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Die vorliegende kumulative Dissertation befasst sich mit vier Problemstellungen der Transportplanung im Falle der Übernahme des Paket- und Medikamententransports durch Lieferwagen und Drohnen.
Der erste Beitrag thematisiert die Fahrzeugflottenplanung und Zuweisung von Drohnen zu Mikrodepots, wenn Lieferwagen und Drohnen den Transport von Paketen in der letzten Meile übernehmen. Im Vordergrund stehen die taktischen Entscheidungen, welche Kombination von Auslieferungsformen mit Lieferwagen und Drohnen optimal wäre sowie die Ausgestaltung der Fahrzeugflotte. Die Problemstellung wird als gemischt-ganzzahliges lineares Programm (MILP) modelliert. Zudem wird eine adaptive große Nachbarschaftssuche (ALNS) eingeführt, die neue problemspezifische Operatoren beinhaltet.
Der zweite Beitrag fokussiert sich auf die operative Tourenplanung eines Lieferwagens, welcher mit mehreren Drohnen ausgerüstet ist. Hierfür wird ein effizientes MILP entwickelt, welches ein kommerzieller Solver schneller lösen kann als vergleichbare MILPs für eine Ein-Drohnen Problematik aus der Literatur.
Der dritte Beitrag optimiert die simultane Bestands- und Tourenplanung für die Belieferung von Krankenhäusern unter der Berücksichtigung ihrer Lagerhaltungspolitiken. Es wird analysiert, welchen Einfluss Drohnen als Vehikel für Notfalltransporte zur Vermeidung von Fehlmengen haben. Die Problemstellung wird als zweistufiges stochastisches Programm präsentiert und eine problemspezifische ALNS wird entwickelt, welche einen innovativen Algorithmus zur Bestimmung von Bestellpunkten innerhalb der Lagerhaltungspolitiken beinhaltet.
Der vierte Beitrag thematisiert die Ausgestaltung der Drohnenflotte für die Belieferung von Apotheken und Krankenwagen im Einsatz durch einen Großhändler. Hierfür wird die Drohnenflotte in einer ereignisdiskreten Simulationsstudie hinsichtlich der Kosten bzw. der CO2-Emissionen optimiert.
Diese kumulative Dissertation beschäftigt sich konzeptionell als auch methodisch mit Fragestellungen, die im Rahmen der Zustellung auf der letzten Meile auftreten. Auf konzeptioneller Ebene werden innovative Ansätze für die letzte Meile vorgestellt und bewertet (Beitrag 1 und 4). Auf methodischer Ebene wird zum einen ein etabliertes Verfahren auf eine neue Problemstellung hin angepasst (Beitrag 4), zum anderen eine neuartige Metaheuristik vorgestellt und auf neue bzw. mehrere bekannte Probleme angewandt (Beitrag 1, 2 und 3).
Der erste Beitrag entwickelt einen innovativen, datengetriebenen Ansatz zur Reduzierung fehlgeschlagener Zustellversuche, indem das Vehicle Routing Problem (VRP) um Verfügbarkeitsprofile erweitert wird. Außerdem wird eine neuartige Metaheuristik, die sog. Hybrid Adaptive Large Neighborhood Search (HALNS) vorgestellt und deren Performance analysiert. Die HALNS wird im zweiten Beitrag weiter entwickelt, sodass mehrere Varianten von VRPs mit Standortentscheidungen hinsichtlich der Depots gelöst werden können. Zu diesen Varianten zählen das 2-Echelon VRP, das Location Routing Problem sowie das Multi-Depot VRP. Der dritte Beitrag zeigt die Praxistauglichkeit der HALNS im Rahmen der Amazon Routing Research Challenge. Ziel der Challenge war es, gute Routen zu erzeugen, die außerdem der reellen Fahrweise der Fahrer möglichst nahe kommen. Der vierte Beitrag entwickelt einen innovativen Ansatz, basierend auf der Sharing Economy für die Zustellung auf der letzten Meile. Hierbei besteht die Möglichkeit sog. Gelegenheitskuriere, z.B. Pendler, für die Zustellung einzusetzen. Zur besseren Integration dieser Gelegenheitskuriere können zusätzliche Standorte, genauer Umschlagpunkte (Transshipment Points, TPs), genutzt werden.
Order picking and delivery are integral parts of many supply chains, especially those of retail and online trade. They are mostly non-value-adding, downstream processes, but they are responsible for the majority of logistics costs. Accordingly, the academic literature deals with both order picking and vehicle routing in a diverse and detailed manner. However, a holistic view of both processes is mostly not sufficiently taken into account. The interdependent effects on the operational planning level are only considered to a limited extent since the processes are usually considered isolated or sequential planning is assumed. This thesis examines different order picking and vehicle routing problems. Furthermore, it shows the advantages of integrative planning and develops exact and heuristic solution methods for the investigated problems.
The first paper develops a structural understanding of the subproblems of picking and delivery. In addition, the article illustrates the development of the research branch of integrative order picking and vehicle routing.
Further contributions examine practice-oriented problems in the field of micro-store deliveries (contribution 2), same-day deliveries (contribution 3), and the supply of supermarkets (contribution 4). In each case, different real-world constraints are included and different objectives are addressed. Furthermore, problem-specific integrative solution methods are developed and compared to classical approaches.