城物流的機(jī)遇與挑戰(zhàn)物流專業(yè)外文文獻(xiàn)翻譯

文獻(xiàn)出處:TaniguchiE,ThompsonRG,YamadaT.Newopportunitiesandchallengesforcitylogistics[J].TransportationResearchProcedia,2016,12:5-13.第一部分為譯文，第二部分為原文。默認(rèn)格式：中文五號(hào)宋體，英文五號(hào)TimesNewRoma,行間距1.5倍。城市物流的機(jī)遇與挑戰(zhàn)摘要：信息革命為提高城市貨運(yùn)系統(tǒng)的可持續(xù)性帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。現(xiàn)在可以自動(dòng)地從低成本傳感器收集一系列汽車地移動(dòng)數(shù)據(jù)，這些傳感器能夠幫助改進(jìn)調(diào)度系統(tǒng)并提高其工作效率。汽車監(jiān)控技術(shù)，有可能會(huì)依據(jù)客貨車使用道路系統(tǒng)推出一系列新的定價(jià)方案。然而，隨著電子商務(wù)（B2C）正在快速發(fā)展，這增加了社會(huì)和環(huán)境成本的貨物調(diào)度系統(tǒng)。本文介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)的一些應(yīng)用，可用于提高城市物流方案的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。我們認(rèn)為有必要開發(fā)改進(jìn)新的工具，來(lái)適應(yīng)物流的發(fā)展。本文還介紹了替代燃料車和先進(jìn)制造系統(tǒng)的發(fā)展情況。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)，電子商務(wù)，決策支持系統(tǒng)，道路定價(jià)，物流擴(kuò)張，組合模式，替代燃料汽車1引言城市物流是建立在系統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上的，涉及一些技術(shù)過(guò)程，包括建模、評(píng)估和信息技術(shù)的應(yīng)用（Taniguchi和Thompson，2014）。信息和通信技術(shù)的進(jìn)步為改善城市貨運(yùn)系統(tǒng)的性能提供了機(jī)會(huì)。信息和通信技術(shù)還創(chuàng)造了發(fā)展更先進(jìn)的城市貨運(yùn)管理系統(tǒng)的潛力，如聯(lián)合運(yùn)載系統(tǒng)和道路定價(jià)方案。2大數(shù)據(jù)和分析由于ICT（信息通信技術(shù)）和ITS（智能交通系統(tǒng)）的開發(fā)和部署，我們可以輕松地以較低的成本收集城市貨物卡車運(yùn)輸或貨物移動(dòng)的“大數(shù)據(jù)”。全球定位系統(tǒng)（GPS）設(shè)備通常配備在卡車中，允許每秒精確測(cè)量卡車的位置。圖1示出了用于記錄城市卡車路線的GPS裝置。對(duì)城市卡車運(yùn)動(dòng)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使我們能夠深入了解司機(jī)的行為。Ehmke和Mattfeld（2010）強(qiáng)調(diào)了城市物流需求的時(shí)間依賴于路途時(shí)間的大數(shù)據(jù)，討論了基于遠(yuǎn)程信息處理的交通數(shù)據(jù)收集和從法律經(jīng)驗(yàn)交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息模型。林等人（2013年）應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從過(guò)去的卡車司機(jī)的汽車路徑規(guī)劃案例中尋找最佳路線，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)時(shí)移動(dòng)智能路徑系統(tǒng)，安裝在司機(jī)的智能手機(jī)上。有證據(jù)表明，提出的這個(gè)方法在減少城市道路網(wǎng)擁擠的交通問(wèn)題方面取得了成功。徐等（2014年）進(jìn)行了一項(xiàng)研究，數(shù)據(jù)用于使用Petri-Nets設(shè)計(jì)高效流量路徑，并提供了基于云平臺(tái)的城市物流模型。Teo等（2015年）利用時(shí)間窗模型對(duì)大阪的多層次地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行汽車規(guī)劃和調(diào)度，分析了卡車數(shù)據(jù)的探測(cè)數(shù)據(jù)。他們表示，考慮到土地用途，特別是住宅地帶的優(yōu)化約束，以了解貨運(yùn)承運(yùn)人如何能夠幫助改善其在現(xiàn)有的土地使用計(jì)劃下的送貨業(yè)務(wù)，同時(shí)提供一個(gè)更好的城市環(huán)境，特別是對(duì)居住區(qū)內(nèi)的城市居民。3決策支持系統(tǒng)本文對(duì)城市物流的決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了研究，以選擇合適的政策措施。制定決策支持系統(tǒng)需要采取以下幾個(gè)步驟:（a）查明問(wèn)題;（b）選擇備選辦法和政策措施或方案;（c）重復(fù)利益攸關(guān)者的行為；（d）評(píng)價(jià)政策措施。多代理模型通常用于代表利益攸關(guān)者的行為，并根據(jù)對(duì)政策措施效果的估計(jì)，在經(jīng)濟(jì)、金融、社會(huì)、環(huán)境和能源影響方面評(píng)估政策措施。Davidsson等人（2005）指出，基于代理的方法非常適合貨運(yùn)物流。杜寧等（2007）討論了使用基于代理模型的托運(yùn)人和承運(yùn)人的建模。Taniguchi等（2007）使用多代理模型處理動(dòng)態(tài)汽車路徑和調(diào)度問(wèn)題。Donnelly（2009）在俄勒岡州波特蘭開發(fā)了一種用于貨運(yùn)流量微觀模擬的多代理模型。玉川等Q010）分析了托運(yùn)人，承運(yùn)人，管理人員和居民使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)評(píng)估城市物流措施的多代理模型，并指出，通過(guò)實(shí)施卡車流量限制和聯(lián)合交付系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)利益相關(guān)者的雙贏局面。Roorda等人（2010）提出了物流服務(wù)代理建模概念框架。杜寧等（2012）提出了用于分析城市配送中4（UDC）動(dòng)態(tài)需求的多代理模擬模型。Teo等（2012年，2014年）采用多代理模型評(píng)估城市物流政策措施，包括道路收費(fèi)，負(fù)荷因子控制和城市道路網(wǎng)建設(shè)高速公路，明確了高速公路定價(jià)和提供對(duì)汽車運(yùn)行和二氧化碳效率的影響以及卡車產(chǎn)生的NOx和SPM（懸浮顆粒物質(zhì)）排放。Anand等（2014）討論了使用基于本體的城市物流多代理模型的決策。Wangapisit等人（2014年）調(diào)查了聯(lián)合交付系統(tǒng)與UDC和停車管理使用多代理模型。這些模式可以了解利益相關(guān)者對(duì)其他行為者采取的行動(dòng)和政策措施的影響的反應(yīng)行為。然而，多代理模擬的驗(yàn)證是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，需要對(duì)多代理模型的實(shí)際應(yīng)用的更多經(jīng)驗(yàn)和案例研究。最近物聯(lián)網(wǎng)（IoT）可為城市物流的分散化管理提供平臺(tái)。Reaidy等（2015）討論了基于物聯(lián)網(wǎng)的自下而上的方法，在協(xié)同倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中進(jìn)行訂單履行。他們使用多代理系統(tǒng)，并將自下而上的方法與決策支持機(jī)制相組合，如代理之間的自組織和協(xié)商協(xié)議，基于“協(xié)作=競(jìng)爭(zhēng)+合作”概念。利益相關(guān)者的行為對(duì)政策措施的結(jié)果產(chǎn)生了重大影響。Stathopoulos等人（2012）利用羅馬調(diào)查的嵌套logit模型研究了利益相關(guān)方對(duì)城市貨運(yùn)政策的反應(yīng)。加塔和Marcucci（2014）討論了一種特定代理方式，以提高決策者的意識(shí)和在羅馬有限交通區(qū)域做出更好決策的能力。多標(biāo)準(zhǔn)決策模型（MCDM）也被用于選擇城市物流政策措施。Awasthi（2012）提出了一種混合方法，使用親和圖，分析層次過(guò)程（AHP）和模糊TOPSIS（與理想解決方案相似的優(yōu)先順序技術(shù)）來(lái)評(píng)估城市物流計(jì)劃。Tadic等（2014）介紹了使用模糊方法的混合MCDM模型，并將其應(yīng)用于貝爾格萊德市。Bouhana等（2015）強(qiáng)調(diào)了智能決策支持系統(tǒng)，它將本體支持的案例基礎(chǔ)推理和多標(biāo)準(zhǔn)決策方法與可持續(xù)城市貨運(yùn)的Choquet相組合。饒等（2015）討論了使用模糊多屬性群決策（FMAGDM）技術(shù)對(duì)城市物流中心的選址問(wèn)題。4電子商務(wù)電子商務(wù)在使用互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)中變得越來(lái)越受歡迎?；ヂ?lián)網(wǎng)購(gòu)物業(yè)務(wù)B2C）的增長(zhǎng)影響到城市地整個(gè)交付系統(tǒng)。Taniguchi和Kakimoto（2004）利用汽車路線和調(diào)度問(wèn)題模型研究了電子商務(wù)對(duì)城市貨運(yùn)的影響。他們指出，B2C電子商務(wù)的滲透可能會(huì)增加交貨時(shí)間窗口的卡車流量，但可以通過(guò)引進(jìn)聯(lián)合運(yùn)輸系統(tǒng)和客戶訪問(wèn)接收貨物的起點(diǎn)來(lái)緩解。Campbell（2006）調(diào)查了影響消費(fèi)者行為以減少家庭送貨成本的激勵(lì)措施。Hong等（2013）研究了B2C電子商務(wù)物流配送系統(tǒng)的汽車路徑和調(diào)度優(yōu)化。Ehmke（2014年）討論了客戶對(duì)在擁擠的道路網(wǎng)絡(luò)上的客戶在家庭交貨時(shí)的時(shí)間窗口的接受。利用模擬分析了路途時(shí)間信息對(duì)決策的影響，研究了是否能夠滿足交付請(qǐng)求。5節(jié)能技術(shù)內(nèi)燃機(jī)汽車（ICEV）E廣泛用于城市貨運(yùn)，如卡車和貨車，其中汽油或柴油燃燒，以產(chǎn)生機(jī)動(dòng)能，提供向前移動(dòng)汽車的動(dòng)力。這些汽車通常消耗大量的石油能源，因此，強(qiáng)烈要求替代汽車技術(shù)減少對(duì)最后一英里運(yùn)送的石油依賴。即使在城市物流領(lǐng)域，汽車設(shè)計(jì)的技術(shù)創(chuàng)新在未來(lái)也具有很高的節(jié)能潛力。可以使用低能耗低排放汽車實(shí)現(xiàn)節(jié)能。最近，替代燃料汽車（AFV），包括電動(dòng)汽車（EV），混合動(dòng)力汽車（HV）,天然氣汽車（NGV）和燃料電池汽車（FCV）等方面也取得了飛速的發(fā)展。電動(dòng)汽車是其中部分或全部驅(qū)動(dòng)能量通過(guò)電池供電的汽車。HV使用兩個(gè)或更多個(gè)不同的電源，其中通常使用小電池來(lái)向傳動(dòng)系提供電力，以提高內(nèi)燃機(jī)的效率。NGV可以運(yùn)行在壓縮天然氣（CNG）或液化天然氣（LNG）上。FCV是另一種類型的電動(dòng)汽車，其中燃料電池通過(guò)燃料電池堆中的電化學(xué)過(guò)程發(fā)電。如vanDuin等人（2013）表示，使用電動(dòng)汽車是城市貨運(yùn)的有效和有希望的戰(zhàn)略。Leonardi等人（2011年）介紹了一個(gè)主要文具和辦公用品公司的試用細(xì)節(jié)，該公司使用電動(dòng)三輪車和電動(dòng)車從城市微型合并中心向倫敦市中心的客戶運(yùn)送。Jorgensen（2008）報(bào)道，傳統(tǒng)ICEV的燃油效率為15-18%,而EV的燃油效率可高達(dá)60-70%。在空壓汽車中，插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車（PHEV）在汽車市場(chǎng)份額中占有較大比例，因?yàn)樗鼈兘M合了電動(dòng)汽車和電動(dòng)汽車的優(yōu)勢(shì)，節(jié)省了汽油消耗，并減少了排放。Liuetal。（2014年）堅(jiān)持認(rèn)為，大型PHEV車隊(duì)的隨機(jī)電力需求將對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行造成重大壓力，即使PHEV可以在夜間利用多余的電力進(jìn)行定期充電。智能電網(wǎng)對(duì)能源節(jié)約和減排的建設(shè)也是非常關(guān)鍵的（例如，Minghong等，2012）。大多數(shù)經(jīng)合組織國(guó)家的NGV采用的速度遠(yuǎn)低于預(yù)期，盡管它們是首批成熟和可銷售的技術(shù)之一。VonRosenstiel等（2015年）顯示，這是由于NGV市場(chǎng)的市場(chǎng)失靈，包括互補(bǔ)市場(chǎng)協(xié)調(diào)失靈，高速公路服務(wù)站的法律規(guī)定和信息不完善。盡管引入低能耗低排放汽車的預(yù)期效果，但是由于缺乏基礎(chǔ)設(shè)施，引進(jìn)成本高，維護(hù)和維修體系不足，仍然存在著諸多障礙。此外，通過(guò)用AFV替換ICEV可以減少汽油消耗可能導(dǎo)致可以為運(yùn)輸項(xiàng)目提供資金的燃油稅收入減少（例如，2010年，Hajiamiri和Wachs）。6組合模式組合模式涉及將運(yùn)輸模式提供的服務(wù)范圍相組合，包括使用公共交通工具，如火車，電車，公共汽車或出租車運(yùn)送貨物以及乘客（ThompsonandTaniguchi,2014）。公共交通汽車在高峰期間往往具有相當(dāng)?shù)奈闯浞掷玫哪芰?。公共交通組織可以通過(guò)在不太擁擠的汽車上利用空間來(lái)獲得運(yùn)送貨物的收入。公共交通工具運(yùn)輸貨物的收入可用于增加乘客人數(shù)。托運(yùn)人也可以通過(guò)降低運(yùn)輸成本和更頻繁更可靠的運(yùn)送來(lái)獲益。體積較小的居民也可享受福利，并減少在城市道路網(wǎng)上行駛的卡車減少排放和噪音。然而，使用傳統(tǒng)的公共交通工具運(yùn)輸貨物涉及由于轉(zhuǎn)運(yùn)而需要額外的處理費(fèi)用，并且可能需要額外的裝卸設(shè)備和裝卸汽車和安全的勞動(dòng)力。大和運(yùn)輸公司自2011年5月（JFS,2011）以來(lái)一直使用電車系統(tǒng)向日本京都的嵐山交貨。由一輛乘客和另一輛貨車組成的兩條電車用于運(yùn)輸貨物。然后，從嵐山車站使用電動(dòng)自行車將物品運(yùn)送到客戶處。該系統(tǒng)減少二氧化碳排放量，幾乎減少了用于運(yùn)送包裹的卡車數(shù)量。地下鐵路列車最近已被用于在日本札幌運(yùn)送快遞送貨包（Kikuta等，2012）。一個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目涉及在中途旅客需求低的運(yùn)作中。兩名送貨員裝載專用箱子，并在列車上選定的車廂上放置輪椅上的推車。這項(xiàng)服務(wù)減少了卡車在內(nèi)城區(qū)的交付，并受到公眾的好評(píng)。由于智能手機(jī)和全球定位系統(tǒng)（GPS）等信息和通信技術(shù)（ICT）的最新發(fā)展，綜合隨選客運(yùn)和貨運(yùn)系統(tǒng)變得更加可行。已經(jīng)使用模擬建模（Ronaldetal。，2015）估計(jì)運(yùn)營(yíng)商和客戶/客戶的利益。7新制造技術(shù)3D打印3D打印是一種新興的制造技術(shù)，可用于在零售點(diǎn)甚至家庭內(nèi)的分布式場(chǎng)所創(chuàng)建專門的產(chǎn)品。商品可以使用3D打印機(jī)現(xiàn)場(chǎng)和點(diǎn)播。3D打印機(jī)有可能取代傳統(tǒng)制造業(yè)，改變制造業(yè)和供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)。它們可以在商業(yè)上（即批量生產(chǎn)），零售（即商店）和個(gè)人使用（即在家中）使用。3D打印機(jī)可以減少貨物運(yùn)輸，特別是貨物調(diào)度。它們還可以減少倉(cāng)庫(kù)和零售點(diǎn)的存儲(chǔ)以及廢物，如包裝。然而，從制造和分銷3D打印機(jī)的供應(yīng)鏈中，仍然需要生產(chǎn)貨物（如塑料和金屬）的材料的運(yùn)輸。很難估計(jì)3D打印對(duì)城市貨運(yùn)的環(huán)境影響。在許多城市，3D印刷設(shè)備將需要進(jìn)口，這將形成貨運(yùn)。然而，3D打印機(jī)制造的產(chǎn)品將減少商品調(diào)度給商店和家庭以及個(gè)人購(gòu)物路途的需求。模塊化建筑結(jié)構(gòu)最近，一些建筑公司已經(jīng)開發(fā)了建造非現(xiàn)場(chǎng)建造預(yù)制建筑模塊的系統(tǒng)，然后運(yùn)送到最終施工現(xiàn)場(chǎng)。先進(jìn)的制造和施工技術(shù)組合起來(lái)，大大降低施工時(shí)間和成本。由于建筑物的內(nèi)部遠(yuǎn)程裝配，施工現(xiàn)場(chǎng)附近的擁擠狀況較差。這種組合式建筑模塊化技術(shù)可以減少與內(nèi)城區(qū)新建建筑相關(guān)的運(yùn)輸建筑材料所需的汽車數(shù)量。當(dāng)供應(yīng)商將材料直接運(yùn)送到倉(cāng)庫(kù)和工廠時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)建筑材料的更高的整合。這減少了交付的頻率以及施工現(xiàn)場(chǎng)附近的交通干擾。8土地使用和運(yùn)費(fèi)由于城市貨運(yùn)是衍生需求，主要受到城市土地利用調(diào)度和相關(guān)活動(dòng)格局的影響。然而，城市地區(qū)的土地利用規(guī)劃往往忽視貨運(yùn)和物流方面的考慮。需要開發(fā)改進(jìn)的建模程序來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用格局的運(yùn)費(fèi)相關(guān)影響。物流擴(kuò)張物流擴(kuò)張是物流終端從內(nèi)城遷往大都市的趨勢(shì)（Dablanc,2014）。近來(lái)在許多城市，倉(cāng)庫(kù)等物流設(shè)施已經(jīng)從中心城區(qū)遷移到通常在高速公路或外環(huán)路附近的大都市區(qū)域。更便宜的土地價(jià)值和土地的增加可以鼓勵(lì)這一點(diǎn)。倉(cāng)庫(kù)也變大了。物流擴(kuò)張可以增加在內(nèi)城市區(qū)零售，商業(yè)和住宅服務(wù)的貨運(yùn)汽車的行駛距離。許多城市在中部城市地區(qū)的人口都在增長(zhǎng)，貨運(yùn)設(shè)施向外部大都市地區(qū)的流動(dòng)也會(huì)增加擁擠和環(huán)境影響。由于內(nèi)城區(qū)工業(yè)用地變得更加昂貴，因此常用于商業(yè)或住宅用途。有必要了解和量化如何影響物流路徑和貨運(yùn)的影響。Dablanc和Rakotonarivo（2010）調(diào)查了物流擴(kuò)張的影響，并估計(jì)自1970年代以來(lái)，巴黎的包裹和快速運(yùn)輸碼頭的位置格局發(fā)生了變化，造成了另外的1.5萬(wàn)噸二氧化碳排放。需要調(diào)查維護(hù)內(nèi)城市貨運(yùn)密集區(qū)域的位置，減少貨運(yùn)汽車的行駛距離。需要開發(fā)模型來(lái)確定大都市區(qū)主要貨運(yùn)物流區(qū)的數(shù)量，大小和位置。在較大的地區(qū)整合貨運(yùn)活動(dòng)，通過(guò)減少貨物運(yùn)輸，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更高的能力聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)共同利益。調(diào)查與港口，機(jī)場(chǎng)，聯(lián)運(yùn)碼頭，公共物流終端等新航站樓以及城市高密集貨物運(yùn)輸相關(guān)聯(lián)貨運(yùn)運(yùn)動(dòng)影響的改進(jìn)模型。9道路定價(jià)城市交通擁堵導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)成本和環(huán)境影響較大。道路定價(jià)有可能被用作降低城市貨運(yùn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境成本的需求管理工具?？ㄜ嚭统擞密囋诔鞘械貐^(qū)競(jìng)爭(zhēng)道路空間。雖然公共交通系統(tǒng)可以提供私人路途的替代方案，但大多數(shù)城市的貨物運(yùn)輸除了道路之外還有很少的選擇。需要開發(fā)改進(jìn)的模型來(lái)預(yù)測(cè)貨運(yùn)變化以及道路定價(jià)方案中乘客相關(guān)的成本。許多供應(yīng)商和零售商經(jīng)常被迫在大城市地區(qū)建立多個(gè)倉(cāng)庫(kù)或配送中心，以便能夠向客戶頻繁可靠地運(yùn)送貨物。直通道路定價(jià)如收費(fèi)可以提高貨運(yùn)汽車的利用效率，避免建立額外的倉(cāng)庫(kù)。在許多城市地區(qū)的交通路徑上，正在經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)間的擁堵，稱為高峰擴(kuò)張。這導(dǎo)致貨運(yùn)公司的運(yùn)營(yíng)成本提高，貨運(yùn)汽車的環(huán)境成本增加。日常運(yùn)營(yíng)需要更多的汽車，從而使得城市地區(qū)的貨運(yùn)汽車的距離更長(zhǎng)。減少貨運(yùn)汽車的路途時(shí)間將導(dǎo)致每條路線更多的停靠，以及減少需要的汽車數(shù)量以及勞動(dòng)力成本的路線減少。由于人力成本占運(yùn)營(yíng)商貨運(yùn)運(yùn)營(yíng)成本的很大一部分，這些節(jié)省可能會(huì)超過(guò)道路收費(fèi)計(jì)劃中的道路使用者費(fèi)用（Hicks，1977）。評(píng)估港口管理局紐約新澤西州的時(shí)間定價(jià)計(jì)劃的影響發(fā)現(xiàn)，運(yùn)營(yíng)商有多種回應(yīng)，包括生產(chǎn)率提高，成本轉(zhuǎn)移以及改變?cè)O(shè)施的使用（Holguin-Veras等，2006）。與在紐約和新澤西州使用電子收費(fèi)（ETC）的貨運(yùn)公司進(jìn)行的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，偏好依賴于穿過(guò)設(shè)施的頻率，ETC特征的意識(shí)以及運(yùn)輸商和貨物的一些屬性（Holguin-Veras和Wang,2011）。另一項(xiàng)研究調(diào)查了貨運(yùn)道路定價(jià)的潛力，將卡車運(yùn)輸轉(zhuǎn)移到擁擠的時(shí)間之外，強(qiáng)調(diào)需要更好地了解運(yùn)營(yíng)商和接收方之間的相互作用（Holguin-Veras,2008）。許多國(guó)家對(duì)貨運(yùn)調(diào)度道路使用費(fèi)的持續(xù)興趣與提高經(jīng)濟(jì)效率的愿望以及對(duì)傳統(tǒng)來(lái)源，特別是燃料消費(fèi)稅收入下降的認(rèn)識(shí)有關(guān)。使用評(píng)估框架來(lái)確定替代接入費(fèi)用對(duì)貨運(yùn)汽車?yán)寐剩囶悇e以及一套直接和交叉彈性的影響（Hensher等，2013）。2010-11年度在澳大利亞收集了有關(guān)對(duì)替代性收費(fèi)制度的態(tài)度的數(shù)據(jù)。使用一個(gè)所謂的選擇實(shí)驗(yàn)來(lái)估計(jì)在汽車市場(chǎng)份額上校準(zhǔn)的混合logit模型，以導(dǎo)出包括距離，質(zhì)量和位置在內(nèi)的多種不同類型的方案。與道路收費(fèi)計(jì)劃相關(guān)的效率，公平性和環(huán)境影響是在實(shí)施這些計(jì)劃之前應(yīng)考慮的關(guān)鍵問(wèn)題。道路收費(fèi)計(jì)劃對(duì)城市貨運(yùn)的影響很少受到重視。以往的交通路徑建模對(duì)道路收費(fèi)的影響主要集中在單車類型，假定為乘用車。需要開發(fā)改進(jìn)的模型，以確定在各種條件下運(yùn)行的幾種類型的道路定價(jià)方案（即不同汽車類別的收費(fèi)率）對(duì)貨運(yùn)承運(yùn)人，托運(yùn)人和居民以及客運(yùn)量的影響。擁堵價(jià)格作為城市大都市交通需求管理的經(jīng)濟(jì)杠桿，近年來(lái)在學(xué)術(shù)和實(shí)踐方面受到了極大的興趣（Mayetal。，2002,Hoetal。，2005）。擁堵定價(jià)的現(xiàn)有實(shí)際實(shí)施都是基于入門級(jí)的收費(fèi)或不公平或有效的日常許可證（Meng等，2012）。已經(jīng)擴(kuò)展了三種備用收費(fèi)計(jì)劃（基于時(shí)間，基于擁擠和基于距離的），以克服目前的定價(jià)方案（May和Milne，2000年）的問(wèn)題，所有這些都可以在擁堵減緩方面勝過(guò)平費(fèi)收費(fèi)計(jì)劃。然而，前兩種方法鼓勵(lì)積極駕駛，因?yàn)槎▋r(jià)警戒線的時(shí)間較短意味著較少的費(fèi)用。因此，基于距離的方案更適合實(shí)際實(shí)施。使用基于距離的方案，確定通行費(fèi)是乘客在警戒區(qū)域的行駛距離的函數(shù)，這被稱為收費(fèi)費(fèi)用函數(shù)。最近，基于距離的收費(fèi)計(jì)劃引起了相當(dāng)?shù)年P(guān)注（Meng等，2012,O'Mahony等，2000，Jouetal，2012,LawphongpanichandYin,2012,JouandYeh2013）。需要開發(fā)模型來(lái)確定最佳類型的道路定價(jià)或收費(fèi)計(jì)劃，以減少城市貨物運(yùn)輸?shù)挠绊憽Ｈ欢?，這將要求明確闡述計(jì)劃的目標(biāo)。道路貨運(yùn)汽車的共同目標(biāo)包括基礎(chǔ)設(shè)施成本回收，高峰回避和汽車能力利用。需要改進(jìn)的模型來(lái)考慮運(yùn)營(yíng)商，托運(yùn)人和接收方的運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略決策。需要預(yù)測(cè)道路定價(jià)對(duì)航線選擇和航班日時(shí)間調(diào)度的影響。有必要考慮對(duì)供應(yīng)商和接收設(shè)施管理的變更。還應(yīng)考慮供應(yīng)商的長(zhǎng)期戰(zhàn)略問(wèn)題，例如倉(cāng)庫(kù)的數(shù)量，大小和位置以及與汽車數(shù)量和類型有關(guān)的承運(yùn)人的車隊(duì)規(guī)劃。10結(jié)論城市物流需要一系列數(shù)據(jù)和信息來(lái)定義問(wèn)題，然后開發(fā)模型，并制作評(píng)估方案。信息和通信技術(shù)的快速發(fā)展使城市貨運(yùn)系統(tǒng)的運(yùn)行得到更廣泛地應(yīng)用和準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)，這為提高效率和減少城市貨物流動(dòng)的影響提供了發(fā)展機(jī)會(huì)。替代燃料汽車和先進(jìn)制造業(yè)的最新進(jìn)展有巨大的潛力來(lái)減少城市貨運(yùn)的影響。然而，在開發(fā)改進(jìn)的決策支持系統(tǒng)以減少物流擴(kuò)張以及家庭交付的影響方面，還存在一些挑戰(zhàn)。NewopportunitiesandchallengesforcitylogisticsAbstract:Theinformationrevolutioniscreatingbothopportunitiesandchallengesforimprovingthesustainabilityofurbanfreightsystems.Arangeofvehiclemovementdatacannowbeautomaticallycollectedfromlowcostsensorsthatareabletoassistinimprovingunderstandingdistributionsystemsandincreasingtheirefficiency.Vehiclemonitoringtechnologiesthathavethepotentialtochargebothpassengerandgoodsvehiclesforusingtheroadsystem,allowanewarrayofpricingschemestobeintroduced.However,E-commerce(B2C)iscreatingasurgeinhomedeliveriesthatisincreasingthesocialandenvironmentalcostsofgoodsdistributionsystems.Thispaperdescribessomeapplicationsofbigdatasystemsanddecisionsupportsystemsthatcanbeusedtoenhancethedesignandevaluationcitylogisticsschemes.Theneedtodevelopimprovedtoolsforunderstandinglogisticssprawlandreducingitseffectsaredescribed.Developmentsinalternativefuelvehiclesandadvancedmanufacturingsystemsarealsopresented.Keywords:bigdata;e-commerce;decisionsupportsystems;roadpricing;logisticsprawls;co-modality;alternativefuelvehiclesIntroductionCityLogisticsisbasedonthesystemsapproachthatinvolvesanumberoftechnicalprocessesincludingmodelling,evaluationandtheapplicationofinformationtechnologies(TaniguchiandThompson,2014).AdvancesinInformationandCommunicationTechnology(ICT)provideopportunitiesforimprovingtheperformanceofurbanfreightsystems.ICTalsocreatesthepotentialfordevelopingmoreadvancedurbanfreightmanagementsystemssuchasjointdeliverysystemsandroadpricingschemes.BigdataandanalysisThankstothedevelopmentanddeploymentofICT(InformationandCommunicationTechnology)andITS(IntelligentTransportSystems),wecaneasilycollect“bigdata”ofpickup-deliverytruckmovementsorgoodsmovementsinurbanareasatlowercosts.GlobalPositioningSystems(GPS)devicesaretypicallyequippedintrucksallowingthelocationoftruckstobepreciselymeasuredeverysecond.Fig.1showsaGPSdevicewhichisusedforrecordingtheroutesofurbantrucks.Theanalysisofbigdataoftruckmovementsinurbanareasallowsustogaininsightsintothebehaviourofdrivers.EhmkeandMattfeld(2010)highlighteddataprovisionoftime-dependenttraveltimesforcitylogisticsroutingdemands.Telematicsbasedtrafficdatacollectionandconversionfromlegalempiricaltrafficdataintoinformationmodelsarediscussed.Linetal.(2013)applieddataminingtechniquetofindroutingpatternsfromthepastcasesofvehicleroutingplansoftruckdrivers.Theydesignedarealtimemobileintelligentroutingsystem,whichwasinstalledondrivers,smartphone.Itwasdemonstratedthattheproposedmethodwassuccessfulinreducingthetraveltimesoncongestedurbanroadnetworksincasestudies.Xuetal.(2014)undertookastudywheredatawasusedtodesignahigh-efficientflowpathusingPetri-Netsandofferedacitylogisticsmodelbasedonacloudbasedplatform.Teoetal.(2015)analysedprobedataofpickup-deliverytrucksdatawithamulti-layeredGeographicalInformationSystem(GIS)inOsakausingvehicleroutingandschedulingwithtimewindows(VRPTW)model.TheyindicatedthatconsideringthelanduseinparticulartheresidentialzoneintotheoptimisationofVRPTWtounderstandhowfreightcarrierscanhelptoimproveontheirdeliveroperationsundertheexistinglanduseplanswhileprovidingabetterurbanenvironment,especiallyforcitydwellerswithintheresidentialzones.DecisionsupportsystemsDecisionsupportsystemshavebeenstudiedforchoosingappropriatepolicymeasuresforcitylogistics.Developingdecisionsupportsystemsrequireseveralsteps:(a)identifyingproblems,(b)choosingcandidateapproachesandpolicymeasuresorscenarios,(c)duplicatingbehaviourofstakeholders,and(d)evaluatingpolicymeasures.Multi-agentmodelsareoftenusedforrepresentingthebehaviourofstakeholdersandevaluatingpolicymeasuresintermsofeconomic,financial,social,environmental,andenergyimpactsbasedontheestimationofeffectsofpolicymeasures.Davidssonetal.(2005)pointedoutthatagent-basedapproachesareverysuitableforfreightlogistics.Duinetal.(2007)discussedauctioningofshippersandcarriersusingagentbasedmodelling.Taniguchietal.(2007)dealtwithdynamicvehicleroutingandschedulingproblemsusingmulti-agentmodels.Donnelly(2009)developedamulti-agentmodelwithmicrosimulationoffreightflowsthatwasappliedinPortland,Oregon.Tamagawaetal.(2010)analysedtheinteractionbetweenshippers,carriers,administrators,andresidentsusingmulti-agentmodelswithreinforcementlearningforevaluatingcitylogisticsmeasures,andpointedoutthatwin-winsituationsforstakeholdersarepossiblebyimplementingtruckflowrestrictionsandjointdeliverysystems.Roordaetal.(2010)presentedaconceptualframeworkforagent-basedmodellingoflogisticsservices.Duinetal.(2012)presentedmulti-agentsimulationmodelsforanalysingthedynamicdemandofurbandistributioncentres(UDC).Teoetal.(2012,2014)usedmulti-agentmodelsforevaluatingcitylogisticspolicymeasures,includingroadpricing,loadfactorcontrolsandbuildingmotorwaysonurbanroadnetworksandclarifiedtheeffectsofpricingandprovisionofmotorwaysontheefficiencyofvehicleoperationsandCO2,NOxandSPM(SuspendedParticleMaterial)emissionsgeneratedbytrucks.Anandetal.(2014)discusseddecisionmakingusingontologybasedmulti-agentmodelsforcitylogistics.Wangapisitetal.(2014)investigatedjointdeliverysystemswithUDCandparkingmanagementusingmulti-agentmodels.Thesemodelsallowanunderstandingoftheresponsebehaviourofstakeholderstoactionstakenbyotheractorsandeffectsofpolicymeasures.However,thevalidationofmulti-agentsimulationisachallengingissueandmoreexperienceandcasestudiesofpracticalapplicationofmulti-agentmodelsisneeded.RecentlytheInternetofThings(loT)canprovideaplatformfordecentralizedmanagementforcitylogistics.Reaidyetal.(2015)discussedbottomupapproachbasedonInternetofThingsfororderfulfilmentinacollaborativewarehousingenvironment.Theyusedmulti-agentsystemsandintegratedabottomupapproachwithdecisionsupportmechanismsuchasself-organisation10andnegotiationprotocolsbetweenagentsbasedon“com-peration=competition+cooperation”concept.Thebehaviourofstakeholdershighlyaffectstheresultsofpolicymeasures.Stathopoulosetal.(2012)studiedthereactionofstakeholderstourbanfreightpoliciesusingnestedlogitmodelbasedonsurveysinRome.GattaandMarcucci(2014)discussedanagent-specificapproachtoincreasedecision-makers,awarenessandabilitytomakebetterdecisionsincaseofRome'sLimitedTrafficZone.Multi-CriteriaDecisionMaking(MCDM)modelshavealsobeenstudiedforchoosingcitylogisticspolicymeasures.Awasthi(2012)presentedahybridapproachusingaffinitydiagrams,theAnalyticHierarchyProcess(AHP)andfuzzyTOPSIS(TechniqueforOrderofPreferencebySimilaritytoIdealSolution)forevaluatingcitylogisticsinitiatives.Tadicetal.(2014)introducedhybridMCDMmodelusingfuzzymethodandappliedthisinthecityofBelgrade.Bouhanaetal.(2015)highlightedintelligentdecisionsupportsystemswhichintegrateontologysupportedcasebasereasoningandmulti-criteriadecisionmakingapproacheswiththeChoquetintegralforsustainableurbanfreighttransport.Raoetal.(2015)discussedlocationselectionofcitylogisticscentresusingfuzzymulti-attributegroupdecisionmaking(FMAGDM)technique.E-commerceE-commercehasbecomemorepopularinbusinessusingInternet.ThegrowthofInternetshoppingBusinesstoConsumer(B2C)affectsurbandeliverysystems.TaniguchiandKakimoto(2004)studiedtheeffectsofe-commerceontheurbanfreighttransportusingvehicleroutingandschedulingproblemmodel.TheypointedoutthatthepenetrationofB2Ce-commercemayincreasethetruckflowsforhomedeliverywithtimewindowsbutthiscanbealleviatedbyintroducingjointdeliverysystemsandpickuppointswherecustomersvisittopickuptheircommodities.Campbell(2006)investigatedincentivestoinfluencetheconsumerbehaviourtoreducehomedeliverycosts.Hongetal.(2013)studiedtheoptimisationofvehicleroutingandschedulingforB2Ce-commercelogisticsdistributionsystems.Ehmke(2014)discussedcustomeracceptanceonhomedeliverieswithtighttimewindowsatcustomersoncongestedroadnetworks.Usingsimulationtheyanalysedtheeffectsoftraveltimeinformationondecisionmaking11investigatingwhetherthedeliveryrequestscouldbeaccommodated.AllauthorsarerequiredtocompletetheProcediaexclusivelicensetransferagreementbeforethearticlecanbepublished,whichtheycandoonline.ThistransferagreementenablesElseviertoprotectthecopyrightedmaterialfortheauthors,butdoesnotrelinquishtheauthors,proprietaryrights.Thecopyrighttransfercoverstheexclusiverightstoreproduceanddistributethearticle,includingreprints,photographicreproductions,microfilmoranyotherreproductionsofsimilarnatureandtranslations.Authorsareresponsibleforobtainingfromthecopyrightholder,thepermissiontoreproduceanyfiguresforwhichcopyrightexists.EnergysavingtechnologiesInternalcombustionenginevehicles(ICEVs)havewidelybeenusedforurbanfreighttransport,suchastrucksandvans,wheregasolineordieselfueliscombustedtocreatemechanicalenergythatprovidesthepowertomovethevehicleforward.Thesevehiclesgenerallyconsumeconsiderableoil-basedenergy,andhence,alternativevehicletechnologiesarebeingstronglydemandedtoreducethedependenceonoilforlast-miledeliveries.EveninthefieldofCityLogistics,technicalinnovationsofvehicledesignofferahighpotentialforenergysavingsinthefuture.Energysavingscanbeachievedusinglow-energyandlow-emissionvehicles.Recentlytherehavebeenrapidadvancesinalternativefuelvehicles(AFVs),includingelectricvehicles(EVs),hybridvehicles(HVs),naturalgasvehicles(NGVs),andfuelcellvehicles(FCVs).EVsarevehiclesinwhichsomeorallofthedrivingenergyissuppliedthroughelectricityfrombatteries.HVsusetwoormoredistinctpowersources,wheresmallelectricbatteriesaretypicallyutilisedtosupplyelectricitytothedrivetrainforenhancingtheefficiencyofcombustionengine.NGVscanrunoncompressednaturalgas(CNG)orliquefiednaturalgas(LNG).FCVsareanothertypeofelectricvehicle,inthatthefuelcellgenerateselectricitythroughanelectrochemicalprocessinthefuelcellstack.AsvanDuinetal.(2013)indicates,useofEVsisanefficientandpromisingstrategyforurbanfreight.Leonardietal.(2011)presenteddetailsofatrialofamajorstationeryandofficesuppliescompanymakingdeliveriesfromtheurbanmicro-consolidationcentretocustomersin12centralLondonusingelectrically-assistedtricyclesandelectricvans.Jorgensen(2008)reportedthatfuelefficiencyofatraditionalICEVis15-18%,whilethatofanEVcanbeashighas60-70%.AmongAFVs,plug-inhybridelectricvehicles(PHEVs)haveaccountedforagrowingshareofthevehiclemarketastheycombinetheadvantagesofEVsandICEVstosavegasolineconsumptionaswellastoreduceemissions.Liuetal.(2014)insiststhattherandompowerdemandoflargePHEVfleetswouldimposesignificantstressonpowersystemoperation,eventhoughPHEVscanutiliseexcesspoweratnightfortheirregularchargingcycles.TheincreasingpenetrationofPHEVsisalsocrucialtotheconstructionofSmartGridtoenergysavingsandemissionreductions(e.g.,Minghongetal.,2012).NGVshavebeenadoptedfarslowerinmostOECDcountriesthanexpected,althoughtheywereamongthefirstmatureandmarketabletechnologies.VonRosenstieletal.(2015)showsthatthisisduetomarketfailureintheNGV-market,includingcoordinationfailureincomplementarymarkets,legalregulationsonservicestationsonmotorways,andimperfectinformation.Despitetheexpectedeffectsofintroducinglow-energyandlow-emissionvehicles,therearestillseveralobstaclestowardstheirwidespreaduse,suchaslackofinfrastructure,highcostofintroducingthem,insufficientmaintenanceandservicingsystem.Inaddition,reductioningasolineconsumptionbyreplacingICEVswithAFVsmayresultindecreaseinfueltaxrevenuesthatcanfundtransportprojects(e.g.,HajiamiriandWachs,2010).Co-modalityCo-modalityinvolvescombiningtherangeofservicesofferedbytransportmodesthatcanincludeusingpublictransportvehiclessuchastrains,trams,busesortaxisfortransportinggoodsaswellaspassengers(ThompsonandTaniguchi,2014).Publictransportvehiclesoftenhaveconsiderableunderutilisedcapacityduringoffpeakperiods.Publictransportorganisationscanbenefitfromgainingincomefromcarryinggoodsbyutilizingspaceonlesscrowdedvehicles.Revenuefromtransportinggoodsonpublictransportvehiclescanbeusedtoincreasethenumberofservicesforpassengers.Shipperscanalsobenefitbyhavinglowertransportcostsandmorefrequentandreliabledeliveries.Therearealsobenefitsforresidentswhoexperiencelesscongestionaswellasreducedemissionsandnoisefromfewer13truckstravellingonurbanroadnetworks.However,usingtraditionalpublictransportvehiclesfortransportinggoodsinvolvesextrahandlingcostsduetotranshipmentandcanrequireadditionalhandlingequipmentandlabourforloading/unloadingvehiclesandsecurity.TheYamatoTransportCompanyhasbeenusingatramsystemfordeliveringgoodstoArashiyamainKyoto,JapansinceMay2011(JFS,2011).Atwocarriagetramconsistingofonecarriageforpassengersandanothercarriageisusedfortransportinggoods.ElectricbicyclesarethenusedfromtheArashiyamastationtodeliverparcelstocustomers.ThissystemhasreducedCO2emissionsaswellasalmosthalvedthenumberoftrucksusedfordeliveringparcels.SubwaystrainshaverecentlybeenusedtotransportexpresshomedeliverypackagesinSapporo,Japan(Kikutaetal.,2012).Apilotprojectinvolvedtheserviceoperatingduringthemiddayperiodwhenpassengerdemandislow.Twodeliveryworkersloadspecialboxesandtravelwithcartsthatarepositioninwheelchairspacesonselectedcarriagesontrains.Thisservicereduceddeliveriesbytrucksintheinnercityareaandwaswellreceivedbythepublic.Integratingon-demandpassengerandfreighttransportsystemsisbecomingmorefeasibleduetorecentdevelopmentsininformationandcommunicationtechnologies(ICT)suchassmartphonesandglobalpositionsystems(GPS).Benefitsforbothoperatorsandpassenger/customershavebeenestimatedusingsimulationmodelling(Ronaldetal.,2015).Newmanufacturingtechnologies3Dprinting3Dprintingisanemergingmanufacturingtechnologycanbeusedtocreatespecializedproductsatdistributedlocationssuchasretailoutletsorevenwithinhouseholds.Goodscanbebuiltusing3Dprinterson-siteandon-demand.3Dprintershavethepotentialtoreplacetraditionalmanufacturingandchangethestructureofmanufacturingindustriesandsupplychains.Theycanbeusedcommercially(i.e.massproduction),inretailing(i.e.inshops)andforpersonaluse(i.e.athome).3Dprinterscanreducefreighttransportparticularlythedistributionofgoods.Theycanalsoreducestorageatwarehousesandretailoutletsaswellaswastesuchaspackaging.However14transportisstillrequiredforthematerialsforproducinggoods(e.g.plasticandmetal)aswellfromthesupplychainforthemanufacturinganddistributionof3Dprinters.Itisdifficulttoestimatetheenvironmentalimpactsof3Dprintingonurbanfreight.Inmanycities3Dprintingdeviceswillneedtobeimported,andthiswillcreatefreighttransport.However,productsmadeby3Dprinterswillreducetheneedforgoodstobedistributedtoshopsandhomesaswellaspersonalshoppingtrips.ModularoffsiteconstructionRecentlyanumberofconstructioncompanieshavedevelopedsystemsforconstructingprefabricationbuildingmodulesthatarebuiltoff-siteandthentransportedtothefinalconstructionsite.Acombinationofadvancedmanufacturingandconstructiontechnologiesareusedtosubstantiallylowerconstructiontimesandcosts.Sincetheinteriorofbuildingsarefittedoutremotelythereisreducedcongestionneartheconstructionsite.Suchunitisedbuildingmodulartechnologyaspotentialtoreducethenumberofvehiclesrequiredfortransportingconstructionmaterialsassociatedwiththeconstructionofnewbuildingsininnercityareas.Higherconsolidationofbuildingmaterialsareachievedwhensupplierstransporttheirmaterialsdirectlytowarehousesandfactories.Thisreducesthefrequencyofdeliveriesaswellasthedisruptiontotrafficnearconstructionsites.LanduseandfreightSinceurbanfreighttransportisaderiveddemanditislargelyinfluencedbythedistributionoflanduseandassociatedactivitypatternswithincities.However,landuseplanningwithinurbanareasoftenneglectsfreightandlogisticsconsiderations.Thereisaneedtodevelopimprovedmodellingproceduresforpredictingthefreightrelatedimpactsoffuturelandusepatterns.LogisticssprawlLogisticssprawlisthetrendforlogisticsterminalstomovefromtheinnercitytothemetropolitanareas(Dablanc,2014).Recentlyinmanycitieslogisticsfacilitiessuchaswarehouseshavemovedawayfromcentralcityareastothefringesofmetropolitanareastypicallynear15highwaysorouterringroads.Cheaperlandvaluesandincreasedavailabilityoflandhasencouragedthis.Warehouseshavealsobecomelarger.Logisticssprawlcanincreasethedistancetravelledbyfreightvehicleswhoserviceretail,commercialandresidencesininnercityareas.Manycitiesareexperiencinggrowthinthepopulationlivinginthecentralcityareasandthedriftoffreightfacilitiestotheoutermetropolitanregioncanaddtocongestionandenvironmentalimpacts.Asindustriallandininnercityareasbecomesmoreexpensiveitiscommonforittoberezonedforcommercialorresidentialuses.Thereisaneedtounderstandandquantifyhowthisaffectslogisticsnetworksandtheimpactsoffreighttransport.DablancandRakotonarivo(2010)investigatedtheeffectsoflogisticssprawlandestimatedthatanadditional15,000tonnesofCO2emissionswerecausedfromthechangeinlocationpatternsofparcelandexpresstransportterminalsinParissincethe1970's.Thereisaneedtoinvestigatethebenefitsofpreservingareasthatarefreightintensiveininnercityareastoreducethedistancetravelledbyfreightvehicles.Modelsneedtobedevelopedtodeterminethenumber,sizeandlocationofmajorfreightlogisticsprecinctswithinmetropolitanregions.Consolidatingfreightactivitiesinlargerareascreateco-locationrelatedbenefits