An intelligent decision support system for the freight transport sector

Abstract

The Freight Transport Sector is under immense pressure. With globalisation, world population growth, migration of people to urban areas, exponential technological development, and growing environmental concerns, efficient freight distribution can be challenging. An inefficient movement of goods may lead to economically nonviable businesses and adverse social and climate effects. Even though technological development may represent one of the stated variables causing this pressure on the sector, it may also stand as one of the solutions in mitigating these effects and a mobilising agent for its progressive evolution. An adequately defined strategy supported by an intelligent decision support system can hold a value-added impact on the Freight Transport Sector, making it less expensive, safer, cleaner, sustainable, and more efficient. This dissertation work employs software development, Machine Learning (ML) techniques, and optimisation approaches on several fronts of the Freight Transport Sector. This includes resource optimisation, driver suggestion and management according to legal regulations, transport loads optimisation, and, finally, route sequencing and optimisation. Due to the globalisation effect on the sector and its logical impact on increased international and intercontinental transport, this thesis also addresses, studies and provides a solution for multimodal transport optimisation. This work is part of the Research and Development (R&D) project “aDyTrans – Dynamic Transportations Platform”, resulting from the collaboration between a technological interface centre, the Centro de Computação Gráfica (CCG), and abmn.pt - Business Solutions, a technology consultancy company operating in the Freight Transport Sector.

O setor dos transportes de mercadorias está sob uma pressão imensa. Perante a globalização, o crescimento da população mundial, a migração de pessoas para áreas urbanas, o exponencial desenvolvimento tecnológico sentido atualmente e as crescentes preocupações ambientais, a distribuição eficiente do transporte de mercadorias pode ser um desafio. Uma circulação ineficiente de mercadorias pode levar a negócios economicamente inviáveis e a efeitos sociais e climáticos adversos. Embora o desenvolvimento tecnológico possa constituir uma das variáveis anteriormente mencionadas, e causadoras desta pressão sob o setor, pode também representar uma das soluções para mitigar estes efeitos e, simultaneamente, um agente mobilizador para a sua evolução progressiva. Desta forma, uma estratégia devidamente concebida e apoiada por um sistema inteligente de apoio à decisão pode exercer um impacto de valor acrescentado no setor do transporte de mercadorias, tornando-o menos dispendioso, mais seguro, mais limpo, mais sustentável e mais eficiente. Esta tese de mestrado emprega desenvolvimento de software, técnicas de ML e abordagens de otimização nas várias frentes do setor do transporte de mercadorias, incluindo otimização de recursos, sugestão e gestão de motoristas de acordo com regulamentos legais, planeamento, alocação e otimização de cargas de transporte, e, finalmente, sequenciação e otimização de rotas. Devido ao efeito da globalização no setor e ao seu consequente impacto lógico no aumento do transporte internacional e intercontinental, esta tese também aborda, estuda e fornece uma solução para a otimização do transporte multimodal. Este trabalho faz parte de um projecto de Investigação e Desenvolvimento (I&D) “aDyTrans – Dynamic Transportations Platform”, resultante da colaboração entre um centro de interface tecnológica, o CCG, e a abmn.pt - Business Solutions, uma empresa de consultoria tecnológica que opera no setor do transporte de mercadorias.