Programm

ZeitVeranstaltungspunkt
10:00Eröffnung und technische Hinweise
10:30Prof. Dr. Nils Boysen (Friedrich-Schiller-Universität Jena)
Logistik auf der letzten Meile: Ein Überblick über neue und alte Konzepte
mit anschließender Diskussion
11:15Pause
11:30Prof. Dr. Margaretha Gansterer (Universität Klagenfurt)
Kollaborative und faire Auftragsaufteilung bei periodischer Tourenplanung
mit anschließender Diskussion
12:15Pause
12:30Prof. Dr. Frank Meisel (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)
Integration von Crowdshipping und Item-Sharing zur Gestaltung einer ganzheitlichen Sharing-Dienstleistung
mit anschließender Diskussion
13:15Pause
14:00Prof. Dr. Simon Emde (Aarhus University)
Crowdshipping durch Mitarbeiter von Distributionszentren
mit anschließender Diskussion
14:45Pause
15:00Prof. Dr. Jan Fabian Ehmke (Universität Wien)
Potentiale und Herausforderungen von Roboter-basierten Auslieferungen
mit anschließender Diskussion
15:45Pause
16:00Prof. Dr. Dirk Briskorn (Bergische Universität Wuppertal)
Routing von Drohnen in Truck-Drohnen-Tandems
mit anschließender Diskussion
16:45Zusammenfassung, Organisatorisches, Verabschiedung
17:00Veranstaltungsende


Abstracts

Prof. Dr. Nils Boysen (Friedrich-Schiller-Universität Jena)
Logistik auf der letzten Meile: Ein Überblick über neue und alte Konzepte

Dieser Vortrag gibt einen systematischen Überblick über die unterschiedlichen neuen und alten Konzepte auf der letzten Meile. Mit Hilfe eines kompakten Notationsschemas werden die bevorzugt behandelten Lieferkonzepte der wissenschaftlichen Literatur erfasst und zukünftiger Forschungsbedarf identifiziert. Exemplarisch werden neue Optimierungsprobleme zweier moderner Lieferkonzepte vorgestellt und ein Ausblick auf die Zukunft der letzten Meile gewagt.
Prof. Dr. Margaretha Gansterer (Universität Klagenfurt)
Kollaborative und faire Auftragsaufteilung bei periodischer Tourenplanung

Der Transportmarkt ist gekennzeichnet durch kompetitive Märkte, schwankende Treibstoffpreise und Leerkapazitäten. Mechanismen zur Erreichung von ökonomischen und ökologischen Zielen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Insbesondere die Nutzung von Leerkapazitäten im Sinne einer Sharing Economy werden in Praxis und Forschung intensiv diskutiert. Unsere Studie beschäftigt sich mit zentral organisierten Kollaborationen, in denen periodisch auftretende Kundenaufträge mit anderen Marktteilnehmern ausgetauscht werden können. Dabei berücksichtigen wir, dass Kunden eine konsistente Dienstleistung bevorzugen, wobei wir in unserer Modellierung Konsistenz sowohl in Bezug auf das Zeitfenster, als auch auf den Transportdienstleister sicherstellen. Jeder Kunde wird also über den gesamten Planungshorizont immer vom selben Dienstleister und innerhalb desselben Zeitfensters besucht. Zusätzlich geht unser Modell davon aus, dass die Bereitschaft einer solchen Kollaboration beizutreten – seitens der Transportdienstleister – deutlich erhöht wird, wenn für jeden Koalitionspartner ein gewisser Marktanteil sichergestellt werden kann. Mithilfe des vorgeschlagenen Modells, können kleine Instanzen optimal gelöst werden. Für das Lösen größerer Instanzen, präsentieren wir eine effiziente und effektive Matheuristik sowie eine Metaheuristik, die auf einem Iterated Local Search Verfahren basiert. Wir zeigen, dass beide Verfahren in kurzen Rechenzeiten der optimalen Lösung sehr nahe kommen. Aus den gefundenen Ergebnissen lassen sich einige praxisrelevante Erkenntnisse ableiten. Beispielsweise können wir zeigen, dass die geforderte Konsistenz zu sehr geringen Kosten gewährleistet werden kann, während die Ausgeglichenheit an Transportaufträgen keinerlei negative Effekte auf die erreichbaren Kollaborationsprofite hat.
Prof. Dr. Frank Meisel (Christian-Albrechts-Universität zu Kiel)
Integration von Crowdshipping und Item-Sharing zur Gestaltung einer ganzheitlichen Sharing-Dienstleistung

Im Fokus dieses Forschungsprojekts stehen Online-Plattformen, auf denen Eigentümer Gegenstände inserieren und Nutzer diese nachfragen können (sogenanntes „Item-Sharing“). Hierbei ergibt sich die logistische Herausforderung, die jeweiligen Gegenstände den Nutzern zugänglich zu machen, das heißt die Gegenstände von den Angebotsorten zu den Nachfrageorten zu transportieren. Kostenorientierte Nutzer übernehmen diesen Transport zumeist selbst. Die Sharing Economy bietet mit dem Konzept des „Crowdshipping“ aber auch eine Möglichkeit, privaten Fahrern Transportaufträge auf ihren geplanten Reiserouten zuzuweisen und auf diese Weise das Item-Sharing mit einer Auslieferungsdienstleistung zu verknüpfen. Bisher wurden Item-Sharing und Crowdshipping in der Wissenschaft zumeist isoliert betrachtet. Der Vortrag widmet sich hingegen der Frage, welche Potenziale sich durch eine integrierte Betrachtung dieser zwei Sharing-Konzepte ergeben. Erste Untersuchungen haben gezeigt, dass eine Integration mehr Profit für die Plattform und eine höhere Wahrscheinlichkeit der Nachfrageerfüllung für die Nutzer des Item-Sharings zur Folge hat. Die Modellierung und Lösung der hiermit einhergehenden Planungsaufgaben und die Ergebnisse umfassender Simulationsstudien werden im Rahmen dieses Vortrags vorgestellt.
Prof. Dr. Simon Emde (Aarhus University)
Crowdshipping durch Mitarbeiter von Distributionszentren

Ein zentrales Problem der Sharing Economy ist, das Angebot von schlecht ausgelasteten Ressourcen (z.B. Autos im Falle von Uber oder Wohnraum im Falle von Airbnb) der Nachfrage nach genau diesen Ressourcen zuzuordnen. Wir betrachten in diesem Vortrag konkret den Fall, dass Mitarbeiter eines Distributionszentrums nach Schichtende einige Pakete auf dem Heimweg im privaten PKW mitnehmen und unterwegs an Kunden ausliefern. Mehrere Online-Händler etablieren Plattformen mit dem Zweck, Mitarbeitern eine Belohnung anzubieten, wenn sie sich bereiterklären, Sendungen anstelle eines kommerziellen Logistikdienstleisters auszuliefern. Wir untersuchen das damit verbundene Optimierungsproblem der Zuordnung von spezifischen Sendungen zu Fahrern. Wir entwickeln ein effizientes exaktes Lösungsverfahren basierend auf Benders Dekomposition, das die Anzahl von ausgelieferten Paketen maximiert unter Beachtung der Mindestlohnerwartungen der Fahrer. Wir zeigen, dass dieses Verfahren in der Lage ist, Instanzen realistischer Größe in akzeptabler Zeit zu lösen. Außerdem untersuchen wir den Effekt des Crowdshippings aus der Perspektive der wichtigen Stakeholder und identifizieren kritische Erfolgsfaktoren.
Prof. Dr. Jan Fabian Ehmke (Universität Wien)
Potentiale und Herausforderungen von Roboter-basierten Auslieferungen

Die Logistik auf der „letzten Meile“ ist von zahlreichen Herausforderungen geprägt. Einerseits erwarten Kunden eine hohe Servicequalität, z.B. die Belieferung in engen Zeitfenstern; andererseits ist die letzte Meile personal- und damit kostenintensiv. Technische Innovationen wie die Nutzung von Lieferrobotern können dabei helfen Kosten zu reduzieren und die Servicequalität zu erhalten. In diesem Vortrag werden daher Potentiale und Herausforderungen von Roboter-basierten Auslieferungen anhand von zwei Fragestellungen untersucht.
Die erste Frage beschäftigt sich mit der Nutzung von Lieferrobotern in zweistufigen Distributionssystemen. Dabei übernehmen in lokalen Depots stationierte Roboter die Auslieferung auf der letzten Meile, während die Depots weiterhin konventionell beliefert werden. Es wird insbesondere diskutiert, wie viele lokale Depots an welchen Standorten erforderlich sind, und es werden die Kosten dieser innovativen Lösung mit der konventionellen Direktbelieferung verglichen.
Die zweite Frage adressiert den Einfluss von Störungen auf Roboter-basierte Auslieferungen. Während Bürgersteige in Randgebieten eine nahezu störungsfreie Nutzung durch Lieferroboter erlauben, stellt die Roboter-basierte Belieferung in Innenstädten eine große Herausforderung dar. Mittels stochastischer Fahrzeiten werden die unterschiedlichen Rahmenbedingungen abgebildet und störungsarme Wege für die Roboter-basierte Auslieferung ermittelt.
Prof. Dr. Dirk Briskorn (Bergische Universität Wuppertal)
Routing von Drohnen in Truck-Drohnen-Tandems

Wir betrachten ein Teilproblem, das beim Routing von LKW-Drohnen-Tandems auftritt, wenn die Drohne eigenständig Auslieferungen vornehmen kann, um dem LKW lange Teilstrecken zu ersparen. Das Teilproblem ergibt sich für eine festgelegte LKW-Tour: An welchen Orten verlässt die Drohne den LKW, um Kunden zu beliefern, die der LKW nicht ansteuert, und an welchen Orten kehrt sie zu dem LKW zurück? Wir präsentieren eine formale Problemdefinition, eine Analyse der Komplexität dieses Problems und präsentieren zwei Mixed-Integer Programming Modelle.