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Die Beiträge der kumulativen Dissertation beschäftigen sich mit logistischen Planungsproblemen im Einzelhandel.
Die beiden ersten Beiträge widmen sich der Optimierung der Distribution im stationären Einzelhandel mithilfe von Methoden des Operations Research. Im Fokus steht dabei vor allem der Lebensmitteleinzelhandel. Die Filialbelieferung aus den Verteilzentren ist eine zentrale logistische Fragestellung für stationäre Einzelhändler. Im Lebensmitteleinzelhandel ist es gängige Praxis hierzu auf sich wiederholende, filialspezifische Belieferungsmuster zurückzugreifen. Ein Belieferungsmuster legt fest, an welchen Wochentagen eine bestimmte Filiale beliefert wird. Der erste Beitrag stellt ein mathematisches Modell vor, das die Effekte der Belieferungsmusterfestlegung auf die verschiedenen Teilsysteme der Lieferkette des Handels berücksichtigt. Es wird ein Lösungsansatz entwickelt, dessen Vorteilhaftigkeit gegenüber einem State-of-the-Art-Ansatz in umfangreichen numerischen Tests sowie einer Fallstudie untermauert wird. Der zweite Beitrag ergänzt den ersten im Hinblick auf eine detailliertere Analyse des Einflusses der Bildung von Filialclustern für die Auslieferung auf die Belieferungsmusterentscheidung.
Während die logistischen Problemstellungen für den stationären Handel gut erforscht sind, erfordert der vermehrt auftretende Mehrkanalhandel einen explorativen Ansatz, um die neuen logistischen Probleme und Fragestellungen einzuordnen. Mehrkanalhandel bedeutet hier, dass Händler sowohl im stationären Einzelhandel wie auch im Distanzhandel aktiv sind. Für traditionelle, stationäre Händler, wie auch für Distanzhändler, bedeutet die wachsende Bedeutung des Onlinehandels eine Neuausrichtung ihrer Geschäfts- und Logistikmodelle. Eine erfolgreiche Gestaltung erfordert eine fundierte Kenntnis der logistischen Prozesse, Herausforderungen und Chancen, die mit dem Mehrkanalhandel einhergehen. Die logistischen Fragestellungen und Planungsprobleme im Operations Management und der Distribution im Mehrkanalgeschäft werden in den beiden weiteren Beiträgen mittels empirischer Erhebungen analysiert. Im Fokus steht hier vor allem der Non-Food-Handel, da in diesem Segment bisher der Großteil der Distanzhandelsabsätze zu verzeichnen ist.
Die Beiträge spannen somit den Bogen zwischen der Optimierung in etablierten Einzelhandelsstrukturen (Beiträge 1 und 2) und der Exploration der Implikationen des wachsenden Onlinemarktes für die Händler (Beiträge 3 und 4). Sie zeigen, wie in gewachsenen Strukturen unter Einsatz von Methoden des Operations Research Kosteneinsparungspotenziale gehoben werden können, aber auch, dass sich der Einzelhandel im Wandel befindet und Lösungen gefunden werden müssen, um auf neue Herausforderungen zu reagieren.
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.
This cumulative dissertation addresses issues related to different, innovative variants of the classical vehicle routing problem (VRP). In the first paper, we investigate a tactical VRP for regular deliveries to grocery retail stores over several planning periods. In contrast to previous approaches, multi-compartment vehicles are used, which allow joint deliveries of different product groups. Thus, synergy effects can be achieved if this is included in the planning of the specific delivery patterns. As a heuristic solution method for this planning problem, an Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) is designed. In the second paper, the VRP is extended to include time windows and customer-specific availability probabilities to improve the operational delivery of last-mile parcels. The data-driven approach that incorporates information on when recipients are more likely to be at home into delivery route planning can significantly reduce the number of failed delivery attempts. In order to efficiently solve the model developed for this purpose, the novel hybrid ALNS (HALNS), which combines elements of an ALNS and genetic algorithms. The HALNS is further developed in the third paper and applied to a whole class of VRPs that, in addition to the classical assignment and sequencing problem, also make decisions regarding the locations of the depots used. Finally, the fourth paper focuses on the multi-period VRP. The existing literature on its tactical and operational variants is surveyed and characterized, clearly distinguishing the two forms for the first time.