Last-Mile-Logistic

Dieser Artikel beschreibt grundlegende Optionen und Parameter, die bei der Lösung des LAST MILE Optimierungsproblems berücksichtigt werden sollten.

Einleitung

In Speditionsunternehmen steigt die Komplexität der Optimierung mit der Anzahl von möglichen Transportmodi und Hubs. Zusätzlich wird das erste / letzte Meilenproblem (Abholung / Distribution) aufgrund von LTL (weniger als Truckload) Aufträgen komplex. Mit anderen Worten, es müssen mehrere LTL-Aufträge zu den Fahrzeugen zugewiesen werden, wobei für jedes Fahrzeug eine optimale Ausführungsreihenfolge von Bestellungen erzeugt werden sollte. Daher ist es leicht vorstellbar, dass die Anzahl der möglichen Kombinationen hoch wird, wenn man mit Tausenden von Aufträgen pro Tag beschäftigt ist.

 

Darüber hinaus sollten die beiden folgenden Fragen berücksichtigt werden:

  • Welches Ziel wird mit dem Optimierungsprozess verfolgt?
  • Gibt es zusätzliche Einschränkungen?
Einleitung

Zielfunktion

Abhängig von der Zielfunktionsformulierung kann das Optimierungsmodell als

  • Kostenminimierung,
  • Gewinnmaximierung,
  • Minimierung der Abweichungen von gleichgeteilte Ressourcenauslastung,
  • Minimierung der Fahrsteckenlänge oder Auslieferungszeit,
  • Minimierung der Abweichung von der bevorzugten Bestellungsausführungszeit,
  • oder  Minimierung von Umweltschäden

gestaltet werden.

 

Darüber hinaus können, falls erforderlich, mehrere Optimierungsziele definiert werden, die durch zwei oder mehrere Zielfunktionen ausgedrückt werden. Diese werden dann  nach den Prioritäten des Entscheidungsträgers geordnet. Andererseits ist es auch möglich, mehrere Zielfunktionen zu einem zu kombinieren, indem man ein Ziel in Bezug auf ein anderes Ziel ausdrückt.

 

Wenn beispielsweise ein Ziel eine Kostenminimierung ist und das zweite die Minimierung  von Umweltschäden beinhaltet, ist es möglich, Umweltschäden monetär auszudrücken und beide Zielfunktionen in einer Kostenfunktion zu kombinieren.

Zielfunktion

Optimierungsbeschränkungen

Die erste und offensichtlichste Einschränkung für die Abholung, Lieferung oder Erfüllung eines Serviceauftrages ist das Zeitfenster, das für einen Kunden passend ist.

 

Eine weitere Optimierungsbeschränkung ist die Kompatibilität zwischen dem Fahrzeug und dem Transportgut (z. B. Größe, Temperatur, etc.) sowie zwischen dem Fahrzeug und der Strecke (z. B. Straßen-, Tunnel- oder Brückenbeschränkungen für Gewicht oder Maße).

 

Der nächste Punkt,  den es zu berücksichtigen gilt, ist die Kompatibilität einer Bestellung mit einem Fahrer (z. B. sollte ein Fahrer eine technische Qualifikation für eine Auftragsausführung haben).

 

Andere Beschränkungen können die Kompatibilität zwischen den Aufträgen umfassen (z. B. Nahrungsmittel sollten nicht zusammen mit Düngern transportiert werden), Beschränkung der Zeit, während der ein Artikel im Transit bleiben darf (z. B. eine warme Mahlzeit sollte innerhalb von 20 Minuten geliefert werden) und andere.

 

Aber auch die Verkehrsflussprognose stellt einen wichtigen Planungsparameter dar. Traffic-Prognosedaten können über APIs von Diensten wie Google Maps abgerufen werden. Wenn historische Daten vorhanden sind, können diese Prognosen aber auch unabhängig von Google Maps erstellt werden.

Optimierungsbeschränkungen

Fixed vs. Dynamic Service-Zonen

Historisch gesehen wurden Postabhol- und Zustelldienste mit festen Servicezonen organisiert. Dies bedeutet, dass  ein Kurier zu einem bestimmten, relativ kleinen Stadtgebiet fix zugeordnet wurde. Daher wurden alle Aufträge in einem definierten Bereich der gleichen Person zugewiesen.

 

Dies war eine ganz einfache Lösung, die keine besondere Rechenleistung oder mathematische Kreativität erforderte. Ein solcher Ansatz funktioniert gut, wenn Aufträge keine bestimmten Zeitfenster haben und die Anzahl der Aufträge pro Tag ziemlich klein ist.

 

Die erste mögliche Verbesserung des vorgenannten Systems war die Planung von Routen innerhalb der festen Service-Zone mit Hilfe von mathematischen Optimierungswerkzeugen.

 

Der nächste Schritt zu höherer Effizienz ist die Planung aller Aufträge auf einmal. Der Grund dafür ist einfach: Oftmals können Aufträge, die nahe einer Grenze einer festen Servicezone liegen, von einem Kurier aus einer benachbarten Zone zu einem niedrigeren Preis erfüllt werden. Dies gilt, wenn Aufträge in dieser Nachbarzone in der Nähe der gleichen Zonengrenze gruppiert sind.

 

Per Definition ist eine dynamische Servicezonenzuteilung nur möglich, wenn alle Aufträge im selben Optimierungsproblem berücksichtigt werden. Da es heutzutage nicht möglich ist, Routen für Tausende von Zielpunkten mit einer Brute-Force-Suche zu berechnen, müssen bestimmte Algorithmen zur Reduktion der Berechnungszeit angewendet werden. Obwohl die tatsächlichen Algorithmen komplex sind, ist die Hauptidee ganz einfach: Verringern Sie die Anzahl der verglichenen Alternativen, indem Sie so viele wie möglich unlösbare Lösungen und wissentlich suboptimale Optionen ignorieren.

Fixed vs. Dynamic Service-Zonen

Selber-Tages-Planung, Echtzeitanpassungen und geschätzte Ankunftszeit (ETA –estimated time of arrival)

Zusätzlich zur oben erwähnten dynamischen Service-Zonen-Definition sollten moderne Systeme für die Durchführung der ersten / letzten Meilen-Transporte Selber-Tages-Planung, Echtzeitanpassungen und ETA-Bereitstellung unterstützen.

 

Selbertagesplanung adressiert moderne Geschäftsanforderungen zur schnellen Auftragsabwicklung. Schnell bedeutet dass die Ausführung am gleichen Tag  oder sogar die Lieferung innerhalb einer Stunde oder 20 Minuten erfolgt. Ein gutes Beispiel für die Anforderung an eine solche Lieferzeit ist die Speisenauslieferung eines Restaurants.

 

Die Echtzeitanpassung bezieht sich auf die Notwendigkeit, einen Betriebsplan in Abhängigkeit von neuen  Auftragseingängen und veränderten Verkehrsbedingungen umgehend anzupassen. Ein Paket, das am nächsten Tag ausgeliefert werden soll, muss am selben Tag abgeholt werden.  Dies sollte in den laufenden Betriebsplan eines Zustellers eingeplant werden.

 

Auf der anderen Seite wollen Kunden die Kontrolle über ihre Aufträge und die Vermeidung von unvorhersehbare Wartezeiten. Dies führt dazu, dass die aktualisierte geschätzte Ankunftszeit (ETA) nicht nur für interne Planungszwecke essentiell ist, sondern auch für die Kunden erstellt werden muss. Deshalb wird eine Brücke zwischen dem Auftragsausführungssystem des Lieferunternehmens und den Kundenwerkzeugen wie Web-Interfaces und mobile Apps extrem wichtig.

Selber-Tages-Planung, Echtzeitanpassungen und geschätzte Ankunftszeit (ETA –estimated time of arrival)
MSc. Daniel Shulman
Erstellt: 2016-12-06
von: MSc.  Daniel Shulman
Stichworte: 

Logistik, Logistics, Home delivery, Last mile, vehicle routing problem with time windows, VRPTW, mathematical optimization

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