Routenplanung verbessern: KI spart 20% Spritkosten – Intelligente Tourenoptimierung für Auslieferungen

Warum KI-basierte Routenplanung jetzt zum Standard wird

Die Zeiten ändern sich schneller, als vielen Logistikleitern lieb ist. Was gestern noch funktionierte, kostet heute richtig Geld.

Der perfekte Sturm: Drei Faktoren treffen aufeinander

Erstens: Die Spritpreise. Nach den Turbulenzen der letzten Jahre haben sich Dieselkosten auf einem Niveau eingependelt, das Ihre Marge spürbar belastet. Ein mittlerer Lieferwagen verbraucht schnell 35.000 Euro Kraftstoff im Jahr.

Zweitens: Ihre Kunden werden anspruchsvoller. Enge Zeitfenster, spontane Änderungen, höhere Lieferfrequenz – alles normale Anforderungen, die Ihre Fahrer täglich jonglieren müssen.

Drittens: Der Fahrermangel. Gute Fahrer sind rar und teuer geworden. Umso wichtiger wird es, dass jeder Kilometer zählt.

Warum Excel-Tabellen nicht mehr reichen

Viele Unternehmen planen ihre Routen noch immer manuell. Ein erfahrener Disponent schaut auf die Adressen, kennt seine Fahrer und erstellt „aus dem Bauch heraus“ die Touren.

Das funktioniert – bis zu einem gewissen Punkt. Aber: Ein Mensch kann maximal 7-10 Stopps gleichzeitig optimieren. Bei 20 Stopps gibt es bereits über 2,4 Trillionen mögliche Routenkombinationen. Da hilft auch die beste Ortskenntnis nicht mehr.

Genau hier zeigt KI ihre Stärke: Sie berechnet in Sekunden, was ein Mensch in Wochen nicht schaffen würde.

Der Durchbruch: Machine Learning trifft Realtime-Daten

Moderne KI-Systeme kombinieren drei entscheidende Elemente:

• Historische Fahrdaten aus Ihrem Fuhrpark (GPS-Tracker, Fahrzeugtelematik)
• Realtime-Verkehrsinformationen von Google, HERE oder TomTom
• Machine Learning Algorithmen, die aus jeder Fahrt lernen

Das Ergebnis: Routen, die nicht nur auf dem Papier optimal aussehen, sondern auch in der Praxis funktionieren. Mit allen Unwägbarkeiten wie Baustellen, Staus oder schwer zugänglichen Ladezonen.

Die 20% Ersparnis: Realität oder Marketing-Versprechen?

Lassen Sie uns ehrlich sein: 20 Prozent weniger Spritkosten klingt zu gut, um wahr zu sein. Ist es aber nicht – wenn die Voraussetzungen stimmen.

Die Mathematik dahinter: Wo genau sparen Sie?

Die Ersparnis kommt aus vier konkreten Bereichen:

Addiert ergeben sich die beworbenen 20 Prozent. Aber Vorsicht: Diese Zahlen gelten nur unter bestimmten Bedingungen.

Wann funktioniert es wirklich?

Die 20-Prozent-Regel gilt hauptsächlich für Unternehmen mit diesen Charakteristika:

• Mindestens 15-20 Stopps pro Tour: Bei wenigen Stopps ist das Optimierungspotenzial begrenzt
• Variable Liefermengen: Wenn jede Lieferung unterschiedlich schwer ist, kann KI die Beladung optimieren
• Gemischte Liefergebiete: Stadt und Land bieten mehr Optimierungspotenzial als reine Autobahnstrecken
• Zeitfenster-Lieferungen: Je enger die Zeitfenster, desto mehr kann intelligente Planung bewirken

Ein Lebensmittel-Großhändler aus München konnte seine Dieselkosten um exakt 22 Prozent senken. Bei einem regionalen Heizöllieferanten waren es dagegen nur 8 Prozent – weil dessen Routen bereits sehr effizient waren.

Realistische Erwartungen: Was Sie wirklich sparen

Seien wir konkret: Wenn Sie heute 100.000 Euro pro Jahr für Kraftstoff ausgeben, können Sie realistisch mit folgenden Einsparungen rechnen:

• Beste Ausgangslage (chaotische Routenplanung): 18.000-22.000 Euro
• Mittlere Ausgangslage (manuelle Planung mit Erfahrung): 12.000-16.000 Euro
• Bereits optimierte Abläufe: 6.000-10.000 Euro

Dazu kommen weitere Effekte, die schwerer zu beziffern sind: Zufriedenere Fahrer durch weniger Stress, pünktlichere Lieferungen, weniger Verschleiß an den Fahrzeugen.

Technologie verstehen: Wie funktioniert intelligente Tourenoptimierung?

Bevor Sie in KI-basierte Routenplanung investieren, sollten Sie verstehen, was unter der Haube passiert. Keine Sorge – Sie müssen kein Informatikstudium nachholen.

Das Herz des Systems: Algorithmen, die denken lernen

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen virtuellen Disponenten, der nie müde wird und aus jeder Fahrt lernt. Genau das leistet Machine Learning in der Routenplanung.

Der Algorithmus analysiert Millionen von Datenpunkten:

• Wann fahren Ihre Fahrer normalerweise wo?
• Wie lange dauern Entladungen an verschiedenen Adressen?
• Welche Strecken sind zu welchen Uhrzeiten problematisch?
• Wie beeinflussen Wetter oder Verkehrslage die Fahrzeiten?

Aus diesen Mustern erstellt die KI Prognosen – und wird mit jeder Fahrt genauer.

Drei Technologie-Säulen: Was wirklich wichtig ist

Säule 1: Genetische Algorithmen

Klingt kompliziert, ist aber simpel: Das System erzeugt Hunderte von Routenvarianten und lässt sie „gegeneinander antreten“. Die besten überleben und werden weiter optimiert – wie in der Evolution.

Säule 2: Realtime-Datenverarbeitung

Während Ihr Fahrer unterwegs ist, passt das System die Route dynamisch an. Stau auf der A8? Der Algorithmus berechnet sofort eine Alternative.

Säule 3: Predictive Analytics

Die KI lernt aus der Vergangenheit und sagt die Zukunft vorher. Sie weiß beispielsweise, dass Freitagnachmittag die Fahrt zur Innenstadt 15 Minuten länger dauert.

Integration in bestehende Systeme: Weniger kompliziert als gedacht

Die gute Nachricht: Sie müssen nicht Ihre komplette IT-Landschaft umkrempeln. Moderne KI-Routenplaner docken an bestehende Systeme an:

Die meisten Implementierungen laufen über Standard-APIs (Application Programming Interfaces) – Schnittstellen, die den Datenaustausch automatisieren.

Cloud vs. On-Premise: Was passt zu Ihnen?

Diese Entscheidung hängt von Ihren Rahmenbedingungen ab:

Cloud-Lösung wählen, wenn:

• Sie schnell starten wollen (Live in 2-4 Wochen)
• Ihre IT-Abteilung klein ist
• Sie flexible Skalierung brauchen
• Datenschutz-Anforderungen moderat sind

On-Premise wählen, wenn:

• Sie strikte Datenschutz-Vorgaben haben
• Ihre IT-Infrastruktur sehr spezifisch ist
• Sie langfristig die Kosten kontrollieren wollen
• Internet-Verbindung unzuverlässig ist

Für die meisten mittelständischen Unternehmen ist eine Cloud-Lösung der pragmatische Einstieg.

Praktische Umsetzung: Von der Analyse bis zur Implementierung

Genug Theorie. Wie gehen Sie konkret vor, wenn Sie KI-Routenplanung einführen wollen?

Phase 1: Ist-Analyse – Wo stehen Sie wirklich?

Bevor Sie irgendetwas optimieren, müssen Sie Ihre aktuelle Situation verstehen. Die meisten Unternehmen überschätzen ihre Effizienz dramatisch.

Diese Daten brauchen Sie:

• Durchschnittliche Kilometer pro Tour und Fahrzeug
• Kraftstoffverbrauch der letzten 12 Monate
• Anzahl Stopps pro Tour
• Durchschnittliche Fahrzeiten zwischen Stopps
• Zeitfenster-Einhaltung (Verspätungen)
• Auslastung der Fahrzeuge (Gewicht/Volumen)

Falls Sie keine GPS-Daten haben: Lassen Sie Ihre Fahrer eine Woche lang Fahrtenbuch führen. Analog, mit Stift und Papier. Das reicht für eine Ersteinschätzung.

Phase 2: Quick-Win-Potenzial identifizieren

Manche Verbesserungen können Sie sofort umsetzen – ohne KI, ohne Software-Kauf:

1. Cluster-Analyse: Fahren mehrere Fahrer in die gleichen Gebiete? Dann können Sie vermutlich Touren zusammenlegen.
2. Rückfahrt-Optimierung: Können Ihre Fahrer auf dem Rückweg Retouren oder neue Aufträge mitnehmen?
3. Zeitfenster-Check: Sind die Zeitfenster Ihrer Kunden realistisch oder künstlich eng?

Ein Sanitär-Großhändler aus Stuttgart sparte allein durch bessere Tourenplanung 12 Prozent Kraftstoff – ohne Software-Investition. Nur durch systematische Analyse.

Phase 3: Pilotprojekt starten

Führen Sie KI-Routenplanung niemals sofort für die ganze Flotte ein. Starten Sie mit einem Pilotprojekt:

Ideale Pilot-Charakteristika:

• 3-5 Fahrzeuge
• Erfahrene, aufgeschlossene Fahrer
• Standardrouten (nicht die komplexesten Sonderfälle)
• Messbare Baseline (klare Vorher-Zahlen)
• Laufzeit: 8-12 Wochen

Wichtig: Kommunizieren Sie das Pilotprojekt transparent. Ihre Fahrer sollen Partner werden, nicht Versuchskaninchen.

Phase 4: Change Management – Die unterschätzte Herausforderung

Hier scheitern die meisten Projekte: an den Menschen, nicht an der Technik.

Ihre Fahrer sind die Experten für ihre Routen. Sie kennen jeden Schleichweg, jede problematische Anfahrt. Diese Erfahrung dürfen Sie nicht ignorieren – Sie müssen sie integrieren.

Bewährte Vorgehensweise:

1. Fahrer einbeziehen: Lassen Sie sie die ersten KI-Vorschläge bewerten und kommentieren
2. Feedback-Schleifen: Wöchentliche kurze Runden – was funktioniert, was nicht?
3. Flexibilität zeigen: Das System soll vorschlagen, nicht diktieren
4. Erfolge kommunizieren: Teilen Sie eingesparte Kilometer und Zeit transparent mit

Bei einem Getränkehändler weigerten sich die Fahrer anfangs, den KI-Routen zu folgen. Nach vier Wochen konstruktivem Dialog waren sie die größten Befürworter – weil sie merkten, dass sie früher Feierabend hatten.

Phase 5: Vollständige Implementierung

Wenn der Pilot erfolgreich war, können Sie schrittweise ausrollen:

Planen Sie mindestens ein Jahr für die vollständige Implementierung. Wer zu schnell ausrollt, riskiert Akzeptanzprobleme und suboptimale Ergebnisse.

ROI berechnen: Wann sich KI-Routenplanung lohnt

Kommen wir zur entscheidenden Frage: Rechnet sich die Investition für Ihr Unternehmen?

Die Kostenseite: Womit müssen Sie rechnen?

KI-Routenplanung ist günstiger geworden, aber immer noch eine Investition. Hier die typischen Kostenfaktoren:

Für eine Flotte von 10 Fahrzeugen bedeutet das: 15.000-40.000 Euro Einmalkosten, plus 600-1.800 Euro monatlich.

Die Nutzen-Rechnung: Hier verdienen Sie Ihr Geld zurück

Die Einsparungen kommen aus mehreren Quellen. Rechnen wir mit konkreten Zahlen:

Beispiel-Unternehmen: 10 Lieferfahrzeuge, je 40.000 km/Jahr, 8 Liter Diesel/100km, Dieselpreis 1,45€

Jährliche Kraftstoffkosten: 46.400 Euro

Einsparungen durch KI-Optimierung:

• Kraftstoff (15% Ersparnis): 6.960 Euro
• Fahrerzeit (10% weniger Überstunden): 8.000 Euro
• Fahrzeugverschleiß (weniger Kilometer): 3.200 Euro
• Maut/Vignetten (optimierte Strecken): 1.200 Euro

Gesamtersparnis pro Jahr: 19.360 Euro

Bei Investitionskosten von 25.000 Euro haben Sie die Lösung nach 16 Monaten refinanziert.

Versteckte Vorteile: Was sich schwer messen lässt

Einige Vorteile landen nicht direkt in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung, sind aber wertvoll:

• Höhere Kundenzufriedenheit: Pünktlichere Lieferungen stärken Ihre Reputation
• Weniger Stress für Fahrer: Führt zu weniger Kranktagen und geringerer Fluktuation
• Bessere Planbarkeit: Sie können Lieferzeiten genauer vorhersagen
• Umwelt-Image: 20% weniger CO2-Ausstoß ist ein Marketingargument
• Skalierbarkeit: Mit derselben Flotte können Sie mehr Aufträge abwickeln

Break-Even-Analyse: Ab welcher Flottengröße lohnt es sich?

Als Faustregel gilt: KI-Routenplanung rechnet sich ab 5-8 Fahrzeugen. Aber die Details entscheiden:

Sehr schneller ROI (unter 12 Monaten):

• 15+ Fahrzeuge
• Hohe jährliche Laufleistung (30.000+ km)
• Viele Stopps pro Tour (15+)
• Teure Kraftstoffkosten
• Bisher manuelle Planung

Mittlerer ROI (12-24 Monate):

• 8-15 Fahrzeuge
• Normale Laufleistung (20.000-30.000 km)
• Gemischte Touren
• Teilweise bereits optimierte Abläufe

Schwieriger Business Case (24+ Monate):

• Unter 8 Fahrzeuge
• Geringe Laufleistung
• Sehr standardisierte, bereits effiziente Routen
• Sehr kleine Liefergebiete

Seien Sie ehrlich zu sich selbst: Wenn Sie nur 3 Fahrzeuge haben, die täglich dieselben Routen fahren, ist KI-Routenplanung wahrscheinlich übertrieben.

Häufige Implementierungsfehler und wie Sie sie vermeiden

Aus unserer Beratungspraxis kennen wir die typischen Stolperfallen. Die gute Nachricht: Sie lassen sich alle vermeiden.

Fehler 1: Datenqualität unterschätzen

KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie sie füttern. Garbage in, garbage out – dieses Prinzip gilt besonders bei Routenoptimierung.

Typische Datenprobleme:

• Ungenaue oder veraltete Kundenadressen
• Falsche Zeitfenster-Angaben
• Unvollständige Liefermengen oder -gewichte
• Fehlende Information über Zufahrtsbeschränkungen

Lösung: Investieren Sie zwei Wochen in eine gründliche Datenbereinigung, bevor Sie das KI-System scharf schalten. Das erspart Ihnen Monate frustrierender Nachbesserungen.

Fehler 2: Fahrer nicht einbeziehen

Viele Geschäftsführer machen den Fehler, KI-Routenplanung als reine IT-Entscheidung zu betrachten. Das führt zu Widerstand und letztendlich zum Scheitern.

Warnsignale:

• Fahrer umfahren die vorgeschlagenen Routen
• Ständige Beschwerden über „unrealistische“ Planung
• Das System wird nur oberflächlich genutzt

Lösung: Behandeln Sie Ihre Fahrer als Partner, nicht als Empfänger von Anweisungen. Ihre Ortskenntnis ist Gold wert und muss ins System einfließen.

Fehler 3: Unrealistische Erwartungen an die Geschwindigkeit

KI-Systeme brauchen Zeit, um zu lernen. Wer nach zwei Wochen perfekte Ergebnisse erwartet, wird enttäuscht.

Realistische Timeline:

• Woche 1-2: Basis-Funktionalität, erste Routen
• Monat 1-2: System lernt Ihre spezifischen Anforderungen
• Monat 3-4: Deutliche Verbesserungen sichtbar
• Monat 6+: Optimale Performance erreicht

Machine Learning braucht Daten und Zeit. Haben Sie Geduld – es lohnt sich.

Fehler 4: Integration vernachlässigen

Das beste KI-System nutzt nichts, wenn es nicht nahtlos in Ihre Arbeitsabläufe integriert ist.

Häufige Integrationsfehler:

• Routendaten müssen manuell zwischen Systemen übertragen werden
• Fahrer haben kein mobiles Interface für Routenänderungen
• Keine Anbindung an Ihr ERP- oder Warenwirtschaftssystem
• Fehlende Schnittstelle zur Kundenbenachrichtigung

Lösung: Planen Sie Integrations-Budget ein. 70% des Projekt-Aufwands liegt oft in der sauberen Anbindung bestehender Systeme.

Fehler 5: Zu komplexer Start

Viele Unternehmen wollen sofort alle Features nutzen: Dynamische Umplanung, Multi-Depot-Optimierung, integrierte Telematik, Kundenkommunikation.

Das überfordert Organisation und System gleichermaßen.

Besser: Schritt-für-Schritt-Ansatz

1. Phase 1: Grundlegende Routenoptimierung
2. Phase 2: Mobile App für Fahrer
3. Phase 3: Realtime-Anpassungen
4. Phase 4: Advanced Features (Predictive Analytics, etc.)

Jede Phase sollte 2-3 Monate dauern und stabil laufen, bevor Sie die nächste angehen.

Fehler 6: Erfolg nicht messen

Ohne klare Metriken wissen Sie nicht, ob die Investition sich lohnt. Definieren Sie vor dem Start klare KPIs:

Wichtig: Messen Sie auch subjektive Faktoren wie Fahrer- und Kundenzufriedenheit. Die besten Zahlen nützen nichts, wenn die Menschen unglücklich sind.

Ausblick: Die Zukunft der Logistik-KI

Routenoptimierung ist erst der Anfang. Wohin entwickelt sich KI in der Logistik? Und was bedeutet das für Ihr Unternehmen?

Trend 1: Predictive Logistics – Bevor Probleme entstehen

Stellen Sie sich vor: Ihr System warnt Sie drei Tage im Voraus, dass Ihre Standardroute wegen einer Großbaustelle nicht funktioniert. Oder es prognostiziert, welcher Kunde vermutlich eine Eillieferung brauchen wird.

Das ist keine Science Fiction mehr. Moderne KI-Systeme analysieren Wetterdaten, Verkehrsmuster, sogar lokale Events, um Störungen vorherzusagen.

Trend 2: Autonome Routenplanung

Heute erstellt KI optimierte Routen, die ein Mensch noch überprüft und freigibt. In zwei bis drei Jahren wird das System vollständig autonom entscheiden – und nur bei Problemen menschliches Eingreifen anfordern.

Was das für Sie bedeutet:

• Ihre Disposition kann sich auf Ausnahmen und Kundenbetreuung konzentrieren
• Planungszeiten sinken von Stunden auf Minuten
• Spontane Aufträge lassen sich sofort optimal einplanen

Trend 3: Integration mit autonomen Fahrzeugen

Zugegeben: Vollautonome Lkw sind noch Zukunftsmusik. Aber bereits heute verbessern Fahrassistenzsysteme die Effizienz spürbar.

KI-Routenplanung wird sich nahtlos mit diesen Systemen verbinden. Das Ergebnis: Noch präzisere Fahrzeit-Prognosen und weitere Kraftstoff-Einsparungen.

Trend 4: Nachhaltigkeits-Optimierung

CO2-Neutralität wird für viele Unternehmen zur Pflicht. KI hilft dabei, nicht nur kostengünstige, sondern auch umweltfreundliche Routen zu finden.

Neue Optimierungsziele:

• Minimaler CO2-Ausstoß statt minimaler Fahrzeit
• Bevorzugung von Elektro-Fahrzeugen bei geeigneten Strecken
• Integration von Ladestationen in die Routenplanung
• Optimierung für „grüne“ Zonen in Innenstädten

Was sollten Sie heute tun?

Diese Trends klingen spannend, aber was bedeuten sie konkret für Ihre Entscheidung heute?

Unsere Empfehlung: Starten Sie jetzt mit moderner KI-Routenplanung, aber achten Sie auf Zukunftsfähigkeit:

1. Wählen Sie Anbieter mit API-First-Ansatz: Das System sollte offen für neue Integrationen sein
2. Achten Sie auf Cloud-Native-Architektur: Updates und neue Features kommen automatisch
3. Prüfen Sie die Roadmap: Plant der Anbieter die Trends, die für Sie relevant sind?
4. Investieren Sie in Datenqualität: Gute Daten sind die Basis für alle KI-Fortschritte

Wer heute mit KI-Routenplanung startet, baut das Fundament für die Logistik der Zukunft. Wer wartet, riskiert den Anschluss.

Häufig gestellte Fragen

Funktioniert KI-Routenplanung auch für kleine Unternehmen mit nur 3-5 Fahrzeugen?

Grundsätzlich ja, aber der ROI ist deutlich länger. Bei kleinen Flotten empfehlen wir, zuerst die manuelle Routenplanung zu optimieren und erst ab 8+ Fahrzeugen in KI-Systeme zu investieren. Die Fixkosten sind sonst zu hoch im Verhältnis zur Ersparnis.

Wie lange dauert die Implementierung einer KI-Routenplanung typischerweise?

Ein Pilotprojekt läuft meist nach 2-4 Wochen. Die vollständige Implementierung für die gesamte Flotte dauert 6-12 Monate, je nach Komplexität Ihrer Systeme und Anzahl der Fahrzeuge. Planen Sie mindestens 3 Monate für stabile Ergebnisse ein.

Können unsere Fahrer das System auch unterwegs nutzen und Routen ändern?

Moderne Systeme bieten mobile Apps, mit denen Fahrer Routenänderungen vorschlagen oder über Probleme informieren können. Das System berechnet dann automatisch Alternativen. Wichtig: Die finale Entscheidung sollte beim Disponenten oder System liegen, um Chaos zu vermeiden.

Was passiert mit unseren Daten? Können Konkurrenten unsere Routen einsehen?

Seriöse Anbieter garantieren Datenschutz und Datentrennung. Ihre Routendaten werden verschlüsselt und isoliert verarbeitet. Prüfen Sie aber unbedingt die Datenschutzerklärung und wählen Sie idealerweise deutsche oder europäische Anbieter mit DSGVO-Compliance.

Wie hoch sind die laufenden Kosten nach der Implementierung?

Rechnen Sie mit 50-150 Euro pro Fahrzeug und Monat für die Software-Lizenz, plus 15-25% für Support und Updates. Bei einer 10-Fahrzeug-Flotte bedeutet das 600-1.800 Euro monatlich. Diese Kosten amortisieren sich meist innerhalb von 12-18 Monaten durch Kraftstoff-Einsparungen.

Funktioniert das System auch bei spontanen Aufträgen oder nur bei geplanten Touren?

Gute KI-Systeme können spontane Aufträge in bestehende Touren einplanen. Das System berechnet in Echtzeit, welcher Fahrer den neuen Auftrag am effizientesten übernehmen kann, ohne die geplante Route zu stark zu beeinträchtigen. Das ist einer der größten Vorteile gegenüber manueller Planung.

Brauchen wir neue Hardware oder funktioniert es mit unseren bestehenden GPS-Geräten?

Die meisten modernen KI-Systeme nutzen Standard-Smartphone-Apps oder integrieren sich über APIs in bestehende Telematik-Systeme. Neue Hardware ist oft nicht nötig. Falls doch, kostet ein GPS-Tracker für Lieferfahrzeuge 200-500 Euro einmalig.

Wie messe ich den Erfolg der KI-Routenplanung?

Definieren Sie vor dem Start klare KPIs: Kraftstoffverbrauch pro 100km, durchschnittliche Tourlänge, Zeitfenster-Einhaltung und Überstunden der Fahrer. Messen Sie wöchentlich und vergleichen Sie mit den Baseline-Werten vor der Implementierung. Nach 3 Monaten sollten Sie erste deutliche Verbesserungen sehen.

Was ist, wenn unsere Fahrer sich weigern, den KI-Vorschlägen zu folgen?

Das ist ein häufiges Problem, das meist durch mangelnde Kommunikation entsteht. Beziehen Sie Ihre Fahrer von Anfang an ein, erklären Sie die Vorteile (früher Feierabend, weniger Stress) und geben Sie Feedback-Möglichkeiten. Das System sollte Vorschläge machen, nicht diktieren. Bei 90% der Unternehmen akzeptieren die Fahrer das System nach 4-6 Wochen konstruktiver Zusammenarbeit.

Lohnt sich KI-Routenplanung auch für sehr spezielle Branchen wie Gefahrgut-Transport?

Ja, sogar besonders gut. Spezialtransporte haben oft komplexe Beschränkungen (Fahrverbote, spezielle Strecken, Zeitfenster), die KI besser berücksichtigen kann als manuelle Planung. Achten Sie aber darauf, dass der Anbieter Erfahrung mit Ihrer Branche hat und die spezifischen Regelungen kennt.