Transportoptimierung

Transportoptimierung bezeichnet die systematische Analyse, Planung und Steuerung von Transportprozessen mit dem Ziel, Kosten, Dauer, Servicequalität und Umweltwirkung zu verbessern. Sie umfasst innerbetriebliche Logistik wie Lager- und Distributionsprozesse ebenso wie überbetriebliche Netze im Güter- und Personenverkehr.

Typische Aufgaben umfassen Routen- und Flottenplanung, Netzwerkdesign, Transportverkettung und Terminplanung. Mathematische Modelle kommen häufig in Form von linearen oder ganzzahligen Programmierungen zum Einsatz, darunter das klassische Transportproblem, das Vehicle Routing Problem (VRP) und Varianten mit Zeitfenstern oder Kapazitätsrestriktionen. Zielgrößen sind Transportkosten, Lieferzeit, Auslastung, Termintreue und Umweltkennzahlen wie CO2-Emissionen.

Zur Lösung werden exakte Algorithmen sowie heuristische und metaheuristische Verfahren eingesetzt. Beispiele sind Branch-and-Bound, Decomposition-Verfahren, Greedy-Methoden, Genetic Algorithms, Ant Colony, Tabu Search und Simulated Annealing. Für VRP-Varianten existieren spezialisierte Algorithmen, die zeitliche und räumliche Restriktionen berücksichtigen.

Anwendungen finden sich in der Güterlogistik, der Lieferkette, im urbanen Verkehr sowie in öffentlichen Verkehrssystemen. Mit zunehmender Digitalisierung spielen Echtzeitdaten, Telematik, das Internet der Dinge und Digital Twins eine wichtige Rolle, um Routen dynamisch anzupassen und Störungen zu bewältigen.

Zentrale Herausforderungen sind Unsicherheit, Mehrkriterien- oder Multi-Objective-Optimierung, Nachhaltigkeit und Resilienz. Robuste Optimierung, stochastische Modelle und Szenarioanalyse helfen bei unvorhergesehenen Ereignissen, während datengetriebene Ansätze die Skalierbarkeit verbessern.