KI-Tourenplanung: Was brauchen kleine Transportunternehmen?

Das Problem

Sie führen ein Transportunternehmen mit sechs Fahrzeugen. Jeden Abend plant die Disponentin die Touren des nächsten Tages: Welcher Fahrer fährt wohin, in welcher Reihenfolge, mit welcher Ladung? Sie arbeitet mit Erfahrung, Telefon und einer Excel-Tabelle.

Das klappt, solange sie da ist. Wird sie krank, geht Wissen verloren: welcher Kunde nur vormittags annimmt, welche Zufahrt für einen Lastwagen zu eng ist, welcher Fahrer wann Pause machen muss. Dazu kommen Preisdruck, Treibstoffkosten und kurzfristige Aufträge.

Software mit KI verspricht bessere Routen. Für kleine Betriebe stellt sich die Frage, was dafür überhaupt nötig ist und ob es sich lohnt. Dieser Text erklärt das ohne Fachchinesisch.

Einfach erklärt

Tourenplanung ist ein Rechenproblem: Aus vielen Aufträgen sollen möglichst gute Touren entstehen, mit wenig Kilometern und pünktlichen Lieferungen. Schon bei zwanzig Stopps gibt es unvorstellbar viele Reihenfolgen. Programme suchen deshalb mit Rechenverfahren nach guten Lösungen. Der Fachbegriff dafür ist Routenoptimierung.

«KI» steckt dabei oft nur zum Teil im Spiel. Das Optimieren selbst leisten meist mathematische Verfahren. KI kann zusätzlich helfen, Fahrzeiten aus früheren Fahrten besser abzuschätzen oder Aufträge aus Mails und Sprachnachrichten zu erfassen. Ein Sprachmodell wie ein Chatprogramm ist für das Berechnen von Routen nicht gemacht und rechnet gelegentlich falsch.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Ziel klären: Wollen Sie Kilometer sparen, Pünktlichkeit verbessern oder die Planung entlasten? Das bestimmt die Anforderungen.
2. Ist-Zustand aufnehmen: Notieren Sie eine Woche lang, wie geplant wird und wo es hakt. Messen Sie Tourenlänge, Verspätungen und Planungszeit.
3. Daten sammeln: Erfassen Sie Kundenadressen mit Lieferfenstern, Zufahrtshinweisen, Servicezeiten, Fahrzeugdaten, Fahrerzeiten und Pausen.
4. Daten bereinigen: Prüfen Sie Adressen und Zeitangaben. Doppelte oder falsche Adressen verfälschen jede Berechnung, siehe Warum KI gute Daten braucht.
5. Regeln festhalten: Schreiben Sie Bedingungen auf: Ruhezeiten, maximale Lenkzeit, Kühlware, Fahrzeugsperren. Nach gesetzlichen Vorgaben prüfen Sie diese fachlich.
6. Lösungen vergleichen: Testen Sie Software mit Ihren echten Daten. Fragen Sie nach Datenstandort, Kosten und Schnittstellen zu Ihrem bestehenden System.
7. Parallelbetrieb: Planen Sie einige Wochen mit dem System und von Hand. Vergleichen Sie Kilometer und Pünktlichkeit.
8. Disposition entscheidet: Der Vorschlag ist ein Entwurf. Die Disponentin gibt frei und passt kurzfristig an.

Vorlage zum Kopieren

Ich möchte die Anforderungen an eine Tourenplanung für unser Transportunternehmen sammeln.
Betrieb: [z. B. 6 Lieferwagen, Region Zürcher Oberland, 25–40 Stopps pro Tag]
Heutige Planung: [z. B. Excel und Erfahrung der Disponentin]
Wichtigste Probleme: [z. B. knappe Lieferfenster, kurzfristige Aufträge]

Aufgabe:
1. Erstelle eine Checkliste mit allen Daten, die ich für eine Tourenplanung bereitstellen muss (Aufträge, Kunden, Fahrzeuge, Fahrer, Regeln).
2. Nenne Fragen, die ich Software-Anbietern stellen sollte (Datenschutz, Standort, Schnittstellen, Kosten, Testphase).
3. Nenne Risiken, wenn Daten falsch oder unvollständig sind.
4. Erfinde keine Preise oder Produktnamen. Sage, wenn du etwas nicht sicher weisst.

Setzen Sie Ihre Betriebsdaten ein; die Antwort ist eine Arbeitsgrundlage für das Gespräch mit Anbietern, keine Empfehlung für ein Produkt.

Worauf Sie achten müssen

• Datenqualität: Falsche Adressen, fehlende Servicezeiten oder veraltete Fahrzeugdaten führen zu unbrauchbaren Touren.
• Chatbots rechnen nicht: Lassen Sie Routen nicht von einem allgemeinen Chatprogramm berechnen. Es kann plausibel klingende, aber falsche Reihenfolgen liefern.
• Gesetzliche Vorgaben: Lenk- und Ruhezeiten sind verbindlich. Die Software muss sie abbilden, und Sie bleiben verantwortlich. Klären Sie Einzelfälle fachlich.
• Personendaten: Fahrerdaten und Standortdaten sind Personendaten. Informieren Sie Mitarbeitende und prüfen Sie den Datenschutz, siehe revDSG im KMU.
• Kunden- und Standortdaten: Prüfen Sie, wo die Daten gespeichert werden und wer Zugriff hat.
• Erfahrungswissen: Nicht alles lässt sich in Daten fassen. Lassen Sie die Disposition Eingriffe machen können, etwa bei Strassensperren.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Familienbetrieb in Sursee liefert Baumaterial an Handwerker. Die Disponentin plante bisher von Hand und kannte jede Baustelle.

Vorher fehlten digital die Angaben zu Zufahrten und Lieferfenstern, sie existierten nur im Kopf. Nachher sammelte der Betrieb zuerst diese Daten in einer Tabelle, bevor er verschiedene Lösungen testete. Schon das Aufschreiben deckte widersprüchliche Adressen auf. Ob sich eine Planungssoftware auszahlt, entschied der Betrieb nach einem Probemonat mit Vergleichszahlen.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer prüfen möchte, wo KI und digitale Werkzeuge in der Disposition sinnvoll sind, findet bei Alpasana die KI-Beratung und digitale Transformation. Sie umfasst das Aufnehmen von Prozessen, die Analyse von KI-Potenzialen, die Priorisierung und einen Umsetzungsplan.

Auch das Verbinden von Systemen und die Konzeption von Schnittstellen gehören zum Angebot. Projekte werden individuell offeriert.

Häufige Fragen

Lohnt sich KI-Tourenplanung für sechs Fahrzeuge?

Das lässt sich nicht pauschal sagen. Der Nutzen steigt mit der Zahl der Stopps und der Komplexität. Messen Sie Ihre heutige Planungszeit und die Kilometer, dann können Sie Angebote nüchtern vergleichen.

Kann ich ChatGPT für die Tourenplanung nehmen?

Für Ideen und Checklisten ja, für die Berechnung echter Touren nicht. Dafür gibt es spezialisierte Software.

Welche Daten sind am wichtigsten?

Korrekte Adressen, Lieferfenster, Servicezeiten, Fahrzeugkapazitäten und Fahrerzeiten. Ohne diese Daten liefert jede Software schwache Ergebnisse.

Was passiert bei kurzfristigen Änderungen?

Gute Systeme planen neu, aber die Disposition prüft den Vorschlag. Informieren Sie Kunden bei Verzögerungen früh, siehe Lieferverzögerung mitteilen.