Avtomobilə Quraşdırılmış Avtomatik Üfüqi Yükləmə və Boşaltma Sistemi (Automated Horizontal Loading and Unloading System, AHLUS) mövcud kommersiya yük maşınlarının yük döşəməsini lentli konveyer və hərəkətli arakəsmə vasitəsilə passiv saxlama sahəsindən aktiv yük emalı platformasına çevirən retrofit avtomobildaxili avtomatlaşdırma sistemidir. Sukmin Hong, Longxiao Liu, Gwanyong Oh, Sungmin Kim, Hanbyul Ryu, EunSu Lee, Daisik Nam və Daejin Kim tərəfindən aparılan tədqiqat AHLUS-un Cənubi Koreyada təzə qida məhsullarının son kilometr çatdırılmasında əməliyyat və iqtisadi təsirini, Baengnyeong adasında isə heterogen yüklərin eyni avtomobil platformasında daşına bilməsini araşdırmışdır. Kəmiyyət hissəsi AHLUS ilə təchiz edilmiş iki 1 tonluq yük maşınından və iki sürücüdən əldə edilmiş 184 sürücü-gün müşahidəsinə və 110 unikal iş gününə əsaslanır.

Öyrənmə dövründə gündəlik orta çatdırılma 239,9 bağlama, keçid dövründə 249,9 bağlama və sabit dövrdə 287,4 bağlama olaraq ölçülmüşdür. Sabit dövrlə öyrənmə dövrü arasındakı xam fərq +47,5 bağlama/gün və ya %19,8-dir. Kəsilmiş zaman sırası modelinin müdaxilədən əvvəlki meyli və həftəsonu təsirlərini nəzərə alan əks-faktual proqnozu isə sabit dövrdə təxminən +37,0 bağlama/gün və ya %14,8 deployment təsiri göstərmişdir.

Bu artım yalnız AHLUS avadanlığının təcrid olunmuş səbəb-nəticə təsiri deyil. Avtomobillər bütün müşahidə müddəti ərzində AHLUS ilə təchiz edilmişdir; 2024-cü ilin dekabrında dispatch sistemi bu avtomobillərə daha çox yük ayırmağa başlamış və sürücülər də sistemdən istifadədə təcrübə qazanmışdır. Buna görə tədqiqat avadanlıq tutumu, sürücü öyrənməsi və göndərişin yenidən bölüşdürülməsinin birlikdə baş verdiyi deployment prosesinin təsirini qiymətləndirir.

Ümumi sahibolma dəyəri modelində baza halda aylıq xalis pul faydası 968.645 KRW, nağd əsaslı başabaş müddəti 4,13 ay, beş illik NPV 47.467.823 KRW və sadə illik ROI %291 hesablanmışdır. Monte Carlo analizində median başabaş müddəti 4,6 ay olmuşdur; lakin istifadə olunan ehtimal paylanmaları statistik olaraq verilənlərdən qiymətləndirilməmiş, fərz edilmiş paylanmalardır. Buna görə iqtisadi nəticələr yalnız araşdırılan əməliyyat və model fərziyyələri çərçivəsində şərh edilməlidir.

AHLUS Bu Tədqiqatda Yük Maşınının Hansı Funksiyasını Dəyişdirir?

AHLUS yük maşınının kuzovunu yalnız yük daşıyan sabit həcm olmaqdan çıxarıb yükü avtomobil boyunca üfüqi hərəkət etdirən və istifadə edilə bilən yük sahəsini hərəkətli arakəsmə ilə yenidən təşkil edən aktiv emal platformasına çevirir; sistemin iki əsas mexaniki komponenti elektrikli lentli konveyer və hərəkətli bulkhead sistemidir.

Ənənəvi yük sahəsində fiziki darboğaz

Ənənəvi qapalı kuzalı paylama avtomobillərində sürücünün bağlamanı tapmaq, yükü yenidən düzənləmək və ya boşaltmaq üçün fiziki olaraq yük bölməsinə daxil olması lazım gələ bilər. Yükləmə və boşaltma müddətləri ayrı-ayrılıqda kiçik görünsə də, çox dayanacaqlı son kilometr əməliyyatlarında növbə boyunca yığılaraq avtomobilin gündəlik tur sayını məhdudlaşdıra bilər.

Tədqiqatın nəzəri töhfələrindən biri avtomobildaxili yük emalı müddətini sabit və xarici əməliyyat parametri kimi qəbul etməməsidir. Avtomobildaxili avadanlıq dəyişdirildikdə dayanacaq başına xidmət müddəti, avtomobil dövr müddəti və müəyyən növbədə edilə bilən tur sayı da dəyişə bilər.

AHLUS sistem arxitekturası

AHLUS iki sinxron alt sistemdən ibarətdir. Birincisi yükləri avtomobilin uzununa oxu boyunca arxa qapı ilə kuzovun içi arasında daşıyan yüksək sürtünməli avtomatik lentli konveyerdir. Sistem avtomobilin elektrik infrastrukturundan qidalanan elektrik mühərriki ilə işləyir.

İkinci komponent hərəkətli bulkhead sistemidir. Yükləmə zamanı arakəsmə geri çəkilərək yeni yük üçün sahə açır. Yükləmə tamamlandıqda irəli hərəkət edərək boş həcmi azalda və yükün hərəkətini məhdudlaşdıra bilər. Daşıma zamanı sabitlənərək yükün stabilləşdirilməsinə töhfə verir. Boşaltmada isə lentli konveyerlə birlikdə mexaniki itələyici kimi işləyərək yükü arxa qapıya doğru yönəldir.

İdarəetmə bloku avtomobilin arxa hissəsində yerləşir. Operator yükün irəli və ya geri hərəkətini avtomobil kuzovuna davamlı daxil olub-çıxmadan buradan idarə edə bilər.

Hərəkətli arakəsmənin logistika baxımından mənası

Hərəkətli arakəsmənin funksiyası yalnız yükü sıxmaq deyil. Çatdırılma və toplama eyni marşrutda baş verdikdə outbound yük boşaldıqca açılan sahə inbound və ya geri qaytarılan yüklər üçün yenidən ayrıla bilər.

Bu xüsusiyyət forward delivery ilə reverse logistics-in eyni avtomobildə birləşdirilməsi baxımından vacibdir. Lakin tədqiqat boş qayıdış nisbətində və ya ümumi vehicle miles traveled dəyərində real azalma ölçməmişdir; bu faydalar tətbiq potensialı kimi müzakirə olunur.

Quru tökmə materialının üfüqi boşaldılması

Orta və ağır avtomobillərdə istifadə olunan sistem konveyerlə kuzov döşəməsi arasındakı boşluqlara taxıl, kömür və ya aqreqat kimi quru tökmə materiallarının daxil olmasını məhdudlaşdırmağa yönəlmiş sealing konstruksiyalarını ehtiva edir.

Buna görə tökmə yük yalnız dump tipli kuzovun şaquli qaldırılması ilə deyil, aktiv döşəmə və hərəkətli bulkhead-in eyni vaxtda üfüqi hərəkəti ilə avtomobilin arxasından boşaldıla bilər. Baengnyeong adası nümayişində torpaq və aqreqat bu iş rejimi ilə daşınmışdır.

Soyuq zəncir konteksti niyə vacibdir?

Mənbə tədqiqatın əsas sahə mühitini təzə və temperatura həssas məhsulların gecə çatdırılması kimi seçmişdir. Əllə emal azaldıqda və qapının açıq qalma müddəti qısaldıqda məhsulların xarici mühit temperaturuna məruz qalmasının azalması gözlənilə bilər.

Lakin tədqiqat zamanı yük bölməsinin temperatur profilləri və ya door-open duration məlumatları qeydə alınmamışdır. Buna görə soyuq zəncir keyfiyyətinin yaxşılaşması tədqiqatın birbaşa nəticəsi deyil.

Erqonomika baxımından nə demək olar?

AHLUS sürücünün kuzova daxil olaraq bağlamaları itələmək, çəkmək və daşımaq ehtiyacını azaltmağı hədəfləyir. Bu mexanizm fiziki yükün azalması istiqamətində əsaslı erqonomik hipotez yaradır.

Bununla belə sürücü hərəkətlərinin sayı, yerimə məsafəsi, dayaq-hərəkət sistemi yükü, elektromioqrafiya və ya standart erqonomika şkalaları istifadə edilməmişdir. Buna görə tədqiqat erqonomik faydanın ölçüldüyünü və ya dayaq-hərəkət zədələnməsi riskinin azaldıldığını göstərmir.

Tədqiqatın məlumat strukturu

Üç əməliyyat dövrü

%19,8-lik Çatdırılma Artımı Yalnız AHLUS Avadanlığının Təsiridirmi?

Xeyr. %19,8 öyrənmə və sabit dövrlərin xam ortalamaları arasındakı fərqdir və avadanlıq bütün müşahidə dövründə artıq avtomobillərdə olduğu üçün hardware-only causal effect kimi şərh edilə bilməz; tədqiqat avadanlığın yaratdığı tutumun sürücü öyrənməsi və dispatch-in yenidən bölüşdürülməsi ilə istifadə edilə bilən hala gəlməsinin birgə təsirini ölçür.

Niyə pre-installation müqayisəsi yoxdur?

AHLUS-lu iki yük maşını tədqiqat məlumatlarının toplanması başlamazdan əvvəl sistemə sahib idi. Buna görə tədqiqatçıların eyni iki avtomobil üçün AHLUS-suz müqayisəli ilkin zaman sırası yoxdur.

Həmçinin eyni paylama şəbəkəsində AHLUS olmayan avtomobillərin gündəlik məlumatları operator tərəfindən tədqiqatçılara verilməmişdir. Buna görə difference-in-differences, synthetic control və ya matched untreated vehicle kimi daha güclü müqayisəli dizaynlar tətbiq edilə bilməmişdir.

Dispatch məhdudiyyəti niyə vacibdir?

Tədqiqat mühitində sürücünün gündəlik çatdıra biləcəyi bağlama sayı yalnız fiziki sürətindən asılı deyil. Dispatch sistemi avtomobilə nə qədər yük ayırıbsa, sürücünün müşahidə olunan gündəlik throughput-u həmin həcmlə məhdudlaşır.

Öyrənmə dövründə AHLUS emal müddətində istifadə oluna bilən boşluq yaratmış olsa belə, göndəriş miqdarı köhnə səviyyədə qaldığı üçün bu tutum daha yüksək bağlama sayı kimi görünməyə bilər. Dekabrda dispatch miqdarı artırıldıqda əvvəlcədən yaranmış tutum throughput-a çevrilməyə başlamışdır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Kəsilmiş zaman sırası modeli

Əsas kəmiyyət metodu tək seriyalı interrupted time-series (ITS) reqressiyasıdır. Mənbə modeli aşağıdakı şəkildə müəyyən etmişdir:

\[ Y_t = \beta_0 + \beta_1 t + \beta_2 post_t + \beta_3 (t-T^*)post_t + \beta_4 weekend_t + \varepsilon_t \tag{1} \]

Burada \(Y_t\), t günündə iki sürücünün gündəlik orta bağlama sayını; \(t\), zaman meylini; \(post_t\), 1 dekabr 2024 və sonrasında 1 olan intervention göstəricisini; \(T^*\), 1 dekabr 2024 qırılma tarixini; \(weekend_t\), həftəsonu göstəricisini ifadə edir.

\(\beta_1\) müdaxilədən əvvəlki meyli, \(\beta_2\) 1 dekabrdakı ani səviyyə dəyişməsini, \(\beta_3\) isə qırılmadan sonrakı gündəlik meyldə əlavə dəyişikliyi ölçür.

Gündəlik zaman sırasındakı heteroskedastiklik və seriya korrelyasiyasına görə standart xətalar yeddi gecikməli Newey–West heteroskedastiklik və avtokorrelyasiya baxımından davamlı (HAC) estimator ilə hesablanmışdır.

ITS reqressiya nəticələri

Müdaxilədən əvvəlki meyl statistik olaraq əhəmiyyətli deyil. Dekabrın əvvəlindəki −5,90 bağlamalıq ani səviyyə dəyişməsi də əhəmiyyətli deyil. Buna qarşılıq müdaxilədən sonrakı əlavə gündəlik +0,913 bağlama meyli yüksək dərəcədə əhəmiyyətlidir.

Modelin sabit dövrdə fitted seriya ilə müdaxilədən əvvəlki meylin uzadıldığı counterfactual seriya arasındakı orta fərqi təxminən 37,0 bağlama/gündür. Bu dəyər counterfactual-a görə %14,8 artıma uyğundur.

Xam dövr müqayisəsi

Sabit dövrün ortalaması öyrənmə dövründən 47,5 bağlama/gün daha yüksəkdir. Bu xam fərq %19,8-ə uyğundur.

Cüt-cüt statistik müqayisələr

Sürücü səviyyəsində nəticələr

Driver A-nın gündəlik orta çatdırılması öyrənmə dövründə 238,1-dən sabit dövrdə 291,2 bağlamaya yüksəlmişdir. Fərq +53,1 bağlama/gün və ya %22,3-dür; Cohen's d = 3,45 və p<0,001-dir.

Driver B-də orta göstərici 241,2-dən 282,0 bağlamaya yüksəlmişdir. Fərq +40,8 bağlama/gün və ya %16,9-dur; Cohen's d = 2,68 və p<0,001-dir.

Hər iki sürücüdə eyni istiqamətli böyük fərqin müşahidə olunması aggregate nəticənin tək bir sürücünün qeyri-adi performansından qaynaqlanma ehtimalını azaldır. Lakin iki sürücü bütün sektor üçün ümumiləşdirilə bilən nümunə deyil.

Qırılma tarixi həssaslıq analizi

Tədqiqatçılar deployment-ın bir gündə baş vermədiyini nəzərə alaraq ITS modelini 17 noyabr, 24 noyabr, 8 dekabr və 15 dekabr alternativ qırılma tarixləri ilə yenidən qurmuşlar.

Bütün alternativlərdə slope-change əmsalı müsbət və əhəmiyyətli qalmışdır: \(\beta_3=0{,}833–0{,}950\), hamısında p<0,01. Sabit dövr fitted–counterfactual fərqi alternativ tarixlər arasında 37,0–47,4 bağlama/gün aralığında olmuşdur.

Modelin qrafik nəzarəti

Mənbə Figure 3 beş paneldən ibarətdir: iki sürücünün gündəlik çatdırılmaları və 7 günlük hərəkətli ortalamaları; ITS fitted seriyası və counterfactual; dövrlərə görə boxplot; sürücü əsasında aylıq ortalamalar; residual diagnostic.

Residual analizində Shapiro–Wilk \(W=0{,}988\), \(p=0{,}412\) bildirilmiş və residual paylanmasında aydın sistematik struktur görülmədiyi qeyd edilmişdir.

4,1 Aylıq Geri Ödəniş Nəticəsi Nə Qədər Etibarlıdır?

Baza TCO modelində 4,13 aylıq nağd başabaş müddəti əldə edilmiş və birtərəfli həssaslıq ilə Monte Carlo analizi bu nəticənin ağlabatan parametr dəyişikliklərinə həssaslığını göstərmişdir; lakin throughput-dan başqa bəzi xərc girişləri mühəndislik təxmini və ya ekspert rəyidir və Monte Carlo paylanmaları empirik olaraq qiymətləndirilmədiyi üçün nəticə müstəqil iqtisadi təsdiq kimi şərh edilməməlidir.

Ümumi sahibolma dəyəri tənliyi

Mənbə aylıq xalis pul faydasını:

\[ Net_{month} = (\Delta q-\ell)\,p\,d_{eff} - e\,c_e\,d_{eff} - \frac{m}{12} \tag{2} \]

kimi müəyyən edir.

Burada \(\Delta q\) gündəlik əlavə bağlama sayı; \(\ell\) AHLUS-un yük sahəsində tutduğu həcmdən yaranan payload-loss fürsət xərci; \(p\) bağlama başına ödəniş; \(d_{eff}\) effektiv aylıq iş günü; \(e\) gündəlik lent elektrik istehlakı; \(c_e\) elektrik qiyməti; \(m\) illik texniki xidmət xərcidir.

Effektiv iş günü və başabaş müddəti:

\[ d_{eff}=d(1-\delta) \]

\[ BEP\,(ay)=\frac{CapEx}{Net_{month}} \tag{3} \]

ilə hesablanır. \(\delta\) texniki xidmət/nasazlıqla bağlı downtime nisbətidir.

Baza TCO girişləri

Baza iqtisadi nəticələr

Konservativ throughput variantı

Baza iqtisadi model 47,5 bağlama/günlük xam öyrənmə–sabit dövr fərqindən istifadə edir. Model-implied counterfactual fərq olan 37,0 bağlama/gün istifadə edildikdə aylıq xalis pul faydası təxminən 690.000 KRW və başabaş müddəti təxminən 5,8 ay olur.

Bu variant iqtisadi nəticənin hansı throughput ölçüsünün seçilməsinə həssas olduğunu, lakin tədqiqatın iki əsas təsir qiymətləndirməsində də baza fərziyyələri altında bir ildən qısa geri dönüş verdiyini göstərir.

Birtərəfli həssaslıq

Başabaş müddətinə ən çox təsir edən dəyişən əlavə bağlama throughput-udur. \(\Delta q=60\) bağlama/gün olduqda BEP təxminən 3,1 ay; 35 bağlama/gün olduqda təxminən 6,3 ay olmuşdur.

CapEx ikinci, payload-loss fürsət xərci üçüncü ən təsirli parametrdir. Elektrik və texniki xidmət fərziyyələrinin BEP-ə təsiri mənbənin həssaslıq aralıqlarında xeyli kiçikdir.

Monte Carlo analizi

Mənbə 50.000 Monte Carlo çəkilişindən istifadə etmişdir. Throughput üçün \(N(47{,}5,8{,}0)\), bir çox digər dəyişən üçün üçbucaqlı paylanmalar fərz edilmişdir.

Median BEP 4,6 ay, standart sapma 2,4 ay və 5.–95. percentil aralığı 3,2–7,7 aydır. Model fərziyyələri altında altı ay ərzində investisiyanın geri qazanılması ehtimalı %83 olaraq bildirilmişdir.

Bütün 50.000 çəkilişdə müsbət xalis fayda alınmışdır; lakin mənbə bunun empirik dəqiqlik olmadığını xüsusi vurğulayır. Baza fərziyyələrində müsbət xalis gəlir üçün tələb olunan throughput artımı təxminən 11 bağlama/gündür və istifadə olunan throughput paylanmasının ortalamasından təxminən 4,6 standart sapma aşağıdır. Buna görə mənfi çəkilişlərin praktik olaraq model quruluşu tərəfindən istisna edilməsi gözlənilir.

Ssenari analizi

Baengnyeong Adası Nümayişi AHLUS-un Səmərəliliyini Sübut Edirmi?

Xeyr. Ada tətbiqi AHLUS-un fərqli fiziki yük növlərini eyni avtomobildə emal edə bildiyini keyfiyyətcə göstərir; lakin məhsuldarlıq, yükləmə müddəti, xərc, donanma istifadəsi və ya xidmət performansı üçün kəmiyyət məlumatı toplanmadığından bu bölmə səmərəlilik və ya iqtisadi təsirin təsdiqi deyil.

Ada logistikasının fərqi nədir?

Baengnyeong adası Cənubi Koreya materikindən coğrafi olaraq ayrıdır və yüklərin giriş-çıxışı dəniz daşımalarından asılıdır. Tələb aşağı sıxlıqlı və nizamsız ola bilər; eyni dövrdə tikinti aqreqatı, kənd təsərrüfatı materialları, gündəlik bağlamalar və balıqçılıq avadanlığı kimi fiziki olaraq fərqli yüklər daşına bilər.

Belə mühitlərdə hər yük sinfi üçün ayrıca dump truck, flatbed və ya box truck saxlamaq əməliyyat baxımından səmərəsiz ola bilər. AHLUS nümayişinin əsas sualı eyni aktiv yük döşəməsinin müxtəlif yük formalarına uyğunlaşıb-uyğunlaşa bilməməsidir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

AHLUS ilə təchiz edilmiş iki avtomobildə deployment prosesinin sabit dövrünə keçildikdən sonra müşahidə olunan gündəlik bağlama throughput-u öyrənmə dövründən əhəmiyyətli dərəcədə yüksəkdir.

Kəsilmiş zaman sırası modeli 1 dekabrdan sonra pre-intervention meylinə görə əhəmiyyətli müsbət slope change göstərir.

Xam öyrənmə–sabit dövr fərqi %19,8; model-implied counterfactual fərq %14,8-dir.

Araşdırılan şirkət və baza iqtisadi fərziyyələri altında TCO modeli qısa başabaş müddəti hesablayır.

Ada nümayişi eyni AHLUS platformasının quru tökmə materialı, standartdan kənar yük, qutu və paletli yükü avadanlıq dəyişikliyi olmadan fiziki olaraq emal edə bildiyini göstərir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

%19,8 artım yalnız AHLUS avadanlığının səbəb-nəticə təsiri deyil.

Tədqiqatda AHLUS olmayan eyni vaxtlı nəzarət avtomobilləri yoxdur.

Yükləmə və ya boşaltma müddətində real dəqiqə azalması birbaşa ölçülməmişdir.

Soyuq zəncir məhsul temperaturunun və ya ambient exposure müddətinin azaldığı ölçülməmişdir.

Sürücü erqonomikası və ya dayaq-hərəkət yükündə dəyişiklik təsdiqlənmiş ölçmə alətləri ilə sınaqdan keçirilməmişdir.

Ada demonstrasiyası üçün iqtisadi və ya kəmiyyət səmərəlilik nəticəsi yoxdur.

Bir şirkət, iki sürücü və bir əməliyyat kontekstindəki nəticələr bütün son kilometr sektoruna birbaşa ümumiləşdirilə bilməz.

Tətbiq və miqyaslandırma problemləri

Standart 1 tonluq avtomobilə retrofit dəyəri mənbədə təxminən 4.000.000 KRW olaraq verilmişdir. Erkən mərhələli texnologiya üçün avadanlıq uyğunluğu, uzunmüddətli davamlılıq və bazar məlumatlılığı qəbul maneələri arasındadır.

Sistem hazırda fərdiləşdirilmiş retrofit yolu ilə quraşdırıldığı üçün istehsal prosesi vaxt aparır. Daha geniş miqyas üçün standartlaşdırılmış seriya istehsalı infrastrukturu lazım olacaq.

AHLUS avtomobil daxilindəki hərəkəti avtomatlaşdırsa da, paylama mərkəzi ilə avtomobil arasındakı fiziki interfeys tam avtomatik deyil. İnkişaf etmiş dock sistemləri olmayan mərkəzlərdə yükün yerdən avtomobilin arxa kənarına gətirilməsi hələ də əl əməyini tələb edə bilər.

Gələcək tədqiqatlar

Mənbə bir neçə şirkəti, regionu və marşrut növünü əhatə edən; tercihen AHLUS olmayan nəzarət avtomobillərinin də olduğu daha geniş sahə tədqiqatlarını prioritet hesab edir.

Gələcək tədqiqatlarda real loading/unloading cycle müddətləri, dayanacaq başına emal müddəti, sürücü yerimə məsafəsi və fiziki workload birbaşa cihazlarla ölçülməlidir.

Soyuq zəncir hipotezini sınaqdan keçirmək üçün qapının açıq qalma müddətləri və yük bölməsinin temperatur profilləri; ekoloji nəticələr üçün idling, vehicle miles traveled və empty return trips kəmiyyət olaraq qeydə alınmalıdır.

Hərəkətli bulkhead-in boş sahəsini real vaxtda ölçən sensorlar və bu məlumatı bulud əsaslı routing/loading sistemlərinə ötürən ağıllı platformalar da mənbədə gələcək tədqiqat sahəsi kimi təklif olunur.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Vehicle-Mounted Automated Horizontal Loading System for Freight Operations: Evidence from Last-Mile Cold Chain Delivery and Island Logistics.

Müəlliflər: Sukmin Hong; Longxiao Liu; Gwanyong Oh; Sungmin Kim; Hanbyul Ryu; EunSu Lee; Daisik Nam; Daejin Kim.

Corresponding author: Daejin Kim.

Qurumlar: SpeedFLOOR Co., Ltd.; Graduate School of Logistics, Inha University; College of Business and Public Management, Kean University; Center for Supply Chain and Maritime Logistics, Kean University; Industrial Park Collaboration Center, Inha University.

Jurnal: Applied Sciences.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Nəşr məlumatı: Applied Sciences 2026, 16(17), 8755.

DOI: 10.3390/app16178755.

Məqalə tarixçəsi: Alınıb 22 iyul 2026; yenidən işlənib 29 avqust 2026; qəbul edilib 1 sentyabr 2026; nəşr olunub 3 sentyabr 2026.

Mənbə növü: Resenziyalı, açıq çıxışlı orijinal tətbiqi logistika tədqiqatı; kəşfiyyat xarakterli tək şirkət sahə doğrulaması, kəsilmiş zaman sırası analizi, iqtisadi modelləşdirmə və keyfiyyət ada demonstrasiyası.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Əsas texnologiya: Automated Horizontal Loading and Unloading System (AHLUS).

Əsas sahə: Kurly Nextmile Inc. təzə qida/soyuq zəncir son kilometr çatdırılması, Cənubi Koreya.

Avtomobillər: AHLUS ilə təchiz edilmiş iki 1 tonluq paylama yük maşını.

Müşahidə dövrü: 16 oktyabr 2024–3 fevral 2025.

Məlumat: 184 sürücü-gün müşahidəsi; 110 unikal əməliyyat günü; iki sürücü.

Əsas statistik metod: Interrupted time-series regression; Newey–West HAC, 7 lag.

Tamamlayıcı testlər: Welch t-test, Mann–Whitney U və Cohen's d.

Əsas qırılma tarixi: 1 dekabr 2024; avadanlıq quraşdırılması deyil, dispatch-in yenidən bölüşdürülməsinin başlanğıcıdır.

Əsas xam throughput nəticəsi: Öyrənmə 239,9 → sabit 287,4 bağlama/gün; +47,5 bağlama/gün; +%19,8.

Model-implied deployment effect: Təxminən +37,0 bağlama/gün; counterfactual-a görə +%14,8.

TCO baza nəticəsi: Xalis aylıq pul faydası 968.645 KRW; BEP 4,13 ay; 5 illik NPV 47.467.823 KRW; sadə illik ROI %291.

Monte Carlo: 50.000 çəkiliş; median BEP 4,6 ay; 5.–95. percentil 3,2–7,7 ay; model fərziyyələri altında BEP ≤ 6 ay ehtimalı %83.

Ada demonstrasiyası: Baengnyeong Island; oktyabr 2024–yanvar 2025; keyfiyyət texnoloji nümayiş, kəmiyyət performans doğrulaması deyil.

Maliyyələşdirmə: Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement (KAIA), Ministry of Land, Infrastructure and Transport; Grant Nos. RS-2025-02314218 və RS-2025-25463200.

Etik komitə: Tətbiq edilmir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilmir.

Məlumat əlçatanlığı: Məlumatlar corresponding author-dan tələb oluna bilər; iştirakçı logistika müəssisəsinin kommersiya məxfiliyi məhdudiyyətlərinə görə açıq deyil.

Süni intellekt istifadəsi bəyanatı: Müəlliflər Claude Fable 5.1 alətindən yalnız dil redaktəsi və oxunaqlılığı yaxşılaşdırmaq məqsədilə istifadə etdiklərini; yekun məzmunu özlərinin nəzərdən keçirib məsuliyyətini daşıdıqlarını bildirmişlər.

Maraqlar toqquşması: Birinci müəllif Sukmin Hong AHLUS-u hazırlayan və istehsal edən SpeedFLOOR Co., Ltd.-də çalışır. Müəlliflər bunu potensial maraqlar toqquşması kimi açıqlamış; məlumat toplama, kəmiyyət analizi və məqalə hazırlanmasının maliyyə marağı olmayan Inha University akademik tərəfdaşları tərəfindən aparıldığını bildirmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma S.H., D.N. və D.K.; metodologiya D.N. və D.K.; formal analiz və araşdırma L.L., G.O., S.K. və H.R.; resurslar S.H.; məlumat kurasiyası L.L., G.O., S.K. və H.R.; ilkin layihə L.L., G.O., S.K. və H.R.; nəzərdən keçirmə/redaktə E.L., D.N. və D.K.; rəhbərlik D.N. və D.K.; layihə idarəetməsi D.K.; maliyyə əldə edilməsi S.H., D.N. və D.K. olaraq bildirilmişdir.

Əsas metodoloji məhdudiyyət: Tədqiqatda AHLUS olmayan eyni vaxtlı nəzarət seriyası və ya pre-installation baseline yoxdur. Ölçülən deployment effect avadanlıq, sürücü öyrənməsi və dispatch-in yenidən bölüşdürülməsinin birləşmiş təsiridir. Tədqiqatın empirik bazası iki sürücü, iki avtomobil, bir şirkət və bir əsas əməliyyat konteksti ilə məhduddur.

Mexanizm məhdudiyyəti: Yükləmə/boşaltma müddəti, dayanacaq başına emal, yerimə məsafəsi, fiziki workload, compartment temperature və door-open duration birbaşa ölçülməmişdir.

İqtisadi model məhdudiyyəti: Throughput sahə məlumatlarından gəlsə də, payload loss, güc, texniki xidmət və downtime kimi bəzi girişlər mühəndislik təxmini və ya ekspert rəyinə əsaslanır. Monte Carlo paylanmaları empirik olaraq qiymətləndirilmiş ehtimal paylanmaları deyil.

Vizual istifadə qeydi: Məqalə CC BY lisenziyalıdır. Bununla belə Verianla üçün mənbə foto və fiqurlarının birbaşa piksel surəti əvəzinə AHLUS sistem arxitekturası, yük axını, dövr müqayisəsi və iqtisadi model mənbəyə sadiq orijinal sxem və cədvəllərlə yenidən qurulmalıdır.