Mit wenigen Klicks mehr Effizienz bei der täglichen Tourenplanung

More efficiency in daily tour planning with just a few clicks

~
7
Minuten Lesezeit
Gepostet am:
24.8.2020

Können Sie sich vorstellen, bei Ihrer täglichen Tourenplanung durch ein paar kleine Änderungen Zeit UND Geld zu sparen? Die Verlagsleitung des “Oberschwaben Bote” konnte das auch nicht, bis sie gemeinsam mit unserer Software ihre Touren optimiert hat, und eine Reduktion der Arbeitszeit für alle Mitarbeiter oder eine Einsparung von Touren erreichen konnte und das bei unveränderter Auftragslage.

Der “Oberschwaben Bote” ist eine kleine Lokalzeitschrift mit einer wöchentlichen Auflage von 10.000 Stück. Ausgeliefert werden die Zeitungen jede Woche von 10 festen Mitarbeitern. Zur Auslieferung nutzt das Verlagshaus 10 eBikes mit entsprechenden Anhängern, die von der Stadtverwaltung ausgeliehen werden. Jeder Anhänger kann bis zu 500 Zeitungen laden. Die Mitarbeiter treffen sich jeden Mittwoch um 6.45 Uhr im Verlagshaus, um die Zeitschriften in ihre Anhänger zu laden.

Jeder Mitarbeiter kehrt einmal zum Verlagshaus zurück, um neue Zeitungen aufzuladen. Der Zeitpunkt der Neubeladung hängt von seiner Tour ab. Aktuell ist die Verteilung der Touren nicht gleichmäßig auf alle Mitarbeiter umgelegt. Das liegt vor allem daran, dass die Verlagsleitung mit festen Revieren in der Stadt plant. So kommt es häufig vor, dass einige Mitarbeiter sehr lange Touren fahren, während andere Mitarbeiter eher kurze Touren fahren. Folglich unterscheiden sich auch die Arbeitszeiten der Mitarbeiter sehr stark.

Optimierte Tourenplanung mit Restriktionen

Die Mitarbeiter des Verlagshauses sind jeden Mittwoch zwischen 5 und 8 Stunden auf der Straße unterwegs. Die Pausenzeit beträgt 45 Minuten. In einem kostenlosen Erstgespräch hat die Verlagsleitung von unserer Softwarelösung erfahren und bat uns, mit ihnen gemeinsam die Tourenplanung zu optimieren. Wir haben folgende Punkte erarbeitet, die in der Optimierung berücksichtigt werden müssen:

  • Schichtzeiten müssen eingehalten und gleichmäßig verteilt werden
  • Kapazitätsbeschränkungen der Anhänger müssen eingehalten werden
  • Optimale Vergabe der Touren
  • Möglichst kurze Wegstrecken

Der Verlagsleitung ist es zusätzlich wichtig, dass die Fahrer eine Pausenzeit von 45 Minuten einhalten können.

Optimierung mit den eigenen Datensätzen möglich

Als Grundlage für die Tourenoptimierung liegt uns ein Datensatz mit 10.000 Haushalten vor, die bereits im hauseigenen System gespeichert sind. Dieser Datensatz umfasst Adressen (Straße und Hausnummer) und die zugehörige Anzahl an Exemplaren, die dort ausgeliefert werden müssen.  

Die uns vorliegenden Daten geben an, wie viele Exemplare pro Straße (nachfolgend “Straßenzug“) ausgeliefert werden müssen. Die Kapazität einer Straße entspricht der Anzahl der dort auszuliefernden Zeitungen. Die Dauer der Auslieferung pro Straße wurde über die Szenario-Annahmen prognostiziert und ist abhängig von der Anzahl an Exemplaren, die insgesamt in der Straße ausgeliefert werden müssen.  

Übersicht der Auftragslage

Grundlage der Tourenoptimierung mit adiutaByte

Um eine Tourenoptimierung durchführen zu können, haben wir die Mitarbeiter im System angelegt: jeder Mitarbeiter repräsentiert nun eine Tour, die gefahren wird. Ein Mitarbeiter erhält einen Stundenlohn von 23,76 Euro, ein eBike kostet pro Tag 120 Euro Leihgebühr. Für die Bestandsaufnahme ist es zunächst egal, welcher Mitarbeiter welche Tour fährt.

Fahrzeuge vom Typ Fahrrad für die Planung hinterlegen

Planungskonfiguration “Kosteneffizient”

Mit unserer Planungslösung können die Touren nach verschiedenen Parametern optimiert werden. Der Planer kann selbst festlegen, welche Kriterien eine Rolle spielen und wie wichtig diese sind. So kann nicht nur eine Planung mit möglichst kurzen Wegen oder eine möglichst rentable Lösung erstellt werden, sondern auch eine Planung, die zusätzlich auch noch die verfügbaren Mitarbeiter möglichst gleichmäßig auslastet oder Kundenpräferenzen bestmöglich berücksichtigt. Das Verlagshaus legt viel Wert auf die gleichmäßige Verteilung der Arbeitszeiten, denn die Mitarbeiter sollen zukünftig alle in etwa gleich lange Arbeitszeiten haben. Gemeinsam überlegen wir, welche Option zur Planungskonfiguration die Beste ist und entscheiden uns für den Typ “Kosteneffizient”. Dieser Typ ist eine Kombination aus “Rentabilität”, “Kurzen Wegen” und “Pünktlichkeit”.  

Weitere Informationen erhalten Sie hier.

Je nach Anwendungsfall kann es sehr gut sein, dass der Faktor “Kurze Wege” weniger relevant ist und der Faktor “Pünktlichkeit” eine sehr hohe Relevanz hat. Das kann zum Beispiel in der Lebensmittellogistik der Fall sein.

Ausgangslage zur Tourenoptimierung mit adiutaByte

Für die erste Optimierung gehen wir von folgendem Fall aus:

Jeder Fahrer muss einmal zurück zum Verlagshaus, um neue Zeitungen aufzuladen. Jeder Mitarbeiter beginnt am Verlagshaus und endet auch dort. Das Neubeladen der Anhänger dauert 15 Minuten.  

Die Mitarbeiter starten um 6:45 Uhr im Verlagshaus. Einige beenden ihre Tour bereits gegen Mittag, andere beenden ihre Tour um 16 Uhr.  Die Arbeits- und Pausenzeiten der Mitarbeiter werden wie folgt im System hinterlegt:

Vormittagstour:  

  • Start um 6:45 am Verlagshaus
  • Beladung 06:45 – 07:00 Uhr
  • Ende um 11:30 am Verlagshaus

Mittagspause: 45 Minuten

Nachmittagstour:

  1. Start um 12:15 am Verlagshaus
  2. Beladung 12:15 – 12:30 Uhr  
  3. Ende um 16:00 am Verlagshaus
Mitarbeiter mit je 2 Auslieferungen pro Tag

Touren gesamtheitlich betrachten

Nachdem wir alle Daten in unsere Tourenplanungssoftware übertragen haben, erhalten wir bereits ein sehr interessantes Ergebnis:

Die Verlagsleitung hat die Touren bisher streng voneinander separiert. Das heißt, jeder Fahrer hatte eine feste Tour, die nach Stadtteilen aufgeteilt war. Unser Algorithmus schlägt vor, die Touren so zu optimieren, dass alle wichtigen Aspekte gesamtheitlich betrachtet werden.  

Eine Restriktion in der Tourenplanung ist die Tatsache, dass wir die Kapazität der Anhänger zunächst maximal ausnutzen wollen und, dass alle Mitarbeiter zur Neubeladung einmal ins Verlagshaus zurückmüssen. Die Verkehrssituation berücksichtigen wir ebenfalls, soweit sie für Fahrradfahrer von Belang ist (Baustellen, Straßensperren etc.).

Die erste Erkenntnis aus dem vorliegenden Datensatz:

Eine (global) freie Optimierung ist effizienter als eine Tourenplanung mit “starren Revieren”. Das bedeutet, dass wir die Touren nicht mehr mit festen Stadtteilen planen, sondern die Fahrer über verschiedene Stadtteile hinweg ausliefern. Dabei werden die Anfahrten so geplant, dass die Kapazität der Räder maximal ausgenutzt werden und gleichzeitig Rundtouren mit Start und Ende am Verlagshaus gefahren werden, um die Wege kurz zu halten.

Tourenoptimierung mit vorgegebenen Restriktionen möglich

Unsere Auswertung zeigt bereits, dass wir alle vorgegebenen Kriterien einhalten können. Die Arbeitszeiten werden nicht überschritten und auch die Fahrtzeitsumme liegt im vorgegebenen Rahmen. Die Verlagsleitung ist zufrieden, denn wir können die Touren im Rahmen der Vorgaben optimieren.

Nachfolgend zeigen wir Ihnen eine der insgesamt 20 kombinierten Touren, die mit einem Klick innerhalb von weniger als 10 Minuten automatisch und optimal geplant wurden. Start- und Endpunkt ist das Verlagshaus, eine Planung mit unterschiedlichem Start- und Endpunkt oder ohne feste Start- und Endpunkte ist ebenfalls möglich.

Beispiel-Tour der revierübergreifenden Planung

 

Ergebnis aus erstem Optimierungslauf

Der erste Optimierungslauf zeigt gleich ein sehr positives Ergebnis: die Arbeitszeiten sind jetzt gleichmäßig verteilt. Die Auswertung zeigt aber, dass einige Touren deutlich kürzer als andere sind, dafür müssen hier mehr Zeitungen pro Hausnummer ausgeliefert werden. Die Reisezeiten der Mitarbeiter sind aber vergleichbar. So kann es sein, dass z.B. ein Mitarbeiter nur wenige Haushalte anfährt, dafür aber größere Mengen auflädt (dies ist der Fall, wenn ein Fahrer eine Tour mit vielen Mehrfamilien- oder Hochhäusern hat). Andere Mitarbeiter fahren viele Hausnummern pro Tour an und liefern dann nur eine Zeitung pro Hausnummer ab (dies ist der Fall, wenn ein Fahrer eine Tour mit vielen Einfamilienhäusern hat).

Auszug der Auftragsliste der Mitarbeiter mit je 1 Neubeladung

Eine tiefere Analyse zeigte allerdings, dass die Kapazität der Anhänger zu einem Engpass führt und dass die Zuteilung der Aufträge pro Mitarbeiter noch optimierungsfähig ist. Wie im Auszug der Auftragsliste der Mitarbeiter zu erkennen ist, haben die Mitarbeiter in ihren Auslieferungsschichten sowohl vormittags als auch nachmittags noch einen zeitlichen Puffer wohingegen die Kapazitäten ihrer Räder bereits ausgelastet sind. Im nächsten Schritt wird folglich die Neubeladung noch weiter optimiert. Wir erkennen zudem, dass die Fahrtzeiten zwischen den einzelnen Straßenzügen durch unsere Tourenoptimierung sehr gering sind.

Das haben wir geschafft, obwohl wir die Touren dynamisch über die Stadt verteilt haben, um die Kapazitäten zu optimieren. Während die Kapazitätsverteilung zeigt, dass alle Anhänger (annähernd) vollständig ausgelastet werden, weist der Tourenplan noch freie Zeit-Kapazitäten der Mitarbeiter auf. Daher soll nun noch ein Alternativszenario beleuchtet werden.

Szenario 1: eine zusätzliche Neubeladung

Bisher haben wir die Touren so optimiert, dass jeder Mitarbeiter die maximale Anzahl an Zeitungen in den Anhänger lädt und diese Anzahl zuerst vollständig ausliefert, bevor er zur Neubeladung zurück zum Verlagshaus fährt. Da es aber nach wie vor freie Kapazitäten in den Mitarbeiterschichten gibt, haben wir den Tourenplan noch einmal so optimiert, dass die Mitarbeiter nicht nur einmal am Tag zur Neubeladung zurück zum Verlagshaus fahren, sondern zweimal. Entsprechend dieser Vorgaben haben wir die Mitarbeiter und Schichten im System neu angelegt.  

Vormittagstour:  

  • Start um 7:00 am Verlagshaus mit der ersten Tour mit Beladung von 6:45-7:00
  • Ende um 10:00 am Verlagshaus

Mittagstour:

  • Start um 10:00 am Verlagshaus mit der Neubeladung von 10:00-10:15 Uhr
  • 0:45 Minuten Pause soll zwischen 11:00 und 13:00 optimal eingeplant werden
  • Ende um 14:00 am Verlagshaus

Nachmittagstour:

  • Start um 14:00 am Depot mit der Neubeladung von 14:00-14:15 Uhr
  • Ende um 16:00 am Depot

Damit wir in die Planung und Optimierung der Touren die Beladezeiten einplanen können, beginnt jede Tour am Verlagshaus mit einem “Beladeauftrag”, der 15 Minuten dauert.  Die Anzahl der Anfahrten wird zunächst als konstant angenommen. Im Ursprünglichen Szenario hatten wir 10 Mitarbeiter, die je zweimal am Tag zur Auslieferung vom Verlagshaus starten. Das entspricht insgesamt 20 Touren. Um wieder auf etwa 20 Touren zu kommen werden nun 7 Mitarbeiter mit je 3 Auslieferungen am Tag angelegt.

Die Auswertung zeigt, dass bei allen Touren die Kapazitätsbeschränkungen erfüllt werden und für jeden Mitarbeiter eine 45 Minuten Pause eingeplant werden kann. Am Tourenplan lässt sich jedoch erkennen, dass nun die die Arbeitszeiten der Mitarbeiter die beschränkende Größe sind, da bei einigen Mitarbeitern das Schichtende überschritten wird. Da wir im betrachteten Szenario aber gar nicht alle verfügbaren Mitarbeiter eingesetzt haben, gibt es noch freie Mitarbeiter, die wir zusätzlich einplanen können, um auch zu garantieren, dass die Schichten nicht überschritten werden.

Szenario 2: optimale Kombination an Beladungen und Mitarbeitereinsatz

Wir nehmen bei einer erneuten Optimierung nun also weitere Mitarbeiter hinzu und erlauben, dass wir mehr als 20 Touren verplanen dürfen. Jeder Mitarbeiter fährt wie im vorherigen Szenario zweimal zur Neubeladung zurück zum Verlagshaus und hat eine Pause von 45 Minuten. Wir können nun aber wieder alle 10 Mitarbeiter verplanen und könnten somit maximal 30 Touren verplanen. Ziel ist es nun, die optimale Anzahl an Mitarbeitern zu finden, sodass die Pausen und Schichtzeiten ebenso wie die Kapazitätsbeschränkungen alle eingehalten werden.

Auszug der Auftragsliste der Mitarbeiter mit je 2 Neubeladungen

Das Ergebnis der Tourenoptimierung zeigt, dass es möglich ist, alle Haushalte anzufahren und dabei für einige Mitarbeiter mehrere zusätzliche Neubeladungen einzuplanen. Die Touren teilen sich dabei ebenfalls auf Vormittags- und Nachmittagstouren auf, sodass die Mittagspause von 45 Minuten eingehalten werden kann.

Als Ergebnis erhalten wir insgesamt etwas mehr Fahrtzeit und -strecke für alle Mitarbeiter, da die Mitarbeiter je einmal mehr zurück zur Neubeladung zum Verlagshaus fahren müssen. Bei gleicher Anzahl der auszuliefernden Exemplare und unter Einhaltung aller Schicht- und Pausenzeiten könnten aber bis zu 2 Mitarbeiter komplett eingespart werden. Dabei wurde eine gleichmäßige Verteilung der Touren berücksichtigt. Das bedeutet: Einige Mitarbeiter fahren zwar kürzere Touren, müssen aber mehr Exemplare ausliefern. Andere Mitarbeiter fahren länge Touren und müssen weniger Exemplare ausliefern. Insgesamt sieht man, dass sich die Fahrzeit (Zeit auf der Straße) für alle Mitarbeiter gleichmäßig verteilt. Das Verlagshaus kann also die gesamte wöchentliche Auflage an einem Arbeitstag in weniger Fahrt- und Arbeitszeit für die Mitarbeiter ausliefern und muss unter Umständen weniger Fahrräder mieten oder die Touren so verteilen, dass die Mitarbeiter gleichmäßiger ausgelastet werden und weniger Zeitungen mit einer Auslieferung transportieren müssen.

Ausgangslage Szenario 2
1 Neubeladung 2 Neubeladungen
Rundtouren statt feste Reviere Rundtouren statt feste Reviere
10 Mitarbeiter in insgesamt 20 Touren eingeplant 8 Mitarbeiter in insgesamt 24 Touren eingeplant
20 Touren maximal möglich 30 Touren maximal möglich
Schichtzeiten der Mitarbeiter mit viel Zeit-Puffer Schichtzeiten der Mitarbeiter besser ausgelastet
Fahrzeit gesamt: 36 Stunden Fahrzeit gesamt: 40 Stunden
Kilometer gesamt: 578,8 km Kilometer gesamt: 643,6 km

Fazit

Durch eine gesamtheitliche globale Tourenplanung mit unserer adiutaByte Software können Sie mit nur wenigen Klicks und in kürzester Zeit Ihre Touren optimieren. Dabei können Sie die Planung nicht nur einmalig für einen Tag durchführen, sondern auch schnell verschiedene Szenarien durchspielen und vergleichen. So erhöhen Sie automatisch die Effizienz Ihres Unternehmens und sparen enorm viel Zeit. Dadurch setzen Sie neue Potentiale frei, die Sie mit einer manuellen Tourenplanung nur schwer sichtbar machen können.

Wir bei adiutaByte setzen auf die Kombination von Menschen und Technik. Das bedeutet, dass Ihr Disponent sein Spezialwissen in die Optimierung mit einbringt. So können Sie Entscheidungen und Veränderungen mit analytischen Daten untermauern. Das hilft Ihnen, wenn Sie die Neuanschaffung von Fahrzeugen verargumentieren müssen.

Wenn auch Sie das Beste aus Ihrer Tourenplanung herausholen möchten, vereinbaren Sie gleich einen kostenlosen Termin mit uns.  

Can you imagine saving time AND money in your daily tour planning by making a few small changes? The publishing house management of "Oberschwaben Bote" could not do so either, until they optimized their tours together with our software and achieved a reduction of working time for all employees or a saving of tours, and all this with an unchanged order situation.

The "Oberschwaben Bote" is a small local magazine with a weekly circulation of 10,000 copies. The newspapers are delivered every week by 10 permanent employees. For delivery, the publishing house uses 10 eBikes with corresponding trailers, which are borrowed from the city administration. Each trailer can load up to 500 newspapers. The employees meet every Wednesday at 6.45 a.m. at the publishing house to load the magazines into their trailers.

Each employee returns to the publishing house once to load new newspapers. The time of reloading depends on his tour. Currently, the distribution of the tours is not evenly distributed among all employees. This is mainly due to the fact that the publishing house management plans with fixed districts in the city. Thus, it often happens that some employees drive very long tours, while other employees drive rather short tours. As a result, the working hours of the employees also vary greatly.

Optimized tour planning with restrictions

Every Wednesday, the employees of the publishing house spend between 5 and 8 hours on the road. The break time is 45 minutes. In a free initial meeting, the publishing house management learned about our software solution and asked us to work with them to optimize the tour planning. We worked out the following points that have to be taken into account in the optimization:

  • Shift times must be adhered to and evenly distributed
  • Capacity restrictions of the trailers must be adhered to
  • Optimal allocation of the tours
  • Shortest possible distances

It is also important to the publishing house management that the drivers can take a break of 45 minutes.

Optimization with own data sets possible

As a basis for tour optimization, we have a data set with 10,000 households already stored in the in-house system. This data set includes addresses (street and house number) and the corresponding number of copies that have to be delivered there.  

The data available to us indicates how many copies must be delivered per street (hereinafter "street"). The capacity of a street corresponds to the number of newspapers to be delivered there. The duration of delivery per street was predicted using the scenario assumptions and depends on the total number of copies that must be delivered on the street.  

Overview of the order situation

Basis for tour optimization with adiutaByte

In order to be able to carry out tour optimization, we have created the employees in the system: each employee now represents a tour that is being driven. An employee receives an hourly wage of 23.76 Euros, an eBike costs 120 Euros per day. For the stocktaking it does not matter which employee rides which tour.

Store vehicles of the type bicycle for planning

Cost-efficient "planning configuration”

With our planning solution the tours can be optimized according to different parameters. The planner can determine which criteria play a role and how important these are. Thus, not only a planning with the shortest possible tours or a solution that is as profitable as possible can be created, but also a planning that additionally utilizes the available employees as evenly as possible or takes customer preferences into account in the best possible way. The publishing house attaches great importance to the even distribution of working hours, because in the future all employees should have approximately the same working hours. Together we consider which option for planning configuration is the best and decide on the "Cost-efficient" type. This type is a combination of "profitability", "short distances" and "punctuality".  

Further information is available here.

Depending on the application, it may very well be that the factor "short distances" is less relevant and the factor "punctuality" has a very high relevance. This can be the case in food logistics, for example.

Initial situation for tour optimization with adiutaByte

For the first optimization we assume the following case:

Every driver has to return to the publishing house once to load new newspapers. Each employee starts at the publishing house and ends there as well. It takes 15 minutes to reload the trailers.  

The employees start at 6:45 am at the publishing house. Some of them finish their tour around noon, others end their tour at 4 pm.  The employees' working and break times are stored in the system as follows:

Morning tour:  

  • Start at 6:45 at the publishing house
  • Loading 06:45 - 07:00
  • End at 11:30 at the publishing house

Lunch break: 45 minutes

Afternoon tour:

  1. Afternoon tour: Start at 12:15 at the publishing house
  2. Loading 12:15 - 12:30  
  3. End at 16:00 at the publishing house
Employees with 2 deliveries per day each

View tours holistically

After we have transferred all the data to our tour planning software, we have already received a very interesting result:

The publishing house management has so far strictly separated the tours from each other. This means that each driver had a fixed tour, which was divided according to city districts. Our algorithm suggests optimizing the tours so that all important aspects are considered as a whole.  

One restriction in tour planning is that we want to make maximum use of the capacity of the trailers at first and that all employees have to return to the publishing house once to reload. We also take the traffic situation into account as far as it is relevant for cyclists (road works, road blocks, etc.).

The first insight from the present data set:

A (globally) free optimization is more efficient than tour planning with "rigid districts". This means that we no longer plan the tours with fixed districts, but deliver the cyclists across different districts. In doing so, the tours are planned in such a way that the capacity of the bikes is used to the maximum and at the same time round trips with start and end at the publishing house are run to keep the distances short.

Tour optimization with predefined restrictions possible

Our evaluation already shows that we can meet all the specified criteria. The working hours are not exceeded and the total travel time is also within the given limits. The publishing house management is satisfied because we can optimize the tours within the framework of the specifications.

In the following we show you one of the 20 combined tours that were automatically and optimally planned within less than 10 minutes with just one click. Starting point and end point is the publishing house. Planning with different starting and end points or without fixed starting and end points is also possible.

Sample tour of inter-regional plann

Result from first optimization run

The first optimization run immediately shows a very positive result: the working times are now evenly distributed. The evaluation shows, however, that some tours are significantly shorter than others, but more newspapers have to be delivered per house number. The travel times of the employees are comparable, however. For example, an employee may only drive to a few households, but instead loads larger quantities (this is the case when a driver has a tour with many multi-family or high-rise buildings). Other employees drive to many house numbers per tour and then deliver only one newspaper per house number (this is the case if a driver has a tour with many single-family houses).

Extract of the order list of the employees with 1 new load each

However, a deeper analysis showed that the capacity of the trailers leads to a bottleneck and that the allocation of orders per employee can still be optimized. As can be seen in the extract from the employees' order list, the employees still have a time buffer in their delivery shifts both in the morning and in the afternoon, whereas the capacities of their bikes are already fully utilized. The next step will therefore be to further optimize reloading. We also recognize that the driving times between the individual road sections are very short thanks to our tour optimization.

We have managed to do this, although we have dynamically distributed the tours across the city to optimize capacity. While the capacity distribution shows that all trailers are (almost) fully utilized, the tour schedule still has free time capacities of the employees. Therefore, an alternative scenario will now be examined.

Scenario 1: an additional new loading

Up to now, we have optimized the tours so that each employee loads the maximum number of newspapers into the trailer and delivers this number in full before returning to the publishing house for reloading. But since there is still free capacity in the employee shifts, we have optimized the tour schedule once again so that the employees drive back to the publishing house not just once a day for reloading, but twice. In accordance with these specifications, we have created new employees and shifts in the system.  

Morning tour:  

  • Start at 7:00 at the publishing house with the first tour with loading from 6:45-7:00
  • End at 10:00 at the publishing house

Lunch tour:

  • Start at 10:00 at the publishing house with the new loading from 10:00-10:15
  • 0:45 minutes break should be optimally planned between 11:00 and 13:00
  • End at 14:00 at the publishing house

Afternoon tour:

  • Start at 14:00 at the depot with the new loading from 14:00-14:15
  • End at 16:00 at the depot

To enable us to include loading times in the planning and optimization of the tours, each tour begins at the publishing house with a "loading order" that takes 15 minutes. The number of trips is initially assumed to be constant. In the original scenario, we had 10 employees, who each start twice a day for delivery from the publishing house. This corresponds to a total of 20 tours. In order to get back to about 20 tours, 7 employees are now created, each with 3 deliveries per day.

The evaluation shows that the capacity restrictions are met for all tours and a 45 minute break can be scheduled for each employee. However, the tour plan shows that the working hours of the employees are now the limiting factor, as the end of the shift is exceeded for some employees. However, since we did not even use all available employees in the scenario under consideration, there are still freelancers that we can schedule additionally in order to guarantee that the shifts are not exceeded.

Scenario 2: optimal combination of loads and staff deployment

In a further optimization, we are now adding more employees and allowing us to plan more than 20 tours. As in the previous scenario, each employee drives back to the publishing house twice for reloading and has a break of 45 minutes. However, we can now again schedule all 10 employees and could therefore schedule a maximum of 30 tours. The goal now is to find the optimal number of employees so that the breaks and shift times as well as the capacity restrictions are all complied with.

Extract of the order list of the employees with 2 new loads each

The result of the tour optimization shows that it is possible to drive to all households and to schedule several additional new loads for some employees. The tours are also divided into morning and afternoon tours, so that the lunch break of 45 minutes can be kept to.

As a result, we get a little more travel time and distance for all employees, as they each have to drive back to the publishing house once more for reloading. However, with the same number of copies to be delivered and by keeping to all shift and break times, up to 2 employees could be saved completely. An even distribution of the tours was taken into account. This means: Some employees drive shorter tours, but have to deliver more copies. Other employees drive longer tours and have to deliver fewer copies. Overall, it can be seen that the driving time (time on the road) is distributed evenly for all employees. The publishing house can therefore deliver the entire weekly circulation on a working day in less travel and working time for the employees and may have to rent fewer bicycles or distribute the tours in such a way that the employees are more evenly utilized and have to transport fewer newspapers with one delivery.

Ausgangslage Szenario 2
1 Neubeladung 2 Neubeladungen
Rundtouren statt feste Reviere Rundtouren statt feste Reviere
10 Mitarbeiter in insgesamt 20 Touren eingeplant 8 Mitarbeiter in insgesamt 24 Touren eingeplant
20 Touren maximal möglich 30 Touren maximal möglich
Schichtzeiten der Mitarbeiter mit viel Zeit-Puffer Schichtzeiten der Mitarbeiter besser ausgelastet
Fahrzeit gesamt: 36 Stunden Fahrzeit gesamt: 40 Stunden
Kilometer gesamt: 578,8 km Kilometer gesamt: 643,6 km

Conclusion

Through a holistic global tour planning with our adiutaByte software you can optimize your tours with just a few clicks and in the shortest possible time. You can not only plan once for one day, but also quickly run through and compare different scenarios. This automatically increases the efficiency of your company and saves a lot of time. In this way, you unleash new potentials that are difficult to realize with manual tour planning.

adiutaByte relies on a combination of people and technology. This means that your scheduler brings his or her special knowledge to the optimization. This allows you to back up decisions and changes with analytical data. This helps you if you have to argue the purchase of new vehicles.

If you, as well, would like to get the best out of your tour planning, make an appointment with us right away, free of charge.  

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