Wie lassen sich sehr große Netzwerke klug vereinfachen und damit effizienter planen? Das hat 4flow, Anbieter von Logistikberatung, Logistiksoftware und 4PL-Dienstleistungen, gemeinsam mit der Arbeitsgruppe Kombinatorische Optimierung und Graphenalgorithmen (COGA) der Technischen Universität (TU) Berlin im Big-Data-Projekt LogiScale erforscht.

Logistiknetzwerke sind heute hochkomplex und immer stärker global vernetzt. Die Gesamtheit aller zur Verfügung stehenden Daten übersteigt häufig die Kapazität eingesetzter Planungsverfahren und erschwert dadurch die rechnergestützte Optimierung. Werden die Daten – wie bisher üblich – irreversibel vereinfacht oder Teilnetzwerke separat optimiert, können die errechneten Lösungen in der operativen Planung oft nicht im ursprünglichen Netzwerk umgesetzt werden.

Im Projekt LogiScale haben COGA und 4flow eine multiskale Repräsentation von Logistiknetzwerken konzipiert und entwickelt. Diese ermöglicht die Darstellung von Kosten-, Zeit- oder Ortsdaten in verschiedenen Aggregationsstufen (Skalen).

Dabei werden detaillierte Daten und Lösungen auf kleinen Skalen aggregiert, mit gröberen Lösungen auf höheren Skalen gekoppelt, wobei der Bezug zu den Ausgangsdaten erhalten bleibt, und für die Berechnung in Optimierungsalgorithmen bereitgestellt, erklärt Prof. Dr. Martin Skutella, Einstein-Professor für Mathematik und Informatik an der TU Berlin.

Die multiskale Repräsentation erlaubt es, Daten auf mehreren Granularitätsstufen gleichzeitig und dauerhaft vorzuhalten.

Was kompliziert klingt, ist in der logistischen Praxis von großem Nutzen. Von der stundengenauen taktischen Netzwerkplanung unter Berücksichtigung aller Transportmodi über die Kosten- und Servicelevel-Optimierung in Distributionsnetzwerken bis hin zu verbesserten Pack-Algorithmen reichen die im Projekt entwickelten konkreten Anwendungsfälle für die multiskale Repräsentation, sagt Dr. Laura Gellert, die das Projekt bei 4flow betreut.

Deshalb waren neben den Forschern von 4flow auch Berater und Planer involviert. Aktuell arbeiten die Softwareentwickler daran, die Ergebnisse in 4flow vista, die Standardsoftware zur Logistik- und Transportplanung zu implementieren.

Das Projekt ist nach dreieinhalb Jahren jetzt mit exzellenten und praxisnahen Ergebnissen zu Ende gegangen. Die Projektpartner werden die erfolgreiche Zusammenarbeit mit Unterstützung des Exzellenzclusters MATH+ fortsetzen. Parallel dazu arbeitet 4flow an zahlreichen weiteren Innovationsprojekten, vor allem zu den Einsatzmöglichkeiten von Artificial Intelligence beim Optimieren und Managen komplexer, internationaler Supply Chains.

Foto: 4flow

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