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TU Berlin

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LogiScale - BigData in Logistics: Multiscale and Combinatorial Methods in Optimization

4flow AG
Lupe

Duration:
February 2016 - January 2019
Project heads:
Martin Skutella
Yann Disser
Max Klimm
Torsten Mütze
Researchers:
Frieder Smolny, Karl Däubel
Cooperation partner:
4flow AG
Official website:
www.logiscale.net
Support:
Europäischer Fonds für regionale Entwicklung der Europäischen Union (EFRE)

Lupe

Hintergrund

Mit rund 235 Milliarden Euro Umsatz im Jahr 2014 ist die Logistikbranche der drittgrößte Wirtschaftszweig in Deutschland. Eine Vielzahl von Expertenschätzungen geht von einem sehr starken Wachstum des Güterverkehrs in Deutschland innerhalb der nächsten Jahre aus. Dementsprechend wird sich die Bedeutung der Logistikwirtschaft weiter vergrößern. Viele gesellschaftliche und technologische Entwicklungen stellen die Logistik jedoch vor neue Herausforderungen. Beispielsweise führt das Outsourcing von Produktionsprozessen dazu, dass Güterströme genau aufeinander abgestimmt werden müssen (Just-in-time-Prinzip). Gleichzeitig hat die zunehmende Individualisierung einzelner Sendungen, wie beispielsweise im Onlinehandel, einen massiven Anstieg an Lieferungen zur Folge, deren Ströme nur noch mit Mitteln modernster Technik beherrscht werden können. Supply Chains einer global verteilten Wertschöpfung mit weltweit standardisierten Produkten, wie z.B. in der Automobilindustrie, erstrecken sich heute über viele Länder und Kontinente. Dadurch rücken auch Effizienzpotenziale in den Fokus, die sich nur bei der Planung und Steuerung der gesamten globalen Materialströme erkennen und nutzen lassen.

Diese Trends resultieren in räumlich verteilten und hochkomplexen Logistiknetzwerken mit sehr hohen Ansprüchen an die Genauigkeit. Um diesen Ansprüchen gerecht zu werden und den genannten Herausforderungen erfolgreich zu begegnen, benötigt die Logistikbranche modernste Technologien und Methoden aus der Forschung. Die langjährigen Partner 4flow und COGA erforschen deshalb aktuelle mathematische Optimierungsverfahren und erarbeiten effiziente Lösungen für die logistische Praxis.

Problemstellung

Eines der Phänomene, die die rechnergestützte Optimierung von Logistiknetzwerken mit sehr großem Datenaufkommen erschweren, ist die Tatsache, dass die Gesamtheit aller zur Verfügung stehenden Daten die Kapazität des Hauptspeichers eines handelsüblichen Rechners übersteigt.

Bisher wird diesem Problem häufig durch eine irreversible Vereinfachung der Daten begegnet. Dadurch ist es insbesondere in der operativen Planung problematisch, die errechneten Lösungen im ursprünglichen Netzwerk umzusetzen.

Lösungsansatz

Im Projekt LogiScale soll eine multiskale Repräsentation der Logistiknetzwerke konzipiert und entwickelt werden. Eine multiskale Repräsentation ermöglicht die Darstellung von Kosten-, Zeit- oder Ortsdaten in verschiedenen Größenordnungen (Skalen). Dabei werden detaillierte Erkenntnisse und Lösungen auf kleinen Skalen aggregiert, mit gröberen Lösungen auf höheren Skalen gekoppelt und für die Berechnung in Optimierungsalgorithmen bereitgestellt. Die multiskale Repräsentation erlaubt es, Daten auf mehreren Granularitätsstufen gleichzeitig und ohne Informationsverlust vorzuhalten. Dazu sollen vor allem Methoden entwickelt werden, die es Algorithmen erlauben, Daten verschiedener Skalen adaptiv für die Optimierung zu nutzen. Konkret gilt es, Verfahren zu entwerfen und nutzbar zu machen, die es zulassen,

  • Logistiknetzwerke und deren komplexen Eigenschaften multiskal darzustellen,
  • sowohl strategische als auch operative Planungsentscheidungen unabhängig von der Netzwerkgröße algorithmisch effizient durchzuführen,
  • logistische Prozesse realitätsnah zu modellieren und
  • Planungs- und Betriebskosten von Logistiknetzwerken zu reduzieren.

Hierzu wird im Projekt LogiScale ein neues Paradigma für den internen Datenfluss von logistischen Optimierungsalgorithmen entwickelt.

Zusatzinformationen / Extras

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