization and also minimizing
human mistakes. Furthermore, the cargo control is able to
identify several inconsistencies in the logistics flow, for example
mistaken deliveries and pickups, and also potential cargo thefts.
With that, the logistics’ costs decrease and cargo’s safety is
increased, helping companies in competitive markets. On the other
hand, the main weakness of the proposed research is related to
information interoperability. We focused on the distribution stage,
so critical information is not propagated throughout the supply
chain. However, in Section 2, we discuss the work of Geerts and
O’Leary (2014) that proposes a solution specifically targeted at this
issue.
The decision on the occurrence of inconsistencies during the
logistics flow is performed through the fusion of context information, obtained from a mobile device, and a hardware component
especially developed for this project, named SafeDuino.
This component is attached at the back door of the truck with an
RFID shield, which detects when a cargo passes over the RFID
reader. Another feature of the proposed model is that devices can
send alarms notification whenever predefined situations occur.
These features speed up decision making, reducing losses and costs
for the logistics flow.
The remainder of this article will first introduce related works
in Section 2. In Section 3 we introduce the SafeTrack model. We
describe the prototype model in Section 4. Section 5 discusses
and presents the prototype evaluation in a controlled environment.
Finally, in Section 6, we present some conclusions and direction for
future work.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขนส่งมีบทบาทสำคัญในซัพพลายเชนรวม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากกำลังการผลิตการควบคุมการไหลของทรัพยากร สินค้า และผลิตภัณฑ์ (Huq สตัฟฟอร์ด Bhutta, & Kanungo, 2010) นอกจากนี้ขนส่งแทนส่วนใหญ่ของต้นทุนโลจิสติกส์ในบริษัททั้งหมดเกือบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการดำเนินการกองเรือและการจัดการ บริษัทได้นำเทคโนโลยีการได้รับข้อมูลในเวลาจริงกับความแม่นยำระดับสูง (ไหงร้อยเอ็ด al., 2012) ประกอบด้วยชิ้นส่วนสำคัญหนึ่งของข้อมูลเวลาและสถาน ซึ่งจะได้รับผ่านทางสากลวางระบบ (GPS) (ฮอฟมานน์-Wellenhof, Lichtenegger, &คอลลินส์ 1997) เทคโนโลยีที่ใช้กันทั่วไปในตำแหน่ง(Hightower, LaMarca, & Smith, 2006)บริษัทจะลงทุนในการติดตามและระบบการสืบค้นกลับที่มุ่งบริการปรับปรุง ลดค่าใช้จ่าย และรับรองความปลอดภัยในขนส่งสินค้า (เตียว เจียว ยี และ วัง 2011) Bowersox และCloss (1996) เน้นที่บริษัทต้องการข้อมูลในเวลาจริงมีความแม่นยำสูงสำหรับการจัดการโลจิสติกส์ที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้รู้วิธี สามารถใช้ทรัพยากรได้ ตามShamsuzzoha และ Helo (2011), การใช้ติดตาม และติดตามระบบเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดต้นทุน การเพิ่มการจัดส่ง และแม้แต่ระบุปัญหาคอขวดและทรงปฏิบัติ ในบราซิล การเหตุผลหลักสำหรับบริษัทที่จะใช้ระบบการติดตามที่ได้รับการลดจำนวนสินค้า thefts (NTC, 2012) โลจิสติกส์ติดตามในเครือข่ายจัดเป็นประเด็นสำคัญในการให้บริการลูกค้าในธุรกิจขนส่ง (Shamsuzzoha &Helo, 2011) และติดตามอย่างต่อเนื่องและติดตามจำเป็นสำหรับการจัดส่งสินค้าสำคัญ (ยาง สี และ Li และมูลค่าสูง2010)ตาม Hillbrand และ Schoech (2007), ระบบการติดตามและโลจิสติกส์การตรวจสอบแบ่งออกเป็นสองประเภท: แยกกันและต่อเนื่อง การแยกกันตรวจสอบเท่านั้นได้รับตำแหน่งที่ตั้งของโหลดเฉพาะในจุดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในทางกลับกัน ต่อเนื่องตรวจสอบได้รับตำแหน่งในเวลาจริง และรู้ pinpoint ของโหลดในเวลาที่ระบุ ในทางปฏิบัติ เทคโนโลยีหลักที่ใช้สำหรับโลจิสติกส์ที่ติดตามอยู่: บาร์โค้ด RFID (วิทยุความถี่รหัส), จีพีเอส (โลกตำแหน่งระบบ) และ GSM (สากลระบบการสื่อสารโทรศัพท์มือถือ) Kandel, Klumpp และKeusgen (2011) เพิ่มระบบ Hillbrand และ Schoech(2007) ประเภทย่อยเรียกตรวจสอบกึ่งต่อเนื่อง ประเภทย่อยนี้หมายถึงระบบที่รวมอย่างต่อเนื่อง และไม่ต่อเนื่องเทคโนโลยี เทคนิคนี้ใช้แบบต่อเนื่องเทคโนโลยีการติดตามยานพาหนะขนส่ง เช่นจีพีเอส และเทคโนโลยีเดี่ยว ๆ ในการตรวจสอบโหลดส่ง ในปีที่ผ่านมา เราสามารถสังเกตการเจริญเติบโตของ RTLS (เวลาจริงระบบค้นหา) ที่ใช้ในโซลูชั่นของโลจิสติกส์การติดตาม และการติดตาม(ดิง เฉิน เฉิน และ หยวน 2008 Ma และหลิว 2011 พาร์ค Choi, &น้ำ 2006 Zang & วู 2010) RTLS มักจะได้รับการว่าจ้างในสั่งให้ทำติดตามอย่างต่อเนื่องและติดตามของโหลดที่ร่มสภาพแวดล้อม โดยใช้เทคโนโลยีเดี่ยว ๆ เช่นRFID และเครือข่ายไร้สายความไม่มั่นคงของถนนสาธารณะและการเติบโตของ thefts ของโหลดทำให้บริษัทมองหาระบบที่สามารถตรวจพบเมื่อรถออกจากกระบวนการผลิตวางแผนไว้ ดังนั้น ส่วนใหญ่มีอยู่ที่ระบบการติดตามใช้เทคนิคของกรอบเสมือนที่เรียกว่า Geofence (Reclus &Drouard, 2009) การตรวจสอบว่าเอนทิตีภายใน หรือภายนอกการที่ตั้ง นอกจากนี้ มีเทคนิค (Oliveira, Noguez คอสBarbosa และ Prado, 2013) ซึ่งเปิดใช้งานการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของการเดินทาง การได้รับข้อมูลความแตกต่างน่าเป็นหรือฉุกเฉินได้สถานการณ์ เทคนิคเหล่านี้ทำให้รหัสของเป็นรถ thefts แต่พวกเขาไม่ระบุความไม่สอดคล้องในระหว่างขั้นตอนการโลจิสติกส์ เช่นเมื่อสินค้าถูกเอาออกจากยานพาหนะ ดังนั้น เราพัฒนาความสามารถในการระบุแบบจำลองขนส่งและยานพาหนะ thefts ระหว่างโหลดอื่น ๆ ไม่สอดคล้องกันในโลจิสติกส์พิจารณานี้ แรงจูงใจหลักในงานนี้คือสองพับ: เรามุ่งลดค่าใช้จ่ายสูง ของโลจิสติกส์ และ ในการเหมือนกับเวลา จัดการการจัดส่ง การพยายามลดไปได้ของ thefts ของสินค้า โต่งทางอ้อม การสืบทอดมาจาก2 มีการเพิ่มประสิทธิภาพของซัพพลายเชนตรวจสอบ และเป็นไปได้เพิ่มผลกำไรของบริษัท รักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดมีโต่งเหล่านี้ในจิตใจ เราเสนอการรวมของการเทคโนโลยีข้อมูลและอัลกอริทึม geofencing การออกแบบและพัฒนาแบบจำลองอัจฉริยะสำหรับการจัดการโลจิสติกส์ SafeTrackงานนี้ดำเนินการวิจัยเริ่มต้นใน SWTrack(Oliveira et al., 2013), ซึ่งแสดงแบบจำลองอัจฉริยะที่ช่วยให้บริษัทสามารถติดตามยานพาหนะ และมีการควบคุมมีเส้นทางบิน traveled ในวิธีการใหม่นี้ รวม SafeTrackอุปกรณ์มือถือ off-the-shelf และฮาร์ดแวร์มาเปิดรับข้อมูลตำแหน่งยานพาหนะและการขนส่งอินพุต/เอาท์พุตบนยานพาหนะส่วนวิทยาศาสตร์หลักของงานนี้ได้โดยอัตโนมัติจัดส่งการจัดการของโหลด ไม่มีการโต้ตอบผู้ใช้ ที่จุดแข็งหลักของวิธีนี้คือ เวลาปรับให้เหมาะสมและยัง ลดผิดมนุษย์ นอกจากนี้ การควบคุมสินค้าจะสามารถระบุความไม่สอดคล้องหลายกระแสโลจิสติกส์ ตัวอย่างดาวตามปกติจัดส่งสินค้า และรถปิคอัพ และ thefts ขนส่งสินค้าที่มีศักยภาพกับ ลดต้นทุนของโลจิสติกส์ และความปลอดภัยของสินค้าเป็นเพิ่มขึ้น ช่วยให้บริษัทในตลาดที่แข่งขัน อื่น ๆมือ เกี่ยวข้องกับจุดอ่อนหลักของการวิจัยนำเสนอทำงานร่วมกันของข้อมูล เราเน้นระยะกระจายจึงไม่มีการเผยแพร่ข้อมูลที่สำคัญทั้งการจัดหาวัสดุลูกโซ่ อย่างไรก็ตาม ในส่วน 2 เราหารือการทำงานของ Geerts และซีซี (2014) ที่เสนอวิธีแก้ปัญหาโดยเฉพาะเป้าหมายที่ปัญหาการตัดสินใจในการเกิดขึ้นของความไม่สอดคล้องระหว่างการกระแสโลจิสติกส์จะกระทำผ่านการผสมผสานของข้อมูลบริบท การได้รับจากอุปกรณ์มือถือ และส่วนประกอบฮาร์ดแวร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งพัฒนาสำหรับโครงการนี้ ชื่อ SafeDuinoส่วนประกอบนี้อยู่ที่ประตูหลังของรถบรรทุกด้วยการโล่ RFID ซึ่งตรวจพบเมื่อขนส่งสินค้าผ่านผ่าน RFIDอ่าน คุณลักษณะอื่นของรูปแบบนำเสนอเป็นอุปกรณ์ที่สามารถส่งสัญญาณแจ้งเตือนเมื่อใดก็ ตามที่เกิดสถานการณ์ล่วงหน้าคุณลักษณะเหล่านี้เร่งตัดสินใจ การลดความสูญเสียและต้นทุนสำหรับกระแสของโลจิสติกส์ส่วนเหลือของบทความนี้จะแนะนำงานที่เกี่ยวข้องก่อนในส่วน 2 ในหมวดที่ 3 เราแนะนำรุ่น SafeTrack เราอธิบายโมเดลต้นแบบใน 4 ส่วน 5 ส่วนที่กล่าวถึงและนำเสนอการประเมินต้นแบบในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมสุดท้าย เรานำบทสรุปและทิศทางสำหรับบางในส่วน 6งานในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การขนส่งมีบทบาทสำคัญในการรวมห่วงโซ่อุปทานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากกำลังการผลิตในการควบคุมการไหลของทรัพยากรสินค้าและผลิตภัณฑ์(Huq, Stafford, Bhutta และ Kanungo 2010) นอกจากนี้การขนส่งแสดงให้เห็นถึงมากที่สุดของโลจิสติกค่าใช้จ่ายในเกือบทุก บริษัท . เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการดำเนินงานของกองทัพเรือและการจัดการ บริษัท ได้นำเทคโนโลยีที่จะได้รับข้อมูลในเวลาจริงที่มีความแม่นยำในระดับสูง(ไหงet al., 2012) หนึ่งชิ้นสำคัญของข้อมูลประกอบด้วยเวลาและสถานที่ซึ่งสามารถซื้อผ่านทั่วโลกตำแหน่งSystem (GPS) (Hofmann-Wellenhof, Lichtenegger และคอลลิน, 1997) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในระบบที่ตั้ง (Hightower, Lamarca และ สมิ ธ , 2006). บริษัท มีการลงทุนในการติดตามและระบบการติดตามเล็งที่การปรับปรุงการให้บริการลดค่าใช้จ่ายและสร้างความมั่นใจด้านความปลอดภัยในการขนส่งการขนส่งสินค้า(จาง Zhao ยี่และวัง 2011) Bowersox และCloss (1996) เน้น บริษัท ต้องการข้อมูลในเวลาจริงที่มีความแม่นยำสูงสำหรับการจัดการโลจิสติกที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้การที่จะรู้ว่าเมื่อใดและที่ทรัพยากรที่สามารถนำมาใช้ ตามไป Shamsuzzoha และ Helo (2011) ที่ใช้ในการติดตามและการติดตามระบบเป็นสิ่งจำเป็นที่จะลดค่าใช้จ่ายในการเร่งการส่งมอบและแม้กระทั่งการระบุปัญหาคอขวดและข้อบกพร่องในการดำเนินงาน ในบราซิล, เหตุผลหลักสำหรับ บริษัท ที่จะใช้ระบบการติดตามได้รับการลดจำนวนของการขโมยสินค้า(กทช 2012) โลจิสติกการติดตามสำหรับเครือข่ายการจัดส่งเป็นเรื่องที่สำคัญในการให้บริการลูกค้าในธุรกิจการขนส่ง(Shamsuzzoha และHelo 2011) และการติดตามอย่างต่อเนื่องและการติดตามจะต้องสำหรับการจัดส่งของที่มีมูลค่าสูงและการขนส่งสินค้าที่สำคัญ(หยางเสี่ยวและหลี่2010 ). ตาม Hillbrand และ Schoech (2007), ระบบการติดตามและตรวจสอบการโลจิสติกจะแบ่งออกเป็นสองประเภทที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง การตรวจสอบที่ไม่ต่อเนื่องเพียง แต่ได้รับตำแหน่งของโหลดที่เฉพาะเจาะจงในจุดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า บนมืออื่น ๆ อย่างต่อเนื่องการตรวจสอบสถานที่ได้รับในเวลาจริงและรู้ระบุโหลดของในเวลาที่กำหนด ในทางปฏิบัติเทคโนโลยีหลักที่จะใช้สำหรับการติดตามจิสติกส์คือบาร์โค้ด, RFID (Radio-Frequency Identification) GPS (Global Positioning System) และระบบ GSM (ทั่วโลกระบบการสื่อสารเคลื่อนที่) Kandel, Klumpp และKeusgen (2011) เพิ่มอนุกรมวิธานของ Hillbrand และ Schoech (2007) ประเภทย่อยที่เรียกว่าการตรวจสอบแบบกึ่งต่อเนื่อง ประเภทย่อยนี้แสดงให้เห็นถึงระบบที่รวมทั้งที่ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องเทคโนโลยี เทคนิคนี้ใช้อย่างต่อเนื่องเทคโนโลยีสำหรับการติดตามของยานพาหนะเช่นจีพีเอสและเทคโนโลยีที่ไม่ต่อเนื่องสำหรับการตรวจสอบการส่งมอบโหลด ในปีที่ผ่านมาเราสามารถสังเกตการเจริญเติบโตของ RTLS (Real Time Locating ระบบ) ใช้ในการแก้ปัญหาของการขนส่งการติดตามและการติดตาม(Ding, เฉินเฉินหยวน & 2008; Ma และหลิว 2011; Park, ชอยและน้ำ2006 หนองแซงและวู 2010) RTLS มักจะใช้ในการดำเนินการติดตามอย่างต่อเนื่องและการติดตามของแรงที่ร่มสภาพแวดล้อมที่ผ่านการใช้เทคโนโลยีที่ไม่ต่อเนื่องเช่นRFID และเครือข่ายไร้สาย. ความไม่มั่นคงของถนนสาธารณะและการเติบโตของการโจรกรรมภาระของผู้ที่มีการทำ บริษัท ที่จะมอง สำหรับระบบสามารถที่จะตรวจสอบเมื่อรถออกจากเส้นทางการวางแผน ดังนั้นส่วนใหญ่ของระบบการติดตามที่มีอยู่ใช้เทคนิคของรั้วเสมือนที่รู้จักกันเป็น Geofence (นักพรตและ Drouard 2009) ซึ่งตรวจสอบว่าเป็นกิจการภายในหรือนอกพื้นที่ นอกจากนี้ยังมีเทคนิค (Oliveira, Noguez, คอสตาแปปราโดและ2013) ซึ่งจะช่วยให้การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของการเดินทาง, การได้รับข้อมูลที่น่าจะเป็นของการเบี่ยงเบนหรือแม้กระทั่งในกรณีฉุกเฉินสถานการณ์ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้บัตรประจำตัวของการโจรกรรมรถที่มีศักยภาพแต่พวกเขาไม่ได้ระบุความไม่สอดคล้องกันระหว่างการไหลของโลจิสติกเช่นเมื่อสินค้าถูกลบออกจากยานพาหนะ ดังนั้นเราจึงมีการพัฒนารูปแบบที่มีความสามารถในการระบุทั้งสินค้าและการโจรกรรมยานพาหนะท่ามกลางความไม่สอดคล้องกันโหลดอื่น ๆ . ในการขนส่งพิจารณานี้แรงจูงใจหลักสำหรับงานนี้คือสองพับ: เรามุ่งมั่นที่จะลดค่าใช้จ่ายสูงของโลจิสติกและในเวลาเดียวกัน, ดีในการจัดการการส่งมอบพยายามที่จะลดความเป็นไปได้ของการขโมยของการขนส่งสินค้า แรงจูงใจทางอ้อมที่ได้มาจากผู้ที่สองมีการเพิ่มประสิทธิภาพของการตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานและเป็นไปได้เพิ่มขึ้นในบริษัท ที่ผลกำไรของการรักษาความสามารถในการแข่งขันของพวกเขาในตลาด. ด้วยแรงจูงใจเหล่านี้ในใจเรานำเสนอการรวมตัวของเทคโนโลยีสารสนเทศและขั้นตอนวิธี Geofencing ในการออกแบบ และพัฒนา SafeTrack แบบจำลองที่ชาญฉลาดสำหรับการจัดการโลจิสติก. งานนี้ยังคงเริ่มต้นการวิจัยใน SWTrack (Oliveira et al., 2013) ซึ่งนำเสนอรูปแบบอัจฉริยะที่ช่วยให้บริษัท ในการติดตามยานพาหนะของพวกเขาและมีการควบคุมเส้นทางการเดินทาง ในวิธีการใหม่นี้ SafeTrack รวมปิดการเก็บรักษาอุปกรณ์มือถือและฮาร์ดแวร์ที่มาเปิดที่จะได้รับข้อมูลเช่นการวางตำแหน่งของยานพาหนะและอินพุต/ ขนส่งสินค้าส่งออกในรถ. ผลงานทางวิทยาศาสตร์หลักของการทำงานนี้เป็นอัตโนมัติการจัดการการส่งมอบโหลดโดยไม่ต้องโต้ตอบกับผู้ใช้ใด ๆ จุดแข็งหลักของการแก้ปัญหานี้คือการเพิ่มประสิทธิภาพของเวลาและยังลดความผิดพลาดของมนุษย์ นอกจากนี้การควบคุมสินค้าสามารถที่จะระบุความไม่สอดคล้องกันในหลายไหลจิสติกส์เช่นการส่งมอบรถปิคอัพและเข้าใจผิดและยังขโมยขนส่งสินค้าที่มีศักยภาพ. กับที่ต้นทุนโลจิสติกส์ลดลงและความปลอดภัยการขนส่งสินค้าจะเพิ่มขึ้นช่วยให้ บริษัท ในตลาดที่มีการแข่งขัน ที่อื่น ๆมือจุดอ่อนหลักของการวิจัยที่นำเสนอเป็นที่เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันข้อมูล เรามุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนการกระจายเพื่อให้ข้อมูลที่สำคัญไม่ได้แพร่กระจายไปทั่วอุปทานห่วงโซ่ อย่างไรก็ตามในส่วนที่ 2 เราจะหารือการทำงานของ Geerts และแลร์รี่ส์(2014) ที่ได้นำเสนอวิธีการแก้ปัญหาการกำหนดเป้าหมายเฉพาะที่นี้ปัญหา. การตัดสินใจเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของความไม่สอดคล้องกันในช่วงการไหลจิสติกส์จะดำเนินการผ่านการหลอมรวมของข้อมูลบริบทที่ได้รับจากโทรศัพท์มือถือและส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการนี้ชื่อ SafeDuino. ส่วนนี้จะติดอยู่ที่ประตูหลังของรถบรรทุกที่มีโล่ RFID ซึ่งตรวจพบเมื่อมีการขนส่งสินค้าผ่าน RFID อ่าน คุณลักษณะของรูปแบบที่นำเสนอก็คืออุปกรณ์ที่สามารถส่งสัญญาณเตือนภัยแจ้งเตือนเมื่อใดก็ตามที่เกิดขึ้นในสถานการณ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า. คุณสมบัติเหล่านี้เพิ่มความเร็วในการตัดสินใจลดการสูญเสียและค่าใช้จ่ายสำหรับการไหลเวียนของโลจิสติก. ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะนำเสนอผลงานที่เกี่ยวข้องในหมวดที่ 2 ในมาตรา 3 เราแนะนำรูปแบบ SafeTrack เราอธิบายรูปแบบเดิมในมาตรา 4 มาตรา 5 กล่าวถึงและนำเสนอการประเมินต้นแบบในสภาพแวดล้อมการควบคุม. สุดท้ายในมาตรา 6 เรานำเสนอบางข้อสรุปและทิศทางการทำงานในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การขนส่งมีบทบาทสำคัญในการบูรณาการห่วงโซ่อุปทาน โดยเฉพาะ
เนื่องจากความสามารถในการควบคุมการไหลของทรัพยากร สินค้าและผลิตภัณฑ์
( huq สแตฟฟอร์ด bhutta & kanungo , , , 2010 ) นอกจากนี้
การขนส่งเป็นตัวแทนส่วนใหญ่ของต้นทุนโลจิสติกส์ในบริษัทเกือบทั้งหมด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นใน

การดำเนินงานการจัดการยานพาหนะและ บริษัท ได้ใช้เทคโนโลยี

ได้รับข้อมูลเรียลไทม์ที่มีระดับความแม่นยำสูง ( ไหง
et al . , 2012 ) ชิ้นหนึ่งที่สำคัญของข้อมูลที่ประกอบด้วย
สถานที่และเวลา ซึ่งสามารถซื้อผ่านระบบตำแหน่งทั่วโลก ( GPS )
( ฮอฟมันน์ wellenhof lichtenegger &
, , คอลลินส์ , 1997 ) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้กันทั่วไปในระบบที่ตั้ง
( ไฮทาวเวอร์ lamarca & , สมิธ , 2006 ) .

บริษัทมีการลงทุนในการติดตามและการติดตามระบบเล็ง
ในการปรับปรุงบริการ ลดต้นทุน และมั่นใจในความปลอดภัย ในการขนส่งสินค้า ( จาง
Zhao Yi &วัง , 2011 ) และ bowersox
คลอส ( 1996 ) เน้น บริษัทต้องการ
ข้อมูลเรียลไทม์ที่มีความถูกต้องสูงสำหรับการจัดการโลจิสติกส์ที่มีประสิทธิภาพ ให้
รู้ว่า เมื่อไหร่ที่ทรัพยากรและสามารถใช้
ตามและเพื่อ shamsuzzoha HELO ( 2011 ) , การติดตามและการติดตาม
ระบบเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดต้นทุน เช่น การส่งมอบ และแม้แต่
ระบุคอขวดและการปฏิบัติ ในบราซิล ,
เหตุผลหลักสำหรับ บริษัท ที่จะใช้ระบบติดตามได้

ลดจำนวนสินค้า thefts ( NTC , 2012 ) โลจิสติกส์
ติดตามสำหรับเครือข่ายการส่งเป็นประเด็นที่สำคัญสำหรับการให้
การบริการลูกค้าในธุรกิจขนส่ง ( shamsuzzoha &
สวัสดี , 2011 ) และการติดตามและการติดตามจะต้อง
สำหรับการจัดส่งของมูลค่าสูง และที่สำคัญสินค้า ( หยาง ซู & Li

ตาม hillbrand 2010 ) และ schoech ( 2007 ) , ติดตามและตรวจสอบระบบโลจิสติกส์
ถูกแบ่งออกเป็นสองประเภท
: ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องการติดตามต่อเนื่องเท่านั้นที่ได้รับตำแหน่งของ โหลด เฉพาะในจุดที่กำหนด บนมืออื่น ๆ , การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
ได้รับสถานที่ในเวลาจริงและรู้แน่ชัด
โหลดในเวลาที่กำหนด ในการปฏิบัติเป็นหลัก เทคโนโลยีที่ใช้ในการขนส่ง :
ติดตามบาร์โค้ด , RFID ( การระบุความถี่
วิทยุ ) , GPS ( จีพีเอส ) และ GSM ( Global
ระบบการสื่อสารเคลื่อนที่ ) แคนเดิลคลัมป์ , ,
keusgen ( 2011 ) เพิ่มและอนุกรมวิธานของ hillbrand schoech
( 2007 ) หมวดย่อยที่เรียกว่าการตรวจสอบกึ่งต่อเนื่อง นี้เป็นระบบที่ผสมผสานทั้งย่อย

ไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่อง เทคโนโลยี เทคนิคนี้ใช้เทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง
สำหรับการติดตามยานพาหนะขนส่ง เช่น
GPSและเทคโนโลยีการโหลดไม่ต่อเนื่องส่ง ใน
ที่ผ่านมาเราสามารถสังเกตการเจริญเติบโตของ Wi-Fi ( เวลาจริง
ติดตั้งระบบ ) ที่ใช้ในการติดตามและโซลูชั่นด้านการติดตาม
( ดิง เฉิน เฉิน &หยวน , 2008 ; มา&หลิว , 2011 ; ปาร์ค ชอย &
นัม , 2006 ; Zang & Wu , 2010 ) โดย RTLS มักจะใช้ในการทำอย่างต่อเนื่อง
ติดตามและการติดตามของโหลดที่สภาพแวดล้อมในร่ม
,ผ่านการใช้เทคโนโลยีที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น

และเครือข่ายระบบไร้สาย ไม่มั่นคง ถนนสาธารณะ และการเติบโตของ บริษัท มีการโหลดของ thefts
หาระบบที่สามารถตรวจจับเมื่อรถยนต์
ใบ กระบวนการวางแผนของ ดังนั้น ส่วนใหญ่ของทั้งระบบติดตาม
ใช้เทคนิคของรั้วเสมือนจริงที่เรียกว่า geofence ( reclus &
drouard , 2009 )ซึ่งการตรวจสอบถ้านิติบุคคลเป็นภายในหรือภายนอก
พื้นที่ นอกจากนี้ ยังมีเทคนิค ( Oliveira , noguez , Costa
บาบอซ่า & Prado , 2013 ) ซึ่งช่วยให้ตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของ
เดินทาง ได้รับข้อมูลหรือสถานการณ์ ฉุกเฉิน น่าจะเป็นค่า
. เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้กำหนด
thefts รถที่อาจเกิดขึ้น แต่พวกเขาไม่ได้ระบุไม่สอดคล้องกัน
ช่วงไหลโลจิสติกส์ตัวอย่างเช่นเมื่อสินค้าจะถูกลบออกจาก
ยานพาหนะ ดังนั้นเราจึงพัฒนารูปแบบมีความสามารถในการระบุสินค้าและยานพาหนะ
ทั้ง thefts ของโหลดๆ

ไม่สอดคล้องกันในโลจิสติกส์ พิจารณานี้ แรงจูงใจหลักสำหรับงานนี้คือ 2
พับ : เรามุ่งที่การลดต้นทุนโลจิสติกส์สูงและในเวลาเดียวกัน ,
, การจัดการการส่งมอบที่ดีขึ้น พยายามที่จะลด ความเป็นไปได้
สินค้าของพวกโจร แรงจูงใจทางอ้อม ที่ได้มาจากพวก
2 , การเพิ่มประสิทธิภาพของโซ่อุปทานและการเพิ่มผลกำไรในบริษัทเป็นไปได้

การรักษาของพวกเขาในการแข่งขันในตลาด
กับเหล่านี้แรงจูงใจในจิตใจ เรานำเสนอการผสานของเทคโนโลยีและ geofencing
ข้อมูลขั้นตอนวิธีการออกแบบและพัฒนา safetrack
,รูปแบบอัจฉริยะสำหรับการจัดการโลจิสติกส์
งานนี้ยังคงวิจัยเริ่มต้นใน swtrack
( Oliveira et al . , 2013 ) ซึ่งได้เสนอรูปแบบฉลาดที่
ช่วยให้ บริษัท ติดตามยานพาหนะของพวกเขาและมีการควบคุมมากกว่า
เดินทางเส้นทาง ในแนวทางใหม่นี้ safetrack รวม
ปิดการเก็บรักษามือถือและอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ได้รับ
เปิดแหล่งที่มาข้อมูล เช่น การวางตำแหน่งรถ และอินพุต / เอาต์พุต

สินค้าในรถ ส่วนวิทยาศาสตร์หลักของงานนี้คือการส่งมอบการจัดการอัตโนมัติ
โหลด โดยไม่มีการโต้ตอบกับผู้ใช้ .
จุดแข็งหลักของวิธีนี้คือการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาและยังลด
ความผิดพลาดของมนุษย์ นอกจากนี้ การควบคุมสินค้าสามารถระบุข้อแตกต่างกัน

ในโลจิสติกไหลตัวอย่างเช่น
เข้าใจผิดและการส่งมอบรถ และยังเป็นสินค้าที่มีศักยภาพ
กับ โลจิสติกส์และการขนส่งค่าใช้จ่ายลดความปลอดภัยของ
เพิ่มขึ้น ช่วยให้ บริษัท ในตลาดการแข่งขัน บนมืออื่น ๆ
, จุดอ่อนหลักของงานวิจัยเกี่ยวข้องกับ
ข้อมูลระหว่างกัน เราเน้นขั้นตอนการกระจาย ,
ดังนั้นข้อมูลสำคัญไม่ขยายพันธุ์ตลอดจัดหา
โซ่ อย่างไรก็ตาม ในส่วนที่ 2 เราได้กล่าวถึงการทำงานของ geerts และ
โอ ' เลียรี่ ( 2014 ) ที่นำเสนอโซลูชั่นเฉพาะเป้าหมายที่ปัญหานี้
.
การตัดสินใจในเหตุการณ์ของความไม่สอดคล้องกันระหว่าง
โลจิสติกส์จะดำเนินการผ่านการไหลของข้อมูลบริบทที่ได้รับจากอุปกรณ์เคลื่อนที่ และอุปกรณ์ ส่วนประกอบ
การพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับโครงการนี้ ชื่อ safeduino .
ส่วนนี้จะติดอยู่ที่ประตูด้านหลังของรถบรรทุกที่มี
โล่ RFID ซึ่งตรวจพบเมื่อสินค้าผ่านเครื่องอ่าน RFID

อีกคุณสมบัติของแบบจำลองคือ อุปกรณ์ที่สามารถส่งสัญญาณเตือนภัยแจ้งเตือนเมื่อใดก็ตามที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

มีสถานการณ์เกิดขึ้น เพิ่มความเร็วในการตัดสินใจเหล่านี้ ลดความสูญเสียและค่าใช้จ่าย
สำหรับโลจิสติกไหล .
ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะแนะนำในส่วนที่เกี่ยวข้องกับงาน
2 ในส่วนที่ 3 ที่เราแนะนำ safetrack นางแบบ เรา
อธิบายรูปแบบในส่วนที่ 4 มาตรา 5 กล่าวถึง
และนำเสนอต้นแบบการประเมินในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม
ในที่สุด ในมาตรา ๖ เราเสนอข้อสรุปบางอย่างและทิศทางสำหรับ
ทำงานในอนาคต