Datenanalyse und Algorithmus-Vergleich in einer Tourenplanung im Transportwesen
Die vorliegende Praxisprojektarbeit der Firma Planzer KEP AG vergleicht zwei Algorithmen, die Tourenplanungen berechnen. Die Tourenplanungen müssen optimiert werden, damit Planzer KEP AG mit dem höheren Auftragsvolumen effizienter und ökologischer umgehen kann.
Ho, Thanh Long & Wyss, Luca & Wenger, Anton & Isler, Derek, 2021
Type of Thesis Projektarbeit/Praxisprojekt
Client Planzer Transport AG
Supervisor Hanne, Thomas
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In einer langjährigen Kooperation mit dem Fraunhofer Institut wurde eine neue Berechnungs-Methodik entwickelt, um dem steigenden Paketvolumen gerecht zu werden. Diese neue Methodik beruht auf dem Algorithmus Cluster-First-Route-Second. Nun soll während der Einführung der neuen Methodik, die Effizienz im Vergleich zur alten Methodik gemessen werden.
In der Datensammlungsphase wurde geklärt, welche Informationen der Tourendaten mittels Logfiles von der Auftraggeberschaft erhalten wurden, wie die unterschiedlichen Files analysiert und im Excel verarbeitet wurden und welche KPIs aus den Angaben berechnet wurden.
Einmalig hat das Projektteam die wichtigsten KPIs bestimmt, mittels Präferenzmatrix priorisiert, um so die KPIs zu gewichten. Weiterhin entschied sich das Projektteam, welche Vergleiche angestrebt werden.
Die Cluster-Methodik ist nach den vier Analysen der effizientere Algorithmus.
In der ersten Analyse wurde festgestellt, dass die Cluster-Methodik mehr Pakete einer Planung zuteilen kann als die vorherige Gebietsplanung. In der zweiten Analyse kann festgehalten werden, dass die Cluster-Methodik in allen KPIs bessere Werte berechnet. In der dritten Analyse ist nachgewiesen worden, dass die Cluster-Methodik bei allen Gebieten bessere prozentuale Ergebnis berechnet. Am Schluss wurden alle Analyse-Tabellen verglichen und es wird aufgezeigt, dass die Cluster-Methodik der alten Gebietsplanung überlegen ist.
Studyprogram: Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Keywords Tourenplanung, Algorithmus, Cluster-First Route-Second
Confidentiality: vertraulich