Drei Grundlagen der Routenplanung für große Einzelhändler

Da der Einzelhandel immer komplexer wird, wird die Lieferplanung zu einem entscheidenden Teil der gesamten Logistiklieferkette.

Während viele Unternehmen Transportmanagementsysteme implementiert haben, erfolgt die tägliche Routenplanung und Disposition größtenteils manuell. Diese sich wiederholenden Prozesse nehmen viele Stunden in Anspruch und vereiteln die Bemühungen, Ineffizienzen zu reduzieren.

Ein üblicher Einzelhandelslieferbetrieb umfasst die Filialabwicklung von mehreren Verteilzentren aus, wobei eine Mischung aus privaten Flotten und externen Logistikanbietern verwendet wird. Mehrere Variablen unterscheiden die optimale Routenplanung für den Einzelhandelsvertrieb von denen für den Großhandelsvertrieb oder die Zustellung:

• Einzelhändler liefern an ihre Geschäfte, damit die Lieferorte stabil sind. Auf der anderen Seite können die Bestellmengen variieren, wodurch die gleiche Route von einem Tag auf den anderen nicht möglich ist.
• Händler bedienen von ihren DCs aus oft außergewöhnlich große Gebiete. Im Gegensatz zu anderen B2B-Distributoren kann ein bestimmter DC mehrere Staaten abdecken. Daher müssen Einzelhändler nicht nur längere Distanzen bewältigen, sondern auch mehrtägige Lieferungen mit mehreren Stopps einplanen.
• Obwohl LKWs tendenziell mehr Zeit an jedem Ort verbringen, sind die Lieferfenster immer noch recht eng. Das lässt wenig Spielraum für Flexibilität und optimale Ladungs- und Routenplanung.

Große flottenbasierte Einzelhändler bedienen in der Regel Hunderte von Geschäften aus drei bis zehn DCs und verwenden Flotten von mehr als 30 Lkw. Jeder Lkw macht drei bis zehn Stopps pro Fahrt, je nach Entfernung und Auftragsgröße der einzelnen Geschäfte.

Auch wenn die Lieferorte stabil sind, kann die Nachfrage nach diesen Standorten von Tag zu Tag erheblich schwanken. Unterschiedliche Servicezeiten und -mengen erschweren die Einhaltung des gleichen Routenplans sowie die Lieferreihenfolge von DCs zu Shops. Infolgedessen müssen Planer viele Stunden damit verbringen, Bestellungen in LKWs zu platzieren und die Anzahl der Stopps zu ermitteln, die erforderlich sind, um Lieferfenster einzuhalten. Zusätzlich zu den langen Planungszeiten und dem Potenzial für verspätete Lieferungen fahren Unternehmen oft unnötige und übermäßige Kilometer, da Planer normalerweise nicht über die Möglichkeit zur Nachverfolgung verfügen, um geeignete Leistungskennzahlen zu generieren.

Welche Variablen sollten Planer berücksichtigen, wenn es darum geht, einen optimalen Routenplan für einen bestimmten Auftragstag zu erreichen?

Lieferdauer. Wie bereits erwähnt, bedienen DCs im Vergleich zum Stadtversand größere Einzelhandelsverteilungsgebiete und können mehrere Tage dauern, bis die Lieferungen abgeschlossen sind. Planer müssen genaue Fahrzeiten basierend auf Startzeiten und Routen einhalten. Sie müssen auch die obligatorischen Dienstzeiten für einzelne Fahrer und Teams berücksichtigen. Auch wenn Planer Fahrzeiten zwischen verschiedenen Haltestellen mehr oder weniger vorhersagen können, ist es schwierig, diese mit unterschiedlichen Servicezeiten zu kombinieren und beide durch manuelle Operationen beim Wechsel zwischen den Haltestellensequenzen richtig zu organisieren.

Lieferfristen. Die meisten Geschäfte haben strenge Lieferfenster, die bestimmen, wann LKWs entladen werden müssen. Ein durchschnittliches Fenster für ein bestimmtes Geschäft variiert zwischen einer und drei Stunden und kann sich mit anderen überschneiden. Da Fahrten mehrere Tage dauern können, stellt jede Variation der Haltestellen Probleme für Planer dar, wenn sie neue Informationen in Lieferfenster einfügen müssen.

Servicezeiten. Die durchschnittliche Servicezeit in jedem Geschäft kann aus mehreren Gründen variieren. Einige Geschäfte sind geschäftiger als andere oder haben möglicherweise unterschiedliche Effizienzgrade in ihren Empfangsvorgängen. Zweitens werden die Servicezeiten aufgrund variabler Auftragsgrößen unterschiedlich sein. Gemäß der allgemeinen Praxis variieren die Servicezeiten für ein bestimmtes Geschäft typischerweise zwischen 30 und 90 Minuten. Enge Lieferfenster und verlängerte Servicezeiten erschweren auch den Wechsel der Anzahl und Reihenfolge der Stopps.

Daher sollten Planer all diese Variablen ausbalancieren, um ausführbare Routen und Lasten zu erhalten. Das Problem ist, dass es Hunderte oder sogar Tausende von möglichen Auftragskombinationen mit mehreren LKWs und abwechselnden Haltestellen gibt. Manuell durchgeführt, dauert dieser Vorgang zu lange.

Planer müssen die beste Lösung auswählen, um alle Haltestellen in Lieferfenster einzupassen. Aufgrund des zunehmenden Risikos verspäteter Lieferungen oder übermäßiger Laufleistung treten wahrscheinlich erhebliche Ineffizienzen auf, da das menschliche Gehirn einfach nicht mit so vielen Variablen jonglieren kann, um den optimalsten Plan zu erstellen.

In einfachen Fällen können Fahrwegprobleme leicht zu lösen sein, aber die Einbeziehung aller oben genannten Einschränkungen macht es schwierig, sie im wirklichen Leben zu lösen. Eines der schwierigsten ist das Problem der kapazitiven Fahrzeugführung mit Zeitfenstern. Das Hauptziel dieses Algorithmus besteht darin, die optimale Kilometerleistung oder Fahrzeit aus einem Plan herauszuholen und gleichzeitig alle Lieferfenster und Einschränkungen hinsichtlich der LKW-Kapazität zu erfüllen. Unser Gehirn verbringt zu viel Zeit damit, große Datenmengen zu lösen, und Einzelpersonen werden wahrscheinlich nicht optimale Ergebnisse erzielen, wenn sie zu viele Kilometer planen oder zu viele Lastwagen verwenden.

Es gibt eine Reihe von Routenplanungs-Softwareanwendungen, die das Problem für eine große Anzahl von Lieferungen lösen. Während viele ähnliche Funktionen zu besitzen scheinen, müssen Einzelhändler bei der Auswahl derjenige vorsichtig sein, die alle Anforderungen berücksichtigt und am besten zu den Zielen für Volumenlieferungen passt. Mehrere Situationen aus dem wirklichen Leben werden in wissenschaftlichen Arbeiten nicht behandelt; Daher berücksichtigen einige Anwendungsentwickler die Planungsrealitäten nicht, wenn sie heuristische Algorithmen für ihre Software erstellen. Es wäre ratsam, mehrere Wochen an Daten zu testen, um zu sehen, ob eine bestimmte Lösung am besten für den Betrieb eines Unternehmens geeignet ist.

Vardan Markosyan ist CEO bei Weniger Plattform.