Die tägliche Tourenplanung einer 5–30-Fahrzeug-Flotte — welches Fahrzeug zu welchem Kunden zu welcher Zeit, damit jedes Lieferfenster gehalten wird (in der Literatur: VRPTW).
Kurz gesagt
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- Die morgendliche Disposition — wer fährt mit welchem Fahrzeug wohin — dauert 1–2 Stunden täglich
- Wenn ein Kundenzeitfenster verfehlt wird, geht eine zweite Tour zur Nachlieferung raus
- Fahrer-Überstunden liegen am Monatsende 20–40 % über Plan
- Plan liegt in einer Tabellenkalkulation; ein Stau oder ein Fahrzeugausfall startet eine Telefonkette
- Es gibt Kühlkette oder zeitkritische Lieferung (Milch, Pharma, Frischware); ein verfehltes Fenster heißt Retoure
- Bei einem neuen Kunden wird 'auf welches Fahrzeug passt das' aus dem Bauch heraus entschieden, nicht berechnet
- Ein Kunde hat sich beschwert 'Sie kommen ständig zu spät' und seine Aufträge zu einem anderen Lieferanten verlagert
Warum es wichtig ist
Wie wird es gelöst?
Technische Tiefe
Wie wird es gelöst?
Technische TiefeIn einem Satz: Kunden im selben Gebiet mit demselben Zeitfenster auf einen Lieferwagen bündeln und nacheinander anfahren — Leerkilometer und verpasste Fenster fallen gemeinsam. Gleiches Fenster aber unterschiedliche Stadtteile? Zwei Wagen sind meist billiger als einer im Zickzack.
Was die Software wirklich tut: sie übernimmt die Sequenzierungsentscheidung, die der Disponent für 30 Kunden im Kopf trifft, und löst sie in Sekunden für 200. Drei Stufen:
1. Daten zusammenführen. Kundenadressen und Zeitfenster, Größe oder Gewicht jeder Bestellung, Depotstandort, Anzahl und Kapazität der Fahrzeuge, Fahrer-Schichten, Durchschnittsgeschwindigkeiten im Verkehr. Diese Daten kommen entweder automatisch aus dem Bestellsystem oder werden einmal sauber in eine strukturierte Tabelle eingegeben.
2. Die beste Tour finden. Die Software probiert nicht jede mögliche Reihenfolge einzeln — bei 50 Kunden ist das mathematisch unmöglich (die Kombinationszahl ist astronomisch). Stattdessen nutzt sie Optimierung — eine Technik aus dem Operations Research (Disziplin, die mit Mathematik und Computereinsatz Geschäftsentscheidungen löst) — und nimmt intelligente Abkürzungen: welcher Kunde auf welches Fahrzeug, in welcher Reihenfolge. Das Ergebnis liegt in Sekunden vor — je Fahrzeug eine geordnete Liste: “Erst Stopp A um 09:30, dann B um 10:15, dann C um 11:00, zurück zum Depot um 13:30.” Der Plan balanciert drei Ziele gleichzeitig: alle Fenster halten, Gesamtkilometer minimieren, keine Kapazitätsüberschreitung.
3. Landet auf dem Fahrer-Tablet. Der Plan erscheint als geordnete Liste in der Fahrer-App, mit eingebauter Navigation und Kundendaten. Wenn der Verkehr stockt oder eine Eilbestellung dazukommt, rechnet die Software nur den betroffenen Bereich neu — eine neue Route kommt in 10–30 Sekunden. Bei einem Fahrzeugausfall zeigt sie numerisch, welche Aufträge auf welches Fahrzeug umverteilt werden.
Die Software ersetzt das Urteil des Disponenten nicht; denken Sie an einen fehlerfreien Taschenrechner, der das, was er für 30 Kunden ohnehin im Kopf macht, auf 200 skaliert. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, aber der Plan ist immer aktuell.
Alternativen
Tabellenkalkulation + Kopf des Disponenten
KostenlosKostenlos
Für wen geeignet: 1–3 Fahrzeuge, 20–40 Stopps/Tag
- + Keine Kosten
- + Volle Flexibilität — Anpassungen jederzeit
- + Keine Investitionsentscheidung nötig
- − Planqualität fällt jenseits ~50 Stopps schnell ab
- − Wissen sitzt in einer Person — Risiko bei Ausfall
- − Routen-Anpassung bei Verkehr oder Fensteränderung ist langsam
- − Keine historischen Tourendaten — Sie können nicht messen, was funktioniert
Lokale Tourenmanagement-Software
Enterprise1.000–5.000 EUR Einrichtung + 300–1.200 EUR/Monat (regionale KMU-Preise)
Für wen geeignet: 5–20 Fahrzeuge, stabiler Kundenstamm
- + Deutsche Oberfläche und Support
- + Lokale Kartendaten und Verkehrsinformationen typisch integriert
- + Fahrer-App enthalten
- − Harte Zeitfenster und komplexe Nebenbedingungen (z. B. doppelte Kühlkette) oft nur eingeschränkt unterstützt
- − Mehrere Depots oder Cross-Docking können schwach abgebildet sein
- − Algorithmus-Transparenz begrenzt — die Frage 'warum diese Tour' lässt sich kaum beantworten
Internationale spezialisierte Tourenplanungs-Software
Enterprise100–500 EUR/Fahrzeug/Monat Abo oder 50.000–250.000 EUR/Jahr Lizenz
Für wen geeignet: 20–100 Fahrzeuge, mehrere Depots, Kühlkette oder stark eingeschränkte Zustellung
- + Ausgereift: mehrere Depots, Kapazität, Fenster, Fahrerschichten alle voll unterstützt
- + Starke Szenariovergleiche und Simulation
- + Algorithmen über Jahre gehärtet
- − Hohe Lizenz- und Beratungskosten
- − Einführung dauert 2–4 Monate
- − Deutscher Support kann begrenzt sein
Eigenbau auf Open-Source-Solver
Open SourceLizenz kostenlos; 6–12 Wochen interne Entwicklung oder 40.000–150.000 EUR Beratung
Für wen geeignet: KMU mit eigenem Software-Team oder starker Technologiepartnerschaft
- + Keine Lizenzkosten
- + Voll anpassbar an die eigenen Nebenbedingungen
- + Cloud oder eigener Server
- − Interne Tech-Kapazität nötig
- − Laufende Wartung ist echte Arbeit
- − Hohes Risiko für ein Team ohne Routing-Erfahrung
Empfehlung
Im Gespräch fragen
- Unterstützen Sie harte versus weiche Zeitfenster? Wie wird eine Fensterverletzungs-Strafe in der Zielfunktion modelliert?
- Unterstützen Sie mehrere Depots oder Fahrzeugnachladung tagsüber (Cross-Docking)?
- Können Nebenbedingungen wie Kühlkette oder gemischte Produkttypen (Tiefkühl + trocken auf demselben Fahrzeug) definiert werden?
- Wie werden Fahrer-Schichten, gesetzliche Pausenregeln und Führerscheinklassen eingegeben?
- Aus welcher Quelle stammen Ihre Verkehrsdaten? Wie wurde die regionale Genauigkeit geprüft?
- Wenn ein Eilauftrag eintrifft, wie schnell aktualisiert sich der Plan? Wie erreicht die neue Tour den Fahrer?
- Wie ist der Pilot aufgebaut — wie viele Fahrzeuge, wie viele Wochen, was ist die Erfolgsschwelle?
- Wenn wir die Zusammenarbeit beenden, wie bekommen wir Kunden- und Tourdaten zurück? Gibt es einen Standard-Export?
Technische Details
Anmerkung der Redaktion
Auf dem Dispo-Tisch heißt dieses Problem “Tourenplanung”, “Lieferplanung” oder “Fahrerreihenfolge”. Der akademische Name ist Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Die Frage, die Sie jeden Morgen stellen — “welches Fahrzeug, welcher Kunde, welche Uhrzeit” — ist exakt die Frage, an der die Forschung seit Jahrzehnten arbeitet. Wer ohne dieses Wissen in eine Software-Demo geht, kann nicht erkennen, ob das angebotene “Tourenmodul” Zeitfenster und Kapazität wirklich gemeinsam löst.
Der in diesem Segment am häufigsten übersehene Punkt: viele Produkte werben mit “Tourenplanung”, arbeiten darunter aber nur mit Nearest-Neighbor-Heuristiken. Das funktioniert für kleine Probleme; sobald Fenster oder Kapazitäten eng werden, bricht die Planqualität ein. Verlangen Sie in jeder Demo, dass der Anbieter ein Beispiel mit 20 Stopps, 5 harten Fenstern und 2 Fahrzeugen durchspielt und genau erklärt, welcher Algorithmus zum Einsatz kommt.
Schritt-für-Schritt-Pfad für ein KMU
Phase 1 — Erst messen, dann planen. Erfassen Sie mindestens vier Wochen lang vier Dinge in einer Tabelle:
- Kilometer und Stunden pro Fahrzeug pro Tag
- Anzahl verfehlter Fenster und deren Ursache
- Halbleere Rückfahrten (Fahrzeug ausgefahren, halb beladen, musste zurück)
- Fahrer-Überstunden
Ohne diese Basislinie können Sie nicht beurteilen, welche Software welches Ergebnis liefert.
Phase 2 — Die Kunden-Fenster-Tabelle erstellen. Schreiben Sie die akzeptierten Zeitfenster jedes Kunden in ein einziges Dokument. In den meisten KMU steckt diese Information nur in jemandes Kopf; sie aufzuschreiben bringt allein 5–10 % Effizienz. Trennen Sie “hart” (Laden geöffnet 09:00–12:00) von “weich” (Vormittag bevorzugt, aber bis 16:00 in Ordnung).
Phase 3 — Pilot. Starten Sie mit 1–3 Fahrzeugen über 6–10 Wochen. Definieren Sie das Erfolgskriterium schriftlich, vor dem Start: z. B. “in 60 Tagen Gesamtkilometer 10 % runter, verfehlte Fenster halbiert”. Wird die Marke nicht erreicht, endet der Pilot — sichern Sie dieses Ausstiegsrecht im Vertrag.
Phase 4 — Rollout. Bei erfolgreichem Pilot über 2–4 Monate auf die gesamte Flotte ausrollen. Fahrertraining 1–2 Wochen; einen “Champion”-Fahrer pro Zone benennen.
Risiken — was schiefgehen kann
- Schlechte Adress- und Fensterdaten. Falsche Adressen vergiften die Ausgabe. Erst die Kundendatenbank bereinigen: Koordinaten prüfen, Fenster schriftlich bestätigen lassen.
- Widerstand bei den Fahrern. Ein Fahrer, der das Tablet nicht nutzen will, kann den Plan stillschweigend sabotieren (“ich bin wieder den alten Weg gefahren”). Suchen Sie 1–2 freiwillige Fahrer in der Pilotphase; das implizite Wissen erfahrener Fahrer können Sie als Regeln im System abbilden.
- Qualität der Verkehrsdaten. Wenn das Verkehrsmodell die Realität Ihrer Stadt nicht widerspiegelt, sind die berechneten Fahrzeiten falsch. Im Pilot Soll- gegen Ist-Fahrzeiten messen.
- Lieferantenabhängigkeit. Software, die Kundenadressen und Fenster in einem proprietären Format speichert, erschwert einen späteren Wechsel. Schreiben Sie in den Vertrag: “Wir können unsere Daten jederzeit in offenen Standardformaten (CSV oder ähnlich) exportieren.”
Verwandte Lehre aus der Praxis (wird verlinkt, sobald veröffentlicht): “Ein Tourenplanungs-Rollout, der nach 9 Monaten in einer lokalen Zustellflotte abgebrochen wurde — was übersehen wurde.”
Technischer Blick auf die Lösungsmethode
Dieser Abschnitt enthält, was Sie im Gespräch mit Software-Team oder Berater brauchen. Es ist nicht das, was der Fahrer auf dem Tablet sieht — es ist der Motor hinter dem Vorhang.
Wichtige Ansätze für VRPTW:
| Ansatz | Typische Größe | Lösungszeit | Garantierter Optimalwert? |
|---|---|---|---|
| MIP (gemischt-ganzzahlige Programmierung) | 20–100 Stopps | 1–15 Minuten | Ja, mit ausreichend Zeit |
| Spaltengenerierung | 100–500 Stopps | 1–10 Minuten | Praktisch nahezu optimal |
| Metaheuristik (Tabu, ALNS) | 200–2.000 Stopps | 5–60 Sekunden | Nein (nahezu optimal) |
| Rolling Horizon | Kontinuierlicher Fluss | Sofort | Praktisch akzeptabel |
Faustregel: Unter 200 Stopps reicht ein Open-Source-Solver. Über 500 Stopps oder bei mehreren Depots werden in der Regel kommerzielle Routing-Engines bevorzugt.
Die Wahl der Zielfunktion verändert die Lösungsform:
- Gesamtkilometer oder Kraftstoff: “Kraftstoff und Verschleiß minimieren” — passt zu langen Strecken oder kraftstofflastigen Operationen
- Fahrzeuganzahl kombiniert mit Kilometern: “Kann ich die Flotte verkleinern?” — passt zur Investitionsentscheidung
- Strafe für verfehlte Fenster: “Risiko der Kundenabwanderung minimieren” — passt zu vertragsstarken Kundenportfolios"
Die meisten realen Einsätze verwenden eine gewichtete Mischung der drei.
Akademische Quellen
Im sources-Block dieser Seite gelistet. INFORMS Interfaces und das Archiv des European Journal of Operational Research enthalten Fallstudien zu realen Flotten in Transport und Logistik.
Quellen
- Toth, P. und Vigo, D. (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications (2. Auflage). SIAM. Das Standardwerk im Feld der Tourenplanung.
- Solomon, M. M. (1987). Algorithms for the vehicle routing and scheduling problems with time window constraints. Operations Research, Band 35 — die Arbeit, in der das bis heute genutzte Benchmark-Instanzset für VRPTW eingeführt wurde.
- Cordeau, J.-F. und andere (2007). Vehicle routing. Handbooks in Operations Research and Management Science, Band 14.
- INFORMS Interfaces — Fallstudien zu Operations-Research-Einsätzen in Transport und Logistik. informs.org/Publications/Interfaces
Glossar
- VRP
- Die Entscheidung, welche Fahrzeuge — ausgehend von einem oder mehreren Depots — welche Kunden in welcher Reihenfolge anfahren.
- Zeitfenster
- Die Stunden, in denen eine Lieferung oder Dienstleistung erbracht werden kann — außerhalb wird der Besuch abgelehnt oder bestraft.
- MIP
- Optimierungsmodell, bei dem ein Teil der Entscheidungsvariablen ganzzahlig sein muss (z. B. Anzahl LKW, Anzahl Schichten).
Ähnliche Probleme
Ein Fahrzeug, viele Stopps — in welcher Reihenfolge fahre ich alle an, damit die Gesamtstrecke minimal ist?
Sie betreiben einen Servicetechniker mit 8-15 Kundenbesuchen pro Tag (Klima, Aufzug, Weißware), einen Einzelfahrzeug-Lieferantenbesuch eines Vertrieblers oder eine PCB-Bohrmaschine, die 500-5.000 Bohrungen in Reihenfolge bringt. Alle stehen vor derselben Kernfrage: gegeben N Punkte, in welcher Reihenfolge fährt das einzige Fahrzeug oder der Kopf jeden Punkt an und kehrt zum Start zurück. Bei falscher Reihenfolge verbrennt das Servicefahrzeug 80-200 TRY/Tag extra an Kraftstoff und Fahrerstunden, die PCB-Linie braucht 15-30% länger pro Bauteil und der letzte Kunde verpasst sein Lieferfenster. Bei 50 Stopps liegt die handgemachte Reihenfolge 20-40% über dem wahren Minimum; mit wachsender Stoppzahl summiert sich die Lücke der Bauchgefühl-Reihenfolge.
Mehrere Fahrzeuge, viele Kunden — welches Fahrzeug in welcher Reihenfolge, Kapazität nicht überschritten, Gesamtstrecke minimal?
Ein Distributor oder Lieferant, der täglich von einem Depot aus 10-100 Kunden beliefert (Lebensmittel, Getränke, Wasser, B2B-Ersatzteile); feste Fahrzeugkapazität (2-5 t, 30 m³), bekannte Bestellmengen je Kunde, flexible Lieferzeit. Jeden Morgen drei Fragen: wie viele Fahrzeuge fahren heute los, welches Fahrzeug bedient welche Kunden, in welcher Reihenfolge — Kapazität nicht überschritten, Gesamtstrecke minimiert. Ein Disponent schafft 15-25 Kunden im Kopf; darüber sinkt die Routenqualität, Kunden derselben Region landen auf zwei Fahrzeugen, 1-2 Fahrzeuge pro Tag fahren unnötig zusätzlich. 10-25 % der Gesamtstrecke und 1-2 Fahrzeuge pro Tag hängen von der Planqualität ab; Kraftstoff + Fahrer machen 30-50 % der Betriebskosten aus.
Mehrere Werke, mehrere Kunden — Wie viel liefert jedes Werk an jeden Kunden, damit die Gesamtfracht minimal wird?
Für Lebensmittel-, Verpackungs- oder Textil-KMU, die wöchentlich aus 3-8 Werken oder Regionallagern an 20-100 Kunden liefern. Die wöchentliche Entscheidung lautet: welches Werk schickt wie viel an welchen Kunden, bei festen Werkkapazitäten, festgelegten Kundenbedarfen und je Werk-Kunde-Paar unterschiedlichen Stückkosten (Entfernung + Fahrzeugtyp + Vertrag). Ziel ist die niedrigste Gesamtfrachtrechnung über das Netz. Die Faustregel 'nächstgelegenes Werk' oder 'das machen wir schon immer so' kostet gegenüber einer systematischen Zuweisung typischerweise 10-20% zusätzlichen Diesel- und Fahrzeugaufwand.