Was wir sehen, ist Routine. Was wir lösen müssen, liegt in der Tiefe

Das Zustellgebiet – Wo die Herausforderungen beginnen

Hier beginnt die Komplexität.

Hier beginnt der Druck.

Hier spürt man unmittelbar, warum die Branche jeden Tag an ihre Grenzen geht.

Die Stadt steht für das, was Presselogistik so besonders macht:

enge Straßen, Fußgängerzonen, Neubaugebiete, abgelegene Höfe, Sperrungen, Baustellen, Einbahnstraßen, wechselnde Hausnummern, schlecht beleuchtete Wege, Winterdienst, Feiertage – und all das in einem extrem engen Zeitfenster.

Hinzu kommen Personalengpässe, hohe Fluktuation, Mindestlohnsteigerungen, Teilzeitkräfte, kurzfristige Ausfälle und individuelle Besonderheiten jedes einzelnen Zustellbezirks.

Die Presselogistik ist die einzige Branche, die mitten in der Nacht, bei jedem Wetter, zuverlässig jedes Haus erreicht und dabei täglich eine Art Mikro-Last-Mile-Logistik vollzieht, die es in dieser Form sonst kaum gibt.

Viele dieser Herausforderungen sind so tief im Alltag verankert, dass man sie kaum noch ausspricht – sie sind einfach „normal geworden".

Doch genau hier beginnt das Missverständnis:

Was für Praktiker Alltag ist, ist aus Sicht der Optimierung ein hochkomplexes Netzwerkproblem mit tausenden Variablen, Abhängigkeiten, Kostenpunkten und Unsicherheiten.

In der Stadt wird das Problem sichtbar – aber nicht durchschaubar.

Die Oberfläche wirkt geordnet. Die Tour läuft. Die Fahrer kennen ihren Bezirk. Die Routine trägt.

Doch unter dieser sichtbaren Schicht brodelt eine Komplexität, die man erst erkennt, wenn man tatsächlich in die Tiefe geht.

Die Stadt ist der Ausgangspunkt, der Rahmen, das Terrain.

Aber sie zeigt nur das sichtbare Problem – nicht seine Struktur.

Logistik als Handwerk – das Ruderboot der Praktiker

Die Presselogistik ist historisch ein Handwerksberuf: Menschen mit tiefem Erfahrungswissen, klarer Verantwortung und einer beeindruckenden operativen Routine. Doch sie bewegen sich fast ausschließlich an der Oberfläche eines Ozeans voller unsichtbarer Zusammenhänge. Das Ruderboot steht für diesen Status quo: Man sieht, was direkt vor einem liegt – Tourenpläne, Fahrer, Zeitfenster, Staus, Wetter, Ausfälle.

Was man nicht sieht, ist die Tiefe darunter: die eigentliche Struktur des Problems. Die Abhängigkeiten zwischen Haushalten, Kanten, Fahrtzeiten, Kapazitäten, Grenzkosten, Lohninflation, Produktmix, Retouren, Mikro-Cluster oder Netzwerkeffekte.

An der Oberfläche lässt sich vieles intuitiv lösen – aber nur bis zu dem Moment, in dem die Komplexität so stark steigt, dass Bauchgefühl allein nicht mehr trägt.

Verbesserte Werkzeuge – ein stabileres Boot, bessere Paddel

Die meisten Softwareanbieter in der Logistik gehen kaum unter die Oberfläche: Sie bieten modernere Oberflächen, digitale Tourenblätter, besseres Tracking oder automatische Reports – und behaupten oft, damit die großen Probleme gelöst zu haben.

Doch diese Lösungen kratzen nur an den Symptomen und ändern nichts an der zugrunde liegenden Komplexität. Vielleicht wird das Boot ein wenig verbessert, die Paddel stabiler, das Steuer digital – aber die eigentliche Tiefe des Problems bleibt unberührt.

Solche Software taucht nur einen Meter unter Wasser und kehrt dann wieder zurück: Sie verbessert die Bedienung und beschleunigt Abläufe, aber sie endet dort, wo die wirklichen Strukturen beginnen. An die Wurzel der Herausforderungen gelangt man so nicht.

Wirklich tiefgreifende Lösungsansätze erfordern einen Sprung in die Tiefe – dorthin, wo Muster, Abhängigkeiten und Optimierungspotenziale erst sichtbar werden. Software, die nur an der Oberfläche bleibt, kann das nicht leisten.

Der Grund des Problems – echte Lösungen mit Operations Research

Erst wenn man konsequent in die Tiefe geht, erkennt man die eigentlichen Herausforderungen der Presselogistik: einen zeitkritischen VRP mit harten Deadlines, Kapazitätsgrenzen, Multi-Trip-Strukturen, dynamischen Verkehrsdaten, Unsicherheiten, Zustellverhalten und hunderten Knoten pro Tour.

Dort unten – in der Dunkelheit – sieht man die Form des Problems erstmals komplett.

Und genau hier beginnt Operations Research.

Mathematische Modellierung, Graphentheorie, heuristische Optimierung, Simulation, Grenzkostenanalyse, clustering-basierte Gebietsschnitte, VRP-Solver: Das Forschungs-U-Boot, das die Tiefsee unterhalb der operativen Realität sichtbar macht.

Erst mit diesen Werkzeugen entstehen Lösungsansätze, die nicht nur Symptome verbessern, sondern das gesamte System verändern: wirklich optimierte Netze, faire Kostenstrukturen, stabile Touren, resilientere Organisationen und nachhaltige Wirtschaftlichkeit.

Wer einmal am Grund angekommen ist, stellt fest: Die Oberfläche war nur ein verzerrtes Spiegelbild einer viel größeren Welt.

Die mathematische Grundlage aller Logistik- und Transportprobleme ist die mathematische Optimierung, konkret als Teilgebiet des Operations Research

Dr. Martin Mundschenk

Logistikoptimierung an der Schnittstelle von Wissenschaft und Praxis

Exzellenz in der Logistikoptimierung erfordert das Zusammenspiel von fünf Kompetenzen:

1 Fundiertes Logistik-Domänenwissen

2 Mathematische Modellierungskompetenz im Operations Research

3 Softwaretechnische Umsetzungskompetenz

4 Systemanalytisches Denken

5 Tiefes Verständnis ökonomischer Zusammenhänge

Ich vereine diese Kompetenzen und kann daher komplexe logistische Fragestellungen nicht nur formulieren, sondern vollständig durchdringen – vom Problem über das mathematische Modell bis zur technischen Lösung.

In der Praxis analysiere ich reale Verlags- und Distributionsprozesse mit Methoden der mathematischen Optimierung, überführe sie in belastbare Modelle und setze diese anschließend in funktionierende Software- und Steuerungssysteme um. Meine Lösungen verbinden algorithmische Effizienz mit praktischer Umsetzbarkeit in hochdynamischen, kostenkritischen und geografisch weit verzweigten Liefernetzen.

Diese Breite und Tiefe ermöglicht es mir, an der Schnittstelle zwischen betriebswirtschaftlicher Logistik, moderner Optimierung und angewandter Softwareentwicklung zu arbeiten – Strukturen zu erkennen, die sonst verborgen bleiben, und operative Systeme so zu gestalten, dass sie wirtschaftlich und technisch langfristig tragfähig sind.

Akademischer Werdegang

Von 1999 bis 2005 studierte ich Betriebswirtschaftslehre an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und schloss mein Studium als Diplom-Kaufmann ab. Bereits während dieser Zeit legte ich meinen Schwerpunkt auf quantitative Methoden, Produktionswirtschaft und logistische Entscheidungsunterstützung.

Von 2005 bis 2008 folgte mein Promotionsstudium an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, das ich mit dem Grad Dr. scient. pol. abschloss.

Mein Doktorvater, Prof. Dr. Andreas Drexl, einer der international renommiertesten Wissenschaftler im Bereich Operations Research, prägte meine wissenschaftliche Ausrichtung entscheidend. Unter seiner Betreuung entwickelte ich ein tiefes Verständnis für mathematische Modellierung, kombinatorische Optimierung und systemanalytisches Denken – Kompetenzen, die heute zu meinen zentralen beruflichen Werkzeugen gehören. Drexls anspruchsvolle, methodisch klare Schule legte den Grundstein dafür, logistische und ökonomische Probleme nicht nur betriebswirtschaftlich, sondern auch algorithmisch und strukturell zu durchdringen.

Diese akademische Ausbildung bildet das Fundament meiner interdisziplinären Tätigkeit, in der ich wirtschaftliche, mathematische und technologische Perspektiven zu eigenständigen, praxiswirksamen Lösungen verbinde.

Praktische Tätigkeit

Seit 2005 arbeite ich in fünfter Generation im Verlag der Böhme-Zeitung in Soltau. Mit der Einführung des Mindestlohns im Jahr 2014 widmete ich mich verstärkt dem Thema Logistik, das mir ein besonderes Herzensanliegen ist.

Die folgenden Ausführungen beschreiben Probleme und Lösungen, die in diesem Betrieb erarbeitet und in der Praxis erfolgreich umgesetzt wurden.

Operations Research im praktischen Einsatz in der Presselogistik

Gebietsunabhängige Sollzeiten durch Regressionsanalyse für jeden Fahrzeugtyp

Die Bestimmung von gebietsunabhängigen Sollzeiten war von Anfang an ein kritischer Faktor: Zum einen für die tägliche dynamische Entlohnung der Zusteller, zum anderen als Grundlage für die Optimierung der Wegstrecken über starre Bezirksgrenzen hinaus.

Datenerhebung und Dekomposition

Bereits 2014 haben wir uns systematisch diesem Problem genähert. Für alle im Einsatz befindlichen Fortbewegungsmittel – zu Fuß, Fahrrad, E-Bike, Auto, Moped und später E-Fahrzeuge – haben wir GPS-basierte Streckenmessungen durchgeführt. Dabei erfolgte eine feingliedrige Dekomposition der erhobenen Daten auf Einzelstreckenebene: von Briefkasten zu Briefkasten. Am Ende standen uns über 6.000 Messdaten zur Verfügung.

Regressionsanalyse als mathematisch-statistisches Modell

Mit diesen Daten haben wir ein mathematisch-statistisches Regressionsmodell entwickelt, das den Zusammenhang zwischen Distanz und Zustellzeit quantifiziert. Die Regressionsanalyse ermöglicht es, aus beobachteten Daten eine funktionale Beziehung zu schätzen – in unserem Fall eine Produktionsfunktion, die Wegstrecke in Sollzeit überführt.

Für die verschiedenen Fahrzeugtypen erreichten wir Bestimmtheitsmaße (R²) von etwa 77%. Das bedeutet: 77% der Zeitvarianz können durch die Distanz erklärt werden – ein für reale Zustellprozesse mit zahlreichen Störfaktoren sehr guter Wert.

Validierung durch Monte-Carlo-Simulation

Um die Übertragbarkeit auf andere, uns unbekannte Gebiete zu gewährleisten, haben wir das Modell durch Monte-Carlo-Simulationen validiert. Diese stochastische Methode erzeugt tausende Zufallsszenarien und testet die Robustheit der ermittelten Funktionen unter variierenden Bedingungen. Das Ergebnis: Die Sollzeiten sind nicht nur lokal gültig, sondern universell auf beliebige Wegenetze anwendbar.

Tagesaktuelle Sollzeiten auf dem Deckblatt

Diese Methodik ermöglicht uns, jeden Tag die aktuellen Sollzeiten auf den Deckblättern für die Zusteller anzudrucken. Die Zeiten werden wegfolgegenau berechnet – unter Berücksichtigung aller Zugänge und Abgänge für den spezifischen Zustelltag. Dadurch arbeiten wir nicht mit statischen Durchschnittswerten, sondern mit echten, tagesaktuellen Sollzeiten, die der tatsächlich zu erbringenden Leistung entsprechen.

Dynamische Gebietsoptimierung mit dem Traveling Salesman Problem

Von Anfang an war uns klar, dass starre Bezirke der Vergangenheit angehören müssen. Sie bilden zu kleine, unflexible Einheiten innerhalb urbaner Gebiete und verhindern echte Optimierung. Eine systematische Verbesserung kann nur über Bezirksgrenzen hinweg – im Gesamtgebiet – stattfinden.

Das Traveling Salesman Problem als Optimierungskern

Das Traveling Salesman Problem (TSP) ist eines der bekanntesten Probleme im Operations Research. Die Fragestellung ist einfach: Wie findet man den kürzesten Rundweg, der alle Punkte genau einmal besucht und zum Ausgangspunkt zurückkehrt? Obwohl die Formulierung simpel klingt, gehört das TSP zu den NP-schweren Problemen – für große Punktmengen ist eine exakte Lösung rechenintensiv.

Für die Presselogistik ist das TSP jedoch ideal: Jedes Haus ist ein Punkt, und die Aufgabe besteht darin, alle Haushalte auf dem kürzesten Gesamtweg zu erreichen. Auf Basis von OpenStreetMap und den Hausmittelpunkt-Daten der Katasterämter erstellen wir eine präzise Distanzmatrix, die auch die Zuwegungen vom Hausmittelpunkt zur Straße berücksichtigt.

Mit modernen heuristischen Verfahren lösen wir das TSP für das Gesamtgebiet und erhalten einen optimalen Rundweg durch alle Zustellpunkte. Dieser Rundweg wird dann in flexible Abschnitte unterteilt – je nach verfügbarer Zustelleranzahl und individuellen Präferenzen.

Direkt einsetzbare Sollzeiten ohne weitere Validierung

Der entscheidende Vorteil: Da wir bereits über gebietsunabhängige, wissenschaftlich validierte Sollzeiten verfügen, können die aus der Reoptimierung resultierenden Touren sofort ohne weitere Überprüfung eingesetzt werden. Die Sollzeiten sind fahrzeugtypspezifisch und distanzbasiert – unabhängig davon, in welchem Gebiet die Tour liegt.

Das bedeutet: Eine Reoptimierung des kompletten Gebiets ist innerhalb weniger Minuten abgeschlossen, die Sollzeiten sind automatisch korrekt berechnet, und die Anzahl der Abschnitte ist kein starrer Parameter, sondern eine flexible Stellgröße.

Transportlogistik mit dem Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows

Eine weitere zentrale Herausforderung ist die Transportlogistik von der Druckerei oder dem Depot zu den Zustellern. Traditionell wird hier mit festen Touren gearbeitet – ein Ansatz, der erhebliche Ineffizienzen mit sich bringt und große Kostenpotenziale ungenutzt lässt.

Die Herausforderungen im Alltag

Bei der nächtlichen Tageszeitungslogistik entstehen täglich dynamische Änderungen: Zugänge und Abgänge von Abonnenten, Vertretungstouren durch erkrankte Zusteller, die deutlich früher beliefert werden müssen als im Regelfall. All das führt dazu, dass Touren ad hoc umgestellt werden – mit entsprechenden Effizienzverlusten.

Bei der Anzeigenblattbelieferung liegt die Herausforderung weniger in Zeitrestriktionen als in Kapazitätsgrenzen: Fahrzeuge sind entweder nicht voll beladen oder hoffnungslos überladen. Im schlimmsten Fall muss eine Tour auf halber Strecke abgebrochen werden, um zum Depot zurückzukehren, nachzuladen und an einem weit entfernten Punkt wieder einzusetzen.

Das CVRPTW – eines der anspruchsvollsten OR-Probleme

Das zugrunde liegende Problem ist das Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) – eines der komplexesten Optimierungsprobleme im Operations Research. Es kombiniert drei Dimensionen: die Kapazitätsbeschränkungen der Fahrzeuge, die Anzahl verfügbarer Fahrzeuge und die individuellen Zeitfenster für jeden Belieferungspunkt.

Eine exakte Lösung ist für praxisrelevante Problemgrößen nicht in akzeptabler Zeit berechenbar. Daher setzen wir eine eigenentwickelte Heuristik auf Basis von Tabu Search ein – ein metaheuristisches Verfahren, das durch intelligentes Erkunden des Lösungsraums sehr gute Näherungslösungen findet.

Tägliche Optimierung statt starrer Touren

Unsere Lösung optimiert die Touren täglich neu. Dabei fließen alle relevanten Restriktionen ein: Fahrzeugkapazitäten, verfügbare Fahrzeuge, individuelle Belieferungszeitfenster. Das Ergebnis ist jeweils die kürzeste und damit kosteneffizienteste Tour für die gegebenen Tagesbedingungen.

Besonders elegant: Die spätesten Belieferungszeiten der einzelnen Zusteller werden automatisch durch eine Rückwärtsrechnung bestimmt – ausgehend von der spätesten Zustellzeit beim Leser und der tagesaktuellen Sollzeit. So ergibt sich der späteste Belieferungszeitpunkt durch die Auslieferungstour rechnerisch und nachvollziehbar.

Entlastung der Disposition

Der größte praktische Nutzen: Kein Disponent muss mehr Vertretungstouren im Kopf haben oder Touren manuell umplanen. Die tägliche automatische Berechnung entlastet die Disposition erheblich und eliminiert menschliche Fehlerquellen bei gleichzeitiger Kostenoptimierung.

Abschnittsrotation – Flexible Personaleinsatzplanung durch Mixed Integer Programming

In der Zeitungszustellung treten häufig Personalengpässe auf – durch Urlaub, Krankheit oder kurzfristige Ausfälle. Die klassische Praxis, jeden Mitarbeiter einem festen Zustellbezirk zuzuweisen, stößt hier an ihre Grenzen. Wir haben daher ein eigenes Optimierungsmodell entwickelt, das wir intern als Abschnittsrotation bezeichnen.

Der Paradigmenwechsel

Anstatt jedem Mitarbeiter einen festen Zustellabschnitt zuzuweisen, plant das Modell flexibel je nach Verfügbarkeit und Ortskenntnis. Dabei werden die individuellen Arbeitszeitgrenzen jedes Mitarbeiters berücksichtigt – sowohl Mindest- als auch Höchstarbeitszeiten auf Tages- und Monatsebene. Gleichzeitig minimiert das Modell die Anzahl von Wechseln zwischen verschiedenen Abschnitten, um Einarbeitungsaufwände gering zu halten.

Das mathematische Modell

Das zugrunde liegende Problem ist ein gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem (Mixed Integer Program, MIP). Die Entscheidungsvariablen sind binär: Für jeden Mitarbeiter, jeden Abschnitt und jeden Tag wird entschieden, ob eine Zuweisung erfolgt oder nicht.

Die Zielfunktion maximiert die Summe der Präferenzen (Ortskenntnis) und minimiert gleichzeitig die Anzahl der Wechsel zwischen Abschnitten. Die Nebenbedingungen stellen sicher, dass täglich alle Abschnitte bedient werden, Mitarbeiter nur an verfügbaren Tagen eingesetzt werden, Arbeitszeitgrenzen eingehalten werden und nur Abschnitte zugewiesen werden, für die der Mitarbeiter qualifiziert ist.

Lösung mit Standardsolvern

Das Modell lösen wir mit dem Open-Source-Solver CBC (Coin-or Branch and Cut) von CoinOR. CBC ist einer der leistungsfähigsten frei verfügbaren MIP-Solver und liefert für unsere Problemgrößen in akzeptabler Zeit optimale oder sehr gute Lösungen.

Praktischer Nutzen

Die Abschnittsrotation ermöglicht eine robuste und gleichzeitig effiziente Personaleinsatzplanung. Kurzfristige Ausfälle werden automatisch kompensiert, die Versorgungssicherheit für alle Kunden bleibt gewährleistet, und die Arbeitszeiten der Mitarbeiter bleiben im vereinbarten Rahmen – ohne manuelle Planung durch Disponenten.

Vorteile beim Recruiting

Ein oft unterschätzter Aspekt: Die flexible Personaleinsatzplanung ist auch beim Recruiting äußerst zuträglich. Heutzutage scheiden viele potenzielle Mitarbeiter bereits im Bewerbungsverfahren aus, weil sie nicht bereit sind, an sechs Tagen pro Woche zu arbeiten – ein Modell, das in der traditionellen Zeitungszustellung üblich war. Die Abschnittsrotation berücksichtigt individuelle Verfügbarkeiten und ermöglicht auch Teilzeitmodelle mit weniger Arbeitstagen. Das erweitert den Pool qualifizierter Bewerber erheblich und macht die Branche attraktiver für Menschen, die Flexibilität bei der Arbeitszeitgestaltung suchen.

Seit Jahren erfolgreich in der Praxis im Einsatz

Eine Software, die all das kann

Die Suche nach einer geeigneten Softwarelösung für die Presselogistik war ernüchternd: Keine am Markt verfügbare Lösung bot auch nur annähernd die Funktionstiefe, die für eine echte Optimierung notwendig ist. Die meisten Systeme beschränken sich auf digitale Oberflächen für manuelle Prozesse – ohne die zugrunde liegende Komplexität zu adressieren.

Aus dieser Ermangelung heraus haben wir LEONHARD entwickelt: Ein Logistiksystem, das von Grund auf für die spezifischen Anforderungen der Presselogistik konzipiert wurde – aus der Praxis, für die Praxis.

Ein Jahrzehnt Entwicklung im Härtetest des Alltags

LEONHARD ist keine Software aus dem Labor. Seit über einem Jahrzehnt wird jede Entwicklungsiteration direkt an den täglichen Herausforderungen der Presselogistik gemessen und bewiesen. Jede Funktion, jeder Algorithmus, jede Optimierung musste sich im realen Betrieb bewähren – unter Zeitdruck, bei Personalausfällen, in der Nachtschicht, bei wechselnden Wetterbedingungen und unvorhergesehenen Ereignissen. Was nicht funktionierte, wurde verbessert. Was funktionierte, wurde weiter geschärft. Das Ergebnis ist eine Software, die nicht nur theoretisch überzeugt, sondern täglich beweist, dass sie hält, was sie verspricht.

Operations Research als DNA

Alle in diesem Dokument beschriebenen Methoden und Optimierungsverfahren sind fest in LEONHARD verankert: Die regressionsbasierte Sollzeitberechnung für alle Fahrzeugtypen, die TSP-Optimierung für flexible Gebietsschnitte, das CVRPTW für die tägliche Tourenoptimierung und die MIP-basierte Abschnittsrotation für die Personaleinsatzplanung. Diese Algorithmen arbeiten nicht isoliert, sondern greifen ineinander – vom digitalen Zwilling für Was-wäre-wenn-Analysen bis zur vollautomatischen Dispositionsunterstützung.

Vollständige Branchenlösung

Neben den Optimierungsfunktionen bietet LEONHARD alle Standardfunktionen, die ein modernes Logistiksystem für den Pressevertrieb benötigt: mehrstufige Verwaltung von Lokal- und Unterausgaben mit beliebiger Hierarchietiefe, vollständige Trägerlohnabrechnung inklusive automatischer Berechnung von Urlaubsgeld und Krankengeld unter strikter Einhaltung der Vorgaben des Entgeltfortzahlungsgesetzes.

Als vollständig API-basierte Plattform integriert sich LEONHARD nahtlos in bestehende Verlagssysteme und macht die Zeitungslogistik endlich zukunftssicher.

Mehr erfahren auf leonhard.io