Unter „Transportoptimierung“ versteht man die planvolle, algorithmisch gestützte Gestaltung von Transporten, Touren und Netzwerken mit dem Ziel, Kosten, Fahrzeiten und Leerfahrten zu reduzieren, Service-Level einzuhalten und gesetzliche sowie operative Restriktionen (z. B. Zeitfenster, Lenk- und Ruhezeiten, Fahrzeug- und Ladungsrestriktionen) zu beachten. Transportoptimierung wird typischerweise in TMS-, Tourenplanungs- oder Flottenmanagement-Software umgesetzt und umfasst strategische, taktische und operative Entscheidungen von der Konsolidierung über die Routenplanung bis zur Echtzeit-Umdisposition.
Auftrags- & Sendungskonsolidierung: Bündelung von Sendungen zu wirtschaftlichen Touren unter Berücksichtigung von Gewicht, Volumen, Terminen und Serviceklassen.
Routen- und Tourenplanung (VRP/VRPTW): Automatische Berechnung optimaler Touren mit Zeitfenstern, Mehrfachstopps, Depots und Restriktionen (z. B. Gefahrgut, Kühlkette, Fahrzeugprofile).
Laderaum- und Packoptimierung (3D/2D): Bestmögliche Ausnutzung von Ladeflächen, Paletten, Behältern einschließlich Stapel- und Kompatibilitätsregeln.
Dynamische Reoptimierung & ETA: Laufende Anpassung von Touren bei Störungen (Stau, Ausfall, Ad-hoc-Aufträge) mit aktualisierten Ankunftszeiten.
Personal- und Fahrereinsatzplanung: Berücksichtigung von Qualifikationen, Verfügbarkeiten, Lenk- und Ruhezeiten sowie Arbeitszeitmodellen.
Carrier-Auswahl & Frachtratenvergleich: Automatisierte Auswahl von Spediteuren/Transportmodi inklusive Preis-/Leistungsbewertung („Rate Shopping“).
Dock- & Zeitfenster-Management: Terminierung der Be- und Entladezeiten zur Reduktion von Wartezeiten und Standkosten.
Modus- und Netzwerkoptimierung: Wahl zwischen Straße, Schiene, See, Luft bzw. intermodalen Kombinationen; Standort-/Hub-Optimierung.
Kosten- und CO₂-Optimierung: Kalkulation von Transportkosten, Maut, Zuschlägen sowie Emissionsberechnungen und -ziele (z. B. CO₂ pro Sendung).
What-if- und Szenarioanalyse: Vergleich von Alternativen (z. B. andere Depotstruktur, Service-Level, Fuhrparkgrößen) mittels Simulation.
Track & Trace mit Telematikintegration: Einbindung von GPS/Telematik für Status, Position, Temperatur und Regelverletzungen.
Regel- & Constraint-Engine: Pflege individueller Geschäftsregeln (Prioritäten, Kundenslots, vertragliche SLAs, Sperrlisten).
Optimierungsverfahren: Einsatz von MILP, Heuristiken und Metaheuristiken (z. B. Tabu Search, genetische Verfahren) für große Problemräume.
KPIs, Dashboards & Reporting: Servicegrad, Auslastung, Kosten je Stopp/Kilometer, On-Time-Rate, Leerfahrtquote, CO₂-Kennzahlen.
API- und Stammdatenintegration: Anbindung an ERP, WMS, TMS, E-Com, Karten-/Geodatenservices und Zoll-/Gefahrgutdatenbanken.
Retouren- & Reverse-Logistics-Planung: Einbindung von Abholungen, Mehrweggebinden und Rückführungen in bestehende Touren.
Ein Lebensmitteleinzelhändler plant tägliche Filialbelieferungen mit Kühlauflagen und strengen Zeitfenstern, um Leerfahrten zu senken und die Frische zu sichern.
Ein E-Commerce-Hub konsolidiert Same-Day-Bestellungen und passt Touren in Echtzeit an, wenn neue Aufträge eintreffen oder Staus auftreten.
Ein Maschinenbauer führt Milk-Run-Konzepte zwischen Zulieferern und Werk ein, um Transporte zu bündeln und Bestände zu reduzieren.
Ein Spediteur optimiert LTL/Teilladungen durch 3D-Ladeplanung und minimiert Umladungen in einem Hub-and-Spoke-Netz.
Ein Pharma-Logistiker plant temperaturgeführte Transporte mit Sensorüberwachung, um Compliance und Liefertreue sicherzustellen.
Ein internationaler Verlader bewertet intermodale Routen (Schiene/Straße) zur Senkung von CO₂ je Sendung bei gleichbleibender Lieferzeit.