Unternehmen der Transportbranche müssen gerade im operativen Tagesgeschäft bei der Tourenplanung und Transportdisposition Planungsprobleme lösen, die ein hohes Maß an Dynamik aufweisen. Speziell die Inputfaktoren der Tourenplanung sind größtenteils dynamisch und stochastisch. Aus Sicht des Autors kann die Qualität von Tourplanungsergebnissen durch die zeitnahe Berücksichtigung unvorhergesehener Ereignisse nachhaltig verbessert werden. Jedoch findet diese zunehmend erfolgskritische Funktionalität in der Literatur bisher nur unzureichend Beachtung, obwohl das Tourenplanungsproblem (Vehicle Routing Problem (VRP)) eines der wichtigsten und am meisten erforschten kombinatorischen Optimierungsprobleme ist. Verfahren für kapazitierte dynamische Tourenplanungsproblemstellungen sind in der Literatur kaum zu finden. Speziell im Bereich der Algorithmen, die eine große Lösungsgeschwindigkeit, eine leichte Verständlichkeit, eine aus praktischer Sicht akzeptable Lösungsgüte aufweisen und die Möglichkeit besitzen, die aktuellen Routenpläne der Fahrzeuge ausgehend von der momentanen geographischen Position real-time zu verändern, besteht Forschungsbedarf. Die Arbeit geht daher der Forschungsfrage nach, wie ein Verfahren für die dynamische Tourenplanung zu konstruieren ist, welches das kapazitierte dynamische Tourenplanungsproblem mit der Möglichkeit der Änderung des aktuellen Fahrzeugzuges unter Einhaltung sehr kurzer Rechenzeiten bei größtmöglicher Verständlichkeit löst. Durch die genannten Kriterien wird im Rahmen der Arbeit der Schwerpunkt auf die Modifikation von klassischen heuristischen Verfahren für die Lösung von dynamischen Tourenplanungsproblemen gelegt. Die Arbeit befasst sich sowohl mit dem Gesamtkonzept zur Disposition dynamischer Kunden als auch mit konkreten Modellen und Verfahren zur Lösung von Subproblemen innerhalb des Gesamtkonzeptes. Ferner erfolgt die Präsentation von umfangreichen Simulationsergebnissen, die auf der durchgeführten softwaretechnischen Implementierung der entwickelten Verfahren basieren. Die gute Anwendbarkeit der neuen Verfahren in der Praxis wird gezeigt. Zwecks der möglichst ganzheitlichen Betrachtung des Themengebietes erfolgt in der Arbeit zum einen sowohl die Erörterung von quantitativen als auch von qualitativen Aspekten der dynamischen Tourenplanung und zum anderen die Analyse von Schnittstellen zwischen der dynamischen Tourenplanung und eng damit verbundenen Bereichen wie Flottenmanagement oder Auftragseingang bzw. -disposition. Hierzu werden die Informationsflüsse zwischen den beteiligten Elementen im Rahmen des dynamischen Dispositionsprozesses aufgezeigt, telematische Komponenten zur Unterstützung des Informationsmanagements und der Informationsübertragung vorgestellt sowie die benötigten Inputdaten erläutert. Den Schwerpunkt der Arbeit stellt jedoch die Entwicklung von neuen quantitativen Methoden zur dynamischen Tourenplanung dar.

abstract: This thesis presents a successful application of operations research techniques in nonprofit distribution system to improve the distribution efficiency and increase customer service quality. It focuses on truck routing problems faced by St. Mary’s Food Bank Distribution Center. This problem is modeled as a capacitated vehicle routing problem to improve the distribution efficiency and is extended to capacitated vehicle routing problem with time windows to increase customer service quality. Several heuristics are applied to solve these vehicle routing problems and tested in well-known benchmark problems. Algorithms are tested by comparing the results with the plan currently used by St. Mary’s Food Bank Distribution Center. The results suggest heuristics are quite completive: average 17% less trucks and 28.52% less travel time are used in heuristics’ solution. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Industrial Engineering 2015

In this thesis we report several of delivery problems. Here it is mostly describe Vehicle Routing Problem and Split Delivery Problem as suitable methods for the case study of the company Baťa a.s.In this thesis we used one of the most sofisticated software Roadnet Transportation Suite as effective program for distribution and planning routes.Finally we construct analysis as a support to find the optimal solution for the final strategical decision of the company Baťa a.s.

Traditionally, route planning in the transportation sector has only focused on minimizing the total distance driven when transporting goods or people. This is often done using software tools since planning the optimal route is a complex task that is hard to solve by hand. While driving the shortest distance possible is an effort towards lowering fuel costs, which is one of the largest operating costs for truck transportation companies, it is not necessarily the most fuel efficient route. Recently, research has emerged regarding fuel minimizing route planning in order to perform transport operations at the lowest fuel cost possible. One factor contributing to fuel consumption is vehicle speed, since high speed means high wind resistance. Fuel can therefore be conserved by driving at lower speeds. Though lower speeds means longer travelling time, meaning that if the route is disrupted, causing a delay, there is an increased risk that all tasks cannot be performed during the started working day. The purpose of this thesis is to determine how to plan fuel efficient routes in a transportation system prone to disruptions. It was conducted at Scania to further understand how their truck customers can increase profitability in their businesses by planning fuel efficient routes. The truck transportation business is under heavy pressure with low margins. It is therefore valuable to plan fuel efficient routes. The outcome of this thesis is two linear programming models for route planning that take truck capacity, customer demand and time windows for delivery into account. The first model can be used during planning to find a fuel efficient route in order to deliver to all customers to the lowest fuel cost possible. The model gives a route with predetermined average speeds between the customers, as well as arrival time at each customer. When appropriate, the truck is proposed to drive at a slightly decreased speed, to lower wind resistance and thereby fuel consumption. By also taking load weight into account, the route can be planned such that a heavy part of the load is delivered early, reducing the weight carried for the rest of the route. The proposed model accomplishes on average 6.3 % lower fuel cost, compared to the most commonly used route planning model, where the shortest total driving distance is sought. If something would happen that disrupts the route, it might be impossible to deliver all customers before the day ends. To handle those situations, a second model is proposed. Once the transport is delayed, the model will revise the initial route and propose a new route based on a cost of delaying a delivery. The goal is then to deliver as much as possible to the lowest possible cost. The new route will still consist of predetermined average speeds and arrival times. The proposed model is a tool for handling the complex task of recalculating routes once a disruption occurs. In summary, the first model provides support to plan a route that potentially lowers the operational costs for truck transportation companies. If the planned route is disrupted, the second model will revise it and give a new route with new speeds and arrival times. If possible, the revised route will still result in making all deliveries, otherwise the model will postpone the smallest deliveries to the next day. Together, the two models serve as a valuable support for truck transport companies that want to increase their profitability by lowering their operational costs. / Traditionellt har ruttplanering inom transportsektorn endast fokuserat på att minimera den totala körsträckan vid transport av gods eller människor. Detta görs ofta med hjälp av mjukvaruverktyg, eftersom optimal ruttplanering är en komplex uppgift som är svår att lösa för hand. Att köra den kortaste totalsträckan är ett sätt att sänka bränslekostnaderna, vilket är en av de största driftskostnaderna för lastbilstransportföretag, men det är inte nödvändigtvis den mest bränsleeffektiva rutten. Den senaste tiden har allt mer forskning bedrivits inom bränsleminimering för att kunna utföra transportuppdrag till lägsta möjliga bränslekostnad. En faktor som bidrar till bränsleförbrukningen är fordonets hastighet, eftersom hög hastighet innebär högt luftmotstånd. Bränsleförbrukningen kan därför minskas genom att köra i lägre hastigheter. Även om lägre hastigheter betyder längre körtid, vilket innebär att om rutten störs och lastbilen blir försenad, finns det en ökad risk att allt inte kan levereras under den påbörjade arbetsdagen. Syftet med detta arbete är att bestämma hur bränsleeffektiva rutter kan planeras i ett transportsystem benäget för störningar. Arbetet genomfördes på Scania för att förstå hur deras lastbilskunder kan öka lönsamheten i sina företag genom att planera bränsleeffektivare rutter. Lastbilstransportbranschen är under hög press med låga marginaler. Det är därför värdefullt för Scanias lastbilskunder att planera bränsleeffektiva rutter. Arbetet resulterade i två ruteplaneringsmodeller som tar hänsyn till lastkapacitet, kundbehov och tidsfönster för leverans. Den första modellen kan användas vid planering för att hitta en bränsleeffektiv rutt så att alla kunder levereras till lägsta möjliga bränslekostnad. Modellen ger en rutt med förbestämda genomsnittshastigheter mellan kunderna, såväl som ankomsttid hos varje kund. När det anses lämpligt föreslås något minskade hastigheter, för att minska luftmotståndet och därigenom bränsleförbrukningen. Genom att även ta hänsyn till vikt, kan rutten planeras så att en tung del av lasten levereras tidigt, vilket minskar den vikt som transporteras på resterande sträckor. Den föreslagna modellen uppnår i genomsnitt 6,3% lägre bränslekostnad jämfört med den vanligaste ruteplaneringsmodellen, som ger den kortaste totala körsträckan. Om något skulle hända som stör rutten kan det vara omöjligt att leverera alla kunder innan dagen slutar. För att hantera dessa situationer föreslås en andra modell. När transporten är försenad planerar modellen om den ursprungliga rutten och föreslår en ny rutt baserat på kostnaden för att skjuta upp en leverans. Målet är då att leverera så mycket som möjligt till lägsta möjliga kostnad. Den nya rutten består fortfarande av förbestämda medelhastigheter och ankomsttider. Genom att använda den föreslagna modellen tillhandahålls ett verktyg för att hantera den komplexa uppgiften att planera om rutten vid en störning. Sammanfattningsvis ger den första modellen stöd för att planera en rutt som potentiellt sänker driftskostnaderna för lastbilstransportföretag. Om den planerade rutten utsätts för en störning, föreslår den andra modellen en ny rutt med nya hastigheter och ankomsttider. Om det är möjligt innebär den nya rutten fortfarande att lastbilen levererar till alla kunder, om inte skjuts de minsta leveranserna upp till nästa dag. Tillsammans är de två modellerna ett värdefullt stöd för lastbilstransportföretag som vill öka lönsamheten genom att sänka sina driftskostnader.

Environmental issues are a vital concern in today’s world. The Swedish government and local businesses are developing a sustainable business and eco-friendly environment for city inhabitants. Last-mile pickup and delivery services are a key concern, which significantly impacts the environment and society. The Norwegian/Swedish parcel delivery company Bring, the reusable waste management company Ragn-Sells, the city of Stockholm, the research institute Sustainable Innovation, and the KTH Royal Institute of Technology are jointly working together in the Intercitylog2 project with a vision to handle better last-mile pickups or deliveries that are jointly serviced by small electric vehicles from an urban micro terminal. This thesis addresses the optimizations of simultaneous pickup and delivery operations using homogeneous vehicles and considering vehicle capacity, time windows and environmental constraints. A mathematical model is developed to address the problem using an exact commercial solver. The quality of the solutions has been evaluated with real pickup and deliveries of the participating company. The primary objective function is formulated to minimize the travel cost by finding the shortest path, and the results are compared with current routing operation data. KPIs are developed and evaluated based on the facts and figures from the obtained results of the experiments. The two scenarios, big vehicles and small vehicles are also developed and evaluated to find the best route optimization opportunity for the companies. The results show that the optimized operation could decrease delivery distance by 36.72% and 37.13% and delivery time by 43.65% and 47.08% for big and small vehicles operations, respectively, compared to the current routing operations. A round trip can complete within a defined time frame to avoid the battery running out during a route. Energy constraints demonstrate that using electric vehicles considerably reduce significant amounts of CO2 emission from the environment. / Miljöfrågor är en viktig fråga i dagens värld. Den svenska regeringen och lokala företag arbetar tillsammans för att utveckla ett hållbart företagande och miljövänlig miljö för stadens invånare. Last-mile hämtning och leveranstjänster är en viktig fråga, som avsevärt påverkar miljön och samhället.Det norsk/svenska paketleveransföretaget Bring, återanvändbara avfallshanteringsföretaget Ragn- Sells, Stockholms stad, forskningsinstitutet Sustainable Innovation och Kungliga Tekniska Högskolan arbetar tillsammans i Intercitylog2-projektet för en vision för att bättre hantera last-mile pickuper eller leveranser som gemensamt betjänas av små elfordon från en urban mikroterminal. Detta examensarbete behandlar optimering av samtidiga hämtnings- och leveransoperationer med homogena fordon och med hänsyn till fordonskapacitet, tidsfönster och miljömässiga begränsningar. En matematisk modell utvecklas för att ta itu med problemet med en exakt kommersiell lösare och kvaliteten på lösningarna har utvärderats med verklig upphämtning och leveranser från det deltagande företaget. Den primära målfunktionen är formulerad för att minimera reskostnaden genom att hitta den kortaste vägen, och resultaten jämförs med aktuella ruttoperationsdata. KPI:er utvecklas och utvärderas utifrån fakta och siffror från de erhållna resultaten av experimenten. De två scenarierna, stora fordon och små fordon, är också utvecklade och utvärderade för att hitta den bästa ruttoptimeringsmöjligheten för företagen. Resultaten visar att den optimerade driften kan minska leveransavståndet med 36,72% och 37,13% och leveranstiden med 43,65% och 47,08% för stora och små fordonsoperationer, jämfört med nuvarande ruttoperationer. En tur och retur kan genomföras inom en definierad tidsram för att undvika att batteriet tar slut under en rutt. Energibegränsningar visar att användning av elfordon avsevärt minskar betydande mängder CO2-utsläpp från miljön.

In this thesis, we study two stochastic vehicle routing problems. In the first part, we investigate a routing problem where the distributor wants to construct a set of delivery routes each day to serve a set of geographically dispersed customers, but wants to send the same driver to the same set of customers as much as possible due to business requirements. The stochastic nature of customer demands and the existence of hard delivery time windows make this fixed routes problem much harder. We introduce a new recourse policy based on limited vehicle sharing and develop heuristic approaches for constructing fixed routes respecting the new policy for large real-life instances. Among the key contributions is the introduction of sampling-based techniques to handle the feasibility issues arising from hard delivery windows. An extensive computational study based on real-life data demonstrates the efficacy of the proposed fixed routing system and route construction techniques. In the second part, we investigate the new policy in an abstract setting to understand its properties. We characterize the optimal traditional fixed routes solution in terms of total expected cost for simple instances of the problem. Next we present a series of results for the new policy. For example, we show that operational feasibility of a set of fixed routes can be checked in polynomial time, but identifying the optimal use of fixed routes is NP-complete. In the final part, we focus on a dynamic and stochastic routing problem, which arises when there are service level agreements in place between a distributor and its customers. Specifically, the distributor has to serve customer orders within two days after the order is received, but has the flexibility to choose the actual delivery day. However, future customer orders are unknown and are revealed dynamically through time. We develop heuristic and optimal policies for simple instances of the problem that use the stochastic information about future orders. We empirically compare the performance of the various policies with the performance of policies that do not use future information and with an offline optimal policy which has perfect information about future orders.

In this study, three different algorithms are implemented to solve thecapacitated vehicle routing problem with and without time windows:ant colony optimization, a genetic algorithm and a genetic algorithmwith self-organizing map. For the capacitated vehicle routing problemthe Augerat et al’s benchmark problems were used and for the capaci-tated vehicle routing problem with time windows the Solomon’sbenchmark problems. All three algorithms were tuned over thirtyinstances per problem with the tuners SPOT and ParamILS. The tuningresults from all instances were combined to the final parameter valuesand tested on a larger set of instances. The test results were used tocompare the algorithms and tuners against each other. The ant colonyoptimization algorithm outperformed the other algorithms on bothproblems when considering all instances. The genetic algorithm withself-organizing map found more best known solutions than any otheralgorithm when using parameters, on the capacitated vehicle routingproblem. The algorithms performed well and several new best knownresults were discovered for the capacitated vehicle routing problem andnew best solutions found by heuristics were discovered for the 100customer Solomon problems. When comparing the tuners they bothworked well and no clear winner emerged.

No description available.

Syfte: Att undersöka de potentiella fördelarna vid implementering av Lean-baserade metoder för att möta prestanda, tillgänglighet och effektivitet i transportsystemet samt användningen av en varuflödesplan för att identifiera slöseri. Vidare, att observera hur fördelarna med en ruttoptimering kan minimera slöseri och reducera kostnader relaterade till transport samt minskningen av miljöutsläpp, stadsbuller och säkerhet. Metod och genomförande: För att uppnå syftet med denna studie och att besvara forskningsfrågorna har en fallstudie och en litteraturstudie kombinerats och genomförts. Fallstudien innehåller observationer och intervjuer som har genomförts för att samla in information om hur fallföretaget arbetar med transport dagligen, användningen av standardisering och effektivisering samt hantering av ruttplanering. Vidare har en implementering utförts av de föreslagna ruttoptimeringsmetoderna för att få större förståelse för de föreslagna metoderna och litteraturen. Slutligen har en analys och diskussion genomförts där de empiriska resultaten studerats och jämförts med litteraturstudien. Resultat: Genomförandet av Lean-baserade metoder för att identifiera och minska slöseri baserat på prestationsmätningsverktyg, såsom värdeflödekartläggning och användningen av ruttoptimering, har visat flera fördelar. De identifierade fördelarna var kortare körtider för chaufförerna, en minskad total kilometersträcka, en mer optimerad fyllnadsgrad i lastbilarna samt mer effektiv tid vid lastning och lossning av gods. Den sistnämna fördelen påverkar främst tillgängligheten och prestandan av den totala fordon- och chaufförseffektiviteten. En del av fördelarna var tolkbara i monetära termer för att ge insikt om hur de eventuella kostnadsbesparingarna. Rekommendationer: För att få bättre och mer djupgående resultat i framtida studier, föreslås att: fallföretaget kartlägger alla transporter som utförs för att bedöma lönsamheten i vissa körrutter samt för att undersöka hur all transport kan uppdelas geografiskt med hjälp av presenterat material i denna studie; noggrannare observationer av förare under andra veckodagar för att identifiera ytterligare problemområden och förbättringsmöjligheter; standardisera och implementera Lean metoder i närliggande processer i verksamheten för fortsatt strävan efter en lönsam verksamhet, till exempel genom att granska mottagandet av varor från leverantörer och utvärdera möjligheten med att ha lokala leverantörer; slutligen, all personal ska utbilda sig inom Lean och standardiserat arbete för att ytterligare eliminera och minska interna NIT-aktiviteter, såsom väntetid. / Purpose: To explore the possible benefits with the implementation of Lean methods to measure performance, availability and efficiency in transportation, including the use of a value stream map to identify waste. Furthermore, to observe how the benefits with a route optimization eventually can minimize waste and reduce costs related to transportation as well as the reduction of environmental emissions, urban noise and security. Methodology: To achieve the purpose of this study and to solve the research questions, a case study and a literature study has been combined and carried out. The case study contains observations and interviews which has been executed in order to gather information related to how the case-company work with transportation on a daily basis, the usage of standardization and the management of route planning. Moreover, an implementation of the proposed route optimizations has been executed with the purpose of gaining knowledge related to the outcome. Finally, an analysis and discussion has been performed where the empirical results are studied and compared with the literature findings. Findings: The implementation of Lean methods to identify and reduce waste based on performance measuring tools, such as value stream mapping and the use of route optimization, showed several advantages. The identified advantages were shorter driving schedules for the chauffeurs, a reduced overall mile distance, a more optimal degree of filling in the driver trucks and more efficient time spent while loading and unloading the trucks. The last advantage mainly affecting the availability and performance of the overall vehicle efficiency. Some of the advantages were interpretable into monetary terms in order to provide an insight into any cost savings. Recommendations: To gain better and more profound results in any further studies, it is suggested that: the case company map out all transports carried out in order to assess the profitability of certain driving routes, as well as to examine how all transport can be geographically divided using the presented material in this study; more thorough observations of drivers during other weekdays to further identify problem areas and improvement opportunities ought to be done; standardization and implementation of Lean methods in related processes in the company for continued pursuit of profitable operations. For example, by reviewing the receipt of goods from suppliers and reviewing the option of having local suppliers; lastly, all staff gets training and education of Lean methods and standardized work for additional elimination and reduction of internal NIT activities, such as waiting time.

This diploma thesis describes a logistic problem of the company JACER-CZ Ltd. The main focus is on identifying optimal routes about the Euro pallets distribution. The Euro pallets are standardized at length replaceable transport pallets which are in Europe. The aim of this thesis is to find a solution which will meet requirements of all thirteen customers and simultaneously a total route length of all vans will be minimalized. At first there is the mathematical model about the delivery assignment with the split delivery vehicle calculated by solvers CPLEX and Gurobi. Then the original and the modified example is solved manually by heuristic algorithms. It is concerned the nearest neighbour algorithm, savings algorithm, the insertion algorithm and the heuristic method for the split delivery vehicle routing problem.