| dc.description.abstract | Formålet med oppgaven har vært å lage en matematisk optimeringsmodell som skal støtte
tjenestetilbydere innen avfallsinnsamling i taktiske og strategiske beslutninger. Økende krav
til kildesortering mot private husholdninger påvirker aktører innen renovasjonsbransjen, og
stiller stadig høyere krav til systemer for avfallshåndtering. Mens digitalisering og ny
teknologi åpner for nye måter å drive avfallsinnsamling, står aktører også overfor
forventninger om å drive mer effektivt, og billigere. Hensikten med denne masterutredningen
har vært å utvikle et verktøy som kan benyttes i beslutninger om kapasitet og sammensetning
av kjøretøysflåte. Modellen er formulert som et blandet lineært heltallsproblem som minimerer
kostnader knyttet til kjøretøysflåten og drift av tjenesten, under forutsetning av at gjeldende
bestemmelser og krav er ivaretatt.
Oppgaven søker å adressere de sentrale utfordringene ved kapasitetskartlegging og
ruteoptimering innen avfallsinnsamling, og modellen er bygget rundt dette.
Data som modellen trenger er lastekapasitet på kjøretøy, årlig kostnad for kjøretøy, kostnad
for vask, tjenestetilbud, vedlikeholdsbehov, forventede avfallsmengder, ruter per sone, ruter
med kjøretøysbegrensninger og antall ruter per kjøretøy. Alt dette er data som allerede er
tilgjengelig for tjenestetilbydere med moderne systemer, og vi beskriver nødvendig format,
hvordan dette kan kartlegges, og hvordan dette benyttes. Modellens funksjon illustreres i
resultatkapitlet ved hjelp av et numerisk eksempel. Eksempelet er basert på grunnlagsdata fra
Bergen interkommunale renovasjonsselskap (BIR), men siden datagrunnlaget er mangelfullt
blir det derfor ikke en case-studie.
Vi finner at modellen kan benyttes til å oppnå høyere kapasitetsutnyttelse og mer
kostnadseffektiv sammensetning av kjøretøysflåte under endrede forutsetninger, herunder
forbedret soneinndeling, bruk av kjøretøy med flere kamre, og justering av hentefrekvens for
enkelte avfallstyper. Kombinering av enkelte avfallstyper i samme kammer og
volumbegrensninger er også analysert. Alt dette er ment for å vise hvordan verktøyet kan
benyttes til støtte i taktiske og strategiske beslutningsprosesser. | en_US |
