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Fleet Sizing of Dynamically Routed In-plant Milk-run Vehicles Based on a Genetic Algorithm

Dimensionierung von Routenzugsystemen mit dynamischen Routen auf Basis eines Genetischen Algorithmus Titel (E): Fleet Sizing of Dynamically Routed In-plant Milk-run Vehicles Based on a Genetic Algorithm

  1. M.Sc. Fabian Hormes Technische Universität München (TUM), Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml)
  2. B.Sc. Amin Siala Technische Universität München (TUM), Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml)
  3. M.Sc. Christian Lieb Technische Universität München (TUM), Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml)
  4. Prof. Dr.-Ing. Johannes Fottner Technische Universität München (TUM), Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml)

Abstracts

In-plant milk-run (MR) systems enable efficient supply of assembly lines in small lot sizes. One major chal-lenge for MR systems are demand fluctuations and short-term changes within schedules. Dynamic control strategies aim at increasing flexibility and efficiency of MR systems in volatile environments. This paper presents an application-oriented approach for determining the fleet size of an MR system with dynamically controlled routes based on a genetic algorithm. The approach is evaluated and discussed using a case study from a commercial vehicle manufacturer. The results show that the approach ena-bles effective analytical dimensioning of MR systems with dynamic routes. In addition, the case study indicates that the implementation of dynamic routes can lead to a reduction in fleet size.

Innerbetriebliche Routenzugsysteme (RZS) ermöglichen eine effiziente Materialversorgung von Montagelinien in kleinen Losgrößen. Eine Herausforderung für RZS sind Bedarfsschwankungen und kurzfristige Änderungen in Fahrplänen. Das Ziel von dynamischen Steuerungsstrategien ist die Erhöhung der Flexibilität und Effizienz von RZS in volatilen Umgebungen. Dieser Beitrag stellt einen anwendungsorientierten Ansatz zur Bestimmung der Flottengröße eines RZS mit dynamischen Routen basierend auf einem genetischen Algorithmus vor. Der Ansatz wird anhand einer Fallstudie eines Nutzfahrzeugherstellers evaluiert und diskutiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz eine effektive analytische Dimensionierung von RZS mit dynamischen Routen ermöglicht. Die Fallstudie legt zudem nahe, dass der Einsatz von dynamischen Routen zu einer Reduzierung der benötigten Anzahl an Fahrzeugen führen kann.

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