{"id":4448,"date":"2025-05-31T20:17:29","date_gmt":"2025-05-31T18:17:29","guid":{"rendered":"https:\/\/app.hanseat.me\/tc2\/?page_id=4448"},"modified":"2025-05-31T20:17:29","modified_gmt":"2025-05-31T18:17:29","slug":"automatisierte-tourenoptimierung-die-unterschiede-sind-erheblich","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/app.hanseat.me\/tc2\/automatisierte-tourenoptimierung-die-unterschiede-sind-erheblich\/","title":{"rendered":"Automatisierte Tourenoptimierung: Die Unterschiede sind erheblich"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>&#8230; und entscheiden \u00fcber Erfolg oder Misserfolg Ihrer Investition.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>K\u00f6nnen Sie bei der Auswahl eines Transport Management Systems (TMS) f\u00fcr den Landverkehr das Thema automatisierte Tourenoptimierung aussparen, da diese Funktion so oder so in jeder TMS L\u00f6sung angeboten wird? Keinesfalls. Die Unterschiede der einzelnen L\u00f6sungen sind erheblich und haben ma\u00dfgeblichen Einfluss auf den ROI Ihrer Investition. Wenn Ihnen dies wichtig ist, sollten Sie jetzt weiterlesen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum sind die Unterschiede so erheblich?<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Verwendung des Begriffs \u201eAutomatisierung\u201c l\u00e4sst ohne Konkretisierung keine R\u00fcckschl\u00fcsse \u00fcber den Grad der Automatisierung und damit dem erreichten Mehrwert zu. So ist es durchaus korrekt, wenn ein Anbieter bei der automatisierten Zusammenfassung von Auftr\u00e4gen aus einem PLZ Gebiet von automatisierter Tourenoptimierung redet. Der Nutzen und die Kostenersparnis ist aber grundlegend anderes als die durch Algorithmen berechnete sekundenschnelle Verteilung des gesamten Auftragspools auf einen Fahrzeugpool.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Herausforderung f\u00fcr Eink\u00e4ufer und Entscheider ist somit das Wissen um den eigenen &#8211; in die Zukunft gerichteten &#8211; Bedarf und das Erkennen der ben\u00f6tigten Funktionalit\u00e4t bei den angebotenen TMS-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arten der Automatisierungen<\/h2>\n\n\n\n<p>Um die Qualit\u00e4tsunterschiede von Automatisierungsarten darzustellen, finden Sie nachfolgend eine grobe Beschreibung der heute \u00fcblicherweise verwendeten Automatisierungen &#8211; mit Hinweisen zu wichtigen Qualit\u00e4tsmerkmalen. Einen Anspruch auf Vollst\u00e4ndigkeit hat diese Liste nicht. TMS L\u00f6sungen nutzen in der Regel eine Kombination von verschiedenen Optimierungsarten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Automatisierte Zuordnungen auf Liefergebiete (\u00fcber PLZ oder Polygon)<\/h3>\n\n\n\n<p>Hierzu geh\u00f6ren einfache Zuordnungen, wie die Zusammenfassung von Auftr\u00e4gen in geografische Liefergebiete. Dies k\u00f6nnen PLZ basierte Gebiete oder auch \u201egemalte\u201c polygonbasierte Regionen sein. Bei PLZ basierten Gebieten erfolgt auf Basis der ersten Stellen der PLZ eine Zuordnung in ein Liefergebiet. Bei polygonbasierten Regionen wird per einfacher mathematischer Formel \u00fcberpr\u00fcft, in welcher Region die Adresse liegt und dann entsprechend zugeordnet.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Qualitative Unterschiede in der Automatisierung \u00fcber die PLZ gibt es in der Regel nicht, da die Zuordnung mit wenigen Datenbankbefehlen zu bewerkstelligen ist. Wenn in der Zuordnung allerdings eine Geokodierung (Umwandlung einer Adresse in ein von Computern verwendbares Format; Geokoordinate) der Adresse erfolgt, sind jedoch starke Qualit\u00e4tsunterschiede m\u00f6glich.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die bekannten kommerziellen Anbieter unterscheiden sich hierbei kaum. Bei der Verwendung von Open Source basierten Daten\/Diensten sollten jedoch unbedingt vorher Tests im eigenen Liefergebiet gemacht werden, da die von der Community erfassten Daten in manchen Regionen unvollst\u00e4ndig oder fehlerhaft erfasst sind. So kommt es schnell einmal zur Zuordnung einer Lieferadresse zu einem falschen Liefergebiet.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Reihenfolgeoptimierung&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Auf Basis der zuvor beschriebenen Art der Automatisierung und\/oder \u00fcber die manuelle Disposition hat der Disponent Auftr\u00e4ge zu Touren zusammengefasst. Diese gilt es jetzt noch in eine optimale Reihenfolge zu bringen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>In diesem Punkt sind die Qualit\u00e4tsunterschiede der Automatisierung sehr hoch. Dabei geht es gar nicht einmal um die Routenf\u00fchrung. Vielmehr ist es relevant, welche Inhalte (Daten) bzw. welche Attribute ber\u00fccksichtigen werden. Je weniger ein TMS davon unterst\u00fctzt, um so mehr l\u00e4uft der Disponent Gefahr falsche, nicht einhaltbare Touren als Ergebnis zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n<p>Diese Inhalte sind besonders wichtig.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Stra\u00dfennetz (keine Luftlinie)<\/li>\n\n\n\n<li>Stra\u00dfenrestriktionen (L\u00e4nge, Breite, H\u00f6he, Gewichte, Gefahrgutklasse, &#8230;)\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Fahrzeugbezogene Restriktionen (Laderampe, Stapler, &#8230;)<\/li>\n\n\n\n<li>Fahrerbezogene Restriktionen und Sozialvorschriften (F\u00e4higkeiten, Lenk- und Ruhezeiten, &#8230;)<\/li>\n\n\n\n<li>\u00d6ffnungszeiten (Empf\u00e4nger, Depot, &#8230;)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Viele der heutigen TMS unterst\u00fctzen nur einen Teil der oben genannten Punkte.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Distanzmatrix<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine Distanzmatrix ist eine vorberechnete Datensammlung von Entfernungen von allen Adressen zu allen Adressen in einer Disposition. Hierbei gibt es statische Distanzmatrizen und dynamisch ermittelte Distanzmatrizen. Statische Distanzmatrizen basieren dabei meist auf PLZ 5, 3 oder sogar nur 2 Ebene und sind entsprechend ungenau. Dynamische Distanzmatrizen werden in der Regel auf Basis einer Adresse auf dem Stra\u00dfennetz errechnet. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass beim Start der L\u00f6sung die relevanten Entfernungen vorgerechnet, zwischengespeichert und bei Bedarf erg\u00e4nzt werden.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Auf Basis einer Distanzmatrix k\u00f6nnen dem Disponenten schnell und automatisiert Informationen sichtbar gemacht werden, die ihm die manuelle Bildung von Touren erleichtert. Bei PLZ basierten Distanzmatrizen ist jedoch zu beachten, dass diese deutlich ungenauer sind als Distanzmatrizen, die auf einer Adresse beruhen.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei bestimmten Anwendungsf\u00e4llen kann eine Distanzmatrix auch durch eine sehr schnelle Routenplanung ersetzt werden. Die hierf\u00fcr am Markt angebotenen Routenplanungen basieren in der Regel auf vorberechneten Knotenpunkten in einem Stra\u00dfennetz und haben keinen wesentlichen Nachteil gegen\u00fcber der adressgenauen Distanzmatrix.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Tourenoptimierung mit Algorithmen<\/h3>\n\n\n\n<p>In der K\u00f6nigsdisziplin der automatisierten Tourenoptimierung werden Algorithmen genutzt, um die Verteilung des gesamten Auftragspools auf einen Fahrzeugpool (eigene oder fremde Fahrzeuge) nahezu vollst\u00e4ndig automatisiert berechnen zu lassen. Der Disponent greift nur ein, wenn der Algorithmus etwas nicht zuordnen konnte. Im operativen Tagesgesch\u00e4ft bieten diese L\u00f6sungen in der Regel die M\u00f6glichkeit kurzfristig reinkommende Auftr\u00e4ge automatisiert zu einer Tour zuzuordnen, die den neuen Auftrag (oder mehrere Auftr\u00e4ge) am kosteng\u00fcnstigsten \u00fcbernehmen kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch in der Tourenoptimierung gibt es grobe Qualit\u00e4tsunterschiede. Diese sind zum Teil auf den verwendeten Algorithmus und\/oder dessen Integration zur\u00fcckzuf\u00fchren. Ein weiterer wesentlicher Teil ist die Qualit\u00e4t der zu Grunde liegenden Daten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Datengrundlage Stra\u00dfennetz: \u00c4hnlich wie bei der Reihenfolgeoptimierung ist es wichtig, dass eine Optimierung f\u00fcr LKW auch auf einem Stra\u00dfennetz mit LKW-Restriktionen gerechnet wird. Viele Tourenoptimierungen tun dies nicht. Sie basieren auf ungenauen Distanzmatrizen, auf PKW Routings (Google Maps, Open Street Maps und Co.) oder gar Luftlinienentfernungen.<\/li>\n\n\n\n<li>Grundlage eigene Daten: Was der Algorithmus nicht kennt, kann er nicht ber\u00fccksichtigen. Entsprechend ist es wichtig, dass m\u00f6glichst viele (besser alle) relevanten Daten im TMS System vorhanden sind. Hierzu z\u00e4hlen Lieferabh\u00e4ngigkeiten genauso wie Lenk- und Ruhezeiten.<\/li>\n\n\n\n<li>Unterschiedliche G\u00fcter und unterschiedliche Fahrzeugarten lassen sich nicht immer mit dem gleichen Algorithmus optimal berechnen. Anbieter mit mehreren Algorithmen haben hier Vorteile.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">K\u00fcnstliche Intelligenz (KI \/ AI \/ maschinelles Lernen)<\/h3>\n\n\n\n<p>Tourenoptimierung, die aufgrund von k\u00fcnstlicher Intelligenz noch besser ist als alles was es vorher gegeben hat. Das suggerieren aktuell immer mehr Unternehmen. Doch was genau ist k\u00fcnstliche Intelligenz?&nbsp;<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/K%C3%BCnstliche_Intelligenz\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wikipedia<\/a>&nbsp;sagt dazu:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><em>\u201eIm Allgemeinen bezeichnet k\u00fcnstliche Intelligenz den Versuch, bestimmte Entscheidungsstrukturen des Menschen nachzubilden, indem z. B. ein Computer so gebaut und programmiert wird, dass er relativ eigenst\u00e4ndig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, wobei durch meist einfache Algorithmen ein \u201eintelligentes Verhalten\u201c simuliert werden soll, etwa bei Computergegnern in Computerspielen.\u201e<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Also genau das, was Tourenoptimierungsl\u00f6sungen, die auf Basis von Algorithmen arbeiten, schon immer getan haben. Die Verwendung des K\u00fcrzels KI oder AI ist somit in der Regel nur eine reine Marketingaussage.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die Erwartungshaltung, die KI-Werbeaussagen sch\u00fcren, ist die M\u00f6glichkeit des maschinellen Lernens. Ein Beispiel: In einem TMS System ist ein Standardwert von 30 Minuten Rampenzeit f\u00fcr das Entladen von Waren vordefiniert. Durch die mit dem System verbundene Telematik stellt das TMS fest, dass beim Kunden vormittags die Rampenzeit in Wirklichkeit 45 Minuten betr\u00e4gt und am Nachmittag 20 Minuten. Entsprechend \u00e4ndert es die Standardparameter (ohne Eingriff des Disponenten) selbstst\u00e4ndig ab. Als Ergebnis werden die von der Tourenoptimierung erzielten Ergebnisse genauer und kosteng\u00fcnstiger.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Aktuell gibt es nur wenige Systeme, die das maschinelle Lernen unterst\u00fctzen. Ist dies eine Erwartungshaltung f\u00fcr Ihre zuk\u00fcnftige L\u00f6sung, m\u00fcssen Sie die genannten KI-Funktionalit\u00e4ten sehr genau hinterfragen, um zwischen einfacher KI und maschinellem Lernen unterscheiden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die beste L\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n<p>Die beste L\u00f6sung ist die L\u00f6sung, die Ihren auf die Zukunft gerichtete Bedarf erf\u00fcllt. Unternehmen mit wenigen Fahrzeugen oder wenigen verplanten Auftr\u00e4gen haben einen ganz anderen Bedarf wie Unternehmen mit vielen Fahrzeugen\/Auftr\u00e4gen. Je gr\u00f6\u00dfer die Menge der verplanten Fahrzeuge\/Auftr\u00e4ge jedoch ist, umso wichtiger ist der Automatisierungsgrad einer L\u00f6sung, da dieser einen erheblichen Anteil bei Kosteneinsparung und Zeitgewinn bieten. Wichtig ist daher zun\u00e4chst einmal, dass Sie wissen, was Sie brauchen bzw. erreichen wollen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn einer Ihrer Bedarfe die vollautomatisierte Verplanung aller Ihrer Auftr\u00e4ge auf alle Ihre (oder fremde) Fahrzeuge durch einen Mausklick ist, sollten Sie ganz genau hinschauen, ob und in welcher Genauigkeit die L\u00f6sung Ihren Bedarf erf\u00fcllt.<\/p>\n\n\n\n<p>Die allermeisten TMS L\u00f6sungen bieten maximal eine Reihenfolgeoptimierung mit vorher grob zusammengefassten Auftr\u00e4gen an oder setzen auf PKW basierter Planung auf, was im Nachgang teuer werden kann. L\u00f6sungen, die wirklich eine vollst\u00e4ndige automatische Tourenoptimierung f\u00fcr LKW anbieten k\u00f6nnen, gibt es nur sehr wenige.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ver\u00f6ffentlich von V\u00f6lker M\u00f6ller<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&#8230; und entscheiden \u00fcber Erfolg oder Misserfolg Ihrer Investition. 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