Logistik & Mobilität

Tourenplanung mit KI und OR-Tools: Zustellung und Disposition optimieren

Zeitfenster beim Kunden, begrenzte Ladefläche, Lenkzeiten der Fahrer und dann noch ein Eilauftrag am Vormittag: Tourenplanung ist ein Rechenproblem, das sich mit Erfahrung allein schwer lösen lässt. Disponenten, Logistikleitungen und Planer aus Transport, Zustellung und Außendienst lernen an diesem Tag Optimierungsverfahren, lernbasierte Ansätze und Prognosen als Planungsgrundlage kennen. In Übungen mit OR-Tools planen Sie eine Tour und passen sie an eine Störung an. Danach wissen Sie, welche Verfahren zu Ihrem Tourengeschäft passen und wie sie in Telematik, Transportmanagement und Dispositionsalltag ankommen.

Für wen

Disponentinnen und Disponenten, Logistikleitungen sowie Planer aus Transport, Zustellung und Außendienst, die ihre Touren datengestützt optimieren wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Touren rechnerisch planen und bei Störungen im laufenden Betrieb neu optimieren

Das nehmen Sie mit

  • Das Vehicle Routing Problem und seine Restriktionen übersetzen Sie in eine lösbare Planungsaufgabe.
  • Mit OR-Tools haben Sie eine Tour berechnet und einen Eilauftrag nachträglich eingeplant.
  • Fahrzeit-, Nachfrage- und ETA-Prognosen können Sie als Eingangsdaten der Optimierung einordnen.
  • Für Integration und Akzeptanz in Disposition und Fahrerteam liegt ein Einführungsplan vor.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Problemverständnis: Vehicle Routing und seine Restriktionen

    • Das Vehicle Routing Problem (VRP) in seinen Varianten für Zustellung, Abholung und Außendienst
    • Restriktionen aus dem Alltag: Lieferzeitfenster, Ladekapazität, Lenkzeiten der Fahrer
    • Heuristik, exakte Optimierung oder ML: Kriterien für die Wahl des Verfahrens
    • Geringere Kosten durch bessere Touren: weniger Kilometer, Fahrzeuge und Einsatzstunden
    • Ihre Disposition heute: wie Touren derzeit zusammengestellt werden
  2. Teil 2

    Modul 2 – Verfahren und Werkzeuge: Optimierung trifft Prognose

    • Klassische Optimierung mit OR-Tools im Vergleich zu lernbasierten Ansätzen
    • Fahrzeit- und Nachfrageprognosen als Eingangsdaten der Tourenberechnung
    • Übung: Mit OR-Tools eine Liefertour unter Zeitfenstern und Kapazitätsgrenzen berechnen
    • Berechnete Touren mit der bisher geschätzten Planung vergleichen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Dynamik: Echtzeitdaten und Störungen im Tagesverlauf

    • Reoptimierung, wenn Staus, Fahrzeugausfälle oder Eilaufträge den Plan durchkreuzen
    • ETA- und Verkehrsprognosen fortlaufend in die Planung einspielen
    • Bestands- und Transportentscheidungen kombiniert treffen, etwa Nachschub und Belieferung gemeinsam planen
    • Übung: Einen Eilauftrag in eine bereits laufende Tour aufnehmen
    • Eine Planung, die auf die tatsächliche Lage auf der Straße reagiert
  4. Teil 4

    Modul 4 – Umsetzung: Systeme, Akzeptanz und Tagesgeschäft

    • Integration in Telematik und Transportmanagementsystem
    • Akzeptanz bei Disposition und Fahrpersonal gewinnen
    • Fallstudie: Zustelltouren auf der letzten Meile optimieren
    • Vom einmaligen Optimierungslauf zur täglichen Tourenfreigabe
    • Einführungsplan für die datengestützte Tourenplanung in Ihrem Betrieb

VoraussetzungenErwartet wird ein Grundverständnis logistischer Abläufe; Python-Kenntnisse erleichtern die Übungen.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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