Automatisierung ist eine Fähigkeit, die Sie erlernen können Eine Effizienzsteigerung von ≥ 10% ist erreichbar

In der Praxis sind diese Ziele realistisch und erreichbar. Gleichzeitig wird der Weg zu ihnen oft unterschätzt. Es besteht die Tendenz, davon auszugehen, dass eine Planungsmaschine sofort einsatzbereit ist und dass die optimale Effizienz fast sofort erreicht wird.

In Wirklichkeit funktioniert der Prozess anders. Die Implementierung einer Planungsmaschine ist vergleichbar mit der Einstellung eines neuen menschlichen Planers. Es gibt eine Implementierungsphase, in der das System konfiguriert, mit genauen Daten versorgt und an die spezifische Betriebsumgebung angepasst werden muss. Darauf folgt eine Verfeinerung: Optimierung auf der Grundlage realer Erfahrungen, Anpassung der Parameter und kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität.

Erst dann entsteht eine Situation, in der sich Organisation und Technologie gegenseitig verstärken. Erste Ergebnisse sind oft sofort sichtbar: mehr Ruhe innerhalb des Planungsteams, bessere Planbarkeit und erste Prozentpunkte an Effizienzsteigerung. Wie bei einem menschlichen Planer entsteht echtes Wachstum jedoch durch Erfahrung, Beratung und die strukturierte Nutzung von Daten zur Optimierung.
Auf jeder Ebene sind Einsicht, Disziplin und Zeit erforderlich, um den Betrieb schrittweise an die Art und Weise auszurichten, wie eine Planungsmaschine am effektivsten funktioniert. Die Technologie muss auf die Menschen abgestimmt sein, aber die Menschen müssen auch lernen, effektiv mit der Technologie zu arbeiten.

In mehreren Projekten wurde deutlich, dass es sich bei dieser Entwicklung weder um eine rein technische noch um eine rein organisatorische Entwicklung handelt. Sie entsteht aus der Kombination von beidem.

Zwei Unternehmen, die unabhängig voneinander für denselben Kunden und mit demselben Ziel tätig waren, um die Planungsanfälligkeit zu verringern und die betriebliche Effizienz zu steigern, arbeiteten ergänzend zusammen.

In einer Fallstudie, an der sowohl eine zentrale Versandorganisation als auch ein mittelständisches Taxiunternehmen beteiligt waren, führte die Kombination aus der von Cabman und Opt1Dev bereitgestellten Euphoria Opt1Route-Planungsengine und der gezielten Betriebs- und Nutzungsdatenberatung von Schurink Consultancy zu einer strukturellen und messbaren Verbesserung der Effizienz. Durch kontinuierliche monatliche Optimierungen auf der Grundlage von Dateneinblicken hat sich die Effizienz seit der Implementierung stetig verbessert und innerhalb eines Jahres um mehr als 10 Prozent gesteigert.

Operative Herausforderungen

Kapazitätsplanung
In vielen Organisationen hat sich die Kapazitätsplanung historisch weiterentwickelt. Dienstpläne basieren auf Erfahrungen, Gewohnheiten und traditionellen Mustern und wurden im Laufe der Zeit oft nicht grundlegend überarbeitet. Fahrer haben häufig feste Fahrpläne, von denen sie nur ungern abweichen. Das hat zur Folge, dass Dienstpläne oft mehr von der Verfügbarkeit der Fahrer als von der betrieblichen Nachfrage bestimmt werden.

Dies kann zu täglichen Schwankungen im Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage sowie zu Inkonsistenzen im Fahrzeugtypenmix führen, die nicht immer der betrieblichen Realität entsprechen. Darüber hinaus fehlt es häufig an einer konsistenten Fahrzeugzuweisung. Wenn die Fahrer täglich ein Fahrzeug frei wählen können, entsteht beim Einsatz Ungewissheit.

Die Planungsmaschine ist dann mit unerwarteten Einschränkungen konfrontiert, was es schwieriger macht, zuvor geplante Fahrten mit spezifischen Anforderungen wie Rollstuhltransport oder Taxiklassifizierungen flexibel neu zuzuweisen.

Ein konsistentes und vorhersehbares Planungsergebnis erfordert ein stabiles Kapazitätsfundament. Dies erfordert eine realistische Abstimmung zwischen Nachfrage und Angebot, sowohl in Bezug auf Betriebsstunden als auch Fahrzeugtypen, und Dienstleistungen, die genau und rechtzeitig aufgezeichnet werden, mit klaren Start- und Endorten, Start- und Endzeiten und festen Fahrzeugzuweisungen.

Verteilung der Reisen
Der Vertrags- und Zielgruppentransport verteilt sich in der Regel über den Tag, zeichnet sich jedoch durch deutliche Spitzenzeiten aus. Diese Spitzenzeiten lassen sich nur schwer effizient abdecken, ohne in ruhigeren Zeiten Überkapazitäten einzusetzen.

Dies führt zu zwei unerwünschten Szenarien: Entweder wird zu Spitzenzeiten zusätzliche Kapazität bereitgestellt, oder eine relativ hohe Anzahl von Fahrten wird innerhalb dieses Zeitblocks verspätet durchgeführt, sodass in anderen Zeitfenstern eine Überkompensation erforderlich ist, um die Einhaltung der Service Level Agreements insgesamt einzuhalten.

Die größte Verbesserungschance liegt zu Beginn des Prozesses. Durch eine aktive Steuerung der Fahrtverteilung beim Ansaugen können Spitzenwerte abgeflacht werden. Wenn die Mitarbeiter Einblick in die Nachfrage pro Stunde oder Viertelstundenblock haben, kann das Volumen besser auf die verfügbare Kapazität abgestimmt werden.

Planer- und Fahrerverhalten
Planer neigen oft dazu, sich an feste Muster und ihre vertraute Arbeitsweise zu halten und dabei die volle persönliche Kontrolle zu behalten. Dies kann dazu führen, dass weiterhin manuell in die Planungsergebnisse eingegriffen wird. Solche Interventionen sind zwar von Engagement und Verantwortung getrieben, wirken sich jedoch häufig negativ auf die Gesamtoptimierung aus.

Eine Planungsmaschine muss so autonom wie möglich funktionieren können und Entscheidungen treffen, die erklärbar und transparent sind. Das System überwacht das gesamte Netzwerk und plant weiter im Voraus, als es jeder Einzelne kann. Manuelle Korrekturen stören dieses umfassendere Gleichgewicht.

Das Fahrerverhalten wirkt sich auch direkt auf die Planungsergebnisse aus. Wenn Fahrten nicht in der optimalen Reihenfolge ausgeführt werden, wenn die Fahrer zu spät abfahren oder wenn Fahrten aufgrund von Verspätungen unterbrochen werden, gerät die weitere Planung aus dem Gleichgewicht. Das Planungsmodul führt kontinuierlich Neuberechnungen durch; betriebliche Abweichungen werden sofort im System widergespiegelt.

Historisch gewachsene Übereinkünfte und Gewohnheiten spielen ebenfalls eine Rolle. Fahrer sind es vielleicht gewohnt, Pausen zu festen Zeiten und an festen Orten einzulegen, zum Beispiel zu Hause oder an einem bestimmten Rang. Was als erworbenes Recht wahrgenommen wird, kann betrieblich ineffizient sein. Dies kann zu unnötigen Leerkilometern führen, sowohl für den einzelnen Fahrer als auch für Kollegen, die das Gebiet vorübergehend abdecken müssen.

Es kommt auch vor, dass Fahrer in ruhigeren Zeiten keine Pausen einlegen und während der Hauptverkehrszeiten nicht verfügbar sind. Solche Ineffizienzen müssen dann durch zusätzliche Kapazitäten ausgeglichen werden, wodurch die angestrebten Effizienzgewinne direkt zunichte gemacht werden.

Ein datengesteuerter Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung

Verbesserung beginnt mit Einsicht. Ohne eine Basismessung kann nicht festgestellt werden, ob sich Anpassungen ausgewirkt haben. Es ist wichtig, über einen einzigen wichtigen Leistungsindikator hinauszuschauen. Ein niedrigerer Fahrfaktor bedeutet beispielsweise nicht automatisch eine schlechtere Leistung. An bestimmten Tagen kann die durchschnittliche Reisedauer höher sein, was zu einem höheren Umsatz pro eingesetzter Stunde führt.

Mit den richtigen Dateneinblicken können Unternehmen gezielte Verbesserungen vornehmen, zum Beispiel durch:

• Optimierung der Kapazitätsplanung indem Tage oder Zeitblöcke identifiziert werden, an denen ein Ungleichgewicht zwischen Nachfrage, Angebot oder Fahrzeugtyp besteht.
• Förderung einer besseren Reiseverteilung indem den Mitarbeitern ein Überblick über die Nachfrage pro Viertelstundenblock gegeben wird. Während des Buchungseingangs kann das Volumen besser auf die verfügbare Kapazität abgestimmt werden. Ein Kunde, der um 20:00 Uhr buchen möchte, könnte beispielsweise um 19:45 oder 20:15 Uhr über die verfügbaren Plätze informiert werden, was bessere Reisekombinationen ermöglicht.
• Überwachung der Leistung und Verteilung der Fahrten pro Vertrag, sodass unrentable Verträge, die einen unverhältnismäßigen Druck auf die Spitzenkapazität ausüben, angepasst oder gekündigt werden können.
  Machen Sie manuelle Planerinterventionen transparent und ermöglichen Sie Verhaltenssteuerung und Coaching.
• Messung der Fahrerleistung, sowohl täglich als auch über längere Zeiträume, sodass gezielte Maßnahmen möglich sind, wenn die Leistung ständig hinterherhinkt.
• Abweichungen verfolgen im Zusammenhang mit Pausen und Leerkilometern, zur Reduzierung von Ineffizienzen und zur Unterstützung von Verhaltensanpassungen.

Basierend auf diesen Erkenntnissen können Prozesse verfeinert und Verhaltensänderungen systematisch unterstützt werden. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Verbesserungszyklus, in dem sich Messung, Analyse und Anpassung gegenseitig verstärken und die organisatorische Effizienz strukturell erhöhen.

Die angestrebten Effizienzgewinne werden nicht allein durch Software realisiert, sondern durch die Kombination von Automatisierung, Nutzung von Daten zur Prozessoptimierung und gezielter Verhaltensänderung.

Unternehmen, die Automatisierung als Lernprozess betrachten und Daten strukturell nutzen, um ihre Leistung kontinuierlich zu steuern und zu verbessern, schöpfen das volle Potenzial ihrer Planungsmaschine aus und können nachweislich Effizienzsteigerungen von 10 Prozent oder mehr erzielen.

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