Analyse der statistischen Verteilung von Fahrzeiten im Straßengüterverkehr (Paperback)

Masterarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich AdA Verkehrsberufe / Flugverkehr / Logistik, Note: 1,3, Technische Universität Dortmund (Institut für Transportlogistik (ITL)), Sprache: Deutsch, Abstract: Beim Straßengüterverkehr sind die Fahrzeit und die Zuverlässigkeit dieser Zeitdauer besonders wichtig. Im Fernverkehr (>200 km) nimmt die Be- und Entladung eines Lkw im Gegensatz zu der Fahrzeit lediglich einen geringen Zeitanteil in Anspruch. Bei der Planung und der Kalkulation eines Transportes spielt die voraussichtliche Fahrzeit, die ein LKW für den Transport eines Auftrags benötigt, eine entscheidende Rolle. Streckenentfernungen können mit Hilfe existierender Software leicht berechnet werden. Bei der Ermittlung von Fahrzeiten muss i.d.R. mehr Zeitaufwand betrieben werden, da verschiedenste Einflüsse Auswirkungen auf die Fahrzeiten haben. Diese Einflussgrößen können vorhersehbar oder gar nicht prognostizierbar sein. Außerdem können sie zeitlich unabhängig (z.B. Fahrstreifenbelastungen) oder zeitlich veränderlich sein (z.B. Unfälle). Einfluss auf die Fahrzeit hat u.a. die Zuverlässigkeit eines Verkehrssystems, die somit eine Variable für die Planung einer einzelnen Route oder auch eines ganzen Tages wird. Seit einigen Jahren können Zeitdauern für geplante Fahrten durch die stetige Weiterentwicklung von Computern und Informationstechnik theoretisch immer genauer bestimmt werden. Auf praktischer Ebene unterscheiden sich allerdings häufig die eingeplanten und die tatsächlichen Fahrzeiten durch nicht planbare Ereignisse. Dazu zählen unter anderem Staus. Laut der Staubilanz des ADAC lag die Staulänge in Deutschland in dem Jahr 2014 bei ca. 960.000 Kilometern Länge. Diese Länge resultierte aus 475.000 Staus. Bei der Planung gibt es ein Dilemma, da die Fahrzeit für eine Strecke minimal sein sollte, aber gleichzeitig eine hohe Verlässlichkeit der Fahrzeit angestrebt wird und somit ein Puffer eingeplant werden sollte. Beide Aspekte sollten möglichst optimal berücksichti