Multi-Period Optimization of the Refuelling Infrastructure for Alternative Fuel Vehicles

Author: Alexander Böhle

The idea for my Bachelor Thesis “Multi-Period Optimization of the Refuelling Infrastructure for Alternative Fuel Vehicles” originated from combining two of my favourite topics – The future of mobility and Operations Research.

While many consider alternative fuel vehicles (AFV) as an important mean to reduce greenhouse gas emissions, the lack of a sufficient refuelling infrastructure is a major barrier to the widespread adoption of AFVs. Although it is expected that an adequate number of alternative fuel stations (AFS) will eventually be constructed, due to the high resource-intensity of infrastructure development, an optimal step-by-step construction plan is needed. For such a plan to be actionable, it is necessary, that the underlying model considers realistic station sizes and budgetary limitations.

To address this issue, I have developed a new formulation of the flow-refuelling location model, that combines multi-periodicity and node capacity restrictions (MP-NC FRLM). For this purpose, the models of Capar et al., 2013 and Kluschke et al., 2020 have been extended, and the pre-generation process of sets and variables has been improved.

While adding a temporal component to a model might seem easy at first glance, it is far from obvious whether a multi-period model leads to a performance improvement that would justify the additional complexity. Hence, I adapted and applied the two evaluation concepts Value of the Multi-Period Solution (VMPS) and Value of Multi-Period Planning (VMPP) to assess the model’s relative additional benefit over its static counterparts. To better identify situations respectively parametric constellations where the multi-period model would be worth applying, I looked for potential drivers of the additional value of the multi-period model within the scope of a numerical experiment.

While the MP-NC FRLM has proven to provide additional benefit over static counterparts, it comes at the cost of a higher solving time. For determining realistic station sizes, the model could be further developed by adding deviation paths (= the drivers’ willingness to deviate from the optimal path for refuelling) and the stochasticity of demand.

Acknowledgement:
I would like to thank my mentor Hannah Bakker for the great support and Professor Stefan Nickel (both Karlsruhe Institute of Technology) for his openness to supervise my thesis project, even though it did not quite match the chair’s research focus. Finally, I would like to thank Professor Youssef Maknoon (Technische Universiteit Delft) for inspiring me with his excellent lectures during my exchange to write my thesis in Operations Research.

Datengetriebene Absicherung von Rohstoffpreisrisiken

Autor: Christian Mandl

Rohstoffpreise sind während der Corona-Pandemie signifikant gestiegen. Dies gilt nicht nur für Holz, dessen Preis sich in den vergangenen Monaten nahezu verdreifacht hat. Auch die Preise für Aluminium und Kupfer stiegen im vergangenen Jahr um mehr als 50%. Ähnliche Preisanstiege sind für Agrarprodukte wie Mais oder Weizen zu beobachten.

Dies macht für rohstoffbeschaffende Unternehmen gerade jetzt ein effektives Risikomanagement wichtiger denn je.

Zwei in der Praxis gängige Instrumente zur Absicherung von Rohstoffpreisrisiken sind Termingeschäfte (sogenanntes Financial Hedging) und die Vorratslagerhaltung (sogenanntes Operational Hedging).

In beiden Fällen setzt die Optimierung der Beschaffungszeitpunkte und -mengen die Lösung eines komplexen, mehr-periodigen stochastischen Optimierungsproblems voraus. Darüber hinaus stellt sich in einer aktuell von Buzzwords wie „KI“ und „Big Data“ dominierten Geschäftswelt die Frage, wie Daten (beispielsweise interne und externe Featuredaten) zur Optimierung von Beschaffungsentscheidungen genutzt und effizient operationalisiert werden können.

Eine Kombination aus klassischen Optimierungsverfahren (z.B. gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung) mit Standardverfahren des Maschinellen Lernens kann hier Abhilfe schaffen, um Beschaffungs- und Lagerhaltungsentscheidungen am Rohstoffmarkt datengetrieben abzuleiten.

Während die klassischen Ansätze Prognose und Entscheidung bzw. Optimierung typischerweise separieren, setzen unsere Ansätze auf eine Integration von Prognose und Optimierung, das heißt Machine Learning ist Teil des Optimierungsalgorithmus. So wird sichergestellt, dass nicht notwendigerweise die Preisprognosen optimiert werden sollen (was ohnehin ein schwieriges Unterfangen ist), sondern der Fokus auf der Minimierung der Beschaffungskosten liegt, was die eigentliche Zielfunktion des Unternehmens charakterisiert. Dadurch wird der Beobachtung Rechnung getragen, dass optimale Preisprognosen keine notwendige Bedingung für kostenoptimale Beschaffungsentscheidungen sind.

Das Resultat sind einfache und interpretierbare (lineare) Entscheidungsregeln, die dem Einkäufer datengetriebene Kaufsignale (oder Wartesignale) liefern, die je nach Rohstoffklasse beispielsweise von Konjunkturindikatoren aber auch Wetterdaten abhängen können.

Weitere Details zu unserer Arbeit finden Sie unter anderem unter den folgenden Links:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-658-31898-7_3
https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/msom.2020.0890

Lieferketten resilient gestalten

Autor: Erik Diessel

Vorwort der GOR
Arbeit, Lernen und Leben werden zunehmend digitaler. Mit der rein virtuell stattfindenden OR2021 begeben auch wir uns zunehmend mit unseren Formaten ins digitale Zeitalter. Zwei weitere Initiativen sind eine GOR-LinkedIN Seite sowie die Möglichkeit Blogbeiträge auf den GOR-Seiten zu teilen. Zunächst wird diese Möglichkeit GOR-Preisträgern vorbehalten sein. So wurde u.A. Erik Diessel für seine Arbeit mit dem Masterarbeitspreis ausgezeichnet und ist hiermit unser erster Blogger, dem wir herzlich zum Preis gratulieren und für seinen Beitrag danken.

 

Die Auswirkungen von Ausfällen in Lieferketten wurden durch die Coronakrise auch einer breiten Öffentlichkeit bekannt. Wenn die Produktion in einer Fabrik ruhen muss, da nötige Materialien fehlen, dann kann dies schnell immense Auswirkungen haben. Entscheidend ist eine robuste Auswahl der Lieferanten und Planung der Einkaufsmengen, durch die man die Auswirkungen klein hält.

Diese Frage nach der Modellierung und Berechnung von optimalen Plänen für eine möglichst resiliente Lieferkette stand im Fokus meiner Masterarbeit, die ich in Kooperation mit dem Fraunhofer ITWM schrieb. Dafür werden einige Komponenten miteinander verzahnt. Als Grundgerüst muss ein geeignetes Modell für die möglichen Ausfälle erstellt werden. Dabei ist es wichtig, auch parallele Ausfälle zu betrachten, denn Lieferanten in der gleichen Region könnten z. B. von einem Erdbeben alle gemeinsam betroffen sein. Das Herzstück ist ein Flussmodell welches die Auswirkungen von Ausfällen abbildet. Man ergänzt ein Modell für Ausgleichsmöglichkeiten durch alternative Lieferanten, womit auch die Flexibilität und Resilienz einer Lieferkette abgebildet werden kann. Als letzte und entscheidende Zutat benötigt man einen Algorithmus, der einen möglichst robusten Plan basierend auf dem Modell berechnet. Dazu baut man auf geschickte Dualisierungen und Cut-Generation auf. Der resultierende Plan garantiert, dass selbst im schlimmsten anzunehmenden Szenario genug Alternativen bereitstehen um die Ausfälle zu kompensieren. Die in meiner Arbeit entstandenen Algorithmen erschienen auch in der unten aufgeführten Publikation.

Eine wesentliche Erweiterung ist die Einbindung des Modells in eine multikriterielle Optimierung, um Entscheidungsunterstützung für eine optimale Abwägung zwischen Risiken und Kosten zu ermöglichen. Dies ist ein Thema meiner laufenden Promotion am Fraunhofer ITWM.

Mehr zum Thema lässt sich in folgender Publikation nachlesen: Ackermann, Heiner; Diessel, Erik; Krumke, Sven O. (2021): Robust Flows with Adaptive Mitigation. In EURO Journal on Computational Optimization, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2192440620300022

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