Von der Bachelorarbeit zum internationalen Fachartikel: Student entwickelt Verfahren für effizientere Logistik

Wie lassen sich Transportaufträge so planen, dass Fahrzeuge besser ausgelastet werden, weniger Kilometer zurücklegen und die Betriebskosten sinken? Mit dieser Fragestellung beschäftigte sich Robin Aninger in seiner Bachelorarbeit an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Ingolstadt (WFI). Entstanden ist ein Verfahren, das Touren für Logistikunternehmen automatisiert optimiert und dabei zahlreiche Anforderungen gleichzeitig berücksichtigt – von unterschiedlichen Fahrzeugtypen über fixe Zeitfenster bis hin zu gesetzlichen Arbeitszeitregelungen oder speziellen Anforderungen beim Be- und Entladen. Die entwickelte Methode erzielt im Vergleich zur bisherigen manuellen Tourenplanung durchschnittliche Kosteneinsparungen von 16,7 Prozent und liefert innerhalb weniger Minuten realisierbare Lösungen. 

Dass aus der Bachelorarbeit ein wissenschaftlicher Fachartikel entstand, war zunächst nicht geplant. „Den Anstoß gab Stefan Voigt, der meine Bachelorarbeit betreut hat. Bei der Abschlusspräsentation war überraschend der ganze Lehrstuhl anwesend, und im Anschluss kam er auf mich zu und meinte, aus dem Projekt ließe sich auch ein Paper machen“, erinnert sich Robin Aninger. Für die Veröffentlichung entwickelte er seine Abschlussarbeit wissenschaftlich weiter, führte zusätzliche Experimente durch und validierte die Ergebnisse umfassender. Der Artikel wurde inzwischen von der Fachzeitschrift „Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review“ online veröffentlicht und erscheint in Printform im Oktober. Die Zeitschrift zählt zu den international führenden Publikationsorganen im Bereich Logistik und Transportforschung. Zweitautor ist Stefan Voigt, der insbesondere den Literaturteil und die Einordnung der Arbeit übernahm.  

Sein Thema fand Robin Aninger vor der eigenen Haustür: Er wuchs im Dillinger Familienunternehmen Aninger Schnelltransporte auf und kennt die täglichen Herausforderungen der Disposition – also der Bündelung von Aufträgen zu Touren und deren Zuordnung zu passenden Fahrzeugen – aus eigener Erfahrung. Im Studium kam er erstmals umfassender mit datengetriebenen Methoden wie mathematischer Optimierung und maschinellem Lernen in Berührung. „Der Gedanke, einen so komplexen manuellen Prozess wie die Disposition zu unterstützen, und dabei bessere Lösungen zu finden, als es von Hand möglich ist, hat mich von Anfang an begeistert. Denn davon profitiert am Ende vieles zugleich: eine bessere Fahrzeugauslastung, geringere Kosten und weniger gefahrene Kilometer, was auch der Umwelt zugutekommt.“ 

Die Verbindung von wissenschaftlicher Methodik und realen Herausforderungen bildet den Kern der veröffentlichten Arbeit. Während viele kleine und mittlere Logistikunternehmen ihre Touren nach wie vor weitgehend manuell planen, kombiniert das entwickelte Verfahren mathematische Optimierung mit heuristischen Algorithmen. So entstehen innerhalb kurzer Rechenzeiten qualitativ hochwertige Tourenvorschläge, die sich unmittelbar in der Praxis einsetzen lassen. 

Für Stefan Voigt, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der KU und Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre insbesondere nachhaltige Mobilität und Logistik an der Frankfurt University of Applied Sciences, zeigt die Veröffentlichung eindrucksvoll, welches Potenzial bereits in studentischen Forschungsarbeiten steckt. „Das Besondere an dieser Bachelorarbeit ist, dass sie ein reales Problem aus der Transportlogistik aufgegriffen und dafür eine neue, praxistaugliche Lösung entwickelt hat. Herr Aninger hat dabei nicht nur ein anspruchsvolles Konzept erarbeitet, sondern auch eine eigene Software programmiert und mit echten Unternehmensdaten getestet“, sagt Voigt. Er sieht Aningers Erfolg auch als Inspiration für andere Studierende: „Mein Rat: Suchen Sie sich ein Thema, das Sie wirklich begeistert, denn wer Leidenschaft für seine Fragestellung entwickelt, bleibt auch bei schwierigen Phasen motiviert.“ 

Robin Aninger betrachtet die Veröffentlichung als eine Bestätigung seines wissenschaftlichen Wegs. Nach dem Bachelor an der KU studiert er heute den Master „Management and Digital Technologies“ an der Ludwig-Maximilians-Universität München und beschäftigt sich weiterhin intensiv mit Künstlicher Intelligenz und digitalen Technologien. „Ich bin nach wie vor tief im Transport- und Technologiebereich aktiv und entwickle derzeit in mehreren Projekten neue Lösungen an genau dieser Schnittstelle, in welchen ich enormes Potenzial sehe.“

Seinen alten Studiengang  „Digital & Data-Driven Business“ (D3B) empfiehlt er uneingeschränkt weiter: „Der Studiengang hat mich in technische Bereiche und Möglichkeiten hineingeführt, die ich vorher gar nicht auf dem Schirm hatte.“ Der D3B bereitet Studierende gezielt darauf vor, digitale Transformationsprozesse in Unternehmen mitzugestalten. Er verbindet wirtschaftswissenschaftliche Grundlagen mit Data Analytics, Digitalisierung, mathematischen Methoden und Künstlicher Intelligenz. Einen besonderen Stellenwert nehmen dabei projektorientierte Lehrformate ein, in denen Studierende reale Herausforderungen aus Unternehmen bearbeiten und wissenschaftliche Methoden unmittelbar anwenden. Dass daraus sogar internationale Spitzenforschung entstehen kann, zeigt das Beispiel von Robin Aninger.

Text: Petra Hemmelmann