Routenoptimierung

Glossar
SchlüsselwörterRoutenoptimierung, Routenoptimierungen
TypKI-UseCase

Das Verfahren der Routenoptimierung dient zur Ermittlung und Verbesserung der Effizienz und Effektivität von Transportwegen (u.a. in der Logistik) und erfolgt mit Hilfe von Pfadplanung.

Es wird unter Betrachtung der Fläche und möglichen Wegen die kürzeste oder schnellste Route zwischen verschiedenen Anlaufpunkten berechnet. Verschiedene Faktoren wie Entfernungen, Verkehrsbedingungen, Zeit, Stopps und Ressourcenverfügbarkeit werden dabei berücksichtigt.

Routenoptimierung wird in einer Vielzahl von Branchen und Kontexten eingesetzt, darunter Logistik, öffentlicher Verkehr, Lieferdienste, Flottenmanagement, etc. Dies kann beispielsweise die Lieferung von Paketen an mehrere Standorte, die Planung von Bus- oder Zugrouten oder die Navigation von autonomen Fahrzeugen beinhalten.

Problemstellung & Zielsetzung

Die Herausforderung bei der Routenoptimierung besteht darin, die effizienteste Route unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren zu finden. Diese Faktoren können je nach Art der Nutzung und Zweck variieren. Neben Anzahl der Ziele, die Entfernung zwischen den Zielen und den Verkehrsbedingungen, können auch Fahrzeugkapazitäten und Kundenanforderungen eine Rolle spielen. In der Praxis kann das Problem der Routenoptimierung sehr komplex werden, insbesondere wenn viele Ziele und viele Fahrzeuge beteiligt sind. Es ist nicht unwahrscheinlich keine effiziente Lösung zu finden, die für alle Szenarien optimal ist. Nichtsdestotrotz werden mittels KI-basierter Routenoptimierung deutliche Effizienzsteigerungen erzielt. Beispielsweise hierfür ist u.a. die Kommissionierung im Lagermanagement und das verteilen von Pick-Prozessen auf die Mitarbeiter.

MÖGLICHE KI-METHODIKEN

Je nach Einsatzszenario und dessen Anforderungen können maschinelle Lernansätze vielseitig und divers genutzt werden.

  1. Regelbasiert - um auf Basis festgelegter Regeln oder Heuristiken Entscheidungen für die effizienteste Route zu treffen
  2. Maschinelles Lernen
    1. Supervised Learning - z.B. Vorhersagen von Reisezeiten auf Basis von historischen Daten und Regressionstechniken.
    2. Unsupervised Learning - z.B. können mit Clustermethoden Verkehrsmuster in Strecke, Uhrzeit und Stauaufkommen erkannt werden.
    3. Reinforcement Learning - z.B. zum das Erlernen einer Strategie wie man die effizienteste Route ermitteln kann.
  3. Neuronale Netzte
    1. Convolutional Neural Network (CNN) - z.B. zur Analyse von Satellitenbilder und Identifizierung von Merkmalen.
    2. Recurrent Neural Networks (RNN) - z.B. können LSTM-Netzwerke genutzt werden, um Verkehrsflüsse vorherzusagen.

Risiken & Chancen

Best Practices

Weiterführende Informationen