„Lebensmittel nach Hause zu liefern, ist logistisch ein Graus“

Seit April ist Jan Fabian Ehmke Professor für Business Analytics an der Uni Wien. In seiner Forschung beschäftigt er sich u.a. mit der Frage, wie Leihräder optimal in der Stadt verteilt werden und Lebensmittel möglichst ökonomisch bei uns zu Hause ankommen.

Herr Ehmke, Ihr erster wissenschaftlicher Berührungspunkt mit Wien war ein Forschungsprojekt zur Logistik der Citybikes. Worum ging es?

Jan Fabian Ehmke: Ich war 2007 in Wien im Urlaub und damals sind mir die Citybikes als wirklich sehr innovativ aufgefallen. Ich habe mir eine klassische logistische Frage gestellt: Wie kann man sicherstellen, dass jede*r Kund*in immer ein Rad entlehnen und zurückgeben kann? Logistisch gesehen ähnelt das Problem einem Lagerhaltungsproblem. Die Verteilung der Räder ist eine komplexe Variante davon.

Ein weiteres Zukunftsthema, zu dem Sie forschen, sind Belieferungskonzepte – zum Beispiel die Hauszustellung von Lebensmitteln.

Ehmke: Hier gab es bereits Anfang der Nullerjahre einen kleinen Boom, die meisten Start-ups sind aber rasch gescheitert. Das Problem ist, dass die Gewinnmargen bei Lebensmitteln gering sind, die Logistik der Hauszustellung aber gleichzeitig sehr kompliziert ist, weil die Produkte verderblich sind und daher eine zeitfensterbasierte Zustellung brauchen. Für die Logistik ist das ein Graus – sie müssen den Lieferzeitraum immer individuell abstimmen. Wir haben versucht, das System anhand bestehender Buchungsdaten effizienter zu machen.

Hat Covid-19 Ihre Forschung schwieriger gemacht?

Ehmke: Wir alle mussten in der Pandemie viel Neues lernen, dasselbe gilt für die Anwendungsgebiete von Big-Data-Methoden. Da sie generisch sind, bleiben die Forschungsmethoden gültig, die Daten müssen jedoch ausgetauscht und neu analysiert werden. Einsichten aus Big Data können wir nur erzeugen, wenn wir tatsächlich aktuelle Daten zur Verfügung haben!

Sie beschäftigen sich auch mit der Optimierung von Reiseketten. Wie geht das?

Ehmke: Busunternehmen, Fluglinien und Co. speichern sogenannte Pünktlichkeitsdaten. Wir stellen die Frage: Wieviel zusätzliche Zeit ist Ihnen Pünktlichkeit wert? Dementsprechend werden Linien und Anschlüsse empfohlen, von denen man weiß, dass sie relativ sicher planmäßig ankommen. Im Grunde ist das ein anspruchsvolles „Ressource Constraint Shortest Path“-Problem.

Forscher Jan Ehmke
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Über den/die Forscher*In

Jan Fabian Ehmke ist seit April Professor für Business Analytics am Institut für Business Decisions and Analytics der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Wien.