- Titel
- Automatic Model Generation for Resource Management in Less-Than-Truckload Terminals
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997340
- Übersetzter Titel (DE)
- Automatische Generierung von Simulationsmodellen für die Ressourcenplanung in Stückgutspeditionsanlagen
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.261
- Abstract (EN)
- To address significant challenges in the Less-Than-Truckload (LTL) sector, involved companies must modify their existing terminals and enhance management of available resources. Simulation has proven to be a suitable problemsolving technique for such use cases. However, due to financial barriers, small and medium-sized enterprises (SMEs) in particular are often unable to benefit from this methodology. Therefore, in this paper, an automatically generated simulation model for LTL terminals is developed that can be used without specific simulation knowledge and fits the needs of SMEs. The focus is on evaluating resource management by developing a user interface to set relevant parameters for this scope. Simulation models are automatically generated based on data inputs, and relevant key performance indicators are determined to evaluate resource management. Experiments with five different layout variants of an LTL terminal are performed using varying resources to demonstrate the scope of functions, and possible evaluation scenarios are presented.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Teilladungen, Problemlösungstechnik
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, Less-Than-Truckload (LTL), problemsolving technique
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Förder- / Projektangaben
- Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Spatio-temporal Statistics for the Transition of Energy and Transport
ID: 520388526 - Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-997340
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 20.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY-SA 4.0