- Titel
- Optimierung der Gruppierung und Erfüllung von B2B-Bestellungen
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-1029545
- Datum der Einreichung
- 12.11.2025
- Abstract (DE)
- In dieser Arbeit wird ein komplexes Optimierungsproblem im Bereich des E-Commerce untersucht. Das Problem besteht darin, gleichzeitig zu bestimmen, welche B2B-Bestellungen das Unternehmen Relaxdays mit welcher Menge erfüllen soll, und wie es die Bestellungen am besten gruppieren kann. Das Problem wird als ganzzahliges lineares Optimierungsproblem modelliert und ausführlich mit dem Gurobi-Solver an realen Daten getestet. Im Rahmen des Modells wird eine neue approximative Methode für das 3D-Bin-Packing-Problem entwickelt. Diese lässt sich ausschließlich mit linearen Nebenbedingungen darstellen. Das Modell liefert für fast alle Testinstanzen eine gleichwertige oder bessere Lösung als der aktuelle Algorithmus von Relaxdays und sorgt für statistisch signifikant mehr Gewinn. Während große Instanzen das Solver-Zeitlimit von zwei Stunden überschreiten, liefert das Modell selbst für diese Instanzen fast immer Lösungen mit mehr Gewinn als der aktuelle Algorithmus. Zusätzliche Verbesserungen des Modells bezüglich der Laufzeit sind dennoch denkbar und ein möglicher Gegenstand zukünftiger Forschung. Einige Teile der Modellierung könnten ebenfalls exakter gestaltet werden.
- Abstract (EN)
- This thesis covers a complex optimization problem in the field of e-commerce. The problem consists of simultaneously determining which B2B orders the company Relaxdays should fulfill with what quantity, and how to best group the orders. The problem is modeled as an integer linear optimization problem and extensively tested with the Gurobi solver on real test data. As part of the model, a new approximate method for the 3D bin packing problem is developed. This method can be represented exclusively with linear constraints. The model provides an equally good or better solution than Relaxdays' current algorithm for all test instances, and provides a statistically significant increase in profit. While large instances exceed the solver time limit of two hours, the model almost always provides solutions with more profit than the current algorithm, even for these instances. Additional improvements to the model regarding runtime are still conceivable and a possible subject of future research. Some parts of the modeling could also be made more exact.
- Freie Schlagwörter (DE)
- lineare Optimierung, ganzzahlige Optimierung, Mehrzieloptimierung, Symmetrie, Bin-Packing, E-Commerce
- Freie Schlagwörter (EN)
- linear optimization, integer optimization, multiobjective optimization, symmetry, bin packing, e-commerce
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-1029545
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 11.03.2026
- Dokumenttyp
- Masterarbeit / Staatsexamensarbeit
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0- Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung, Abstract 1 Abkürzungsverzeichnis 4 1 Einleitung 5 1.1 Motivation 5 1.2 Ziel der Arbeit 6 1.3 Aufbau der Arbeit 6 2 Mathematische Grundlagen 7 2.1 Optimierungsprobleme 7 2.2 Lineare Optimierung 7 2.3 Mehrzieloptimierung 15 2.4 Stand der Forschung auf dem Gebiet 16 3 Anforderungen 24 3.1 Umverpackungen 24 3.2 Verfallender Umsatz 25 3.3 Versandkosten 25 3.4 Grundlegende Modellierung 26 4 Lineares 3D-Bin-Packing 32 4.1 Untere Grenze 32 4.2 Obere Grenze 33 5 Modellierung als lineares Optimierungsproblem 39 5.1 Umverpackungen 40 5.2 Verfallender Umsatz 41 5.3 MOB-Bundles 41 5.4 Stapel 43 5.5 Paketanzahl 43 5.6 Entscheidung Palette/Paket 50 5.7 Palettenanzahl 53 5.8 Palettenkosten 57 5.9 Paketkosten 59 5.10 Zielfunktion 61 5.11 Verbesserung der Solver-Performance 62 6 Implementierung und Ergebnisse 67 6.1 Testdaten 68 6.2 Bewertungskriterien 68 6.3 Laufzeiten 70 6.4 Qualität der Lösungen 73 7 Zusammenfassung und Ausblick 76 Abbildungsverzeichnis 78 Tabellenverzeichnis 79 Literaturverzeichnis 80 A.1 Tabellen 87 A.2 Abbildungen 91 Selbständigkeitserklärung 92