Kombinierte Approximative Dynamische Programmierung für die Dynamische Same-Day Belieferung

• Antragsteller: Professor Dr. Marlin Ulmer
• Fachliche Zuordnung: Accounting und Finance
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 413322447

Der Onlinehandel wächst international in einem Rekordtempo. Ein wesentlicher zukünftiger Erfolgsfaktor des Onlinehandels sind schnelle Lieferzeiten; insbesondere Same-Day Belieferung (SDD). Allerdings ist SDD kostenintensiv, da die über den Tag eintreffenden Bestellungen in Kombination mit kurzen Lieferfristen wenig Raum für Konsolidierung bieten. Um SDD kosteneffizient anbieten zu können, ist eine methodische Unterstützung notwendig, die auf der operativen Ebene dynamische Liefertouren erstellt, fortschreibt, und bezüglich neuer Information aktualisiert. Zur effektiven Entscheidungsunterstützung muss sie sowohl kurzfristige als auch längerfristige zukünftige Entwicklungen an Fahrzeugbewegungen und Kundenbestellungen antizipieren. SDD-Probleme gehören somit zur Menge der stochastischen und dynamischen Tourenplanungs-Probleme. Diese Problemklasse ist relativ neu und generische Lösungsverfahren sind bisher kaum vorhanden.Auf Grund der hohen Komplexität dieser dynamischen Entscheidungsprobleme können exakte Verfahren nicht angewandt werden. Erste Arbeiten konzentrieren sich auf die approximative dynamische Programmierung (ADP). ADP-Verfahren nutzen Simulation innerhalb des dynamischen Entscheidungsmodelles, um die Auswirkungen einer Entscheidung abzuschätzen. ADP-Verfahren werden nach dem Zeitpunkt, wann die Simulation durchgeführt wird, unterschieden. Online ADP-Verfahren führen die Simulation in einem konkreten Entscheidungszustand durch. Offline ADP-Verfahren simulieren vor dem eigentlichen Start des Entscheidungsprozesses, speichern die Ergebnisse in aggregierter Form, und rufen diese in einem Entscheidungszustand ab. Online Verfahren können kurzfristige Entwicklungen in vollem Detail abbilden während offline Verfahren längerfristige Entwicklungen verlässlich auf aggregierten Niveau abschätzen können. Beide Aspekte sind in der SDD essentiell und keines der Verfahren kann die Erfordernisse vollständig erfüllen. Um sowohl kurzfristige Details als auch längerfristige Auswirkungen berücksichtigen zu können, ist eine Kombination notwendig. Ziel dieses Forschungsprojekt ist eine neue und generische Kombination von online und offline ADP-Verfahren vor, um ein wichtiges betriebswirtschaftliches Problem der SDD zu lösen. Das Verfahren ist so konzipiert, dass es eine zustandsabhängige Gewichtung der Simulationsergebnisse ermöglicht. Für eine neue SDD-Problemstellung werden spezifische quantitative Methoden sowie betriebswissenschaftliche Erkenntnisse zur SDD-Entscheidungsunterstützung generiert. Die vorgestellten Methoden sind hierbei jedoch nicht auf diese Problemstellung beschränkt sondern generisch und können auf eine Vielzahl von dynamischen Tourenplanungsproblemen übertragen werden. Sie sind somit ein wichtiger Schritt hin zu einem generellen Lösungsframework im Bereich der dynamischen Tourenplanung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Kooperationspartner: Professor Justin Goodson, Ph.D.