Stabile Abholnetzwerke für Paketdienstleister bei schwankenden Sendungsmengen unter Nutzung des Risk Pooling Effekts und Berücksichtigung zeitlicher Restriktionen

Braun, Andreas; Lübbecke, Marco; Sebastian, Hans-Jürgen

doi:36787

Stabile Abholnetzwerke für Paketdienstleister bei schwankenden Sendungsmengen unter Nutzung des Risk Pooling Effekts und Berücksichtigung zeitlicher Restriktionen = Stable pre-haul logistics networks for parcel distribution providers facing uncertain demands that exploit risk pooling effects and consider temporal constraints

Braun, Andreas^RWTH*

2017 & 2018

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Dipl.-Inform. Andreas Braun

ImpressumAachen 2017

Umfang1 Online-Ressource (x, 169 Seiten) : Illustrationen

Dissertation, RWTH Aachen University, 2017

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2018

Genehmigende Fakultät
Fak08

Hauptberichter/Gutachter
Sebastian, Hans-Jürgen (Thesis advisor)^RWTH* ; Lübbecke, Marco (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2017-12-15

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2018-00067
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/711887/files/711887.pdf

Einrichtungen

Deutsche Post Lehrstuhl für Optimierung von Distributionsnetzwerken (N.N.) (813210)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
consistency in optimization (frei) ; k-adaptability (frei) ; monte carlo simulation (frei) ; risk pooling (frei) ; two-stage stochastic optimization (frei) ; vehicle routing (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 330

Kurzfassung
Gegenstand dieser Dissertation ist die Nutzung von Risk Pooling Effekten in der Tourenplanung mit stochastischer Nachfrage und zeitlichen Restriktionen unter Berücksichtigung der Lösungsstabilität. Beispielhafter Betrachtungsgegenstand ist die Entwicklung eines postalischen Abholnetzwerks unter täglich schwankendem Sendungsaufkommen. Es wird ein Ansatz entwickelt, der die Vorteile konventioneller Rahmentouren wie Standardisierung von Abläufen, Ortskenntnisse von Fahrern und Kundenbeziehungen zu großen Teilen beibehält, jedoch Einsparungen durch die Nutzung von Risk Pooling ermöglicht.Der Hauptbeitrag besteht in der Entwicklung einer neuen Planungsstrategie, die durch technologische Neuerungen, die zunehmende Digitalisierung und damit einhergehender Verfügbarkeit aktueller sowie akkurater Daten ermöglicht wird. In diesem Ansatz teilen sich mehrere Fahrzeuge die Verantwortung für einen gemeinsamen Kundenstamm, so dass bei Bedarf Kunden zwischen diesen Fahrzeugen flexibel untereinander getauscht werden können. Um Vorteile standardisierter Rahmentouren größtmöglich zu erhalten, wird für jedes Fahrzeug eine Basistour geplant, die immer dann durchgeführt wird, wenn sie unter den gegebenen Sendungsmengen zulässig ist. Für Sendungsmengenrealisierungen, die zur Unzulässigkeit von Basistouren aufgrund von Überschreitungen der Kapazitäten der Fahrzeuge führen, werden für jedes Fahrzeug a priori weitere Alternativtouren geplant, aus denen jeweils täglich bei Bedarf eine Tour ausgewählt und anschließend durchgeführt werden kann.Dieser Planungsansatz wird im Kontext der stochastischen Optimierung mit Rekurs modelliert und es wird ein heuristisches Verfahren zur Lösung des Modells entwickelt. Eine Rechenstudie auf bekannten Benchmarkdatensätzen sowie einem realen Testdatensatz aus der Praxis demonstriert die Leistungsfähigkeit der Heuristik sowie das Potential des vorgeschlagenen Ansatzes. Im Vergleich zu einer gegenüber Sendungsmengenschwankungen robusten Planungsstrategie, die jedoch keine Nutzung von Risk Pooling erlaubt, können Einsparungen von ca. 8% erzielt werden, wobei gleichzeitig die Vorteile fester Rahmentouren erhalten bleiben.

Subject of this thesis is the application of risk pooling effects to vehicle routing problems with stochastic demands and temporal constraints taking into account solution robustness and consistency with respect to demand fluctuations. Exemplary subject of the study is the development of postal pre-haul networks with daily fluctuating demands. We develop an approach that retains much of the benefits of conventional frame tours, such as standardization of operations, local driver knowledge and long-term relationships between customers and drivers, but allows savings through the use of risk pooling.The main contribution of this thesis consists in the development of a new planning strategy, which is enabled by technological innovations, ever increasing digitization and the entailed availability of up-to-date and accurate data on logistics processes. In this strategy, several vehicles share the responsibility for a common customer base, such that customers can be flexibly exchanged between these vehicles as needed. In order to maximize the benefits of standardized frame tours, a so-called standard tour is planned for each vehicle, which is executed whenever feasible with respect to the given demand realizations. For demand realizations that lead to standard tour infeasibility due to exceeded vehicle capacities further alternative recourse tours are planned a priori for each vehicle. From these standard and recourse tours the best feasible tour can then be selected for execution each day.We model this new planning approach in the context of stochastic optimization with recourse and develop a heuristic solution method. Several computational studies on a well-known benchmark dataset as well as a real-world test dataset demonstrate the potential of the proposed approach as well as the efficiency of the developed heuristic. Compared to a robust planning strategy, which does not allow the use of risk pooling, savings of about 8% can be achieved while benefits of conventional frame tours are maintained.

OpenAccess:
PDF
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