Ingolstädter Student revolutioniert Transportoptimierung mit neuer Methode!
Robin Aninger, ein Student der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Ingolstadt (WFI), hat mit seiner Bachelorarbeit ein innovatives Verfahren zur automatisierten Optimierung von Transportaufträgen entwickelt. Laut ku.de soll dieses Verfahren dazu beitragen, die Auslastung von Fahrzeugen zu verbessern, die zurückgelegten Kilometer zu reduzieren und die Betriebskosten signifikant zu senken. Es berücksichtigt verschiedene Faktoren wie Fahrzeugtypen, fixe Zeitfenster, gesetzliche Arbeitszeitregelungen und spezielle Be- und Entladeanforderungen.
Die von Aninger entwickelte Methode zeigt im Vergleich zur traditionellen, manuellen Tourenplanung bemerkenswerte Ergebnisse. Durchschnittlich erzielt sie Kosteneinsparungen von 16,7 Prozent und liefert Lösungen in nur wenigen Minuten. Dies stellt einen erheblichen Fortschritt in der Logistik dar, wo Effizienz und Schnelligkeit entscheidend sind.
Von der Idee zur Veröffentlichung
Die Idee für die Veröffentlichung eines wissenschaftlichen Fachartikels entstand nach der Abschlusspräsentation, als Stefan Voigt, der Betreuer von Aningers Bachelorarbeit, ihn ansprach. Infolgedessen entwickelte Aninger seine Arbeit weiter, führte zusätzliche Experimente durch und validierte die Ergebnisse umfassend. Der Artikel, dessen Zweitautor Voigt ist und der den Literaturteil sowie die Einordnung der Arbeit übernahm, wurde in der Fachzeitschrift „Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review“ veröffentlicht und wird im Oktober in Printform erscheinen.
Aninger bringt eine besondere Perspektive in seine Forschung ein, da er im Dillinger Familienunternehmen Aninger Schnelltransporte aufwuchs und somit die Herausforderungen der Disposition aus erster Hand kennengelernt hat. Im Verlauf seines Studiums erwarb er umfassende Kenntnisse in datengetriebenen Methoden, einschließlich mathematischer Optimierung und maschinellem Lernen. Das entwickelte Verfahren kombiniert diese Techniken mit heuristischen Algorithmen, um qualitativ hochwertige Tourenvorschläge zu generieren.
Ein Blick in die Zukunft
Stefan Voigt hebt das Potenzial studentischer Forschungsarbeiten hervor und ermutigt andere Studierende, Themen zu wählen, die sie begeistern. Aninger selbst betrachtet die Veröffentlichung seines Artikels als eine Bestätigung seines wissenschaftlichen Werdegangs und studiert derzeit im Master „Management and Digital Technologies“ an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Nebenbei beschäftigt er sich intensiver mit Künstlicher Intelligenz und digitalen Technologien und entwickelt in mehreren Projekten neue Lösungen.
Schließlich empfiehlt Aninger den Studiengang „Digital & Data-Driven Business“ (D3B), der Studierende umfassend auf digitale Transformationsprozesse in Unternehmen vorbereitet. Dieser Studiengang könnte für viele angehende Fachkräfte in einer zunehmend digitalisierten Wirtschaft von großem Nutzen sein.