Exact Solutions to the Symmetric and Asymmetric Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-Up

In reverse logistics networks, products (e.g., bottles or containers) have to be transported from a depot to customer locations and, after use, from customer locations back to the depot. In order to operate economically beneficial, companies prefer a simultaneous delivery and pick-up service. The resulting Vehicle Routing Problem with Simultaneous Delivery and Pick-up (VRPSDP) is an operational problem, which has to be solved daily by many companies. We present two mixed-integer linear model formulations for the VRPSDP, namely a vehicle-flow and a commodity-flow model. In order to strengthen the models, domain-reducing preprocessing techniques, and effective cutting planes are outlined. Symmetric benchmark instances known from the literature as well as new asymmetric instances derived from real-world problems are solved to optimality using CPLEX 12.1.

Entwicklung eines Dispositionsleitstandes zur Bestimmung optimaler Torbelegungen in Stückgutspeditionsanlagen

Im operativen Betrieb einer Stückgutspeditionsanlage entscheidet der Betriebslenker bzw. der Disponent in einem ersten Schritt darüber, an welche Tore die Fahrzeuge zur Be- und Entladung andocken sollen. Darüber hinaus muss er für jede Tour ein Zeitfenster ausweisen innerhalb dessen sie das jeweilige Tor belegt. Durch die örtliche und zeitliche Fahrzeug-Tor-Zuordnung wird der für den innerbetrieblichen Umschlagprozess erforderliche Ressourcenaufwand in Form von zu fahrenden Wegstrecken oder aber Gabelstaplerstunden bestimmt. Ein Ziel der Planungsaufgabe ist somit, die Zuordnung der Fahrzeuge an die Tore so vorzunehmen, dass dabei minimale innerbetriebliche Wegstrecken entstehen. Dies führt zu einer minimalen Anzahl an benötigten Umschlagmittelressourcen. Darüber hinaus kann es aber auch zweckmäßig sein, die Fahrzeuge möglichst früh an die Tore anzudocken. Jede Tour verfügt über einen individuellen Fahrplan, der Auskunft über den Ankunftszeitpunkt sowie den Abfahrtszeitpunkt der jeweiligen Tour von der Anlage gibt. Nur innerhalb dieses Zeitfensters darf der Disponent die Tour einem der Tore zuweisen. Geschieht die Zuweisung nicht sofort nach Ankunft in der Anlage, so muss das Fahrzeug auf einer Parkfläche warten. Eine Minimierung der Wartezeiten ist wünschenswert, damit das Gelände der Anlage möglichst nicht durch zuviele Fahrzeuge gleichzeitig belastet wird. Es kann vor allem aber auch im Hinblick auf das Reservieren der Tore für zeitkritische Touren sinnvoll sein, Fahrzeuge möglichst früh abzufertigen. Am Lehrstuhl Verkehrssysteme und -logistik (VSL) der Universität Dortmund wurde die Entscheidungssituation im Rahmen eines Forschungsprojekts bei der Stiftung Industrieforschung in Anlehnung an ein zeitdiskretes Mehrgüterflussproblem mit unsplittable flow Bedingungen modelliert. Die beiden Zielsetzungen wurden dabei in einer eindimensionalen Zielfunktion integriert. Das resultierende Mixed Integer Linear Programm (MILP) wurde programmiert und für mittlere Szenarien durch Eingabe in den Optimization Solver CPlex mit dem dort implementierten exakten Branch-and-Cut Verfahren gelöst. Parallel wurde im Rahmen einer Kooperation zwischen dem Lehrstuhl VSL und dem Unternehmen hafa Docking Systems, einem der weltweit führenden Tor und Rampenhersteller, für die gleiche Planungsaufgabe ein heuristisches Scheduling Verfahren sowie ein Dispositionsleitstand namens LoadDock Navigation entwickelt. Der Dispositionsleitstand dient der optimalen Steuerung der Torbelegungen in logistischen Anlagen. In dem Leitstand wird planerische Intelligenz in Form des heuristischen Schedulingverfahrens, technische Neuerungen in der Rampentechnik in Form von Sensoren und das Expertenwissen des Disponenten in einem Tool verbunden. Das mathematische Modell sowie der Prototyp mit der integrierten Heuristik werden im Rahmen dieses Artikels vorgestellt.

Fuzzy Multi-Objective Linear Programming and Simulation Approach to the Development of Valid and Realistic Master Production Schedule

Master production schedule (MPS) plays an important role in an integrated production planning system. It converts the strategic planning defined in a production plan into the tactical operation execution. The MPS is also known as a tool for top management to control over manufacture resources and becomes input of the downstream planning levels such as material requirement planning (MRP) and capacity requirement planning (CRP). Hence, inappropriate decision on the MPS development may lead to infeasible execution, which ultimately causes poor delivery performance. One must ensure that the proposed MPS is valid and realistic for implementation before it is released to real manufacturing system. In practice, where production environment is stochastic in nature, the development of MPS is no longer simple task. The varying processing time, random event such as machine failure is just some of the underlying causes of uncertainty that may be hardly addressed at planning stage so that in the end the valid and realistic MPS is tough to be realized. The MPS creation problem becomes even more sophisticated as decision makers try to consider multi-objectives; minimizing inventory, maximizing customer satisfaction, and maximizing resource utilization. This study attempts to propose a methodology for MPS creation which is able to deal with those obstacles. This approach takes into account uncertainty and makes trade off among conflicting multi-objectives at the same time. It incorporates fuzzy multi-objective linear programming (FMOLP) and discrete event simulation (DES) for MPS development.