Ein neuer Ansatz zur Flexibilisierung der Tourenplanung kann zur Lösung dieser Problematik eingesetzt werden. Um komplexe und nicht vorhersehbare Restriktionen zu modellieren, wird das Konzept des generischen Modells und darauf basierender generischer Algorithmen verwendet. Der Ansatz beruht darauf, dass das Modell sowie die Zielfunktion und Algorithmen erst zu dem Zeitpunkt initiiert werden, zu dem das reale Tourenplanungsproblem vorliegt. (vgl. Grünert, 2003a)
Ziel dieser Arbeit ist es, die gegenwärtige Problematik der computergestützten Tourenplanung in der Praxis zu verdeutlichen und daraus ableitend die flexible Tourenplanung als eine neue Vorgehensweise vorzustellen. Des Weiteren soll die praktische Anwendbarkeit dieses Ansatzes eruiert werden. Bei der Auseinandersetzung mit dieser Problematik wurde deutlich, dass es kaum Forschungsansätze und damit verbunden auch wenig Literatur zu diesem Themengebiet gibt. Die Arbeit stützt sich deswegen überwiegend auf Arbeiten von Dr. Tore Grünert, wissenschaftlicher Assistent am Deutsche-Post-Lehrstuhl für Optimierung von Distributionsnetzwerken der RWTH Aachen. Die vorliegende Arbeit gliedert sich in 6 Kapitel. Im folgenden Kapitel 2 wird eine kurze Einführung in das Gebiet der Tourenplanung im Rahmen der Transportplanung gegeben. Zu diesem Zweck werden nach einer Begriffsdefinition das Standardtourenproblem sowie weitere wichtige Tourenplanungsprobleme vorgestellt. Weiterhin erfolgt eine Beschreibung eines klassischen Algorithmus für die computergestützte Problemlösung. Kapitel 3 verdeutlicht die gegenwärtige Praxis der Entwicklung und Anwendung eines Tourenplanungssystems. Ein neuer Ansatz zur flexiblen Tourenplanung wird in Kapitel 4 vorgestellt. Hierbei wird vor allem auf das zugrundliegende neue ressourcenorientierte Modell der Tourenplanung und die darauf angewendeten generischen Algorithmen eingegangen. Außerdem wird die Anwendbarkeit des Ansatzes in der Praxis diskutiert. Kapitel 5 stellt anschließend den alten und den neuen flexiblen Ansatz vergleichend gegenüber. Abschließend erfolgt in Kapitel 6 eine Zusammenfassung der gewonnenen Erkenntnisse und ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung der flexiblen Tourenplanung.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Transportplanung und Tourenplanung
2.1 Definitionen
2.2 Tourenplanungsprobleme
2.3 Savings-Algorithmus – Ein klassisches Problemslösungsverfahren
3 Gegenwärtige Praxis in der Tourenplanung
4 Flexible Tourenplanung
4.1 Konzept der Ressourcenorientierten Planung
4.2 Generisches ressourcenorientiertes Modell
4.3 Generische Algorithmen
4.3.1 Virtuelle Funktionen
4.3.2 Parallele Einfügeheuristik
4.3.3 Heuristik Löschen und Einfügen
4.4 Anwendung in der Praxis
5 Vergleich der Ansätze
6 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit untersucht die Defizite klassischer computergestützter Tourenplanungssysteme in der operativen Praxis, insbesondere deren mangelnde Flexibilität gegenüber unvorhersehbaren Restriktionen. Das primäre Ziel ist die Vorstellung eines ressourcenorientierten Ansatzes mit generischen Modellen und Algorithmen als flexible Lösungsalternative.
- Grundlagen der Transport- und Tourenplanung
- Analyse aktueller Schwachstellen in Tourenplanungssystemen
- Einführung des Konzepts der ressourcenorientierten Planung
- Beschreibung generischer Modellierungsansätze und Algorithmen
- Praktische Validierung anhand eines Fallbeispiels (Danzas GmbH)
Auszug aus dem Buch
4.1 Konzept der ressourcenorientierten Planung
Aufgrund der Schwäche der bisherigen Tourenplanungssysteme, viele Restriktionen nicht zu berücksichtigen, wurde das Konzept der ressourcenorientierten Planung entwickelt. Dieses ermöglicht es, die mangelnde Flexibilität der Planungsmodelle zu beheben und sowohl Kosten als auch Entwicklungsdauern der Softwaresysteme zu reduzieren. (vgl. Grünert, 2003b) Abbildung 1 beschreibt diese neue Herangehensweise.
Ohne dass ein konkretes Problem bekannt ist, werden zunächst verschiedene generische Modelle und Algorithmen („Schablonen“) entworfen und implementiert. Da die Algorithmen auf dem generischen (abstrakten) Modell basieren, können sie unabhängig vom konkreten Problem entwickelt werden. Sobald ein reales Problem vorliegt, wird das generische Modell mit der Ziel- und Kostenfunktion sowie den Restriktionen des Problems instanziiert und wird dadurch zu einem Modell für das konkrete Problem. Anschließend werden für dieses konkrete Modell die problemspezifischen Teile der verschiedenen generischen Algorithmen ausformuliert. Dabei können ein oder mehrere Algorithmen im Planungssystem implementiert sein, die für das Problem eine zulässige Lösung liefern.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Erläutert die zunehmende Komplexität der Transportplanung und die Unzulänglichkeit starrer mathematischer Modelle für die Praxis.
2 Transportplanung und Tourenplanung: Definiert die logistischen Kernbegriffe und stellt mit dem Savings-Algorithmus ein klassisches heuristisches Standardverfahren vor.
3 Gegenwärtige Praxis in der Tourenplanung: Kritisiert die hohen Anpassungskosten und die mangelnde Wartbarkeit traditioneller Systeme bei sich ändernden Restriktionen.
4 Flexible Tourenplanung: Führt das ressourcenorientierte Modell sowie generische Algorithmen ein und belegt deren Anwendbarkeit anhand eines Praxisbeispiels.
5 Vergleich der Ansätze: Stellt das neue, flexible Konzept dem starren klassischen Ansatz gegenüber und hebt die Effizienzgewinne hervor.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Fasst die Erkenntnisse zusammen und plädiert für den weiteren Ausbau von Bibliotheken generischer Algorithmen für die Praxis.
Schlüsselwörter
Transportplanung, Tourenplanung, Operations Research, Ressourcenorientierte Planung, Generische Algorithmen, Savings-Algorithmus, Heuristiken, Logistik, Softwareentwicklung, Restriktionsmanagement, Tourenoptimierung, Lieferkettenmanagement, Modellbildung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Optimierung von Tourenplanungsprozessen durch den Einsatz eines flexibleren, ressourcenorientierten Modellierungsansatzes, um die Schwächen starrer klassischer Planungssysteme zu überwinden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Kerngebiete umfassen die mathematische Modellierung von Transportproblemen, die Anwendung von Heuristiken sowie die Softwarearchitektur für dynamische logistische Planungssysteme.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist der Nachweis, dass durch generische Modelle und Algorithmen eine höhere Flexibilität bei der Abbildung realer, komplexer Restriktionen erreicht werden kann, ohne das System bei jeder Änderung neu entwickeln zu müssen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer methodischen Literaturanalyse und einer deskriptiven Darstellung von Operations-Research-Modellen, ergänzt durch die Anwendung auf ein konkretes Praxisbeispiel.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden zunächst die Grundlagen der klassischen Tourenplanung dargelegt, gefolgt von einer kritischen Analyse aktueller Systeme und der detaillierten Einführung des flexiblen, ressourcenorientierten Konzepts.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Transportplanung, generische Algorithmen, Ressourcenorientierung, Heuristiken und Tourenoptimierung.
Wie unterscheidet sich der neue Ansatz vom klassischen Modell?
Der neue Ansatz arbeitet mit abstrakten Schablonen, die erst bei Auftreten eines konkreten Problems instanziiert werden, während klassische Modelle starr und unflexibel programmiert sind.
Welche Rolle spielen virtuelle Funktionen im Konzept?
Virtuelle Funktionen ermöglichen es, Algorithmen unabhängig von konkreten Problemen zu implementieren, indem problemspezifische Logik erst in abgeleiteten Klassen definiert wird.
Wie konnte die Danzas GmbH von diesem Ansatz profitieren?
Durch die Flexibilität des Modells konnten kurzfristige Änderungen bei Ladereihenfolgen und Lenkzeitvorschriften ohne aufwändige Neuprogrammierung des Gesamtsystems integriert werden.
- Quote paper
- Nadine Amende (Author), 2004, Flexible Transportplanung. Ein neuer praxisorientierter Ansatz?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/26751
