Geht es um komplexe Aufgaben unter flexiblen Bedingungen, fallen schnell die Schlagworte Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI). Die Logistik wartet mit zahlreichen komplexen Aufgaben auf, darunter die Tourenplanung: ein ideales Anwendungsfeld für KI. Werfen wir einen Blick darauf, wie KI die Tourenplanung unterstützen kann und welche Eigenschaften ein leistungsfähiges KI-Tool zur Routenoptimierung auszeichnen.
Touren- und Routenplanung: Kernaufgabe der Logistik
Bei der Touren- und Routenplanung dreht sich alles um die auf den ersten Blick simple Frage: Welches Fahrzeug fährt mit welcher Ladung auf welcher Route in welcher Reihenfolge die Zielorte an? Das ist aber höchstens dann eine einfache Aufgabe, wenn ein kleiner Dienstleister ein begrenztes Auftragsvolumen mit wenigen Fahrzeugen zu bewältigen hat. Für alle anderen Akteure im Logistikgeschäft ist dies eine hochkomplexe und essenzielle Herausforderung.
Entscheidender Faktor für Kundenerlebnis, Effizienz und Ökobilanz
Für Transportlogistikdienstleister sowie für Händler und Produzenten ist die Zuverlässigkeit der Logistik ein entscheidender Faktor für Kundenzufriedenheit und Kundenbindung. Nur mit einer qualitativ hochwertigen Tourenplanung kommen Produkte pünktlich an und sind für Industrie, Handel oder Verbraucher:innen rechtzeitig verfügbar. Außerdem ist eine optimierte Routen- und Tourenplanung ein mächtiger Effizienzhebel: Je besser die Planung, desto weniger Ressourcen wie Zeit, Material und Energie werden verbraucht. Mit dem geringeren Energieverbrauch sinkt naturgemäß die Umweltbelastung. Tourenplanung ist also nicht nur ein ökonomischer, sondern auch ein ökologischer Faktor.
So läuft die Tourenplanung in der Logistik ohne Automatisierung und KI
Disponent:innen sind bei Logistikunternehmen für die Tourenplanung verantwortlich. Anhand der bestehenden Aufträge, Laderaum- und Personalkapazitäten verteilen sie die Volumina auf die einzelnen Fahrzeuge und entwerfen Fahrtrouten, die bei möglichst wenigen Fahrtkilometern eine möglichst schnelle Lieferung gewährleisten. Dabei ist es mit einem Blick auf digitale Karten- und Navigationssysteme nicht getan. In die Entscheidungsfindung spielen zahlreiche Faktoren hinein, zum Beispiel:
- tageszeitabhängiges Verkehrsaufkommen
- Wetterbedingungen
- allgemeine Verkehrslage und -einschränkungen (Staus, Baustellen, Sperrungen nach Unfällen usw.)
- spezifische Verkehrseinschränkungen für bestimmte Fahrzeugtypen (abhängig beispielsweise von Gewicht, Höhe, Emissionsklasse)
- Park- und Wendemöglichkeiten
- Verkehrssituation auf Werksgeländen
Zeitaufwand, Inflexibilität und Fehleranfälligkeit
Wenn jede Tour einzeln geplant wird, ist das sehr zeitaufwendig. Zudem ergibt sich ein relativ unflexibler Tourenplan, der sich nur schwer an plötzliche Veränderungen anpassen lässt. Schließlich besteht die Gefahr von Planungsfehlern, da es ohne die Unterstützung durch automatisierte Systeme schwierig ist, alle Planungsfaktoren und kurzfristige Ereignisse immer genau im Blick zu behalten. Fehler bei der Planung können selbst den erfahrensten Disponent:innen unterlaufen und führen zu weniger effizienten Touren, wodurch Ressourcen und Energie verschwendet werden.
Künstliche Intelligenz ergänzt menschliche Intelligenz
KI dominiert die Diskussion über technische Innovationen in den verschiedensten Branchen. Je nach Anwendungsbereich sind die tatsächlichen Einsatzmöglichkeiten von KI jedoch oft (noch) begrenzt. Ein Bereich, in dem sich KI bereits jetzt optimal einsetzen lässt, ist die Routenplanung.
Kurz- und mittelfristig soll KI menschliche Intelligenz nicht ersetzen, sondern unterstützen, um die Planung effizienter, flexibler und weniger störanfällig zu gestalten. Angesichts wachsender Anforderungen an die Tourenplanung durch höhere Transportvolumina sowie steigender Kundenerwartungen in puncto Komfort und Pünktlichkeit stoßen Disponent:innen zunehmend an ihre Grenzen. Automatisierte und KI-gestützte Prozesse können diese Situation entschärfen.
Menschen stellen aber eine wertvolle Kontrollinstanz dar. Erfahrene Disponent:innen bewerten im alltäglichen Betrieb automatisch generierte Routenpläne auf ihre Praktikabilität. Durch die Verknüpfung von menschlicher Auffassungsgabe und Urteilskraft sowie rechnerischer Präzision verbessert sich die Qualität der Planung und die Nutzung der Ressourcen wird optimiert.
Langfristig kann die Rolle der KI wachsen: Gute Fachkräfte sind in der Logistik ebenso rar wie in vielen anderen Branchen. Die schrittweise Integration von KI-Anwendungen in Betriebsabläufe kann zukünftigen personellen Engpässen entgegenwirken.
Hier setzt KI in der Routenplanung an
Einige KI-Eigenschaften sind für die Routenplanung besonders wertvoll:
- Lernfähigkeit aus historischen Daten
- Mustererkennung
- Prognosefähigkeit
- dynamische Anpassungsfähigkeit bei plötzlichen Ereignissen
Auch gutes Planungspersonal zeichnet sich durch diese vier Eigenschaften aus. Wenn KI einen Mehrwert bieten soll, geht es also um mehr als starre Algorithmen. Würde KI nur unflexible Handlungsmuster produzieren, wäre das weder intelligent noch hilfreich.
Stattdessen kann KI, wie menschliche Disponent:innen, Schlüsse ziehen. Ein Beispiel: Eine akute Staumeldung ergänzt eine Disponentin oder ein Disponent mit Erfahrungswerten. Wie lange hält sich ein Stau typischerweise auf diesem Streckenabschnitt? Für die Planung ergibt sich somit, dass ab einem bestimmten Zeitpunkt eine Umleitung nicht mehr erforderlich sein dürfte. Im Vergleich zu Menschen kann KI im weiteren Planungsverlauf jedoch Echtzeitinformationen für den gesamten Tourenplan schneller verarbeiten und dadurch Anpassungen zeitiger und zielgerichteter vornehmen.
Fazit: Ein gutes KI-System berechnet komplexe Touren auf Basis vieler historischer und aktueller Parameter schnell und präzise. Transportdienstleister können zudem schneller und besser auf unvorhergesehene Veränderungen wie Verkehrseinschränkungen, Fahrzeugausfälle oder veränderte Kundenwünsche reagieren.
Wie Transportunternehmen KI für die Tourenplanung nutzen
Die Leistungs- und Integrationsfähigkeit eines KI-Systems hängt natürlich vom jeweiligen Anbieter ab. Für die Anwenderfirmen ist es wichtig, dass die Datenbasis des Systems groß genug ist und ein hoher Vernetzungsgrad gewährleistet ist.
Breite Datenbasis und hohe Vernetzung sind ein Muss
Neben historischen Daten werden Echtzeitdaten zu Verkehrslage, Wetterbedingungen, Kundenanforderungen, Lagerbeständen, Fuhrpark und Personal benötigt. Gibt ein Disponent oder eine Disponentin die angefragten Lieferungen in das KI-System ein, gleicht dieses die verfügbaren Ressourcen mit den Anforderungen und Bestimmungsorten ab. Auf dieser Grundlage weist es Fahrzeuge sowie Personal zu und entwirft Routen, so dass die Ressourcen bestmöglich ausgenutzt werden.
Bereits für diese erste Routenfestlegung kommt der Vernetzung der Daten eine entscheidende Bedeutung zu. Im Hinblick auf die Adaptionsfähigkeit ist Vernetzung noch wichtiger. Sie integriert die Dispositionsabteilung mittels mobiler Applikationen mit allen Instanzen und Prozessbeteiligten: Lager, Fahrer:innen, Fahrzeuge, Versender:innen und Empfänger:innen. Deren Daten werden mit Echtzeitdaten von Karten-, Verkehrs-, Nachrichten- oder Wetterinformationsdiensten kombiniert.
Erst wenn dem System alle relevanten Informationen vorliegen, sind Echtzeitdatenanalysen für proaktive Vorhersagemodelle sowie eine automatische, fortlaufende Tourenoptimierung und Anpassungen möglich.
Benutzerfreundlichkeit für alle Beteiligten
Eine übersichtlich gestaltete Benutzeroberfläche und eine intuitive Bedienung erleichtern nicht nur die Arbeit von Disponent:innen, um beispielsweise Anpassungen vorzunehmen oder spezielle Kundenwünsche zu berücksichtigen. Insbesondere das Personal in den Führerständen profitiert von einfach zu bedienenden Programmen. Die Fahrer:innen müssen sich auf den Verkehr konzentrieren. Wenn sie ihre Route unterwegs anpassen sollen, müssen sie klar strukturierte Anweisungen erhalten.
Vorteile einer KI-gestützten Touren- und Routenplanung
In einem Anwendungsfeld wie der logistischen Disposition, in dem nicht nur viele Daten anfallen, sondern diese auch volatil sind, ist das Potenzial zur Effizienzsteigerung durch KI-Anwendungen groß.
Mögliche positive Effekte sind:
- Verbesserung der Lieferqualität und folglich der Kundenzufriedenheit
- optimale Ausnutzung der Frachtkapazitäten
- Reduzierung der gefahrenen Kilometer
- Zeitersparnis
- Vermeidung von Leerfahrten
- Reduzierung der Treibhausgasemissionen
- Reduzierung des Energieverbrauchs
- Materialschonung und eine längere Lebensdauer der Fahrzeuge
KI in der Tourenplanung kann eine Triple-Win-Situation schaffen: Die Kundenbindung wird gestärkt, die Betriebskosten sinken durch die höhere Effizienz und der ökologische Fußabdruck wird kleiner. Blickt man über den betriebseigenen Tellerrand hinaus, kann dies auch die Umweltbilanz in einem übergeordneten Rahmen verbessern. Wenn immer mehr Verkehrsunternehmen effizientere Touren fahren, verringert sich das gesamte Verkehrsaufkommen – und somit auch Lärm und Emissionen.
Oder, mit Blick auf den wachsenden E-Commerce-Sektor und die damit verbundenen Transportbedarfe, etwas vorsichtiger formuliert: So lässt sich zumindest der Anstieg begrenzen. Neben nachhaltigen Antriebs- und Kraftstofftechnologien ist die intelligente Tourenplanung ein wirksames Instrument für eine grünere Logistik der Zukunft.
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Die Touren der Zukunft sind intelligent
Für DHL Freight sind automatisierte und intelligente Tourenplanung kein Fremdwort. Wir arbeiten mit dem selbstentwickelten Tool RAPTOR, einem Algorithmus, der Entscheidungen zu Lieferplänen, Touren- und Routenplanung beschleunigt und optimiert. Weitere Informationen zu RAPTOR finden Sie in unserer DHL Freight Green Technology Roadmap.
Dort erfahren Sie auch, was DHL Freight sonst unternimmt, um die logistischen Prozesse effizienter und damit nachhaltiger zu gestalten. Doch auch unabhängig von unseren eigenen Bemühungen sind wir überzeugt: Die Logistik muss intelligenter werden, um Wachstum und Nachhaltigkeit zu vereinen.
