Optimization and optimal distribution network proposal of waste pick-up routes in BRANTNER GmbH

Thesis title: Optimization and optimal distribution network proposal of waste pick-up routes in BRANTNER GmbH
Author: Pappová, Alexandra
Thesis type: Bachelor thesis
Supervisor: Halík, Jaroslav
Opponents: Hladík, Tomáš
Thesis language: English
Abstract:
This thesis addresses the pressing issue of waste collection route optimization for a subsidiary of the Austrian company Brantner, which offers a broadening portfolio of sustainable waste management solutions across Slovakia. Together with Brantner’s growing innovations and expanding operational areas, the complexity follows, necessitating optimization. Thus, the primary objective of this thesis is to identify key operational inefficiencies in the waste collection pickup-routes of Brantner and in turn optimize the majority of these inefficiencies on a subset of the routes. Initially, the thesis introduces the concepts of mathematical optimization and the optimization problem, while delving deeper into specific types of optimization problem methods and algorithms, such as the Heuristics and Metaheuristics methods, or the Ruin and Recreate algorithm. Within the practical part of this thesis, Brantner’s waste collection routes are identified to be a CHVRPTW-LR optimization problem type, which is a specific variant derived from the original VRP. Moreover, a detailed analysis was performed, using a prominent analytical and visualization tool, that uncovered key insights into Brantner’s waste collection operations. A part of this analysis was also dedicated to highlighting the crucial role that data quality holds in generating added value insights and feasible optimization solutions. With the provided analytics, the thesis was able to discover many data discrepancies, waste collection inefficiencies and bottlenecks that were then addressed by the optimization. For the optimization, the thesis used a specialized DW software that employs a meta-heuristic Ruin & Recreate algorithm with the use of the Jsprit open-source tool. The optimization showed very promising results, while it also had its limitations which were caused by the optimization problem simplifications and poor data quality. Overall the approach applied in this thesis has demonstrated a great potential for the improvement of Brantner’s waste collection pickup-routes, as well as the optimization of similar routing problems. The findings, show that 65% of the waste collection transit time, 63% of the vehicle-related costs, and 64% of the total distance travelled have the potential to be reduced, generating a promissing saving potential. Thus, concluding that the hypothesis expectation of this thesis was met considerably well (almost three fold).
Keywords: Ruin & Recreate; Routing Optimization; Vehicle Routing Problem ; Waste Collection; Pickup-Routes; Meta-heuristics; Jsprit; Combinatorial Optimization Problem
Thesis title: Optimalizace svozových tras pro společnost BRANTNER Slovakia s.r.o
Author: Pappová, Alexandra
Thesis type: Bakalářská práce
Supervisor: Halík, Jaroslav
Opponents: Hladík, Tomáš
Thesis language: English
Abstract:
Tato bakalářská práce se zabývá naléhavým problémem optimalizace tras svozu odpadu pro dceřinou společnost rakouské firmy Brantner, která nabízí rozšiřující se portfolio udržitelných řešení pro nakládání s odpady na celém Slovensku. Spolu s rostoucími inovacemi společnosti Brantner a rozšiřováním provozních oblastí dochází ke komplexnosti, která vyžaduje optimalizaci. Hlavním cílem této práce je tedy identifikovat klíčové provozní neefektivity na svozových trasách společnosti Brantner a následně optimalizovat většinu těchto neefektivit na podmnožině tras. Práce zpočátku představuje pojmy matematické optimalizace a optimalizačního problému, přičemž se hlouběji zabývá konkrétními typy metod a algoritmů optimalizačního problému, jako jsou metody heuristiky a metaheuristiky nebo algoritmus Ruin and Recreate. V rámci praktické části této práce jsou identifikovány Brantner trasy svozu odpadu jako typ optimalizačního problému CHVRPTW-LR, což je specifická varianta odvozena od původního VRP. Dále byla provedena podrobná analýza s využitím významného analytického a vizualizačního nástroje, která odhalila klíčové poznatky o operacích svozu odpadu společnosti Brantner. Část této analýzy byla rovněž věnována zdůraznění klíčové role, kterou má kvalita dat při vytváření poznatků s přidanou hodnotou a proveditelných optimalizačních řešení. Díky poskytnuté analytice se v práci podařilo odhalit mnoho nesrovnalostí v datech, neefektivitu sběru odpadu a úzká místa, která byla následně řešena optimalizací. Pro optimalizaci byl v práci použit specializovaný software DW, který využívá metaheuristický algoritmus Ruin & Recreate s využitím open-source nástroje Jsprit. Optimalizace ukázala velmi slibné výsledky, přičemž měla i svá omezení, která byla způsobena zjednodušením optimalizačního problému a špatnou kvalitou dat. Celkově lze říci, že přístup použitý v této práci prokázal velký potenciál pro zlepšení Brantner tras svozu odpadu, stejně jako pro optimalizaci podobných trasovacích problémů. Zjištění ukazují, že 65 % doby přepravy při svozu odpadu, 63 % nákladů spojených s vozidlem a 64 % celkové najeté vzdálenosti má potenciál ke snížení, což vytváří slibný potenciál úspor. Lze tedy konstatovat, že očekávaná hypotéza této práce byla značně splněna (téměř trojnásobně).
Keywords: Vehicle Routing Problem; odpadové hospodářství; metaheuristika; ruin & recreate; Jsprit; Optimalizace trasování; svozové trasy; kombinatorický optimalizační problém

Information about study

Study programme: International Business
Type of study programme: Bakalářský studijní program
Assigned degree: Bc.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of International Relations
Department: Department of International Business

Information on submission and defense

Date of assignment: 23. 9. 2022
Date of submission: 28. 4. 2023
Date of defense: 8. 6. 2023
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/81915/podrobnosti

Files for download

    Last update: