LKW Zulieferungsoptimierung

In diesem Projekt wurde eine Anwendung zur Optimierung der Zuteilung von LKWs an Laderampen entwickelt. Das Ziel der Anwendung war es, die Effizienz des Ladebetriebs zu erhöhen, indem die Zuweisung von LKWs an verfügbare Rampen basierend auf verschiedenen Faktoren wie Ankunftszeit und Vorbereitungszeit optimiert wurde.

Ausgangslage: Scheduling Problem #

Das Scheduling Problem bestand darin, die Zuteilung von LKWs an Laderampen so zu planen, dass die Betriebsabläufe reibungslos und effizient ablaufen. Die Herausforderung bestand in der Koordination von mehreren LKWs und Rampen, bei der sowohl die geschätzte Ankunftszeit (ETA) als auch die benötigte Beladungs- und Vorbereitungszeit berücksichtigt werden mussten.

Telemetriedaten als Grundlage #

Die Grundlage der Optimierung bildeten die Telemetriedaten der LKWs, die kontinuierlich übermittelt wurden. Die Daten enthielten Informationen wie die aktuelle Position der LKWs, Geschwindigkeiten und berechnete Estimated Time of Arrival (ETA). Diese Daten wurden in Kombination mit den Informationen über die Dauer der Beladung und die Zeit zur Vorbereitung der Laderampen verwendet, um eine optimale Zuweisung zu berechnen.

Optimierungsalgorithmus im Backend #

Das Backend der Anwendung wurde mit Django entwickelt und enthielt den Optimierungsalgorithmus, der die Zuweisung der LKWs an die Laderampen auf Grundlage der verfügbaren Daten berechnete. Der Algorithmus berücksichtigte dabei sowohl die ETA als auch die spezifischen Anforderungen der Laderampen und der LKWs. Dies führte zu einer dynamischen und effizienten Planung des Ladevorgangs.

Visualisierung der Ergebnisse #

Die Ergebnisse der Optimierung wurden in einem Web-Frontend dargestellt. Für die Visualisierung der Zuweisungen wurde ein Gantt-Chart verwendet, das eine übersichtliche Darstellung der Ladeprozesse ermöglichte. Jeder Balken im Gantt-Chart repräsentierte eine Zuweisung eines LKWs an eine Rampe und zeigte den geplanten Ladezeitraum an.

--- displayMode: compact --- gantt title Zuteilung der LKWs an Laderampen dateFormat HH:mm axisFormat %H:%M section Rampe 1 LKW 1 :a1, 08:00, 09:00 LKW 2 :a2, 09:15, 10:15 LKW 3 :a3, 10:34, 11:34 LKW 4 :a4, 11:59, 12:59 section Rampe 2 LKW 5 :b1, 08:15, 09:15 LKW 6 :b2, 09:15, 10:15 LKW 7 :b2, 11:15, 13:15 section Rampe 3 LKW 8 :c1, 08:07, 09:07 LKW 9 :c2, 10:02, 12:37

Frontend #

Das Frontend der Anwendung wurde mit Vue.js und Vuetify entwickelt, um eine ansprechende und benutzerfreundliche Oberfläche zu bieten. Benutzer konnten im Gantt-Chart die geplanten Ladezeiten und Rampenzuweisungen in Echtzeit einsehen und bei Bedarf Änderungen oder Anpassungen vornehmen.

Bereitstellung mit Docker #

Die gesamte Anwendung wurde in Docker-Containern bereitgestellt, um eine flexible und skalierbare Infrastruktur zu gewährleisten. Dies ermöglichte eine einfache Verteilung und Verwaltung der verschiedenen Komponenten der Anwendung, von der Datenverarbeitung bis zur Benutzeroberfläche.

Fazit #

Die entwickelte Anwendung ermöglichte eine effiziente Zuweisung von LKWs an Laderampen, indem sie ETA, Beladungs- und Vorbereitungszeiten in den Zuweisungsprozess einbezog. Die Visualisierung mit Gantt-Charts und die Echtzeitkommunikation zwischen Backend und Frontend verbesserten die Benutzerfreundlichkeit und das Management der Ladeprozesse. Durch die Bereitstellung der Anwendung in Docker-Containern wurde zudem eine skalierbare und flexible Lösung für den Betrieb geschaffen.

Tätigkeiten #

Entwicklung eines Web-Frontends zur Anzeige der Optimierungsergebnisse mit Vue.js, Vuetify und Django
Implementierung von Datenvisualisierungen im Frontend
Implementierung von Server-Sent-Events zur asynchronen Benachrichtigung des Clients über neue Optimierungsergebnisse
Containerisierung der Anwendung (Frontend und Backend) mit Docker