Optimierung von LKW-Touren durch die Entwicklung eines Dashboards zur Identifikation von Restkapazitäten in der Transportlogistik

Abstract

In den letzten Jahren reduzieren Unternehmen unterschiedlicher Branchen ihre Lagerkapazität stetig und setzen auf kurzfristige Lieferungen. Systeme zur Unterstützung der täglichen Abläufe in der Transportlogistik werden daher immer informationsintensiver und technologieabhängiger. Zwischen diesen Systemen existieren derzeit noch keine harmonisierten Schnittstellen sowie erforderliche Daten- und Kommunikationsstandards. Dadurch findet zwischen Spediteuren und verladenden Unternehmen keine oder nur schwach ausgeprägte Kooperation statt, die für eine optimale Auslastung von Transportkapazitäten jedoch dringend erforderlich ist. Deshalb beträgt aktuell die durchschnittliche Auslastung von beladenen LKWs nur ca. 50 bis 55% der zur Verfügung stehenden Lademeter. Bezogen auf die gefahrenen Distanzen sind 25% der LKW-Fahrten, Leerfahrten. Dies führt zu erhöhten Emissionen von LKWs und der Verschwendung von zeitlichen und finanziellen Ressourcen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Optimierung der Auslastung von LKWs durch die Entwicklung eines Dashboards zur Identifikation, Visualisierung und Optimierung von Touren mit verfügbaren Restkapazitäten. Logistikdienstleister sollen damit bei der Entscheidung, ob weitere Aufträge angenommen werden oder nicht, unterstützt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, werden zu Beginn der Arbeit die theoretischen Grundlagen der Transportlogistik erläutert. Im Anschluss wird eine State-of-the-Art Literaturrecherche zum Thema „Identifikation, Visualisierung und Optimierung von Touren mit verfügbaren Restkapazitäten“ durchgeführt. Dadurch wird ermittelt, inwiefern digitale Plattformen aktuell zur Identifikation von freien Transportkapazitäten eingesetzt werden. Basierend auf den Ergebnissen der State-of-the-Art Recherche werden Anforderungen und Restriktionen abgeleitet und zur Entwicklung der zugrundeliegenden Logiken hinter dem Dashboard herangezogen. Der Fokus wird dabei auf die Erarbeitung eines Algorithmus gelegt, der in der Lage ist, Touren aus einem Transportnetzwerk zu identifizieren, mit denen bestimmte Ladungen kurzfristig transportiert werden können. Dies erfolgt durch die Berechnung verfügbarer Restkapazitäten in LKWs und den Distanzen zwischen dessen Stationen und dem Standort der Ladung. Die Touren werden im Anschluss so optimiert, dass trotz zusätzlicher Stationen die Gesamtstrecke minimiert wird. Zur Umsetzung des Algorithmus und der Visualisierung im Dashboard werden die Software-Pakete Alteryx Designer und Tableau Desktop verwendet. Abschließend wird das Dashboard durch die Anwendung im Transportnetzwerk eines österreichischen Spediteurs evaluiert und gezeigt, dass dessen Einsatz zur Optimierung des Auslastungsgrads von LKWs beitragen kann.

In recent years, companies in various industries have been steadily reducing their storage capacity and relying on short-term deliveries. Systems to support daily processes in transport logistics are therefore becoming increasingly information-intensive and technology-dependent. Currently, there are no harmonized interfaces and required data and communication standards between these systems.As a result, there is no or only weakly developed cooperation between forwarders and loading companies, which is, however, urgently required for optimal utilization of transport capacities. Therefore, the average utilization of loaded trucks is currently only about 50 to 55% of the available loading capacity. In terms of distances traveled, 25% of truck movements are empty runs. This leads to increased emissions of trucks and the waste of time and financial resources.The aim of this work is to optimize the utilization of trucks by developing a dashboard for identifying, visualizing and optimizing tours with available residual capacities. Logistics service providers should thus be supported in deciding whether to accept further orders.To achieve this objective, the theoretical basics of transport logistics are explained at the beginning of the thesis. Subsequently, a state-of-the-art literature research on the topic "Identification, visualization and optimization of tours with available residual capacities" is conducted. This will determine the extent to which digital platforms are currently used to identify available transportation capacity. Based on the results of the state-of-the-art research, requirements and restrictions will be derived and used to develop the enabling logic behind the dashboard. The focus will be on the development of an algorithm that is able to identify tours from a transport network with which specific loads can be transported at short term. This is done by calculating available residual capacities in trucks and the distances between their stations and the location of the load. The tours are then optimized to minimize the total distance despite additional stations. The Alteryx Designer and Tableau Desktop software packages are used to implement the algorithm and the visualization in the dashboard. Finally, the dashboard is evaluated by applying it to the transport network of an Austrian forwarder and it is shown that its use can contribute to the optimization of truck utilization rates.