Gastkommentar: KI – Bei der Tourenplanung mehr Schein als Sein

Künstliche Intelligenz (KI) bietet in vielen Bereichen enormen Nutzen. Denken wir einmal an Übersetzungstools oder die Erkennung von Röntgenbildern in der Medizin. Durch direktes Feedback erlernt die Software Stück für Stück, was eine „gute“ Lösung ist, und eignet sich im Laufe der Zeit eine gewisse menschliche Intelligenz an.

Diese Logik auf den komplexen Bereich der Touren- und Routenplanung zu übertragen, gestaltet sich in vielen Fällen jedoch nach wie vor schwierig. Ein Beispiel: Aus einem Depot sollen 1.000 Sendungen möglichst kosteneffizient versendet werden. Zur Verfügung stehen 15 Fahrzeuge und zwei Fahrzeugtypen – Sprinter und Van. Beide haben ein maximales Volumen und dürfen ein Maximalgewicht nicht überschreiten. Bereits an diesem Punkt kommt die menschliche Intelligenz gnadenlos an ihre Grenzen. Denn: Schon 70 Sendungen ergeben eine 100-stellige Zahl an Möglichkeiten, wie die Sendungen angeordnet werden können. Zum Vergleich: Die Zahl der Atome im Weltall besteht aus 85 Stellen. Wenn zusätzlich Zeitfensterbedingungen enthalten sind, wird die Sache noch komplizierter.

Die Möglichkeit, KI in diesem Bereich etwas beizubringen, erscheint aufgrund der menschlichen Restriktionen nahezu unmöglich. Und nicht selten treten in der Tourenplanung Sonderfälle auf. Stellen wir uns vor, eine Sendung in einem Kurort an der Peripherie des Zielgebiets darf aufgrund der Vorschriften nur von einem bestimmten Fahrzeugtyp, zum Beispiel mit elektrischem Antrieb, mit einem Maximalgewicht von drei Tonnen angefahren werden. Dieser Fall tritt typischerweise selten auf. Das System kann diesen demnach gar nicht erlernen. Und speist man ihn absichtlich häufiger ein, zieht das System falsche Schlussfolgerungen bezüglich des richtigen Fahrzeugtypen-Mix. Hinzu kommt die nicht nachvollziehbare Planung der KI. Nach unserer Erfahrung möchten Disponenten gern verstehen, warum eine Tour wie geplant ist. Bei der konsequenten algorithmischen Planung lässt sich diese Situation meist gut herleiten und erklären. Bei einem KI-gestützten Routenplanungssystem ist das nicht möglich. KI kann aus unserer Sicht die Touren- und Routenplanung aus den genannten Gründen – und es gibt noch einige mehr – nicht vollumfänglich gut lösen. Gute deterministische Algorithmen sind dafür deutlich besser geeignet.

Allerdings ist darüber nachzudenken, wie sich kombinatorische Algorithmen mit maschineller KI um bestimmte Berechnungsvarianten erweitern lassen. Die Intelligenz von Spitzenmathematikern für die Tourenplanung wird sie allerdings lange nicht erreichen.