Exact Solutions to the Symmetric and Asymmetric Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-Up

In reverse logistics networks, products (e.g., bottles or containers) have to be transported from a depot to customer locations and, after use, from customer locations back to the depot. In order to operate economically beneficial, companies prefer a simultaneous delivery and pick-up service. The resulting Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-up (VRPSDP) is an operational problem, which has to be solved daily by many companies. We present two mixed-integer linear model formulations for the VRPSDP, namely a vehicle-flow and a commodity-flow model. In order to strengthen the models, domain-reducing preprocessing techniques, and effective cutting planes are outlined. Symmetric benchmark instances known from the literature as well as new asymmetric instances derived from real-world problems are solved to optimality using CPLEX 12.1.

Learning Curves of Temporary Workers in Manual Order Picking Activities

Person-to-stock order picking is highly flexible and requires minimal investment costs in comparison to automated picking solutions. For these reasons, tradi-tional picking is widespread in distribution and production logistics. Due to its typically large proportion of manual activities, picking causes the highest operative personnel costs of all intralogistics process. The required personnel capacity in picking varies short- and mid-term due to capacity requirement fluctuations. These dynamics are often balanced by employing minimal permanent staff and using seasonal help when needed. The resulting high personnel fluctuation necessitates the frequent training of new pickers, which, in combination with in-creasingly complex work contents, highlights the im-portance of learning processes in picking. In industrial settings, learning is often quantified based on diminishing processing time and cost requirements with increasing experience. The best-known industrial learning curve models include those from Wright, de Jong, Baloff and Crossman, which are typically applied to the learning effects of an entire work crew rather than of individuals. These models have been validated in largely static work environments with homogeneous work contents. Little is known of learning effects in picking systems. Here, work contents are heterogeneous and individual work strategies vary among employees. A mix of temporary and steady employees with varying degrees of experience necessitates the observation of individual learning curves. In this paper, the individual picking performance development of temporary employees is analyzed and compared to that of steady employees in the same working environment.

Coordinated Lot-sizing and Dynamic Prizing under a Supplier All-units Quantity Discount

We consider an economic order quantity model where the supplier offers an all-units quantity discount and a price sensitive customer demand. We compare a decentralized decision framework where selling price and replenishment policy are determined independently to simultaneous decision making. Constant and dynamic pricing are distinguished. We derive structural properties and develop algorithms that determine the optimal pricing and replenishment policy and show how quantity discounts not only influence the purchasing strategy but also the pricing policy. A sensitivity analysis indicates the impact of the fixed-holding cost ratio, the discount policy, and the customers' price sensitivity on the optimal decisions.

Selective Laser Melting of the Eutectic Silver-Copper Alloy Ag 28 wt % Cu

The aim of this work was to perform a detailed investigation of the use of Selective Laser Melting (SLM) technology to process eutectic silver-copper alloy Ag 28 wt. % Cu (also called AgCu28). The processing occurred with a Realizer SLM 50 desktop machine. The powder analysis (SEM-topography, EDX, particle distribution) was reported as well as the absorption rates for the near-infrared (NIR) spectrum. Microscope imaging showed the surface topography of the manufactured parts. Furthermore, microsections were conducted for the analysis of porosity. The Design of Experiments approach used the response surface method in order to model the statistical relationship between laser power, spot distance and pulse time.

Prediction of PA12 melt viscosity in Laser Sintering by a Time and Temperature dependent rheological model

Ein auf Basis von Prozessdaten kalibriertes Viskositätsmodell wird vorgeschlagen und zur Vorhersage der Viskosität einer Polyamid 12 (PA12) Kunststoffschmelze als Funktion von Zeit, Temperatur und Schergeschwindigkeit angewandt. Im ersten Schritt wurde das Viskositätsmodell aus experimentellen Daten abgeleitet. Es beruht hauptsächlich auf dem drei-parametrigen Ansatz von Carreau, wobei zwei zusätzliche Verschiebungsfaktoren eingesetzt werden. Die Temperaturabhängigkeit der Viskosität wird mithilfe des Verschiebungsfaktors aT von Arrhenius berücksichtigt. Ein weiterer Verschiebungsfaktor aSC (Structural Change) wird eingeführt, der die Strukturänderung von PA12 als Folge der Prozessbedingungen beim Lasersintern beschreibt. Beobachtet wurde die Strukturänderung in Form einer signifikanten Viskositätserhöhung. Es wurde geschlussfolgert, dass diese Viskositätserhöhung auf einen Molmassenaufbau zurückzuführen ist und als Nachkondensation verstanden werden kann. Abhängig von den Zeit- und Temperaturbedingungen wurde festgestellt, dass die Viskosität als Folge des Molmassenaufbaus exponentiell gegen eine irreversible Grenze strebt. Die Geschwindigkeit dieser Nachkondensation ist zeit- und temperaturabhängig. Es wird angenommen, dass die Pulverbetttemperatur einen Molmassenaufbau verursacht und es damit zur Kettenverlängerung kommt. Dieser fortschreitende Prozess der zunehmenden Kettenlängen setzt molekulare Beweglichkeit herab und unterbindet die weitere Nachkondensation. Der Verschiebungsfaktor aSC drückt diese physikalisch-chemische Modellvorstellung aus und beinhaltet zwei zusätzliche Parameter. Der Parameter aSC,UL entspricht der oberen Viskositätsgrenze, wohingegen k0 die Strukturänderungsrate angibt. Es wurde weiterhin festgestellt, dass es folglich nützlich ist zwischen einer Fließaktivierungsenergie und einer Strukturänderungsaktivierungsenergie für die Berechnung von aT und aSC zu unterscheiden. Die Optimierung der Modellparameter erfolgte mithilfe eines genetischen Algorithmus. Zwischen berechneten und gemessenen Viskositäten wurde eine gute Übereinstimmung gefunden, so dass das Viskositätsmodell in der Lage ist die Viskosität einer PA12 Kunststoffschmelze als Folge eines kombinierten Lasersinter Zeit- und Temperatureinflusses vorherzusagen. Das Modell wurde im zweiten Schritt angewandt, um die Viskosität während des Lasersinter-Prozesses in Abhängigkeit von der Energiedichte zu berechnen. Hierzu wurden Prozessdaten, wie Schmelzetemperatur und Belichtungszeit benutzt, die mithilfe einer High-Speed Thermografiekamera on-line gemessen wurden. Abschließend wurde der Einfluss der Strukturänderung auf das Viskositätsniveau im Prozess aufgezeigt.

Development of a novel material flow simulation model for the integration of spatial and process relevant information

Simulation techniques are almost indispensable in the analysis of complex systems. Materials- and related information flow processes in logistics often possess such complexity. Further problem arise as the processes change over time and pose a Big Data problem as well. To cope with these issues adaptive simulations are more and more frequently used. This paper presents a few relevant advanced simulation models and intro-duces a novel model structure, which unifies modelling of geometrical relations and time processes. This way the process structure and their geometric relations can be handled in a well understandable and transparent way. Capabilities and applicability of the model is also presented via a demonstrational example.