Projekte
Quick-Commerce Fulfillment-System:
Analyse und Optimierung mithilfe agentenbasierter Simulation
Für ein Quick-Commerce-Projekt zur Auslieferung von Lebensmitteln mit E-Bikes wurde ein kosteneffizientes Fulfillment-System entwickelt.
Dabei stellten sich strategische und operative Fragen, die mithilfe eines agentenbasierten Simulationsmodells beantwortet werden konnten.

Fragestellungen
- Wie viele Warenlager sind nötig und wo liegen die optimalen Standorte?
- Wie hoch ist der Personalbedarf, um eine Lieferzeit von 30 Minuten in 90% aller Fälle einzuhalten?
- Wann lohnt es sich, Lieferungen zu bündeln und Touren zu fahren?
- Sollen Kuriere nur ausliefern oder auch kommissionieren?

Agentenbasiertes Simulations-Modell
- Kunden, Kuriere und Kommissionierer als Agenten.
- Kundenbestellungen erfolgen zeitlich und örtlich zufällig.
- Optimale Bündelung von Bestellungen und optimale Routen durch dynamisches Lösen des Traveling-Salesman-Problems.
- Programmiert in Python.

Resultate
- Verbessertes Verständnis der Funktionsweise und der Abhängigkeiten des Fulfillment-Systems.
- Optimale Anzahl / Standorte der Warenlager.
- Personalbedarf und -kosten in Abhängigkeit der erwarteten Anzahl Bestellungen pro Stunde.
- Personalkosteneinsparungen von bis zu 20% durch Bündelung der auszuliefernden Bestellungen.
