DHLの最適化ツールが自社出荷か外部委託かを決定し、年間9,860万ドルを節約

DHLサプライチェーン・ノースアメリカは世界最大級の物流ネットワークを運営し、企業顧客向けに年間10億個以上の荷物を配送しているが、入札、車両の規模と種類、外部委託、ルーティングに関する意思決定は個別に処理されていた。

オハイオ州立大学の博士号取得者であるYibo Dang氏がTed Allen氏の支援を受けて率いたチームは、革新的な整数計画法と共生型双対蟻コロニー探索を用いてルーティングと外部委託をアルゴリズム的に統合する輸送ネットワーク・オプティマイザーを構築した。

このソフトウェアは大規模なルーティングを解き、導入以降、年間推定9,860万ドルと50万トンのCO2排出量を節約しており、DHLとオハイオ州立大学は2023年INFORMS Franz Edelman賞の最終候補となった。

ルートモデル内で何を外部委託するかを決定する

外部委託とルーティングは別々ではなく一つの意思決定である

将来の需要シグナルが第三者に何を送るかを決定する

整数計画法が車両の規模、種類、入札を扱う

測定値：年間9,860万ドルと50万トンのCO2

ネットワークビジネスでは、ネットワークが固定であると仮定するルート最適化ツールではなく、外部委託、車両、ルーティングを結合する整数計画から最大の節約が得られる。

このモデルはDang氏のオハイオ州立大学の博士論文で発表され、DHLのネットワーク計画の基礎となった。また、産学連携は博士課程のプロジェクトが排出量も削減する実運用ソフトウェアになり得ることを示した。