Der Optimierer von DHL entscheidet, was selbst versendet und was ausgelagert wird, und spart 98,6 Mio. US-Dollar pro Jahr.

DHL Supply Chain North America betreibt eines der größten Logistiknetzwerke der Welt und liefert jährlich über eine Milliarde Pakete für Firmenkunden aus. Dabei stand das Unternehmen vor Entscheidungen zu Geboten, Flottengröße und -typ, Auslagerung und Routing, die zuvor getrennt behandelt worden waren.

Unter der Leitung von Yibo Dang, PhD-Absolvent der Ohio State University, und mit Hilfe von Ted Allen entwickelte das Team den Transportation Network Optimizer, der innovative ganzzahlige Programmierung und eine symbiotische Twin-Ant-Colony-Suche einsetzt, um Routing und Auslagerung algorithmisch zu kombinieren.

Die Software löst Routing im großen Maßstab und spart seit der Implementierung schätzungsweise 98,6 Millionen US-Dollar pro Jahr sowie eine halbe Megatonne CO2-Emissionen ein, was DHL und die Ohio State University zu Finalisten für den INFORMS Franz Edelman Award 2023 machte.

Entscheiden, was innerhalb des Routenmodells ausgelagert wird

Auslagerung und Routing sind eine Entscheidung, nicht zwei

Signale zur künftigen Nachfrage entscheiden, was an Dritte geht

Ganzzahlige Programmierung bewältigt Flottengröße, -typ und Gebote

Gemessen: 98,6 Mio. US-Dollar pro Jahr und eine halbe Megatonne CO2

In einem Netzwerkgeschäft entstehen die größten Einsparungen durch ein ganzzahliges Programm, das Auslagerung, Flotte und Routing miteinander verknüpft, statt durch einen Routenoptimierer, der ein festes Netzwerk voraussetzt.

Das Modell wurde in Dangs Dissertation an der Ohio State University veröffentlicht und bildete die Grundlage für die Netzwerkplanung von DHL, während die akademisch-industrielle Zusammenarbeit zeigte, wie aus einem Promotionsprojekt Produktionssoftware werden kann, die zudem Emissionen senkt.