Zur Lsung komplexer Probleme in der Transportlogistik entwickelte die PROFACTOR Gruppe aus Steyr gemeinsam mit dem Vorarlberger Softwareentwickler inet-logistics eine spezielle Software fr Supply Chain Execution. Diese untersttzt Speditionen und deren Disponenten bei der Optimierung der Tourenplanung. Reale Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl von Restriktionen (Constraints) knnen nun in einer praxisgerechten Rechenzeit gelst werden. Die entwickelten Algorithmen orientieren sich am Verhalten von Ameisenkolonien.
Touren und Routen nach Kostenkriterien optimieren
Alltag eines Disponenten in der Transportlogistik: Unter Zeitdruck versucht er, eingehende Transportauftrge zur Verfgung stehenden Transportressourcen zuzuweisen. Die entstehenden Touren und Routen nach Kostenkriterien zu optimieren, ist die nchste Herausforderung. Auch an die Umwelt ist dabei zu denken.
Ameisenstrae als selbstorganisiertes Straennetz
Was Disponenten von Ameisen lernen knnen, zeigt das F&E-Projekt Nico“. „Ameisenkolonien arbeiten sehr effektiv. ndern sich die Umweltbedingungen, passen sie sich flexibel an. Sie finden immer den krzesten Weg bei der Nahrungssuche. Das Futter wird ebenso schnell zum Nest transportiert. Dabei markieren die Ameisen mit Pheromonen den bestmglichen Weg. Je grer die Menge des Sekretes, desto wahrscheinlicher orientieren sich die Ameisenkollegen an dem markierten Weg. So entsteht eine Art selbstorganisiertes Straennetz“, erklrt Alexander Hmmerle, Projektleiter bei PROFACTOR.
Koordinationsmechanismus von Ameisen optimiert Transportlogistik
Der entwickelte Optimierungsalgorithmus der Software basiert auf Ant Colony Optimisation (ACO). So nennt man jenen mathematischen Lsungsansatz, der den auf Pheromonen basierenden Koordinationsmechanismus von Ameisenkolonien imitiert. Gelst werden damit Pickup-and-Delivery-Probleme. Sendungen werden auf die zur Verfgung stehenden Transportressourcen zugewiesen und optimale Touren daraus gebildet. Der im Projekt entwickelte Algorithmus bezieht sogenannte constraints“, das sind Restriktionen, mit ein.
Optimierungsprobleme praxisgerecht gelst
Solche Constraints sind zum Beispiel Zeitfenster fr Pickup und Delivery, Schichtbetriebe, Kapazitten von LKWs, Zusammenladeverbote von Sendungen und Lenkerzeitbeschrnkung. Um auch diese Faktoren optimal zu bercksichtigen, wurde im Projekt Nico“ die Softwarelsung zustzlich zu ACO um die Handhabung der Restriktionen (Constraint Handling) erweitert. „Dadurch knnen reale Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl von Constraints in einer praxisgerechten Rechenzeit gelst werden“, so Hmmerle. Speditionen und Disponenten profitieren damit von einer schnellen und einfacheren Tourenplanung und einer Senkung der Transportkosten.
Das F&E-Projekt wurde von der sterreichischen Forschungsfrderungsgesellschaft (FFG) gefrdert.
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