Manuelle vs. dynamische Tourenplanung: was ein Digital Twin anders rechnet.

Beide erzeugen einen Plan. Nur einer bewertet Alternativen.

Am Ende steht in beiden Fällen dasselbe Ergebnis: eine Liste, welcher Auftrag auf welche Tour kommt, in welcher Reihenfolge und mit welchem Fahrzeug. Der Unterschied liegt darin, wie dieser Plan entsteht.

Manuelle Planung ist konstruktiv. Sie baut den Plan Schritt für Schritt auf: Gebiet festlegen, Fahrzeug zuordnen, Stopps in eine sinnvolle Reihenfolge bringen, prüfen, ob die Ladung passt. Jede Entscheidung schränkt die nächste ein. Ist die Tour einmal gebaut, wird sie in der Regel nicht mehr grundsätzlich in Frage gestellt – dafür fehlt schlicht die Zeit.

Dynamische Planung ist konstruktiv und verbessernd. Sie baut ebenfalls zuerst eine Startlösung, bewertet diese dann aber gegen tausende Varianten: Was passiert, wenn dieser Stopp auf die Nachbartour wandert? Wenn zwei Touren getauscht werden? Wenn die Reihenfolge an drei Stellen umgedreht wird? Jede Variante wird gegen alle Restriktionen geprüft und nur behalten, wenn sie besser ist.

Was „manuell“ in der Praxis konkret bedeutet

Die verbreitetste manuelle Planungslogik ist die Sektor-Disposition: Das Liefergebiet wird nach Himmelsrichtungen geteilt, jedes Fahrzeug bekommt einen Sektor, und innerhalb des Sektors wird nach dem Prinzip „nächster Kunde zuerst“ gefahren, bis das Fahrzeug voll ist.

Das ist keine schlechte Heuristik – sie ist robust, erklärbar und im Kopf durchführbar. Sie hat nur zwei eingebaute Schwächen. Erstens: Ist ein Fahrzeug voll, bevor sein Sektor abgearbeitet ist, muss ein zweites Fahrzeug in dieselbe Ecke fahren. Zweitens: „Nächster Kunde zuerst“ ist am Anfang der Tour effizient und am Ende teuer, weil die übrig gebliebenen Stopps weit auseinanderliegen.

Was ein Digital Twin ist – und was nicht

„Digital Twin“ klingt nach 3D-Animation. Gemeint ist etwas Nüchterneres: ein rechenbares Abbild Ihrer Disposition. Es enthält Ihre Aufträge mit Mengen und Zeitfenstern, Ihre Fahrzeuge mit Kapazitäten und Profilen, Ihre Depots mit Startzeiten, Ihre Schichten – und das echte Straßennetz mit realistischen Fahrzeiten statt Luftlinie.

Der Nutzen dieses Abbilds ist nicht die Darstellung, sondern die Frage, die man daran stellen kann: Was wäre, wenn? Was, wenn wir einen Kunden dazu nehmen? Wenn ein Fahrzeug ausfällt? Wenn wir das Zeitfenster von drei auf vier Stunden verhandeln? Wenn wir fünf Diesel durch E-Fahrzeuge ersetzen? Jede dieser Fragen ist ein Rechenlauf – und keine Diskussion.

Drei Dinge werden anders gerechnet

• Die Zuordnung. Manuell entscheidet die Geografie, welcher Stopp auf welche Tour kommt. Optimiert entscheiden die Kosten: Ein Stopp landet dort, wo er insgesamt am wenigsten zusätzliche Kilometer und Zeit verursacht – auch wenn das quer zur Gebietslogik liegt.
• Die Reihenfolge. Manuell wird lokal entschieden, Stopp für Stopp. Optimiert wird die Reihenfolge als Ganzes bewertet, inklusive der Rückfahrt zum Depot, die bei „nächster Kunde zuerst“ systematisch unterschätzt wird.
• Die Einhaltung. Manuell sind Zeitfenster eine Erwartung. Optimiert sind sie eine harte Nebenbedingung: Ein Plan, der ein Fenster verletzt, wird gar nicht erst als Lösung akzeptiert – oder er wird explizit als Verletzung ausgewiesen, statt unbemerkt zu bleiben.

Wie groß ist der Effekt wirklich?

Die seriöseste allgemeine Angabe stammt aus dem Standardwerk zum Vehicle Routing Problem: Rechnergestützte Planung von Distributionsprozessen erzielt typischerweise 5 bis 20 % Einsparung an den gesamten Transportkosten 1. Das ist eine Spanne, kein Versprechen – und sie ist deutlich vorsichtiger als die zweistelligen Festwerte, mit denen Anbieter werben.

Wie stark der reine Planungshebel wirkt, zeigt eine Untersuchung von Fraunhofer ISI mit Einride und REWE besonders klar. Verglichen wurde, ob man Diesel-Lkw eins zu eins durch Elektrofahrzeuge ersetzt oder zusätzlich die Einsatzplanung optimiert. Mit optimierter Planung ließen sich 54 % statt 32 % der Kilometer elektrifizieren, und die Transportkosten lagen 8 % statt 3 % unter einer reinen Dieselflotte 5. Dieselben Fahrzeuge, dieselben Aufträge – der Unterschied entsteht ausschließlich dadurch, wie geplant wird.

Die interessanteste Zahl ist die 36

Am aussagekräftigsten ist im Simulationsbeispiel nicht die Kilometerersparnis, sondern die Tourenzahl. Bei 1.164 Paletten und 33 Paletten Fahrzeugkapazität sind rechnerisch mindestens 1.164 ÷ 33 = 35,3, also aufgerundet 36 Touren nötig – rein aus der Ladung heraus, ohne dass Entfernung oder Zeitfenster überhaupt eine Rolle spielen 6.

Der optimierte Plan kommt mit genau 36 Touren aus. Er erreicht damit die theoretische Untergrenze: Weniger Touren sind bei dieser Auftragsmenge physikalisch nicht möglich. Das ist der eigentliche Unterschied zur manuellen Planung – nicht, dass sie schlechter wäre, sondern dass sie nicht wissen kann, wie nah sie am Optimum liegt. Optimierung liefert den Plan und zugleich die Information, wie viel Luft noch drin ist.

Was Optimierung nicht kann

Ein Optimierer rechnet exakt das, was modelliert wurde – und nichts sonst. Daraus folgen drei ehrliche Einschränkungen:

• Undokumentiertes Wissen fehlt. Die zu enge Zufahrt, der Fahrer mit dem Schlüssel für Tor 3, der Kunde, der freitags früher schließt: Was nicht im Modell steht, wird nicht berücksichtigt. Solche Regeln müssen einmal erfasst werden – danach gelten sie zuverlässig, auch im Urlaub des Disponenten.
• Datenqualität bestimmt das Ergebnis. Falsche Geokoordinaten, geschätzte Standzeiten oder Mengen in wechselnden Einheiten verzerren jede Rechnung. In der Praxis ist die Liste der Datenqualitätsprobleme oft das erste greifbare Ergebnis eines Optimierungsprojekts.
• Der Disponent bleibt. Optimierung ersetzt nicht die Entscheidung, sondern die Fleißarbeit davor. Sie liefert einen gerechneten Vorschlag, den ein Mensch übersteuern kann – und idealerweise wird jede Übersteuerung zur neuen Regel im Modell.

Was sich im Alltag ändert

Der sichtbarste Effekt ist selten die Kilometerzahl. Es ist die Reproduzierbarkeit: Der Plan hängt nicht mehr an einer Person, kurzfristige Änderungen sind ein neuer Rechenlauf statt eines halben Vormittags, und jede Planungsvariante lässt sich beziffern, bevor sie gefahren wird. Wie viel Fahrerkapazität dabei frei wird, rechnet der Text zum Fahrermangel durch; welche Regeln ein belastbares Modell enthalten muss, steht bei den Restriktionen.