In dem Beitrag von Alexander Rave, Pirmin Fontaine und Heinrich Kuhn wurde untersucht, wie Medikamente optimal an kleinere Kliniken verteilt werden können, wenn sowohl Lagerkosten als auch ungewisse Nachfragen berücksichtigt werden. Das Inventory Routing Routing Problem wird dabei als zweistufiges stochastisches gemischt-ganzzahliges lineares Programm modelliert. Die Studie berücksichtigt, dass zur Vermeidung von Engpässen kurzfristige Nachbestellungen möglich sind, die durch verschiedene Transportmittel, wie etwa Transporter oder Drohnen, durchgeführt werden können. Um größere, praxisrelevante Instanzen effizient zu lösen, wurde eine Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) entwickelt, welche gezielt Routen, Lieferintervalle sowie Lagerhaltungsstrategien optimiert. Im Rahmen einer numerischen Fallstudie an einer großen deutschen Klinik, die mehrere kleinere Kliniken versorgt, wurde untersucht, wie sich die Integration von Drohnenlieferungen anstelle konventioneller Transporter auf die Gesamtkosten auswirkt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass durch den Einsatz des integrierten Ansatzes Kosteneinsparungen von 57 % für die umliegenden Kliniken und 18 % für die zentrale Klinik erzielt werden können.
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