Tourenplanung mit Excel – wo die Grenze liegt und was danach kommt.
Excel ist selten das falsche Werkzeug. Es ist das Werkzeug, das da war. Die Grenze, an die es in der Tourenplanung stößt, ist keine Frage von Fleiß oder Erfahrung – sie ist rechnerisch. Dieser Text zeigt, wo genau sie liegt, woran Sie sie im Alltag erkennen und welcher Schritt danach sinnvoll ist.
Eine belastbare Statistik dazu, wie viele Speditionen ihre Touren in Excel planen, gibt es nicht – jede kursierende Zahl stammt von Anbietern von Planungssoftware. Die folgenden Werte betreffen deshalb die Lieferkettenplanung insgesamt, nicht speziell die Disposition. Die letzte Zahl ist reine Mathematik.
Warum Excel so weit trägt
In sehr vielen Dispositionen entsteht der Tourenplan nicht in einer Software, sondern im Kopf eines Disponenten. Excel hält die Adressen, die Mengen, die Fahrzeuge und am Ende die Zuordnung fest. Geplant wird mit Erfahrung: Wer liefert wann, welcher Fahrer kennt welches Gebiet, bei welchem Kunden darf man nicht vor neun Uhr an der Rampe stehen.
Das funktioniert erstaunlich lange und erstaunlich gut. Ein Disponent mit zehn Jahren Gebietskenntnis schlägt jede naiv konfigurierte Software. Er weiß, dass die Zufahrt hinter dem Bahnübergang für den Sattelzug zu eng ist, und er weiß, dass ein bestimmter Kunde die Palette auch um 16:30 Uhr noch annimmt. Dieses Wissen steht in keinem Stammdatensatz.
Verbreitet ist das keineswegs nur in kleinen Betrieben. In einer Befragung von 200 deutschen Supply-Chain-Verantwortlichen gaben 37 % an, Excel – allein oder in Kombination mit Einzellösungen – sei die technologische Grundlage ihrer Lieferkettenplanung; weltweit lag der Wert bei 18 %, in den USA bei 8 %1. Das betrifft die Lieferkettenplanung insgesamt und nicht speziell die Disposition, zeigt aber die Größenordnung.
Genau deshalb ist die Frage nicht, ob Excel „schlecht“ ist. Die Frage ist, ab welchem Punkt die Aufgabe größer wird als das Werkzeug – und diese Grenze lässt sich ziemlich genau bestimmen.
Die Grenze ist rechnerisch, nicht handwerklich
Tourenplanung ist ein Optimierungsproblem, das in der Forschung seit den 1950er-Jahren unter dem Namen Vehicle Routing Problem untersucht wird. Sein Kern ist unangenehm einfach: Eine Tour, die am Depot beginnt und dort endet, hat bei n Stopps genau (n−1)! ÷ 2 verschiedene Rundtouren. Diese Zahl wächst nicht schnell, sie explodiert.
Bei zehn Stopps sind es 181.440 Varianten – die guten davon kann ein Mensch zuverlässig erahnen. Bei 20 Stopps sind es 60,8 Billiarden. Und das ist nur eine Tour, ohne Zeitfenster, ohne Kapazitäten, ohne die eigentlich schwierigere Frage, welcher Stopp überhaupt auf welche Tour gehört.
Bei 20 Stopps hat die Tabelle rechnerisch verloren.
Mögliche Rundtouren für eine einzelne Tour, logarithmisch aufgetragen. Die rechte Spalte zeigt, wie lange ein Rechner bräuchte, der eine Milliarde Touren pro Sekunde durchprobiert – der Grund, warum ernsthafte Tourenplanung nicht alle Varianten prüft, sondern mit Optimierungsverfahren arbeitet.
Reine Kombinatorik: Eine Rundtour ab festem Depot mit symmetrischen Entfernungen hat bei n Stopps (n−1)! ÷ 2 verschiedene Varianten – Richtungsumkehr zählt dabei nicht als eigene Tour. Die Zeitangaben sind Brute-Force-Rechenzeiten bei einer Milliarde geprüfter Touren pro Sekunde und dienen nur der Einordnung der Größenordnung. Optimierungsverfahren wie OR-Tools oder VROOM lösen dieselben Instanzen in Sekunden, weil sie eben nicht alles durchprobieren, sondern gezielt verbessern.
Der entscheidende Punkt ist nicht, dass ein Mensch dieses Problem nicht lösen kann. Er löst es – nur eben näherungsweise. Ein erfahrener Disponent landet regelmäßig in den besten paar Prozent aller Lösungen. Das ist eine beachtliche Leistung. Aber „die besten paar Prozent“ heißt bei einem Regionallager mit 37 Touren am Tag eben auch: rund tausend Kilometer, die nicht hätten sein müssen 3.
Fünf Symptome, an denen Sie die Grenze erkennen
Die Grenze kündigt sich selten als Fehler an. Sie zeigt sich als Reibung, die alle für normal halten:
- Der Plan hängt an einer Person. Wenn der Disponent im Urlaub ist, wird nicht optimiert, sondern der Plan der Vorwoche kopiert.
- Zeitfenster sind Erfahrungswerte, keine geprüften Größen. Niemand rechnet vor der Fahrt nach, ob die Ankunft ins Fenster passt – man merkt es, wenn der Kunde anruft.
- Kurzfristige Änderungen kosten Stunden. Ein Fahrzeugausfall am Vorabend bedeutet, den halben Plan von Hand neu zu würfeln.
- Niemand kann sagen, was der Plan kostet. Kilometer, Stunden und Auslastung stehen nicht neben dem Plan, sondern erst Wochen später in der Auswertung – wenn überhaupt.
- Neue Kunden werden in bestehende Gebiete gequetscht. Die Gebietsstruktur stammt aus einer Zeit, in der das Kundennetz anders aussah, und wird nie grundsätzlich neu geschnitten.
Was eine Tabelle strukturell nicht leisten kann
Vier Dinge liegen außerhalb dessen, was sich mit Formeln und Erfahrung abbilden lässt – unabhängig davon, wie gut die Tabelle gebaut ist:
- Restriktionen gleichzeitig prüfen. Kapazität, Zeitfenster, Lenkzeiten, Fahrzeugprofil und Schichtende hängen voneinander ab. Eine Tabelle prüft sie nacheinander – die Optimierung muss sie zusammen betrachten.
- Echte Fahrzeiten verwenden. Excel kennt Luftlinie oder gar keine Distanz. Der Unterschied zwischen Luftlinie und tatsächlicher Fahrstrecke liegt im Regionalverkehr typischerweise bei einem Faktor um 1,3 – und er ist je nach Gebiet unterschiedlich groß.
- Alternativen bewerten. Eine Tabelle zeigt einen Plan. Sie zeigt nicht, wie gut dieser Plan im Vergleich zu den Alternativen ist, die es auch gegeben hätte.
- Neu rechnen, wenn sich etwas ändert. Bei einem Ausfall, einem Nachtrag oder einer Sperrung müsste der ganze Plan neu bewertet werden. Von Hand passiert stattdessen eine lokale Reparatur.
320 Lieferstellen. 37 Touren. Nachgerechnet.
Um den Unterschied zu beziffern, haben wir ihn nachgerechnet – gegen genau die Planungslogik, die in Excel-Dispositionen üblich ist: Gebiete nach Himmelsrichtung, nächster Kunde zuerst, Kapazität beachtet, Zeitfenster nicht optimiert. Dieselben Aufträge, dieselben Fahrzeuge, dieselbe Schicht, einmal so geplant und einmal mit Optimierungsverfahren.
- 1.012 Kilometer Differenz an einem einzigen Planungstag – bei identischem Auftragsbestand
- Die Zeitfenster waren in der Baseline nicht falsch geplant, sondern gar nicht geprüft: 27 % wurden verfehlt
- 22 der 37 Touren endeten in der Baseline nach Schichtende – im optimierten Plan keine einzige
Simulationsbeispiel auf synthetischen Daten: ein Regionallager, 1.164 Paletten, 60 % der Lieferstellen mit Drei-Stunden-Zeitfenstern, 33 Paletten Fahrzeugkapazität, Schicht 06–16 Uhr. Baseline ist eine typische Sektor-Disposition, optimiert wurde mit VROOM. Im Echtbetrieb rechnen wir denselben Digital Twin für die Regionallogistik eines Lebensmittelhandelsunternehmens – Ergebnisse besprechen wir im Gespräch.
Was danach kommt – und was es nicht sein muss
Der häufigste Grund, warum Dispositionen bei Excel bleiben, ist nicht Überzeugung. Es ist die Annahme, die Alternative sei ein zwölfmonatiges Systemprojekt mit IT-Beteiligung, Schnittstellen und Schulungen. Das ist eine mögliche Variante, aber nicht die erste.
Sinnvoll ist ein Weg in drei Stufen, bei dem jede Stufe für sich einen Nutzen hat:
- 1. Nachrechnen. Ihre gefahrenen Touren werden auf echtem Straßennetz nachgerechnet und gegen ein optimiertes Szenario gestellt. Ergebnis ist eine Zahl, keine Software – und die Grundlage für jede weitere Entscheidung. Das ist genau unser Tourenoptimierungs-Check.
- 2. Planungsmodul neben dem bestehenden Ablauf. Die Optimierung läuft neben Excel, nicht statt Excel. Der Disponent behält die Entscheidung, bekommt aber einen gerechneten Vorschlag als Ausgangspunkt.
- 3. Laufende Optimierung. Erst wenn Stufe 2 im Alltag trägt, lohnt sich die Integration in die Systemlandschaft – mit Stammdaten, Schnittstellen und automatischen Planungsläufen.
Was Excel behalten darf
Auch nach einer Optimierung verschwindet die Tabelle nicht. Sie ist weiterhin das schnellste Werkzeug für Stammdatenpflege, Ad-hoc-Auswertungen, Sonderfälle und den Export an Kunden. Was sie abgibt, ist die eine Aufgabe, für die sie nie gebaut wurde: aus Millionen möglicher Tourenpläne den auszuwählen, der alle Regeln einhält und dabei am wenigsten Kilometer kostet.
Das Erfahrungswissen des Disponenten geht dabei nicht verloren – es wird zur Restriktion. Die enge Zufahrt hinter dem Bahnübergang wird ein Fahrzeugprofil, der Kunde mit der späten Annahme ein erweitertes Zeitfenster. Erst dann rechnet die Optimierung mit demselben Wissen, mit dem heute geplant wird. Wie weitreichend diese Regeln in der Praxis sind, zeigt der Text zu den Restriktionen in der Tourenplanung.
- 1IDC im Auftrag von Kinaxis: Supply-Chain-Studie, Befragung von 1.800 Supply-Chain-Verantwortlichen, davon 200 in Deutschland, Erhebungszeitraum Dezember 2023; berichtet von LOGISTIK HEUTE (2024). Quelle
- 2Eigene Berechnung: Anzahl verschiedener Rundtouren ab festem Depot bei symmetrischen Entfernungen, (n−1)! ÷ 2; Brute-Force-Zeiten bei einer Milliarde geprüfter Touren pro Sekunde (2026).
- 3eviit GmbH: Simulationsbeispiel Regionallogistik auf synthetischen Daten – 320 Lieferstellen, 1.164 Paletten, 37 Touren, Baseline als typische Sektor-Disposition, Optimierung mit VROOM (2026).
Zur Einordnung: Quelle 1 ist von einem Anbieter von Supply-Chain-Software beauftragt und erhebt die Lieferkettenplanung insgesamt, nicht die Tourenplanung im engeren Sinn – wir verwenden sie deshalb nur als Größenordnung. Eine amtliche Statistik zum Anteil der Speditionen, die Touren in Excel planen, existiert nach unserer Recherche nicht. Alle kursierenden Zahlen dazu stammen von Anbietern von Planungssoftware, weshalb wir hier bewusst keine nennen. Ebenfalls nicht verwendet: die häufig zitierte Behauptung, 94 % aller Excel-Tabellen enthielten mindestens einen Fehler – dazu ließ sich keine benennbare Studie finden.
Tourenoptimierung
LesenSoftware-Auswahl
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LesenAußendienst & Service
LesenFahrermangel & Kilometer
LesenElektro-Lkw Reichweite
LesenManuell vs. dynamisch
LesenRestriktionen
LesenRouting-API
LesenErst messen, dann entscheiden.
Vier Wochen Exporte aus Ihrer Disposition – als CSV oder Excel – genügen. Sie bekommen Ihre Zahl: Kilometer, Touren, Fahrzeuge, mit Karte und Maßnahmenliste. Kein Systemzugang, keine IT-Beteiligung.
Finden wir weniger als 5 % Kilometer-Potenzial, halbiert sich der Preis. Bei Umsetzung wird er vollständig angerechnet.
Häufige Fragen
Kurzantworten zu den Fragen, die dieser Text am häufigsten auslöst.
Ab wie vielen Stopps ist Tourenplanung mit Excel nicht mehr sinnvoll?
Rechnerisch kippt es früher, als es sich anfühlt: Schon bei rund 20 Stopps übersteigt die Zahl möglicher Reihenfolgen jede Vorstellung, ab etwa 10 bis 15 Stopps je Tour mit Zeitfenstern kann niemand mehr belegen, dass die gewählte Variante gut ist. Excel bleibt brauchbar zum Erfassen und Dokumentieren – nur die Auswahl der Tour trifft ab dieser Größe faktisch der Zufall der Eingabereihenfolge.
Woran erkenne ich im Alltag, dass Excel in der Disposition an die Grenze kommt?
Fünf Symptome sind typisch: Die Tourenpläne ähneln sich Woche für Woche, obwohl die Aufträge sich ändern. Eine kranke Fahrerin oder ein Fahrzeugausfall kostet Stunden Umplanung. Niemand kann sagen, wie viele Zeitfenster verletzt wurden. Zusätzliche Aufträge werden angehängt statt eingeplant. Und die Planung hängt an einer Person, die nicht ausfallen darf.
Was ist der nächste Schritt nach Excel, ohne gleich ein IT-Projekt zu starten?
Eine Analyse auf den vorhandenen Exporten, bevor Software gekauft wird. eviit rechnet vier Wochen Ist-Daten als Digital Twin nach und zeigt in drei Wochen, wie viele Kilometer, Touren und Fahrzeuge im aktuellen Vorgehen stecken – Festpreis ab 9.900 € netto, ohne Systemzugang und ohne Umstellung. Erst danach lohnt die Frage, ob es ein Planungsmodul, eine laufende Optimierung oder gar keine Software braucht.