Verbesserung der Lieferroute mit Fahrerpräferenzen

Bei Lieferdiensten ist es super wichtig, Pakete schnell und effizient zu den Kunden zu bringen. Eine grosse Herausforderung ist es, die besten Routen für die Lieferfahrer zu planen. Diese Aufgabe ist nicht so einfach, weil es viele Faktoren zu berücksichtigen gibt. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie man die Lieferrouting verbessern kann, indem man die Vorlieben der Fahrer und die historischen Routen, die sie genommen haben, einbezieht.

#Die Bedeutung der letzten Meile

Die letzte Meile bezieht sich auf den letzten Schritt, um Waren von einem Transportzentrum zum endgültigen Lieferpunkt zu bringen, normalerweise nach Hause oder ins Geschäft des Kunden. Dieser Teil des Lieferprozesses kann ziemlich herausfordernd sein und die Kundenzufriedenheit beeinflussen. Unternehmen sind auf eine effiziente letzte Meile angewiesen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen und einen Wettbewerbsvorteil zu behalten.

#Verständnis der Fahrzeugroutenproblematik

Das Fahrzeug-Routing-Problem (VRP) ist ein häufiges Problem, das Logistik- und Transportunternehmen haben. Es geht darum, herauszufinden, wie man eine Flotte von Fahrzeugen am besten routet, um Waren an Kunden zu liefern und dabei die Kosten zu minimieren. Es gibt verschiedene Versionen dieses Problems, die meisten konzentrieren sich jedoch darauf, die Betriebskosten zu senken.

#Der neue Fokus: Fahrerpräferenzen

Traditionell zielte das Lieferrouting hauptsächlich darauf ab, Kosten zu senken. In letzter Zeit wurde mehr Augenmerk auf die Vorlieben der Fahrer gelegt und darauf, wie sie die Routing-Entscheidungen beeinflussen können. Dieser neue Fokus soll Routen schaffen, die nicht nur Geld sparen, sondern auch die Vorlieben der Fahrer, die diese Routen abfahren, berücksichtigen.

#Zwei Ansätze zur Routenverbesserung

Es gibt zwei Möglichkeiten, um das Lieferrouting zu verbessern:

1. Visuelle Attraktivität: Manche Forschung deutet darauf hin, dass Routen optisch ansprechend für die Fahrer sein sollten. Das bedeutet, Routen zu planen, die nah beieinander liegen und nicht überkreuzt oder komplizierte Wege schaffen. Es ist zwar schwer zu messen, was eine Route visuell attraktiv macht, aber es wurden bestimmte Merkmale identifiziert, die helfen können.

2. Datenanalyse: Dieser Ansatz nutzt historische Daten über das Verhalten der Fahrer, um die Routenplanung zu verbessern. Indem man sich die Routen anschaut, die die Fahrer in der Vergangenheit genommen haben, können Unternehmen Muster finden und ähnliche Routen planen, die den Fahrern eher gefallen würden. Diese Methode verwendet datengestützte Techniken, um frühere Lieferaufzeichnungen zu analysieren.

#Vergleich der Ansätze

Um zu verstehen, welcher Ansatz besser funktioniert, wurde ein Vergleich mit echten Lieferdaten eines grossen Unternehmens durchgeführt. Bei der Analyse stellte sich heraus, dass die Nutzung historischer Muster effektiver ist als sich nur auf visuelle Attraktivität zu konzentrieren. Diese Erkenntnis öffnete die Tür zur Entwicklung einer Methode, die sowohl kostensparendes Routing als auch Fahrerpräferenzen kombiniert.

#Das bi-objektive Problem

Wenn es darum geht, die besten Lieferwege zu finden, stehen oft zwei Ziele im Konflikt. Einerseits muss man die Lieferkosten minimieren. Andererseits muss man die Vorlieben der Fahrer für die Routen, die sie nehmen werden, berücksichtigen. Das führt zu einem bi-objektiven Problem, bei dem beide Faktoren in Balance gebracht werden müssen.

#Ein neuer Algorithmus fürs Routing

Um dieses bi-objektive Problem zu lösen, wurde ein neuer Algorithmus vorgeschlagen. Dieser Algorithmus kombiniert zwei Hauptprozesse:

1. Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP): Diese Methode wird verwendet, um gute Lösungen zu finden, indem man verschiedene Routing-Optionen erkundet.
2. Heuristic Box Splitting: Dieser Ansatz teilt den Lösungsraum in kleinere Teile, was hilft, eine Menge an Optionen zu finden, die Kosten und Fahrerpräferenzen besser ausbalanciert.

#Wie der Algorithmus funktioniert

Der Algorithmus funktioniert in ein paar Schritten:

1. Datensammlung: Informationen von vergangenen Lieferwegen sammeln, indem man Daten analysiert, um ein besseres Verständnis darüber zu bekommen, wie Routen in der Vergangenheit genommen wurden.

2. Routenplanung: Diese Daten nutzen, um neue Routenplanung zu informieren, was beinhaltet, Anfangsroutingpfade basierend auf historischen Mustern zu entwickeln.

3. Optimierung: Der Algorithmus optimiert diese Pfade dann, um sicherzustellen, dass sie kosteneffektiv sind und auch für die Fahrer vorteilhaft sind.

4. Lösungen finden: Schliesslich liefert der Algorithmus eine Reihe von nicht-dominierten Lösungen, die ein gutes Gleichgewicht zwischen Kosten und Vorlieben bieten und Entscheidern Auswahlmöglichkeiten geben, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

#Rechnerische Experimente

Es wurden verschiedene Tests durchgeführt, um zu sehen, wie gut die vorgeschlagene Methode funktioniert. Diese Experimente beinhalteten den Vergleich der Effektivität des auf historischen Mustern basierenden Ansatzes mit dem Ansatz der visuellen Attraktivität.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Methode, die auf historischen Daten basierte, bessere Vorhersagen für Routen lieferte, die den Fahrern besser gefielen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für Logistikunternehmen, die ihre Lieferprozesse verbessern möchten.

#Fazit

In dem Bestreben, das Lieferrouting zu verbessern, ist es zu einem wichtigen Ziel geworden, Kosten mit den Vorlieben der Fahrer in Einklang zu bringen. Der neue Algorithmus bietet eine Möglichkeit, dies zu erreichen, indem er historische Daten nutzt und einen bi-objektiven Rahmen anwendet. Die durchgeführten Experimente bestätigen die Wirksamkeit der Nutzung früherer Verhaltensweisen zur Anleitung der aktuellen Routenplanung.

Indem man sowohl wirtschaftliche Effizienz als auch die Zufriedenheit der Fahrer in den Vordergrund stellt, können Logistikunternehmen ihre letzte Meile-Lieferoperationen erheblich verbessern. Das hilft nicht nur, Kosten zu senken, sondern sorgt auch dafür, dass Fahrer zufriedener mit den Routen sind, die sie fahren, was potenziell zu einem besseren Service für die Kunden führt.

#Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft gibt es mehrere Bereiche für weitere Forschungen. Ein Vorschlag ist, die verwendeten Algorithmen für das Routing weiter zu verfeinern, indem man fortgeschrittene Techniken aus der Datenwissenschaft einbezieht. Auch das Erkunden neuer Wege, um Erkenntnisse aus historischen Routen zu gewinnen, könnte zu noch besseren Lösungen führen.

Durch die kontinuierliche Verbesserung der Methoden zur Routenplanung könnten Unternehmen erheblich profitieren und so die Effizienz steigern sowie glücklichere Fahrer und Kunden erreichen.