Drei Schlüsselstrategien für Routenplanung im Großhandel

Da Einzelhandelsoperationen zunehmend komplexer werden, wird die Lieferplanung zu einem entscheidenden Teil der gesamten Logistik-Lieferkette.

Während viele Unternehmen Transportmanagementsysteme implementiert haben, werden tägliche Routenplanung und Terminierung größtenteils manuell durchgeführt. Diese repetitiven Prozesse verbrauchen lange Stunden und frustrieren Bemühungen, Ineffizienzen zu reduzieren.

Eine typische Einzelhandels-Lieferoperation beinhaltet Store-Fulfillment aus mehreren Distributionszentren, unter Verwendung einer Mischung aus privaten Flotten und Drittanbieter-Logistikdienstleistern. Mehrere Variablen machen die optimale Routenplanung für den Einzelhandelsvertrieb anders als die des Großhandels oder der Lieferung:

• Einzelhändler liefern an ihre Filialen, sodass die Lieferstandorte stabil sind. Andererseits können Bestellmengen variieren, was dieselbe Route von einem Tag zum nächsten unausführbar macht.
• Einzelhändler bedienen oft außergewöhnlich große Gebiete von ihren DCs aus. Im Gegensatz zu anderen B2B-Distributoren könnte ein bestimmtes DC mehrere Bundesstaaten abdecken. Daher müssen Einzelhändler neben längeren Distanzen auch mehrtägige, mehrstop-Lieferungen planen.
• Auch wenn LKWs tendenziell mehr Zeit an jedem Standort verbringen, sind Lieferfenster immer noch recht eng. Dies lässt sehr wenig Spielraum für Flexibilität und optimale Beladungs- und Routenplanung.

Große flottenbasierte Einzelhändler bedienen üblicherweise Hunderte von Geschäften von drei bis zehn DCs aus, mit Flotten von mehr als 30 LKWs. Jeder LKW macht drei bis zehn Stopps pro Fahrt, abhängig von der Entfernung und Bestellgröße jedes Geschäfts.

Obwohl die Lieferstandorte stabil sind, kann die Nachfrage nach diesen Standorten von Tag zu Tag erheblich variieren. Unterschiedliche Servicezeiten und Mengen machen es schwer, denselben Routenplan beizubehalten sowie die Liefersequenz von DCs zu Geschäften. Als Ergebnis müssen Planer lange Stunden damit verbringen, Aufträge in LKWs zu platzieren und die Anzahl der Stopps zu ermitteln, die erforderlich sind, um Lieferfenster einzuhalten. Zusätzlich zu den langen Planungsstunden und dem Potenzial für verspätete Lieferungen fahren Unternehmen oft unnötige und übermäßige Meilen, da Planer normalerweise nicht über Tracking-Fähigkeiten verfügen, um angemessene Key Performance Indicators zu generieren.

Welche Variablen Planer berücksichtigen sollten

Lieferdauer

Wie bereits erwähnt, bedienen DCs größere Einzelhandelsvertriebsgebiete im Vergleich zur Stadtauslieferung und können mehrere Tage benötigen, um Lieferungen abzuschließen. Planer müssen genaue Fahrzeiten basierend auf Startzeiten und Routen beibehalten. Sie müssen auch die obligatorischen Lenkzeitvorschriften für Einzelfahrer und Teams berücksichtigen. Selbst wenn Planer die Fahrzeiten zwischen verschiedenen Stopps mehr oder weniger vorhersagen können, ist es schwer, diese mit variierenden Servicezeiten zu kombinieren und beide bei manuellen Operationen bei wechselnden Stop-Sequenzen ordnungsgemäß zu organisieren.

Lieferfenster

Die meisten Geschäfte haben strenge Lieferfenster, die bestimmen, wann LKWs entladen müssen. Ein durchschnittliches Fenster für ein gegebenes Geschäft variiert von ein bis drei Stunden und kann sich mit anderen überschneiden. Da Fahrten mehrere Tage dauern können, schaffen Variationen bei Stopps Probleme für Planer, wenn neue Informationen in Lieferfenster eingepasst werden müssen.

Servicezeiten

Die durchschnittliche Servicezeit an jedem Geschäft kann aus mehreren Gründen variieren. Einige Geschäfte sind belebter als andere oder haben unterschiedliche Effizienzgrade in ihren Wareneingangsabläufen. Zweitens werden Servicezeiten aufgrund variabler Bestellgrößen unterschiedlich sein. Nach allgemeiner Praxis variieren Servicezeiten für ein gegebenes Geschäft typischerweise zwischen 30 und 90 Minuten. Enge Lieferfenster und verlängerte Servicezeiten machen es auch schwieriger, die Anzahl und Sequenz der Stopps abzuwechseln.

Daher sollten Planer all diese Variablen ausbalancieren, um ausführbare Routen und Beladungen zu erhalten. Das Problem ist, dass es Hunderte oder sogar Tausende potenzieller Kombinationen von Aufträgen gibt, mit mehreren LKWs und wechselnden Stopps. Manuell erledigt, dauert dieser Prozess zu lange.

Planer müssen die beste Lösung auswählen, um alle Stopps in Lieferfenster zu passen. Signifikante Ineffizienzen sind wahrscheinlich aufgrund des zunehmenden Risikos verspäteter Lieferungen oder übermäßiger Kilometer, weil das menschliche Gehirn einfach nicht so viele Variablen jonglieren kann, um den optimalsten Plan zu produzieren.

Software-Lösungen für Vehicle Routing Problems

Fahrzeugroutierungsprobleme mögen in einfachen Fällen leicht zu lösen sein, aber die Einbeziehung all der oben genannten Constraints macht es schwer, sie im echten Leben zu lösen. Eines der schwierigsten ist das kapazitierte Fahrzeugroutierungsproblem mit Zeitfenstern. Das Hauptziel dieses Algorithmus ist es, optimale Kilometerleistung oder Fahrzeit aus einem Plan herauszuholen, während alle Lieferfenster und LKW-Kapazitätsbeschränkungen eingehalten werden. Unsere Gehirne verbringen zu viel Zeit damit, für große Datenmengen zu lösen, und Einzelpersonen werden wahrscheinlich nicht-optimale Ergebnisse erzielen, indem sie für übermäßige Kilometer planen oder zu viele LKWs einsetzen.

Es gibt eine Reihe von Routenplanungs-Softwareanwendungen, die das Problem für große Anzahlen von Lieferungen lösen. Obwohl viele ähnliche Funktionalität zu besitzen scheinen, müssen Einzelhändler sorgfältig diejenige auswählen, die alle Anforderungen berücksichtigt und am besten zu Zielen für Volumenlieferungen passt. Mehrere reale Situationen werden in akademischen Papern nicht abgedeckt; daher versäumen einige Anwendungsentwickler, Planungsrealitäten bei der Erstellung heuristischer Algorithmen für ihre Software zu berücksichtigen. Es wäre ratsam, Tests über mehrere Wochen Daten durchzuführen, um zu sehen, ob eine gegebene Lösung am besten für den Betrieb eines Unternehmens passt.

Vardan Markosyan ist CEO bei Less Platform.