Effiziente Tourenplanung ist zeit- und kostenaufwändig. Jeder Disponent träumt wohl davon, mit wenigen Klicks aus Aufträgen direkt optimale Touren erstellen zu können. Das Zauberwort für die vollautomatische Planung heißt Algorithmus – aber wo liegen hier die Knackpunkte?
Die Problemstellung existiert wahrscheinlich schon, seit es systematischen Gütertransport gibt: Wie beliefere ich alle Kunden mit meinen Fahrzeugen so, dass alle ihre Ware pünktlich erhalten und meine Touren effizient ausgelastet sind? Disponenten mit Erfahrung sind es zwar gewohnt, Routen unter Berücksichtigung von Zeitfenstern und anderen Parametern zu planen. Ab einer bestimmten Zahl von Fahrzeugen und Aufträgen ist diese Aufgabe allerdings für einen Menschen kaum noch optimal lösbar.
Der Schlüssel zur automatischen Tourenplanung: Das Vehicle Routing Problem
Tatsächlich beschäftigen sich Mathematiker und Algorithmik-Experten schon viele Jahre mit dem so genannten „Vehicle Routing Problem“ (VRP). Die Herausforderung dabei ist zum einen die Lösung, zum anderen vor allem die Optimierung der benötigten Rechenkapazität. Das lässt sich mit ein paar Zahlen gut nachvollziehen: Hat man 10 Aufträge, die mit 5 Fahrzeugen erledigt werden sollen, ergeben sich theoretisch schon etwa 30 Millionen Kombinationsmöglichkeiten. Kommen nur 2 Aufträge dazu, wächst die Zahl der Lösungsmöglichkeiten exponentiell auf über 7 Milliarden an. Die zu berechnenden Lösungen bei 50 Aufträgen mit einer bestimmten Anzahl von Fahrzeugen umfassen bereits eine unvorstellbar große Menge, die auch hochleistungsfähige Computer nicht ohne weiteres innerhalb von kurzer Zeit bewältigen können. Durch die Kombination mit Näherungsverfahren, die dennoch bessere Lösungen als jeder Mensch erzeugen können, lassen sich die Rechenzeiten erheblich reduzieren.
In der Praxis angewendet, könnten Softwareplattformen damit Touren vollautomatisch planen. Wie das funktioniert, lässt sich am Beispiel des kürzlich vorgestellten „Smart Planners“ im TachoWeb erläutern: Das Tool benötigt lediglich Kundenadressen, die etwa durch einen Excel-Import bereitgestellt werden, und die Angabe der entsprechenden Fahrzeuge. Weiter können Nutzer entscheiden, ob die Touren bestimmte Zeitfenster erfüllen sollen und wie die Höchstdauer einer Tour sein darf. Gibt man diese Daten ein, startet die Berechnung.
Je nach Größe der Instanz variiert die Rechenzeit, für 200 Kunden belieferbar mit 8 Fahrzeugen braucht der Algorithmus circa 2 bis 3 Minuten. Im Ergebnis entstehen Touren, mit denen alle Kunden effizient beliefert werden können. Wurden keine Zeitfenster eingegeben, sind die geografischen Gegebenheiten ausschlaggebend für die Optimierung. Mit den so erstellten Rahmentouren ist bereits ein Großteil der Arbeit getan, der Disponent muss gegebenenfalls nur noch Feinjustierungen vornehmen.
Mit Algorithmen Daten veredeln und Mehrwert schaffen
Algorithmikbasierte Werkzeuge wie die automatische Tourenplanung lassen das Potenzial digitaler Prozesse erahnen. Zukünftig ist es damit durchaus denkbar, weitere Parameter wie die Lenkzeiten der Fahrer oder Frachtrestriktionen in die Berechnung einzubeziehen. Möglich wäre auch die Kombination mit selbstlernenden Algorithmen, die etwa auf Basis historischer Verkehrsdaten optimale Strecken zusammenstellen. Reines Datensammeln war gestern, der Weg geht zur Datenveredelung, also zu einer intelligenten Verarbeitung und Bereitstellung der Daten, um Logistiker in ihrem Tagesgeschäft substanziell zu unterstützen.