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DISS

Dynamische und integrative Disposition in Stückgutspeditionsanlagen

Hintergrund

Die Branche des Stückgutverkehrs in Deutschland erfährt in den letzten Jahren ein stetiges Wachstum des Sendevolumens. Im Hinblick auf zukünftige EU-Erweiterungen gehen Experten davon aus, dass der Markt für Stückgutspeditionen weiter wachsen wird.

Die vorhandenen Umschlagmittel und Logistikimmobilien nähern sich immer mehr ihren Kapazitätsgrenzen, wodurch einzelne Entscheidungen der Disponenten immer größere Bedeutungen erlangen. Bisher können sich Disponenten lediglich auf ihre jahrelang gesammelten Erfahrungen berufen, um gleichzeitig globale (Ökonomie, Qualität usw.) und lokale Ziele (Arbeitszeiten von Fahrern, Abfahrzeiten im Fernverkehr usw.) bei der Disposition zu berücksichtigen.

Ziele

Ziel ist die Entwicklung eines intelligenten Leitstandes zur täglichen Unterstützung des Disponenten bei der Nah- und Fernverkehrsdisposition sowie der Hof- und Umschlagsteuerung in Stückgutspeditionsanlagen.

Algorithmen der diskreten Optimierung und der Künstlichen Intelligenz werden forschungsseitig für den Leitstand entwickelt. Ziel ist, erstmals die bisher getrennten Bereiche Tourenplanung und Umschlagsplanung integrativ, d.h. kombiniert, zu optimieren und hierbei deren statische und vor allem dynamische Ausprägung zu beachten.

Die Entwicklung einer Leitstandstechnologie ermöglicht dem Disponenten über spezielle Masken und Bedienelemente auf eine zentrale Datenbank zuzugreifen, vorgeschlagene Lösungen der neuen Algorithmen zu bearbeiten und anhand von Kennzahlen zu bewerten.

Neben monetären Zielen soll eine Reduzierung der gefahrenen Kilometer, eine bessere Auslastung aller Ressourcen und damit eine Steigerung der Umschlagproduktivität erreicht werden.

Ablauf

Im ersten Schritt werden die Teilsysteme mit ihren Prozessen, Datenkategorien und Ressourcen untersucht, wobei das Hauptaugenmerk auf die Analyse der IT-Systeme zur Steuerung von Stückgutspeditionsanlagen und zur Tourenplanung fällt. Hierauf basierend werden Verfahren der diskreten Optimierung (z.B. Column Generation, Branch-and-Price, Branch-and-Cut) und der Computational Intelligence (z.B. lokale Suchverfahren, genetische Algorithmen) entwickelt. Bereits parallel zur Entwicklung der Algorithmen wird eine Umsetzung und Implementierung des Leitstandes vorgenommen.

 

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen