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直达运输模式通常是指属于同一个客户的一个或多个订单，其产品生产完毕后可以组成一个或多个批次，由一辆或多辆车直接从工厂运输到该客户，每辆车的运输路径仅仅包含两个点，即工厂与客户。直达运输模式中，不同客户的订单不可以一起运输，各个客户的订单是独立运输的（Chen，2010）。在运输过程中，有的文献考虑充足车辆运输，有的文献则考虑有限车辆运输。
充足车辆直达运输模式是指在运输过程中车辆数目不限，同一辆车不需要重复使用。在车辆充足情况下，大多数文献在考虑生产与运输的协同调度问题时，仅考虑订单生产时间，而忽略了订单运输时间。在20世纪末期，Herrmann和Lee（1993）与Yuan（1996）研究了给定交货期的单机生产与运输协同调度问题。其假设车辆充足，运输所需时间为零。每个订单的生产完成时间即为每个订单的实际交付时间，提前交付或延迟交付都有惩罚成本，且延迟交付的订单存在额外的运输成本。目标是最小化惩罚成本与运输成本之加权和。Cheng（1996）和Wang和Cheng（2000）则分别研究了单机器/平行机器批次生产与批次运输问题。二者均假设同一批订单中最晚生产的订单的生产完成时间即为该批次的交付时间，运输时间为零，运输成本与运输批次相关。Cheng（1996）指出同一批订单中除了最后一个订单，其余的订单均存在交付等待时间，其目标是最小化订单交付等待成本与运输成本之加权和。Wang和Cheng（2000）的目标是最小化总的流程时间与运输成本之加权和。
Hall和Potts（2003）首次从供应链管理调度的角度出发，研究了包含一个供应商、多个零售商及一系列终端客户的单机生产与多车辆运输的协同调度问题。该问题采取批次运输，每个零售商与每个客户的产品均独立运输，假设不产生运输时间。目标分别为最小化完成所有订单的总提前期与总运输成本的加权和，最小化最长延迟时间与总运输成本的加权和，最小化延误完成的订单数与总运输成本的加权和。Hall和Potts（2005）继续深入研究单机/平行机与运输协同调度问题，订单给定交货期，忽略运输时间，运输成本仅与运输批次相关，目标分别是最小化所有订单的完成时间之和、最小化最大的延迟时间、最小化总的延迟时间之和、最小化总的延迟数目之和。
Pundoor和Chen（2005）研究了MTO企业中一个供应商与一个或多个客户的生产运输问题。给定每个订单的交货期，每个客户的订单独立分批次配送，配送不产生时间，但产生成本。目标是均衡最大订单迟到时间与配送成本。Chen和Pundoor（2009）继续研究了MTO企业中一个供应商与一个客户的生产运输问题，目标是在满足客户服务的条件下最小化配送成本。Mazdeh et al.（2011）也研究了单机器与单客户的生产运输问题，其目标是最小化带权重的总流程时间或者完工时间与运输成本之加权和。
Ji et al.（2007）研究了单机批次生产与多车辆批次运输的问题，其考虑了每个批次的生产准备时间，目标是最小化总的工件流程时间与交付成本之和，针对各种特例提出了动态规划及最优化算法。孙鑫等（2006）研究了由一个供应商、一个制造商和多个客户组成的三层供应链集成调度的总提前期问题，考虑订单采取直达模式运输，通过分析解的最优化条件，设计了动态规划求解方法。柏孟卓等（2007）分析了供应链管理中多制造商、多客户的生产和运输集成起来的调度问题，考虑订单按直达模式运输，给出相应的动态规划算法，并分析算法的复杂性。柏孟卓和唐国春（2009）继续研究了多制造商多客户的供应链排序问题。分别以最大延迟和误工工件数与发送费用的总和作为优化的目标进行讨论。考虑订单交付直达模式，对这两个问题都建立了数学模型，给出具有拟多项式计算复杂性的动态规划算法，适用于制造商与客户规模不大的情形。Chen和Lee（2008）研究了单机器生产与多车辆直运的问题，目标是最小化所有订单交付时间与交付成本之和。Selvarajah和Steiner（2009）研究了单机生产，无限车辆为多个客户直运的问题。考虑了每个订单生产完成后，在等待运输的过程中产生库存成本；运输成本与运输批次相关。目标是最小化库存成本与运输成本之和。Steiner和Zhang（2009）与Rasti-Barzoki和Hejazi（2013）也研究了单机生产，无限车辆为多个客户直运的问题，其考虑每个工件有规定的到货期，目标为最小化运输成本与延迟工件的个数的加权和。桂华明和马士华（2008）建立了由生产商负责产品运输时，供应链分散决策情形下的最佳批量模型，并提出了基于批量折扣和改由批发商负责产品运输的供应链批量协调策略。宫华和唐立新（2011）、宫华等（2015）研究了钢铁企业中并行机生产与成批配送协同调度问题，考虑批次运输，不需设计运输路径。程八一等（2016）研究了制造企业中产品制造环节和配送环节进行协同运作问题，考虑了产品到客户的运输时间是固定的，从而忽略了路径优化。
Averbakh（2010）研究了在线的单机生产与运输问题。其假设只有一个客户，持续向工厂在线提交订单信息，在订单到达工厂之前，订单的大小及加工时间等各种信息都是未知的。目标是决定各个订单的生产顺序及运输批次，使得所有工件的加权完成时间与交付成本的加权和最小化。Averbakh和Baysan（2012）研究了半在线的生产与运输问题。其假设多个客户位于相同的地理位置，持续向工厂在线提交订单信息，在订单到达工厂之前，订单的一部分信息是已知的，目标与Averbakh（2010）相同。Han et al.（2015）也研究了在线的单机/平行机的生产运输问题，假设只有一个客户，批次运输。目标是完工时间与运输成本的加权和。Agnetis et al.（2017）也假设只有一个客户，批次运输。客户订单有交付期限要求，目标是最小化总成本。
Stecke和Zhao（2007）与Melo和Wolsey（2010）研究了MTO企业中单机生产与产品运输的协同调度问题，其采用第三方物流公司负责运输，不同的运输模式产生不同的运输成本。目标是优化排产计划，并为每个生产完成的订单选择合适的运输模式，使得运输成本最小化。Huo et al.（2010），Amorim et al.（2012）与Farahani et al.（2012）研究了生鲜易腐产品的生产与运输问题，其均采取第三方物流公司负责运输。Yan（2011）亦研究了易损耗产品的生产与运输问题，一个供应商以一定的生产率生产产品，并在固定的时间内运输产品到一个客户的仓库，要求产品在上一批的产品耗尽时到达仓库，存在生产成本、库存成本和运输成本。目标是决策最佳的生产批次和运输批次，从而最小化系统的总成本。Kopanos et al.（2012）研究了食品行业的多产品生产运输问题，制造商提供足够的车辆直接运输产品到各个客户，目标是决策何时生产何种产品及产品的生产数量与库存数量，从而最小化总成本。Koc et al.（2012）与Toptal et al.（2014）研究了一个制造商多周期生产与运输协同调度的问题，产品从一个周期存储到下一个周期时存在库存成本，客户的产品采取直运模式。该制造商采取运输外包策略，时间紧的订单雇佣高速高成本车辆，反之则使用低速低成本车辆。目标是优化总的库存成本与运输成本的加权和。Fu et al.（2012）研究了单机生产与运输问题，亦采用第三方物流公司负责运输，该物流公司在一系列固定的时间去工厂取货。该问题考虑了订单有生产时间窗和交货期，目标是挑选一些订单进行生产和运输，以产生最大利润。Leung（2013）也研究了单机生产与运输协同问题，其考虑订单有交货期，且所有订单都要求生产，目标是最小化最大延迟时间及最小化车辆使用数目。Mensendiek（2015）研究了平行机生产与运输协同问题，第三方物流公司在一系列固定的时间点取货，其目标是最小化最大延迟时间。Guo et al.（2017）研究了MTO企业中平行机生产与运输协同调度问题，第三方物流公司在一系列固定的时间点取货，其目标是最小化供应链总成本。
Mastrolilli（2003）研究了给定订单的可加工时间，生产时间与运输所需时间的平行机生产调度问题。每个订单独立单次运输，目标是最小化所有产品到达客户的时间。Garcia et al.（2004）与Garcia和Lozano（2004，2005）研究了水泥的生产与运输协同问题。充足数目的车辆负责运输，但因工厂生产能力有限，产品有生命周期且客户有时间窗要求，只能选择服务部分客户，从而使得成本最小或者利润最大。Wang和Lee（2005）研究了单机生产与两种不同运输模式的调度问题，每个订单给定交货期，各个订单选择不同的运输模式则会产生不同的运输时间和运输成本。目标是在不产生订单交付延误的情况下最小化运输成本。Dawande et al.（2006）分别研究了单生产线的单产品和多产品的生产运输问题，产品生产完毕后经过直运到达各个配送中心，每个配送中心由一辆车负责运输到客户，车辆的运输时间是固定的。目标是最小化总的产品送达客户的迟到时间。Cakici et al.（2012）研究了单机生产，不限数目的有容积限制的车辆运输产品到多个客户的问题。每个客户的订单有交货期要求，同一个客户的订单可以在一辆车运输，目标是优化带权重的总延迟时间与配送成本的加权和。Ullrich（2012）研究了多级供应链系统的生产与运输问题，每一级都有一个或者多个平行机器生产；每一级的工件都必须在上一级完成后才可以加工；每一级工件完成后，都是直运到下一级。目标是最小化整个供应链的完工时间。
运输过程中的车辆数目有限制，经常会出现同一辆车在工厂与客户之间来回多次运输的情况。在这种模式下，大多数相关研究不仅考虑了订单生产时间，而且考虑了订单运输时间。Lee和Chen（2001）研究了单机生产与一个或多个客户配送的问题，目标是最小化所有订单交付时间之和。有限数目的车辆负责运输，既考虑了运输时间，也考虑了运输容积，所有产品尺寸相同。Chang和Lee（2004）扩展了Lee和Chen（2001）的问题，研究了单机生产与单客户配送、两台平行机生产与单客户配送及单机生产与两个客户配送的多个问题，目标是最小化最晚订单交付时间，即完工时间。每个问题中都假设只有一辆有容积限制的车在工厂与客户之间来回多次运输，每次的运输时间是固定的。Lu et al.（2008）的研究目标与Chang和Lee（2004）一样，但其仅研究单机生产与单车辆负责单客户配送的问题。Wang和Cheng（2006）与Zhong et al.（2007）研究了单机生产/两台并行机生产与单配送中心的问题，也考虑了一辆有容积限制的车在工厂与单配送中心或单客户之间来回运输，目标是确定最佳的生产计划与配送批次计划，从而最小化所有产品都交付到配送中心的时间。Pan et al.（2009）研究了两台流水线机器的生产与产品批次运输的问题，一辆有容积的车辆在工厂与单客户之间多次运输，目标是最小化所有工件完成时间之和或完工时间。Wang和Cheng（2009）同时了考虑供应链调度中的原料供应，生产安排与产品运输的问题，目标是最小化完工时间。一辆有容积限制的车从原料仓库运输原料到工厂；另一辆有容积限制的车从工厂运输产品到一个客户。Li和Yuan（2009）与Li et al.（2011）研究了单机生产，一辆有容积限制的车辆运输产品到多个客户的问题，目标也是最小化完工时间。只有同一个客户的订单能在一个批次生产并一个批次运输。Ng和Lu（2012）研究了在线的生产与运输问题，目标是最小化完工时间。一辆有容积限制的车辆为一个客户提供批次运输服务，分别考虑了订单可以优先生产与不可以优先生产的情况。Rasti-Barzoki et al.（2013）研究了单机生产，一辆有容积限制的车辆运输产品到单个客户的问题，目标是最小化工件迟到的个数与配送成本的加权和。Kim和Oron（2013）一是研究了多个工厂同时采用单机生产的问题，一辆无容积限制的车辆负责运输所有工件到达一个库存中心，每个工件有给定的到货期。目标是最小化迟到的订单数目与配送成本的加权和。二是研究了多个工厂同时平行机生产的问题，假设条件与单机生产相同，目标是最小化总的加权完成时间和配送成本之加权和与最小化总的迟到时间和配送成本之加权和。
也有部分文献考虑了多辆车的运输情况。李昆鹏和马士华（2007）分别对单机器和平行机生产环境下的生产与航空运输集成调度问题进行研究，目的是最小化航空运输的成本，提早配送与延迟配送的惩罚成本，及生产和运输之间的临时库存成本。设计了基于倒排调度方法的优化算法和模拟退火算法对问题求解订单生产问题；将运输问题简化为非平衡的运输问题后，采用线性规划软件求解。Condotta et al.（2013）研究了单机生产，有限数目的车辆为单客户来回运输的问题，目标是最小化最大延迟时间或完工时间。所有车辆去程产生运输时间，回程不产生运输时间。Asbach et al.（2009）与Schmid et al.（2009，2010）等研究了水泥的生产运输问题，目标是最小化总的成本或总的运输时间。水泥具有较短的生命周期，每辆车每次只为一个客户服务，有限数目的车辆可以重复使用。Agnetis et al.（2014，2015）研究了多机器生产与批次运输的协同问题。所有工件在第一台机器加工完毕后在一定的时间内由第三方物流企业运输到第二台机器继续加工。运输模式有两种，一种是有限数目的车辆在固定的时间离开所在地；另一种是有限数目的车辆可以在任意的时间离开所在地且可以返回重复使用。目标分别是从工厂和第三方的角度最小化各自的成本或最小化运输批次的数目。