Wo sollen Servicestützpunkte, Lager, Filialen oder Ladepunkte entstehen – und wie viele braucht es überhaupt? Standortmodelle beantworten diese Fragen nicht mit Bauchgefühl, sondern mit einer klaren Rechenvorschrift: Aus einer Liste möglicher Orte wählen sie die Kombination, die ein vorher festgelegtes Ziel am besten erfüllt. Das Ziel entscheidet dabei über das Ergebnis. Wer die kürzesten Wege sucht, bekommt andere Standorte als jemand, der jedem Kunden eine maximale Anfahrtszeit garantieren möchte.
Dieser Artikel erklärt die wichtigsten Modelle – p-Median, p-Center, Set- und Maximal-Covering sowie Gesamtkostenmodelle – mit eigenen, bewusst einfachen Rechenbeispielen.
Deskriptive und normative Standortplanung
In der Standortplanung lassen sich zwei Denkweisen unterscheiden:
- Deskriptive Ansätze bewerten Standorte, die bestehen oder konkret zur Wahl stehen: Wie groß ist das Einzugsgebiet, wie viel Kaufkraft liegt darin, welchen Marktanteil erreicht der Standort im Wettbewerb? Typische Werkzeuge sind Fahrzeitzonen, Scoring-Modelle und das Huff-Modell – mehr dazu bei der Standortanalyse und der Huff-Analyse.
- Normative Ansätze fragen umgekehrt: Wo sollten Standorte liegen, damit ein Ziel bestmöglich erreicht wird? Sie suchen aus vielen Möglichkeiten die beste Kombination.
In der Praxis ergänzen sich beide: Ein normatives Modell grenzt Suchräume ein, deskriptive Analysen bewerten danach konkrete Flächen.
Location-Allocation: auswählen und zuordnen
Normative Standortmodelle gehören zur Familie der Location-Allocation-Modelle. Der Name beschreibt die zwei Aufgaben, die gleichzeitig gelöst werden: Standorte auswählen (Location) und jede Nachfrage einem Standort zuordnen (Allocation). Dafür braucht jedes Modell dieselben Zutaten – gewichtete Nachfragepunkte, eine Liste von Kandidaten, die Fahrzeiten zwischen beiden und eine Zielfunktion. Die Zielfunktion macht den Unterschied zwischen den Modellen.
Drei Ausgangslagen kommen dabei immer wieder vor: die Planung auf der grünen Wiese, als gäbe es noch keinen Standort; die Erweiterung eines bestehenden Netzes, bei der vorhandene Standorte gesetzt bleiben und nur neue hinzukommen; und die Netzbereinigung, bei der geprüft wird, auf welche Standorte am ehesten verzichtet werden kann. Wie Unternehmen die Erweiterung in der Praxis angehen, beschreibt die Expansionsplanung; die Bewertung eines bestehenden Netzes die Filialnetzanalyse.
p-Median: die Summe aller Wege minimieren
Das p-Median-Modell wählt p Standorte so, dass die Summe der gewichteten Wege aller Nachfragepunkte zum jeweils nächsten Standort möglichst klein wird. Anders gesagt: Es minimiert die durchschnittliche Anfahrt. Wo viel Nachfrage sitzt, zieht sie die Standorte zu sich.
Das passt überall dort, wo Effizienz zählt: bei Lagern, deren Transportkosten mit den Tonnenkilometern steigen, bei den Wohnorten eines Außendienstes, bei Abholstandorten oder Filialen, die möglichst viele Kunden bequem erreichen sollen. Die Schwäche: Abgelegene Nachfrage mit geringem Gewicht fällt kaum ins Gewicht – einzelne Kunden können sehr weit entfernt bleiben.
p-Center: den längsten Weg minimieren
Das p-Center-Modell verfolgt ein anderes Ziel. Es sucht die Standorte, bei denen die größte Entfernung zwischen einem Nachfragepunkt und seinem Standort möglichst klein ist. Nicht der Durchschnitt zählt, sondern der ungünstigste Fall.
Das entspricht der Logik von Notdiensten, Bereitschaftsdiensten und Servicezusagen: Auch der entfernteste Kunde soll in vertretbarer Zeit erreicht werden. Die Kehrseite: Einzelne Ausreißer bestimmen die Lösung, und die durchschnittlichen Wege werden meist länger als beim p-Median.
Covering-Modelle: Abdeckung statt Durchschnitt
Covering-Modelle arbeiten mit einer festen Grenze, etwa 30 Minuten Fahrzeit oder 20 Kilometern. Ein Nachfragepunkt gilt als versorgt, sobald mindestens ein Standort innerhalb dieser Grenze liegt – wie weit genau, spielt dann keine Rolle mehr.
Set-Covering: Wie viele Standorte für vollständige Abdeckung?
Das Set-Covering-Modell sucht die kleinste Zahl von Standorten, mit der jeder Nachfragepunkt innerhalb der Grenze liegt. Es beantwortet Fragen wie: Wie viele Stützpunkte brauchen wir, um jedem Kunden eine Reaktionszeit von 60 Minuten zuzusagen? Oft zeigt sich dabei, dass wenige abgelegene Punkte zusätzliche Standorte erzwingen. Dann lohnt es sich, für diese Kunden eine Sonderregel zu prüfen, etwa einen Servicepartner vor Ort.
Maximal-Covering: die beste Abdeckung mit n Standorten
Das Maximal-Covering-Modell dreht die Frage um: Die Zahl der Standorte ist vorgegeben, zum Beispiel durch das Budget, und das Modell maximiert die Nachfrage innerhalb der Grenze. Rechnet man es für einen, zwei, drei und mehr Standorte durch, entsteht eine Abdeckungskurve. Sie zeigt, ab wann sich zusätzliche Standorte kaum noch lohnen. Die Nachfrage, die dabei unversorgt bleibt, sind die weißen Flecken des Netzes – wie man sie bewertet, zeigt die White-Spot-Analyse.
| Standorte | abgedeckte Nachfrage | Zuwachs |
|---|---|---|
| 1 | 58 % | – |
| 2 | 79 % | +21 Prozentpunkte |
| 3 | 89 % | +10 Prozentpunkte |
| 4 | 94 % | +5 Prozentpunkte |
| 5 | 96 % | +2 Prozentpunkte |
Fiktives Beispiel: abgedeckte Nachfrage innerhalb von 20 Minuten Fahrzeit.
Gesamtkostenmodelle: Warehouse- und Facility-Location
Bei Lagern und Depots zählen am Ende die Kosten. Gesamtkostenmodelle – in der Fachliteratur als Warehouse-Location- oder Facility-Location-Problem bekannt – wägen zwei gegenläufige Kostenblöcke ab: Jeder zusätzliche Standort verursacht Fixkosten für Fläche, Personal und Betrieb, verkürzt aber die Transportwege. Die Gesamtkosten sinken deshalb zunächst und steigen ab einem bestimmten Punkt wieder.
Drei Unterscheidungen prägen diese Modelle:
- Unkapazitiert oder kapazitiert: Im einfachen Modell kann jedes Lager beliebig viel liefern. Realistischer ist eine Obergrenze je Standort, etwa durch Lagerfläche; dann wird ein Teil der Kunden unter Umständen aus einem weiter entfernten Lager versorgt.
- Eine oder mehrere Lieferquellen: Soll jeder Kunde aus genau einem Lager beliefert werden, vereinfacht das die Disposition, macht die Rechnung aber anspruchsvoller.
- Einstufig oder mehrstufig: Einstufige Modelle betrachten nur den Weg vom Lager zum Kunden, mehrstufige auch Stufen wie Werk, Zentrallager und Regionallager – und damit den Nachschubverkehr.
Werden zusätzlich die konkreten Auslieferungstouren mitgeplant, spricht man von Location-Routing, der Verbindung von Standort- und Tourenplanung. Die Grundlagen der Tourenplanung erklären wir unter Tourenplanung: Grundlagen.
Welche Frage passt zu welchem Standortmodell?
| Fragestellung | passendes Modell | typische Zielgröße |
|---|---|---|
| Servicenetz mit Reaktionszeitzusage | Set-Covering, p-Center | alle Kunden in x Minuten |
| Filialen, Abholstandorte, Praxen | Maximal-Covering, ergänzt um das Huff-Modell | Haushalte oder Potenzial in x Minuten |
| Zentral- und Regionallager, Depots | Gesamtkostenmodell, p-Median | Fix- plus Transportkosten, Tonnenkilometer |
| Ladeinfrastruktur | Maximal-Covering | abgedeckte Nachfrage in wenigen Minuten |
| Wohnorte im Außendienst | p-Median mit Kapazitäten | kürzeste Anfahrt bei ausgewogener Arbeitslast |
| Notdienst, Bereitschaft | p-Center | längste Anfahrt |
Im Außendienst geht das Standortmodell direkt in die Gebietsplanung über: Wo ein Mitarbeiter wohnt, bestimmt, welches Gebiet er sinnvoll betreuen kann. Wie Gebiete um diese Zentren entstehen, erklärt der Artikel Methoden der Gebietsplanung. Wie sich Standortfragen in einzelnen Branchen stellen, zeigen etwa die Seiten zu Handel und Filialisten und zu Logistik und Transport.
Daten: Nachfrage und Fahrzeiten statt Luftlinie
Die Nachfrage stammt aus Ihren Kunden- und Auftragsdaten – nach der Geokodierung als Punkte auf der Karte –, für Regionen ohne Kunden aus Markt- und Potenzialdaten wie Einwohnern, Haushalten, Kaufkraft oder der Zahl passender Betriebe – verdichtet auf Postleitzahlen, GEOmarkets oder Rasterzellen. Kandidaten können reale Flächen sein oder ein gleichmäßiges Raster, wenn zunächst nur Suchräume gefunden werden sollen.
Entscheidend sind die Fahrzeiten. Die Luftlinie verzerrt das Ergebnis: Ein Kandidat an einem Fluss ohne nahe Brücke liegt in der Luftlinie ideal und im Straßennetz weit abgeschlagen. Belastbare Modelle rechnen deshalb mit einer Fahrzeitmatrix über das Straßennetz – mehr dazu bei der Erreichbarkeitsanalyse. Für Lager- und Depotfragen, bei denen Straßenkilometer zwischen Orten genügen, lässt sich auch eine fertige Entfernungsmatrix wie das Entfernungswerk Straße (EWS) nutzen.
Werkzeuge: Software und Projekt
- RegioGraph Planning ermittelt optimale Standorte im Gebiet und berechnet Fahrtzeitzonen und Einzugsgebiete.
- RegioGraph Strategy ergänzt Entfernungsmatrix, Warenstromanalyse sowie die automatische Ermittlung und den Vergleich von Standortpotenzialen.
- easymap professional berechnet Fahrzeiten, Fahrtstrecken und Erreichbarkeitsanalysen und eignet sich, um die Abdeckung weniger Kandidaten zu prüfen.
Vollständige Gesamtkostenmodelle mit Kapazitäten und mehreren Stufen gehen über den Funktionsumfang klassischer Geomarketing-Software hinaus. In Projekten verbinden wir deshalb Fahrzeiten und Daten aus der Geomarketing-Software mit einer Szenariorechnung, die zu Ihrer Frage passt – ohne eigene Lizenz, als Geomarketing-Service oder im Rahmen einer Standortanalyse. Wie das bei Lagern konkret aussieht, zeigt die Lagerplanung.
Grenzen der Standortmodelle
Jedes Standortmodell vereinfacht. Es kennt keine Mietpreise, Bebauungspläne oder Arbeitsmärkte – es sei denn, man bildet sie ausdrücklich ab. Das Ergebnis ist ein gut begründeter Suchraum, keine Adresse; die Entscheidung fällt nach der Prüfung vor Ort. Rechnen Sie Gewichte, Zeitgrenzen und Kosten in Varianten durch: Bleibt ein Standort über mehrere Varianten hinweg vorn, ist er eine robuste Wahl.