Development of an agent-based simulation model for process optimization in task planning

Abstract

Diese Diplomarbeit untersucht die Optimierung von Auftragsverplanungsprozessen bei den Wiener Netzen, Österreichs größtem Kombinetzbetreiber für Strom, Gas, Fernwärme und Telekommunikation. Durch die Entwicklung eines in MATLAB implementierten agentenbasierten Modells (ABM) untersucht unsere Studie verschiedene Szenarien, um deren Auswirkungen auf die Effizienz der Auftragsplanung und -ausführung zu evaluieren, wobei der Fokus auf der Struktur der Außendienstmitarbeiter und der räumlichen Aufteilung des Versorgungsgebiets liegt. Unsere Forschung integriert die Analyse komplexer Systeme durch ABM, wobei das Vehicle Routing Problem (VRP) mit einer heuristischen Technik zur Optimierung der Routenplanung verwendet wird. Dieser Ansatz ermöglicht die Untersuchung der Auftragsverplanung unter verschiedenen Konfigurationen mit dem Ziel, Optimierungspotenziale innerhalb der Mitarbeiterstruktur und der geografischen Aufteilung des Versorgungsgebiets zu identifizieren. Die Ergebnisse unserer Studie sollen den Wiener Netzen praktische Empfehlungen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz ihrer Auftragsplanungs- und Dispositionsprozesse geben. Die wichtigsten Ergebnisse unserer Simulationsexperimente zeigen, dass eine Erhöhung des Prozentsatzes an Heimfahrern - das sind Servicetechniker, die ihren Arbeitstag von zu Hause aus beginnen - von 0 auf 90 Prozent zu einer Steigerung der Effizienz der Auftragsdurchführung um 5,8 Prozent führt. Außerdem könnte der bestehende Rückstand innerhalb von zwei Jahren abgebaut werden. Die Analyse verschiedener Qualifikationsverteilungen der Mitarbeiter zeigt, dass eine Anpassung der Qualifikationen keine signifikanten Auswirkungen hat, solange die Qualifikationsverteilung der Aufträge selbst berücksichtigt wird. Die Variation in der räumlichen Aufteilung des Versorgungsgebiets demonstriert, dass die Gestaltung von Polygongrenzen entlang natürlicher Orientierungspunkte, wie z.B. Straßen, im Vergleich zu streng geometrischen Aufteilungen zu praktikableren und effektiveren Ergebnissen führt.

This diploma thesis investigates the optimization of task assignment and scheduling processes within Wiener Netze, Austria's largest combined network operator for electricity, gas, district heating, and telecommunications. By developing an agent-based model (ABM) in MATLAB, our study explores various scenarios to evaluate their impact on the efficiency of task scheduling and execution, particularly focusing on the field service workforce structure and the spatial division of the service area. Our research integrates the analysis of complex systems through ABM, using the Vehicle Routing Problem (VRP) with a heuristic technique to optimize route planning. This approach allows the investigation of task allocations under different configurations with the aim of identifying optimization potentials within the workforce structure and the geographic division of the service area. The results of our study should provide practical recommendations for Wiener Netze to increase the operational efficiency of their task planning and scheduling processes. Key findings from our simulation experiments show that increasing the percentage of home drivers - these are service technicians who start their workday from home - from 0% to 90% results in a 5.8% increase in task execution efficiency. Additionally, the existing backlog could be eliminated within two years. The analysis of varying employee qualification distributions shows that adjusting the qualifications has no significant impact as long as the qualification distribution of the tasks themselves is taken into account. The variation in the spatial division of the service area demonstrates that configuring polygon boundaries to follow natural landmarks, such as streets, yields more practical and effective results compared to strictly geometric divisions.