Johannes Kepler Universität
Logistik-Expertin entwickelt Programm zur effizienten Reiseplanung

Miriam Enzi ist Logistik-Expertin an der JKU und entwickelte einen komplexen Algorithmus für effiziente Reiseplanung. Vor allem in Unternehmen kann dadurch Zeit und Geld gespart werden. | Foto: privat
  • Miriam Enzi ist Logistik-Expertin an der JKU und entwickelte einen komplexen Algorithmus für effiziente Reiseplanung. Vor allem in Unternehmen kann dadurch Zeit und Geld gespart werden.
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Logistikerinnnen der Johannes Kepler Universität Linz (JKU Linz) entwickelten jetzt einen Algorithmus zur effizienten Reiseplanung. Dieser soll für Unternehmen Zeit und Kosten sparen und in weiterer Folge den CO 2-Ausstoß verringern.

LINZ. Eine effiziente Reiseplanung würde nicht nur Zeit und Nerven sparen, sondern auch der Umwelt helfen. Für Unternehmen und Shared-Community-Initativen sind geeignete Tools daher besonders interessant. Was einfach klingt, ist komplexer als es scheint, weiß JKU Logistik-Expertin Miriam Enzi: „Es fließen verschiedene Aspekte mit unterschiedlicher Gewichtung ein. Bevorzuge ich das Auto oder die Bahn? Möchte ich lieber möglichst schnell am Ziel sein, oder eher die Reisekosten minimieren?“  In ihrer Zeit am Institut für Produktions- und Logistikmanagement hat Enzi unter der Leitung von Sophie Parragh einen Algorithmus entwickelt, der genau dieses Problem für geschlossene Gruppen, wie zum Beispiel Unternehmen, beantwortet.

Exakte Lösungen für optimale Nutzung

"Unser Programm kann eine exakte Lösung präsentieren – und das sehr schnell. Der Algorithmus liefert also nicht nur optimale Lösungen, sondern ist auch alltagstauglich", so Renzi. Das Unternehmen kann so seinen Fuhrpark optimal nutzen und, den Aufwand für das Reisemanagement reduzieren und Leerkilometer und in weiterer Folge CO 2 einsparen. „Das Unternehmen kann dann sagen: Mitarbeiter A will schnell am Ziel sein, er nimmt um 17 Uhr den Firmenwagen. Mitarbeiterin B nimmt den Zug um 9.15 Uhr und so weiter“, erklärt die Expertin.  Der Algorithmus erlaubt die Analyse von unterschiedlichen Lösungen, die jeweils Kosten und Userfreundlichkeit unterschiedlich stark gewichten. 

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