Tourenoptimierung: was sie ist, was sie rechnet und was realistisch herauskommt.

Was Tourenoptimierung ist

Tourenoptimierung ist die rechnerische Suche nach der Zuordnung von Aufträgen zu Fahrzeugen und nach deren Reihenfolge, die eine definierte Zielgröße minimiert – meist Kilometer, Fahrzeuge oder Fahrzeit – ohne dabei eine der geltenden Restriktionen zu verletzen. Drei Bestandteile stecken in diesem Satz, und alle drei müssen benannt sein, sonst ist der Begriff leer: eine Zielgröße, ein Satz Restriktionen und ein Verfahren, das beides gegeneinander rechnet.

Fehlt die Zielgröße, weiß niemand, wogegen optimiert wurde. Fehlen die Restriktionen, entsteht ein Plan, der auf dem Papier kürzer und in der Praxis nicht fahrbar ist. Und fehlt das Verfahren, bleibt es bei Erfahrung – die in der Disposition viel wert ist, aber ab einer gewissen Größe rechnerisch nicht mehr mithalten kann.

Tourenplanung, Tourenoptimierung, Routenoptimierung

Die drei Begriffe werden im Markt synonym benutzt und bezeichnen unterschiedliche Dinge. Die Abgrenzung ist keine Wortklauberei: Sie entscheidet, welches Werkzeug Ihr Problem überhaupt lösen kann.

• Routenoptimierung beantwortet die Wegefrage: Wie komme ich von A nach B, und in welcher Reihenfolge fahre ich eine bereits feststehende Liste von Stopps ab? Das ist die Aufgabe, die jedes Navigationsgerät löst. Die Zuordnung – wer fährt was – ist dabei schon getroffen.
• Tourenoptimierung beantwortet die Zuordnungs- und die Reihenfolgefrage gleichzeitig: Welcher Auftrag kommt auf welches Fahrzeug, und wie fährt dieses Fahrzeug danach? Erst hier entsteht der große Teil der Einsparung, denn die teuersten Fehler stecken in der Zuordnung, nicht in der Reihenfolge.
• Tourenplanung ist der organisatorische Gesamtprozess drumherum: Aufträge annehmen und bündeln, Termine mit Kunden abstimmen, Fahrer und Fahrzeuge disponieren, Ausfälle abfangen, Papiere erzeugen. Tourenplanung gibt es auch ganz ohne Optimierung – in den meisten Betrieben genau so.

Praktisch heißt das: Tourenoptimierung ist der rechnerische Kern der Tourenplanung, und Routenoptimierung ist ein Teilschritt der Tourenoptimierung. Wer eine Software sucht, die „Routen optimiert“, bekommt womöglich ein Werkzeug, das die Zuordnung unangetastet lässt – und damit den Hebel, an dem das meiste Geld hängt.

Das Vehicle Routing Problem

Hinter der Tourenoptimierung steht ein klar umrissenes mathematisches Problem, das seit über sechs Jahrzehnten erforscht wird. George Dantzig und John Ramser formulierten es 1959 unter dem Namen The Truck Dispatching Problem: Eine Flotte gleicher Tankwagen beliefert von einem Terminal aus eine große Zahl Tankstellen, jede mit ihrem Bedarf; gesucht ist die Zuordnung, die die Gesamtkilometer minimiert.1 Diese Aufgabenstellung ist bis heute die Standarddefinition des kapazitierten Vehicle Routing Problem, kurz CVRP.

Fünf Jahre später lieferten Clarke und Wright das erste brauchbare Näherungsverfahren dazu, die sogenannte Savings-Heuristik: Sie beginnt mit einer eigenen Tour je Kunde und verschmilzt dann schrittweise die Paare, deren Zusammenlegung am meisten Weg spart.4 Das Prinzip steckt bis heute in praktisch jedem Planungswerkzeug, auch wenn moderne Solver deutlich weiter gehen.

Für die Praxis zählen vor allem die Erweiterungen, denn das reine CVRP kommt in keinem Betrieb vor. Gängig sind Zeitfenster (VRPTW), mehrere Depots (MDVRP), gemischte Flotten mit unterschiedlichen Kapazitäten sowie kombinierte Abhol- und Lieferaufträge (Pickup and Delivery). Jede dieser Erweiterungen ist gut erforscht – und jede macht das Problem schwerer.

Warum man es nicht einfach durchprobiert

Die Zahl möglicher Rundreisen wächst fakultativ. Bei einem festen Depot und symmetrischen Entfernungen gibt es für n Stopps genau (n−1)!/2 verschiedene Touren. Das sind bei zehn Stopps noch 181.440 Varianten, bei zwanzig bereits gut 6 · 10¹⁶ – eine Zahl, an der auch Rechenzeit nichts mehr ändert.

Das Vehicle Routing Problem gehört zur Klasse der NP-schweren Probleme. Praktisch bedeutet das: Für realistische Größen gibt es kein Verfahren, das in vertretbarer Zeit die beweisbar beste Lösung liefert. Was gute Solver stattdessen tun, ist etwas anderes – und für die Disposition völlig ausreichend: Sie durchsuchen den Lösungsraum systematisch mit Heuristiken und Metaheuristiken und liefern nach Minuten eine Lösung, die deutlich besser ist als jede von Hand gebaute. Nur eben ohne das Etikett „optimal“.

Wer das weiß, liest Anbieteraussagen anders. „Optimale Tourenpläne“ ist Marketing. Belastbar ist die Aussage: besser als der Ist-Zustand, um diesen konkreten Betrag, unter diesen Regeln.

Restriktionen: der Teil, an dem Projekte scheitern

Die Mathematik ist der einfache Teil. Die Solver sind frei verfügbar, ihre Qualität ist dokumentiert, und sie sind seit Jahren nicht der Engpass. Der Engpass ist das Modell: die Frage, ob die Regeln Ihres Betriebs vollständig darin stehen.

Typisch sind fünf Ebenen – Fahrzeug, Weg, Zeit, Ladung und Personal. Ein Plan ist nur dann umsetzbar, wenn er alle fünf gleichzeitig einhält, und genau daran scheitern Standardprodukte nicht selten: Nicht weil sie schlecht rechnen, sondern weil eine planungsbestimmende Regel in ihrem Datenmodell nicht vorgesehen ist. Die vollständige Liste steht in Restriktionen in der Tourenplanung.

Was realistisch herauskommt

Hier wird es unangenehm, denn die im Markt kursierenden Prozentzahlen halten einer Prüfung meist nicht stand. Spannen wie „5 bis 30 Prozent Einsparung“ lassen sich regelmäßig auf Anbieterunterlagen zurückführen, nicht auf eine nachvollziehbare Erhebung. Wir nennen sie deshalb nicht.

Was sich belegen lässt, sind zwei Dinge. Erstens der volkswirtschaftliche Rahmen: Rund 23 % der Fahrleistung deutscher Lastkraftfahrzeuge entfallen auf Leerkilometer.2 Diese Zahl wird oft mit einer anderen verwechselt – knapp 38 % der Fahrten sind Leerfahrten. Beide stimmen, sie messen nur Verschiedenes; Leerfahrten sind im Schnitt kürzer als beladene. Wer die Fahrtenquote als Kilometerquote zitiert, überschätzt den Hebel um mehr als die Hälfte.

Zweitens die eigene Rechnung. Wir haben ein Regionalnetz mit 320 Lieferstellen als Digital Twin nachgebaut und beide Verfahren gegeneinander gerechnet – gleiche Aufträge, gleiche Fahrzeuge, gleiche Schicht.

Die aufschlussreichste Zahl ist dabei nicht die 13 %, sondern die 36. Bei 1.164 Paletten und 33 Palettenstellplätzen je Fahrzeug braucht es rechnerisch mindestens 35,3 Touren – also 36. Der optimierte Plan trifft diese Untergrenze exakt. Bei der Tourenzahl ist danach nichts mehr zu holen; weitere Verbesserungen müssten aus Kilometern oder Fahrzeit kommen. Solche Untergrenzen zu kennen ist der schnellste Weg, ein Einsparversprechen zu prüfen: Wer mehr verspricht, als die Kapazitätsrechnung hergibt, hat entweder Restriktionen weggelassen oder rechnet gegen eine andere Baseline.

Wie ein Projekt abläuft

Der Ablauf ist in fast allen Fällen derselbe, unabhängig davon, ob am Ende Standardsoftware oder ein eigenes Modell steht. Entscheidend ist die Reihenfolge – sie hält die Entscheidung reversibel und die Kosten klein, solange noch nichts feststeht.

• Daten sichten. Vier Wochen Ist-Daten als Export: Aufträge mit Adressen, Mengen und Zeitfenstern, die gefahrenen Touren, die Fahrzeugliste, die Depots. CSV oder Excel genügt. Dieser Schritt deckt fast immer schon Datenlücken auf, die später jedes Projekt bremsen würden.
• Modell bauen. Fahrzeuge mit echten Kapazitäten und Zonen, Fahrerregeln, Rampenzeiten, Wegenetz mit Tragfähigkeit und Sperrungen. Hier entsteht der Digital Twin, und hier entscheidet sich die Belastbarkeit aller späteren Zahlen.
• Gegenrechnen. Der Ist-Zustand wird nachgebaut und mit dem optimierten Plan verglichen – gleiche Aufträge, gleiche Regeln. Ohne diese Baseline ist jede Prozentzahl wertlos, weil sie keinen Bezugspunkt hat.
• Einführen, nicht ersetzen. Ein Optimierer, der Vorschläge in das bestehende System zurückgibt, ist in Wochen produktiv. Eine Systemumstellung dauert Quartale und verschiebt den Nutzen entsprechend nach hinten.

Bei eviit ist der erste Schritt der Tourenoptimierungs-Check zum Festpreis: Digital Twin, Simulation gegen Ihre Regeln, Karte Ist gegen Optimiert und eine Maßnahmenliste. Ergibt die Simulation weniger als 5 % Potenzial, halbiert sich der Preis – und Sie wissen, dass Ihre Planung bereits nah am Machbaren liegt. Welcher Softwareansatz danach trägt, steht in Tourenplanung Software.