Tourenplanung verstehen: Grundlagen, Begriffe, Planungsebenen und Verfahren

Wer eine Tourenplanung einführen oder ein Ergebnis beurteilen will, stößt schnell auf Begriffe wie Zeitfenster, Rundreiseproblem oder Heuristik. Diese Seite erklärt die Grundlagen der Tourenplanung aus methodischer Sicht: aus welchen Objekten ein Planungsproblem besteht, welche Restriktionen es einschränken, auf welchen Ebenen geplant wird und warum selbst schnelle Rechner mit Näherungsverfahren arbeiten. Wie Tourenplanung im Unternehmen konkret aussieht und welche Lösungen p17 einsetzt, zeigt die Anwendungsseite Tourenplanung.

Grundlagen der Tourenplanung: drei Grundobjekte

Jedes Tourenplanungsproblem lässt sich auf drei Arten von Objekten zurückführen:

Eine Tour ist damit eine Folge von Aufträgen, die einer Ressource zugeordnet ist und an einem Startort beginnt und endet. Jede Planung beantwortet zwei Fragen gleichzeitig: Wer übernimmt welchen Auftrag (Zuordnung) und in welcher Reihenfolge (Sequenz)? Bei wiederkehrenden Besuchen kommt eine dritte hinzu: wann, also in welcher Woche und an welchem Tag.

Voraussetzung für jede Rechnung sind Aufträge mit sauberen Koordinaten; wie Adressen dafür aufbereitet und hausgenau verortet werden, beschreibt die Seite Geokodierung. Wo Depots oder Stützpunkte selbst liegen sollten, ist dagegen keine Frage der Tourenplanung, sondern der Standortmodelle.

Restriktionen: Was eine Tour zulässig macht

Restriktionen, auch Nebenbedingungen genannt, legen fest, welche Touren überhaupt erlaubt sind:

• Zeitfenster: Zeitraum, in dem ein Auftrag beginnen darf – etwa eine Anlieferung zwischen 7 und 9 Uhr oder ein Besuch nur vormittags.
• Öffnungszeiten: oft mehrere Zeitfenster pro Tag, zum Beispiel mit Mittagspause, und je Wochentag verschieden.
• Servicezeit: Dauer des Aufenthalts beim Kunden – bei Besuchen das Gespräch, bei Lieferungen das Entladen.
• Arbeitszeit und Tourdauer: Beginn, Ende und maximale Länge eines Arbeitstags. Ob die Fahrt zum ersten und vom letzten Kunden als Arbeitszeit zählt, muss ausdrücklich festgelegt werden.
• Pausen: gesetzliche Ruhepausen, bei Lkw zusätzlich Lenk- und Ruhezeiten.
• Qualifikationen (Skills): Nicht jeder Techniker darf an jede Anlage, nicht jede Pflegekraft jede Leistung erbringen.
• Kapazität und Menge: Gewicht, Volumen oder Stellplätze, die ein Fahrzeug aufnehmen kann.
• Übernachtung: In großen Gebieten endet ein Tag nicht am Startort, sondern nahe dem ersten Kunden des Folgetags.

Man unterscheidet harte und weiche Restriktionen. Harte dürfen nie verletzt werden: Eine Überladung oder eine fehlende Qualifikation macht die Tour ungültig. Weiche dürfen verletzt werden, kosten aber einen Malus – ein Besuch zehn Minuten nach dem Wunschfenster ist unschön, aber besser als gar keiner. Unsere Erfahrung: Wer zu viele Bedingungen als hart hinterlegt, bekommt Pläne mit vielen unverplanten Aufträgen oder gar keine zulässige Lösung.

Planungshorizonte: vier Ebenen, vier Arten von Entscheidungen

Je höher die Ebene, desto gröber die Daten und desto größer die Wirkung einer Entscheidung. Was oben festgelegt wird, ist unten Rahmenbedingung. Umgekehrt repariert die beste Neuberechnung am Einsatztag kein Gebiet, das auf strategischer Ebene nicht zur Arbeitszeit passt. Die strategische Ebene überschneidet sich deshalb mit der Gebietsplanung – die Verfahren dahinter erklärt der Artikel Methoden der Gebietsplanung.

Problemklassen: vom Rundreiseproblem zum Orienteering

Rundreiseproblem (TSP)

Das Rundreiseproblem, international Traveling Salesman Problem (TSP), ist die einfachste Form: eine Person, eine feste Liste von Stopps, gesucht ist die kürzeste Rundreise. Im Alltag entspricht das der Routenplanung für einen Tag. Anspruchsvoll ist es trotzdem, weil die Zahl möglicher Reihenfolgen explodiert: Bei 20 Stopps mit festem Start und Ziel sind es rund 1,2 Trillionen, eine Zahl mit 19 Stellen.

Tourenplanungsproblem (VRP)

Kommen mehrere Ressourcen hinzu, wird aus dem TSP das Vehicle Routing Problem (VRP): Aufträge werden erst auf Mitarbeiter oder Fahrzeuge verteilt und dann je Tour sortiert. In der Praxis tritt es fast immer mit Zusätzen auf – mit Kapazitäten, mit Zeitfenstern, mit mehreren Depots oder als periodisches Problem, wenn Kunden in Rhythmen über mehrere Wochen besucht werden. Die Rahmentourenplanung im Außendienst ist ein solches periodisches Tourenplanungsproblem.

Auswahlproblem (Orienteering)

TSP und VRP verplanen alle Aufträge. Im Vertrieb geht das oft nicht, weil es mehr sinnvolle Besuche als Zeit gibt. Beim Orienteering-Problem – benannt nach dem Orientierungslauf, bei dem in begrenzter Zeit möglichst wertvolle Posten angelaufen werden – hat jeder Kunde einen Wert, etwa eine Umsatzchance oder eine Priorität. Gesucht ist die Auswahl und Reihenfolge mit dem größten Gesamtwert im verfügbaren Zeitbudget. So lässt sich bewerten, ob mehrere nahe, kleinere Kunden mehr bringen als ein großer, weit entfernter. Wie man diese Abwägung im Alltag trifft, beschreibt die Seite Außendienststeuerung.

Warum Software mit Heuristiken arbeitet

TSP und VRP gehören zu den NP-schweren Problemen: Es ist kein Verfahren bekannt, das für große Aufgaben in vertretbarer Zeit garantiert die beste Lösung findet. Exakte Methoden eignen sich deshalb nur für kleine Probleme. Tourenplanungssoftware nutzt Heuristiken, die in Sekunden bis Minuten sehr gute, aber nicht beweisbar optimale Lösungen liefern – meist in zwei Stufen:

• Eröffnungsverfahren bauen eine erste zulässige Lösung, zum Beispiel indem sie Aufträge nacheinander an der jeweils günstigsten Stelle einfügen (Einfügeverfahren), Kunden erst zu Gruppen bündeln und dann je Gruppe eine Route bilden (Cluster-first-route-second) oder Einzelfahrten dort zusammenlegen, wo das am meisten Weg spart (Savings-Verfahren).
• Verbesserungsverfahren verändern diese Lösung schrittweise: Abschnitte einer Route umdrehen (2-opt), Aufträge zwischen Touren verschieben oder tauschen. Metaheuristiken wie Tabu-Suche, Simulated Annealing oder evolutionäre Verfahren verhindern, dass die Suche zu früh bei einer mittelmäßigen Lösung stehen bleibt.

Für die Praxis heißt das: Zwei Rechenläufe können leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern, und ein Plan kann auf den ersten Blick ungewohnt wirken. Die Software betrachtet den gesamten Planungszeitraum und alle Restriktionen zugleich, während der Betrachter meist einen einzelnen Tag auf der Karte sieht. Zu jeder Einführung gehört deshalb eine Plausibilitätsprüfung mit Menschen, die das Gebiet kennen.

Automatisierungsgrad und Planungshoheit

Wie viel die Software entscheidet, ist eine organisatorische Frage. Wir unterscheiden vier Stufen:

1. Manuell mit Unterstützung: Der Planer stellt Touren selbst zusammen, die Software zeigt die Karte und rechnet Reihenfolge und Zeiten.
2. Vorschlag: Die Software schlägt Touren vor, ein Mensch prüft und gibt frei.
3. Batch-Planung: Aufträge werden gesammelt, ein Planungslauf über Nacht erstellt die Touren für den nächsten Tag.
4. Interaktiv: Planer und Algorithmus arbeiten zusammen – einzelne Aufträge werden fixiert oder verschoben, der Rest wird neu berechnet.

Eng damit verbunden ist die Planungshoheit: Plant eine zentrale Disposition für alle, vergibt der Innendienst Termine in die Touren der Mitarbeiter, oder plant jeder Mitarbeiter sich selbst? Die Antwort bestimmt, welche Restriktionen formal hinterlegt sein müssen und wie viel Spielraum im Alltag bleibt.

Branchenunterschiede: Was jeweils den Takt vorgibt

Welche Restriktionen dominieren, hängt stark vom Einsatzfeld ab. Unsere Einschätzung aus der Praxis:

Branchenspezifische Einordnungen finden Sie zum Beispiel für Energieversorger, für Logistik und Transport sowie – mit Blick auf Pharma-Außendienst und Pflege – für das Pharma- und Gesundheitswesen.

Welches Werkzeug für welche Ebene?

Auf welcher Ebene Ihre Aufgabe tatsächlich liegt, klären wir herstellerneutral – wie ein solches Projekt abläuft, beschreiben wir bei der Tourenplanung im Außendienst. Geht es dagegen nur um Straßenentfernungen zwischen Orten, etwa für Frachtkalkulation, Tarife oder Reisekosten, braucht es keine Tourenplanung: Dafür gibt es das Entfernungswerk Straße (EWS) als fertige Entfernungsmatrix.