Zur Lösung komplexer Probleme in der Transportlogistik entwickelte die PROFACTOR Gruppe aus Steyr gemeinsam mit dem Vorarlberger Softwareentwickler inet-logistics eine spezielle Software für Supply Chain Execution. Diese unterstützt Speditionen und deren Disponenten bei der Optimierung der Tourenplanung. Reale Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl von Restriktionen (Constraints) können nun in einer praxisgerechten Rechenzeit gelöst 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 Transportaufträge zur Verfügung stehenden Transportressourcen zuzuweisen. Die entstehenden Touren und Routen nach Kostenkriterien zu optimieren, ist die nächste Herausforderung. Auch an die Umwelt ist dabei zu denken.
Ameisenstraße als selbstorganisiertes Straßennetz
Was Disponenten von Ameisen lernen können, zeigt das F&E-Projekt 'Nico'. "Ameisenkolonien arbeiten sehr effektiv. Ändern sich die Umweltbedingungen, passen sie sich flexibel an. Sie finden immer den kürzesten Weg bei der Nahrungssuche. Das Futter wird ebenso schnell zum Nest transportiert. Dabei markieren die Ameisen mit Pheromonen den bestmöglichen Weg. Je größer die Menge des Sekretes, desto wahrscheinlicher orientieren sich die Ameisenkollegen an dem markierten Weg. So entsteht eine Art selbstorganisiertes Straßennetz", erklärt Alexander Hämmerle, Projektleiter bei PROFACTOR.
Koordinationsmechanismus von Ameisen optimiert Transportlogistik
Der entwickelte Optimierungsalgorithmus der Software basiert auf Ant Colony Optimisation (ACO). So nennt man jenen mathematischen Lösungsansatz, der den auf Pheromonen basierenden Koordinationsmechanismus von Ameisenkolonien imitiert. Gelöst werden damit Pickup-and-Delivery-Probleme. Sendungen werden auf die zur Verfügung stehenden Transportressourcen zugewiesen und optimale Touren daraus gebildet. Der im Projekt entwickelte Algorithmus bezieht sogenannte 'constraints', das sind Restriktionen, mit ein.
Optimierungsprobleme praxisgerecht gelöst
Solche Constraints sind zum Beispiel Zeitfenster für Pickup und Delivery, Schichtbetriebe, Kapazitäten von LKWs, Zusammenladeverbote von Sendungen und Lenkerzeitbeschränkung. Um auch diese Faktoren optimal zu berücksichtigen, wurde im Projekt 'Nico' die Softwarelösung zusätzlich zu ACO um die Handhabung der Restriktionen (Constraint Handling) erweitert. "Dadurch können reale Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl von Constraints in einer praxisgerechten Rechenzeit gelöst werden", so Hämmerle. Speditionen und Disponenten profitieren damit von einer schnellen und einfacheren Tourenplanung und einer Senkung der Transportkosten.
Das F&E-Projekt wurde von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert.
Touren und Routen nach Kostenkriterien optimieren
Alltag eines Disponenten in der Transportlogistik: Unter Zeitdruck versucht er, eingehende Transportaufträge zur Verfügung stehenden Transportressourcen zuzuweisen. Die entstehenden Touren und Routen nach Kostenkriterien zu optimieren, ist die nächste Herausforderung. Auch an die Umwelt ist dabei zu denken.
Ameisenstraße als selbstorganisiertes Straßennetz
Was Disponenten von Ameisen lernen können, zeigt das F&E-Projekt 'Nico'. "Ameisenkolonien arbeiten sehr effektiv. Ändern sich die Umweltbedingungen, passen sie sich flexibel an. Sie finden immer den kürzesten Weg bei der Nahrungssuche. Das Futter wird ebenso schnell zum Nest transportiert. Dabei markieren die Ameisen mit Pheromonen den bestmöglichen Weg. Je größer die Menge des Sekretes, desto wahrscheinlicher orientieren sich die Ameisenkollegen an dem markierten Weg. So entsteht eine Art selbstorganisiertes Straßennetz", erklärt Alexander Hämmerle, Projektleiter bei PROFACTOR.
Koordinationsmechanismus von Ameisen optimiert Transportlogistik
Der entwickelte Optimierungsalgorithmus der Software basiert auf Ant Colony Optimisation (ACO). So nennt man jenen mathematischen Lösungsansatz, der den auf Pheromonen basierenden Koordinationsmechanismus von Ameisenkolonien imitiert. Gelöst werden damit Pickup-and-Delivery-Probleme. Sendungen werden auf die zur Verfügung stehenden Transportressourcen zugewiesen und optimale Touren daraus gebildet. Der im Projekt entwickelte Algorithmus bezieht sogenannte 'constraints', das sind Restriktionen, mit ein.
Optimierungsprobleme praxisgerecht gelöst
Solche Constraints sind zum Beispiel Zeitfenster für Pickup und Delivery, Schichtbetriebe, Kapazitäten von LKWs, Zusammenladeverbote von Sendungen und Lenkerzeitbeschränkung. Um auch diese Faktoren optimal zu berücksichtigen, wurde im Projekt 'Nico' die Softwarelösung zusätzlich zu ACO um die Handhabung der Restriktionen (Constraint Handling) erweitert. "Dadurch können reale Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl von Constraints in einer praxisgerechten Rechenzeit gelöst werden", so Hämmerle. Speditionen und Disponenten profitieren damit von einer schnellen und einfacheren Tourenplanung und einer Senkung der Transportkosten.
Das F&E-Projekt wurde von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert.
