Logistik: Projekte

Supermarkt-Heimzustellung 10% effizienter machen

Supermarkt
Symbolfoto: Bernd Kasper|pixelio.de

Mehrere Millionen Euro jährlich einsparen

Zustellservices von Supermarkt-Ketten sind auf der Überholspur, scheint es doch für den Endkunden praktisch, sich den Einkauf für den täglichen Bedarf in einem bestimmten Zeitfenster nach Hause liefern zu lassen. Für die Handelsketten steckt hinter dem Online-Handel aber ein großer logistischer Aufwand, bei dem es viel zu verlieren, aber auch zu gewinnen gibt. Ein Mathematiker-Team an der Alpen-Adria-Universität konnte nun die Effizienz der Auslieferungsrouten für eine globale Handelsmarke in England um 10% steigern. Und verhalf dem Konzern damit zu einer Kostenreduktion von mehreren Millionen Euro pro Jahr.

„Ziel unseres Projekts, das wir für eine der weltweit größten Handelsketten durchführten, war es, einen stabilen, schnellen und transparenten Optimierungsansatz zu finden, der effiziente Auslieferungsrouten für viele Bestellungen, Lieferautos und Depots in Echtzeit errechnet“, erklärt Optimierungs-Experte Philipp Hungerländer. Das Projekt wurde gemeinsam mit dem britischen Unternehmen Satalia durchgeführt. Sechs Forschende am Institut für Mathematik in Klagenfurt arbeiteten daran.

In der betrachteten Anwendung werden laufend neue Bestellungen online getätigt, wobei sich die Kunden ihr gewünschtes Zulieferzeitfenster auswählen können. Das entwickelte Optimierungstool errechnet schnell, wie sich die zusätzlichen Bestellungen auf die optimale Route auswirken und erstellt adaptierte Zustellpläne. Am Ende sollenKundschaft und Zustellpersonal gleichermaßen zufrieden sein, denn: „Gute Fahrerinnen und Fahrer sind gefragt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein möglichst optimaler Zustellplan sich auch auf deren Zufriedenheit positiv auswirkt.“

Bei der Berechnung von Routen und Zeitfenstern gilt es zahlreiche Faktoren für die Effizienz der Zulieferung zu berücksichtigen, beispielsweise die Dauer für die Übergabe der Einkäufe oder auch die Anzahl der Stockwerke, die ohne Lift bewältigt werden müssen. Die Fahrzeiten hängen auch von Parametern wie Wochentagen, Tageszeiten, Wetter und vielem mehr ab. „Wir haben uns darum bemüht, die Genauigkeit der Input-Daten für unsere Optimierungsmethoden zu verbessern, indem wir ‚Machine Learning‘-Techniken aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt haben“, so Hungerländer.

Insgesamt ist es dem Team gelungen, die Effizienz der Auslieferungsrouten der internationalen Supermarkt-Handelskette in England um 10% zu steigern und damit sowohl die Kosten um mehrere Millionen Euro jährlich zu verringern als auch CO2-Emissionen zu reduzieren. Derzeit wird das System von London auf ganz England ausgerollt und dann weltweit eingesetzt.

Weitere Informationen: www.aau.at


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