Effiziente Verwaltung von Techniker-Routen und Zeitplänen

Viele öffentliche Einrichtungen in europäischen Ländern wurden zwischen 1950 und 1980 gebaut. Mit der Zeit sind diese Einrichtungen anfällig geworden, was die Instandhaltung ziemlich teuer macht. Ein grosser Teil der Wartungskosten kommt von der Bezahlung des technischen Personals. Daher ist es entscheidend, den besten Weg zu finden, die verfügbaren Arbeiter zu nutzen, um die Kosten niedrig zu halten. Dazu gehört, zu planen, wann und wo Techniker arbeiten, ihre Arbeitslasten auszubalancieren und ihre Produktivität zu steigern.

Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie man die Routen und Zeitpläne der Techniker effektiv verwaltet. Insbesondere werden wir ein Problem betrachten, das als Techniker-Routing- und -Planungsproblem (TRSP) bekannt ist. Dieses Problem ist in verschiedenen Bereichen wie Transport, Telekommunikation und Abfallwirtschaft von Bedeutung.

Um dieses Problem anzugehen, stellen wir einen verbesserten Ansatz namens Enhanced Iterated Local Search (eILS) vor. Diese Methode verwendet eine Reihe von Schritten, um Lösungen zu finden, die die Zeit und Ressourcen der Techniker bestmöglich nutzen. Wir führen Experimente mit bestehenden Datensätzen durch, um zu bewerten, wie gut unsere Methode im Vergleich zu anderen Methoden in diesem Bereich funktioniert.

#Die Bedeutung der Arbeitskräfteplanung

Die Planung der Arbeitskräfte ist ein wichtiges Thema in Bereichen wie Transport und Logistik. Sie kann in verschiedenen Kontexten angewendet werden, z. B. bei der Planung der Routen und Zeitpläne für Techniker, der Zuweisung von Mitarbeitern für die Sicherheit oder dem Management von häuslichen Pflegediensten.

Effiziente Planung hilft sicherzustellen, dass der Kundenservice nach der Lieferung eines Produkts zufriedenstellend ist. Dies kann einem Unternehmen helfen, seinen Marktanteil zu halten. Das Problem der Arbeitskräfteplanung beinhaltet die Entwicklung von Modellen und Methoden zur Planung der Aktivitäten von Arbeitern, die zu verschiedenen Standorten reisen müssen.

Dazu gehört es, Aufgaben zuzuweisen, ihre Bewegungen zwischen den Standorten zu verwalten und zu planen, wann sie diese Aufgaben erledigen. Verschiedene Ziele und Herausforderungen kommen ins Spiel, wie die Verbesserung der Produktivität, die Senkung der Reisekosten, die Sicherstellung, dass mehr Aufgaben erledigt werden, und das Ausbalancieren der Arbeitslasten der Techniker.

Um die Arbeitskräfte effektiv zu organisieren, müssen auch mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Dazu gehören traditionelle Einschränkungen im Zusammenhang mit der Fahrzeugroutenplanung, wie Kapazitäts- und Zeitlimits, sowie Arbeitsvorschriften wie Pausen und Arbeitslastgrenzen. Weitere Aspekte können die für jede Aufgabe erforderlichen Fähigkeiten, die Reihenfolge, in der Aufgaben abgeschlossen werden müssen, die Priorität der Aufgaben, die begrenzte Anzahl der Techniker und die für bestimmte Aufgaben benötigten Werkzeuge oder Teile umfassen.

#Das Verständnis des TRSP

Dieser Artikel behandelt eine spezifische Version des Techniker-Routing- und -Planungsproblems (TRSP), bei der eine Gruppe von Technikern und eine Anzahl von Aufgaben, die an verschiedenen Standorten erledigt werden müssen, beteiligt sind. Das Ziel ist es, den Technikern Aufgaben zuzuweisen und Routen zu erstellen, die die insgesamt für die Aufgaben benötigte Zeit minimieren.

Bei der Erstellung dieser Routen müssen mehrere Einschränkungen berücksichtigt werden. Eine ist das Multi-Depot-Setup, bei dem jeder Techniker seinen Arbeitstag an seinem Heimatdepot beginnt und endet. Eine andere ist die Notwendigkeit der Techniker-Aufgaben-Kompatibilität; das heisst, jede Aufgabe benötigt einen Techniker mit einem speziellen Fähigkeitssatz, und nicht alle Techniker werden alle Fähigkeiten besitzen.

Darüber hinaus müssen die Ressourcenanforderungen berücksichtigt werden. Jede Aufgabe benötigt bestimmte Werkzeuge und Ersatzteile. Werkzeuge können aufgefüllt werden, aber Ersatzteile nicht. Techniker beginnen ihre Arbeit mit einer festgelegten Menge an Werkzeugen und Ersatzteilen, aber wenn sie ausgehen, müssen sie an einem zentralen Depot vorbeischauen, um nachzufüllen.

Das TRSP ist äusserst komplex, da auch Zeitbeschränkungen für jede Aufgabe berücksichtigt werden müssen. Jedes Depot hat Öffnungs- und Schlusszeiten, was bedeutet, dass die Routen sorgfältig geplant werden müssen, um sicherzustellen, dass die Techniker ihre Arbeit innerhalb dieser Grenzen abschliessen können.

#Unsere Methode: Enhanced Iterated Local Search (eILS)

Unser Hauptbeitrag ist die Enhanced Iterated Local Search (eILS)-Methode, die entwickelt wurde, um das TRSP zu lösen. Diese Methode umfasst mehrere einzigartige Prozesse zur Verbesserung der Qualität von Lösungen.

Zunächst haben wir eine Intensivierungsphase, die verschiedene Operatoren und Heuristiken verwendet. Diese Phase versucht, kleine Verbesserungen an der aktuellen Lösung vorzunehmen, um sie effizienter zu machen. Die zweite Phase beinhaltet Perturbation, bei der wir Änderungen einführen, die die Lösung zunächst verschlechtern können, aber letztlich zu besseren Lösungen in zukünftigen Iterationen führen.

Wir haben auch ein Elite-Set von Lösungen implementiert, das dazu beiträgt, unseren Suchprozess vielfältig zu halten und zu vermeiden, dass wir an einem bestimmten Ort steckenbleiben, wenn wir nach optimalen Lösungen suchen.

Während der Intensivierungsphase werden verschiedene Techniken angewendet, einschliesslich Removal-Repair-Heuristiken und lokale Suchoperatoren. Während der Perturbationsphase verwenden wir Methoden, die entweder auf Removal-Repair-Verfahren oder lokalen Suchstrategien basieren.

Ein Schlüsselaspekt der eILS-Methode ist, dass sie Lösungen und deren Effektivität schnell und effizient bewertet. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, fokussiert und reaktionsschnell zu bleiben, selbst wenn er mit komplexen Einschränkungen konfrontiert wird.

#Verwandte Arbeiten

In der Literatur wurden verschiedene Versionen des Problems der Arbeitskräfteplanung untersucht. Diese Probleme befassen sich häufig mit den Beziehungen zwischen Aufgaben, Zeitfenstern und Fahrzeugrouten.

Viele Studien konzentrieren sich auf Verbesserungen bestehender Algorithmen, wobei häufig metaheuristische Ansätze wie Tabu-Suche oder gierige Methoden verwendet werden. Während einige Studien die Minimierung der Reisekosten hervorgehoben haben, haben andere untersucht, wie die Gesamtdauer der Aufgaben minimiert werden kann.

Forschungen haben gezeigt, dass die Nutzung von Unsicherheiten in Servicezeiten auch die Lösungsqualität verbessern kann. Mehrere Autoren haben Ansätze vorgestellt, die verschiedene Einschränkungen und Eigenschaften einbeziehen, einschliesslich der Nutzung mehrerer Depots und Team-Building-Strategien.

Neuere Studien haben komplexe Szenarien untersucht, die Unsicherheiten und dynamische Änderungen der Bedingungen umfassen und ein breites Spektrum an Lösungen und Erkenntnissen zum Problem der Arbeitskräfteplanung bieten.

#Problembeschreibung

In unserem Problem betrachten wir eine Gruppe von Technikern, die jeweils von ihrem Heimatdepot aus starten. Die Techniker haben spezifische Aufgaben zu erledigen, die an verschiedenen Standorten stattfinden. Jede Aufgabe hat zugehörige Servicezeiten, Zeitfenster und Anforderungen bezüglich Werkzeuge, Ersatzteile und Technikerfähigkeiten.

Das Hauptziel ist es, effiziente Routen für die Techniker zu erstellen und dabei alle Einschränkungen zu berücksichtigen. Die Routen müssen optimiert werden, um die Gesamtdauer der Aufgaben zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Techniker ihre Arbeit zeitgerecht erledigen können.

#Detaillierte Beschreibung von eILS

#Niedrig-Level-Heuristiken

Die eILS nutzt verschiedene Niedrig-Level-Heuristiken, um die Routen und Zeitpläne der Techniker zu verwalten. Diese Heuristiken umfassen Removal-Repair-Ansätze, bei denen wir bestimmte Aufgaben aus der aktuellen Lösung entfernen und dann einen Best-Insertion-Algorithmus verwenden, um die Aufgaben optimal wieder zuzuweisen.

#Lokale Suchoperatoren

Die lokale Suchkomponente von eILS versucht, die aktuelle Lösung zu verbessern, indem sie potenzielle Verbesserungen untersucht. Sie nutzt verschiedene Operatoren, um die Beziehungen zwischen Aufgaben und Routen zu analysieren, was Anpassungen ermöglicht, die zu einer besseren Gesamtleistung führen können.

#Iteratives Entfernen/Reparieren-Verfahren

Die eILS integriert ein schnelles iteratives Entfernen/Reparieren-Verfahren, das ihr ermöglicht, schnell neue Lösungen zu generieren. Der Algorithmus beginnt mit einer teilweisen oder vollständigen Lösung und führt eine Reihe von Entfernen- und Reparaturoperationen durch, um neue Lösungen zu erstellen, die bessere Ergebnisse erzielen können.

#Perturbationsmechanismen

Innerhalb der eILS existieren zwei gängige Perturbationsmethoden: eine, die auf Removal-Repair-Verfahren basiert, und eine andere, die auf lokaler Suche beruht. Diese Mechanismen helfen dem Algorithmus, lokale Maxima zu verlassen und neue Lösungen zu entdecken, die die Ergebnisse verbessern können.

#Elitensätze

Das Elite-Set von Lösungen spielt eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung der Vielfalt der von eILS untersuchten Lösungen. Indem wir dieses Set kontinuierlich mit neuen Lösungen aktualisieren und die weniger vielversprechenden verwerfen, halten wir ein hohes Leistungsniveau und eine hohe Qualität der Exploration aufrecht.

#Computationsergebnisse

Um die Leistung von eILS zu bewerten, führten wir umfassende Experimente durch, die unsere Ergebnisse mit anderen etablierten Methoden verglichen. Der Algorithmus wurde in C++ implementiert und an verschiedenen Benchmark-Instanzen getestet.

#Benchmark-Instanzen

Die verwendeten Benchmark-Instanzen basierten auf etablierten Szenarien, die reale Herausforderungen im Techniker-Routing und in der Planung widerspiegeln. Jede Instanz bestand aus einer bestimmten Anzahl von Aufgaben, Depots und Technikern mit spezifischen Einschränkungen bezüglich Zeitfenstern und Verfügbarkeit von Ressourcen.

#Parametereinstellungen

Die in eILS verwendeten Parameter wurden sorgfältig durch eine Reihe von Experimenten bestimmt. Die Ergebnisse heben die Bedeutung der Feinabstimmung von Parametern wie der Anzahl der während der Perturbation zu entfernenden Aufgaben und der Grösse des Elite-Sets für eine optimale Leistung hervor.

#Sensitivitätsanalyse

Eine Sensitivitätsanalyse wurde durchgeführt, um zu bewerten, wie sich Änderungen an bestimmten Komponenten von eILS auf die Gesamtleistung auswirken. Diese Analyse half, die Teile des Algorithmus zu identifizieren, die für die Verbesserung der Lösungsqualität am entscheidendsten sind.

#Vergleich mit anderen Methoden

Die Ergebnisse von eILS wurden mit denen bestehender Methoden im Bereich verglichen. Dieser Vergleich zeigte, dass eILS konsequent wettbewerbsfähige Ergebnisse erzielte und in verschiedenen Szenarien verbesserte Lösungen erreichte.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Die eILS stellt einen robusten Ansatz zur Lösung des Techniker-Routing- und -Planungsproblems dar. Durch die Integration verschiedener Strategien zur Verbesserung und Exploration übertrifft die Methode viele bestehende Techniken.

Die Zukunft dieser Forschung könnte darin bestehen, exakte Ansätze für TRSP zu erforschen, komplexere Aufgaben und Einschränkungen zu integrieren und sich auf Methoden zu konzentrieren, die ein ausgewogenes Arbeitsvolumen unter den Technikern sicherstellen. Das Ziel wird sein, die Effizienz weiter zu verbessern und die Kosten bei der Verwaltung von Technikerzeitplänen und -routen zu senken.