Big Data

Umfang und Vielfältigkeit der Daten in Logistik und Supply Chain Management wachsen exponentiell. Dies bringt die etablierten Systeme und Verfahren zur Datenverarbeitung an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit. Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen sowie technische Entwicklungen wie das Internet der Dinge, cyber-physische Systeme und autonome Software-Agenten in Transport und innerbetrieblichen Verkehren treiben das Wachstum der Datenströme weiter voran.

Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten zur Steigerung von Effizienz und Effektivität auf Basis datengetriebener Planungs- und Steuerungsprozesse. Um die verfügbaren Daten gewinnbringend für logistische Prozesse einzusetzen, werden bei 4flow research Systeme und Verfahren zur Analyse, Bereinigung und Strukturierung der Daten sowie neue Optimierungsalgorithmen und Simulationsansätze erforscht und evaluiert.

Risikomanagement

Risiken alltäglicher oder außergewöhnlicher Art werden in der Logistik oft unterschätzt. Supply Chains sind in der Regel auf Störungen strukturell nicht ausreichend vorbereitet. Gleichzeitig nimmt die Bedrohung durch Naturkatastrophen oder provozierte Störungen zu, was die Bewertung von Risiken und deren Folgen zu einem aktuellen Forschungsthema macht.

Forschung im Bereich Risikomanagement bei 4flow hat das Ziel, die Robustheit von Logistiknetzwerken gegenüber Schwankungen und Störungen zu steigern. Durch die Entwicklung verbesserter Planungs- und Steuerungsprozesse sowie neuer Methoden und Tools zur Analyse und Optimierung sollen Netzwerke optimal auf außergewöhnliche Situationen vorbereitet werden.

Optimierungsalgorithmen

Die Optimierung von Logistiknetzwerken ist aufgrund ihrer Komplexität nicht ohne IT-Unterstützung realisierbar. Anforderungen an die Logistikplanung umfassen mehr als nur Kostenminimierung bei gegebenem Servicegrad. Die Schwankung kritischer Faktoren ist ebenso wie ökologische Nachhaltigkeit zu berücksichtigen.

Im Bereich Planungsalgorithmen zielen die Forschungsaktivitäten von 4flow research auf die Entwicklung effizienter und exzellenter Verfahren für die strategische sowie taktische Netzwerk- und Transportplanung. Komplexe Netzwerkstrukturen, Materialflüsse und Transporttarife werden in mathematischen Modellen beschrieben und mit exakten und heuristischen Verfahren optimiert. Ziel sind praxistaugliche Lösungen, die minimale Kosten mit maximaler Leistung und Nachhaltigkeit bei größtmöglicher Flexibilität verknüpfen.

Durch die Forschungsergebnisse wird der Leistungsvorsprung der Standardsoftware zur Logistikplanung 4flow vista® weiter ausgebaut. 4flow research wird bei der mathematischen Modellierung und der Entwicklung neuer Planungsalgorithmen von führenden Wissenschaftlern aus Mathematik und Informatik unterstützt.

Green Logistics

Nachhaltigkeit hat für Unternehmen und die Logistik stark an Bedeutung gewonnen. Standards für die Berechnung und Bewertung nachhaltiger Prozesse sind jedoch meist unvollständig sowie allgemeingültige Aussagen zu Kosten und Nutzen daher kaum möglich.

Logistikforschung durch 4flow research im Bereich grüne Logistik verfolgt das Ziel, Umwelteinwirkungen durch logistische Aktivitäten zu quantifizieren und damit effektiv und rational bewertbar zu machen. Zugleich werden Strategien und Maßnahmen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit untersucht. Langfristige Vision ist es, ökologische Nachhaltigkeit fest in das Zielsystem der Planung und Steuerung von Logistik- und Transportnetzwerken zu integrieren. Zudem gilt es, geeignete Optimierungsverfahren zu erforschen.

4flow Supply Chain Management Studie 2013 „Costs and Benefits of Green Logistics“

Optimierte Logistikprozesse können zur Reduzierung von CO2-Emissionen beitragen und damit die ökologische Nachhaltigkeit der Wirtschaftsprozesse steigern. Die 4flow Supply Chain Management Studie 2013 enthält Ergebnisse zu elf logistischen Maßnahmen für die Emissionsreduktion. Kosten und Nutzen der Maßnahmen wurden mit quantitativen Methoden anhand von Fallstudien untersucht.

4flow-Logistikstudie 2010 „Der Einfluss des Ölpreises auf Distributionsnetzwerke von Industrie und Handel“

Die 4flow-Logistikstudie 2010 quantifiziert den Effekt des Ölpreises auf Transportkosten und zeigt die Wirkung auf Logistikkosten in unterschiedlichen Netzwerktypen auf. Sie gibt in Modellrechnungen für Industrie und Handel Empfehlungen für kostenoptimale Strukturen in Abhängigkeit von der Ölpreisentwicklung. Dazu wurden praxisgetreue Modelle erstellt und optimiert. Zusätzlich wurden mögliche Einsparpotenziale bei CO2-Emissionen durch die Netzwerkrestrukturierung untersucht. Das Ergebnis zeigt, dass die optimale Distributionsstruktur nur schwach vom Ölpreisniveau abhängt.

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