Geospatial Digital Twin

Die digitale Lösung für die letzte Meile

Optimierungsszenarien für die letzte Meile entwickeln und evaluieren? Veränderungen in Zustellmix und Rahmenbedingungen bewerten und Prognosen erstellen?

Mit dem strazoon Geospatial Digital Twin ist es möglich Struktur-, Verkehrs- und Bevölkerungsdaten innerhalb von Augenblicken in ein Modell zu überführen. Dank der Flexibilität individuelle Eingangsparameter anzupassen und Optimierungsszenarien durchzuspielen, können maßgeschneiderte Lösungen für spezifischen Anforderungen entwickelt werden.

Das hier beschriebene Verfahren wird auch in diesem Video erklärt.

Ein Abbild der Realität

Alles, was sich als georeferenzierte Aktivitätskette abbilden lässt, kann in den Geo Twin integriert, untersucht und simuliert werden. Dazu zählen auch Lieferflotten oder sämtliche Aktivitäten auf der letzten Meile. Als Beispielprojekt haben wir untersucht, wie sich Zustellbezirke in der Stadt Leonberg von heute bis ins Jahr 2030 verändern könnten. Dazu haben wir einige Annahmen aufgrund begründeter Vermutungen getroffen.

Nun kommt der Geospatial Digital Twin ins Spiel. Der Geo Twin basiert auf einem multimodalen und mikroskopischen Abbild der Realität. Ein Ansatz entlehnt aus der Verkehrsmodellierung. Dabei werden alle Verkehrsteilnehmer:innen, einschließlich öffentlicher Verkehrsmittel, Individualverkehr und Lieferverkehr in die Analyse integriert. Für jeden dieser Akteure wird eine Aktivitätskette generiert, um das individuelle Verhalten, die Ziele und die gewählten Verkehrsmittel zu berücksichtigen. Ein solches Modell haben wir für die Stadt Leonberg generiert.

Im Geo Twin sind neben vielen weiteren Daten auch Informationen über Haushalte und deren Verteilung hinterlegt. Zusammen mit den getroffenen Annahmen zum Bestellverhalten eines Haushalts ist es möglich synthetisches Paketaufkommen für einen Tag zu generieren. Dieses Aufkommen für einen Tag haben wir mittels eines Algorithmus (Multiple Travelling Salesmen Problem, MTSP) auf verschiedene optimale Touren verteilt.

Effiziente Zustellbezirke dank Voronoi Polygonen

Diese Verteilung wurde mehrfach durchgeführt, um ein Muster der Tourenverteilung zu entdecken. Das Muster kann mittels der Darstellung der Cluster der Routenmittelpunkte dargestellt werden.

Um dieses Muster mathematisch in Zustellbezirke zu überführen, wurden Voronoi Polygone um die Cluster der Routenmittelpunkte gebildet.

Durch Verwendung der Voronoi Polygone entstehen ideale Zustellbezirke auf mathematischer Grundlage. Für einen realen Einsatz werden diese Zustellbezirke noch an geographische Gegebenheiten angepasst.

Datenbasierte Prognose von Zustellbezirken

Dieses Beispiel wurde gewählt, weil es die Stärke des Ansatzes mit dem Geospatial Digital Twin zu arbeiten verdeutlicht. Durch Veränderung der dem Geo Twin zugrunde liegenden Daten und der getroffenen Annahmen ist es möglich zu analysieren, wie sich die Zustellbezirke im beispielhaft gewählten Jahr 2030 verändern würden. Der Weg, die Zustellbezirke zu bilden (Touren, Cluster der Mittelpunkte, Voronoi Polygone) bleibt dabei der gleiche.