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.