Der batterieelektrische Lkw ist in der Logistik angekommen. Was vor wenigen Jahren noch Pilotprojekt war, läuft heute in vielen Unternehmen im Regelbetrieb. SPAR setzt seit April 2026 zehn E-Lkw der neuesten Generation in der Lebensmittellogistik ein, mit Batterien von rund 600 kWh und Reichweiten von bis zu 400 Kilometern. Auf dem Österreichischen Logistik-Tag 2026 stellte Daimler Truck vor, wie die Inbound-Logistik zu den eigenen Werken mit E-Lkw skalierbar und wirtschaftlich dekarbonisiert wird, und Schachinger Logistik berichtete vom Bau eines der größten Batteriespeicher in der europäischen Logistik.
Eine Botschaft zog sich durch alle Beiträge. E-Trucking verlangt systemisches Denken. Es reicht nicht, einen Diesel-Lkw durch einen E-Lkw zu ersetzen. Routenplanung, Ladeinfrastruktur, Energieversorgung und die Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern müssen neu aufgestellt werden. In diesem Beitrag zeigen wir, wie mathematische Optimierung dabei hilft, aus vielen Einzelfragen ein funktionierendes Gesamtsystem zu machen.
Warum der E-Lkw die Planung verändert
Beim Diesel-Lkw ist die Reichweite praktisch kein Planungsthema. Getankt wird bei Bedarf, und das dauert Minuten. Beim E-Lkw wird Energie zur knappen Ressource, deren Verbrauch von vielen Faktoren abhängt. Die Beladung, das Höhenprofil der Strecke, die Geschwindigkeit, die Außentemperatur und bei Kühlfahrzeugen auch die Kühlaggregate beeinflussen, wie weit der Lkw kommt. Laden dauert je nach Leistung zwischen einer halben Stunde und mehreren Stunden.
Damit hängen Touren, Ladestopps, Fahrerpausen und Standzeiten eng zusammen. Eine Tour, die mit dem Diesel problemlos läuft, kann mit dem E-Lkw nur dann funktionieren, wenn an der richtigen Stelle geladen wird. Und ein Ladestopp ist nur dann sinnvoll, wenn er mit einer ohnehin nötigen Pause oder einer Standzeit an der Rampe zusammenfällt.
Den Energieverbrauch zuverlässig vorhersagen
Grundlage jeder guten Planung ist eine verlässliche Prognose des Energieverbrauchs. Moderne E-Lkw liefern über ihre Telematik detaillierte Daten zu Strecke, Geschwindigkeit, Ladezustand und Nebenverbrauchern. Kombiniert mit Wetterdaten, Beladung und Streckenprofil lässt sich daraus ein Modell trainieren, das für jede geplante Tour den erwarteten Verbrauch vorhersagt.
Entscheidend ist, dass das Modell nicht nur einen Mittelwert liefert, sondern auch eine Aussage über die Unsicherheit. Eine Tour im Winter mit voller Beladung über den Pyhrn braucht eine andere Reserve als eine Stadttour im Sommer. Wie wir Prognosen mit maschinellem Lernen erstellen, beschreiben wir auf unserer Seite zum Machine Learning.
Touren mit Ladestopps planen
Mit einer verlässlichen Verbrauchsprognose lässt sich die Tourenplanung erweitern. Das Modell entscheidet nicht nur, welcher Lkw welche Aufträge in welcher Reihenfolge fährt, sondern auch, wo und wie lange geladen wird. In der Forschung heißt das Electric Vehicle Routing Problem, und es gehört zu den anspruchsvolleren Varianten der Tourenplanung.
Ein wichtiger Hebel liegt in den Lenk- und Ruhezeiten. Nach spätestens viereinhalb Stunden Lenkzeit ist eine Pause von 45 Minuten vorgeschrieben. Wenn diese Pause an einer Schnellladesäule stattfindet, kostet das Laden keine zusätzliche Zeit. Ähnlich ist es mit Standzeiten an der Rampe des Kunden. Wenn dort geladen werden kann, während entladen wird, gewinnt der Lkw Reichweite ohne Zeitverlust. Ein Modell, das Pausen, Standzeiten und Ladepunkte gemeinsam plant, findet solche Möglichkeiten systematisch. Mehr zu den Methoden auf unserer Seite zur mathematischen Optimierung.
Laden im Depot ohne teure Lastspitzen
Der größte Teil der Energie wird bei vielen Flotten im eigenen Depot geladen, meist über Nacht. Wenn viele Lkw gleichzeitig zurückkommen und sofort mit voller Leistung laden, entsteht eine Lastspitze, die den Netzanschluss überfordert oder hohe Leistungspreise verursacht. Ein Netzausbau ist teuer und dauert oft Jahre.
Ein intelligentes Lademanagement verteilt das Laden so, dass jeder Lkw am Morgen die Energie hat, die er für seine Tour braucht, und die Last dabei möglichst gleichmäßig bleibt. Wenn eine Photovoltaikanlage und ein Batteriespeicher vorhanden sind, wie bei Schachinger Logistik, lässt sich auch deren Energie gezielt einsetzen. Der Speicher wird geladen, wenn Strom günstig oder selbst erzeugt ist, und gibt ihn ab, wenn viele Lkw gleichzeitig laden. Die Planung dieser Energieflüsse ist ein klassisches Optimierungsproblem, das wir aus Busdepots gut kennen. Mehr dazu auf der Seite zum Lademanagement für E-Flotten und im Beitrag zur Steuerung von E-Bus-Betriebshöfen.
Welche Touren zuerst elektrisch fahren
Kaum ein Unternehmen stellt seine Flotte auf einmal um. In der Übergangszeit fahren Diesel, HVO und E-Lkw nebeneinander. Die Frage ist, welche Touren sich am besten für die ersten E-Lkw eignen. Oft sind das regelmäßige Pendeltouren zwischen festen Punkten, bei denen an beiden Enden geladen werden kann, oder Verteilertouren in der Region mit Rückkehr ins Depot.
Ein Optimierungsmodell bewertet alle Touren nach Energiebedarf, Lademöglichkeiten, Kosten und CO2-Einsparung und schlägt eine Zuordnung von Fahrzeugtypen zu Touren vor. Es kann auch die Frage beantworten, wie Touren umgeschnitten werden müssten, damit mehr davon elektrisch fahrbar werden. Manchmal genügt es, zwei Aufträge zwischen Touren zu tauschen, damit eine Tour in die Reichweite passt.
Die Umstellung als mehrjähriger Plan
Über die einzelne Tour hinaus stellt sich die strategische Frage, wie die Umstellung über mehrere Jahre verlaufen soll. Wie viele E-Lkw braucht es in welchem Jahr? Wo wird Ladeinfrastruktur gebaut, und wie groß muss sie sein? Lohnt sich ein Batteriespeicher, und wie groß sollte er sein? Wie entwickeln sich Fahrzeugpreise, Strompreise und Maut? In vielen Ländern, darunter Deutschland und Österreich, hängt die Lkw-Maut inzwischen auch vom CO2-Ausstoß ab, was die Wirtschaftlichkeit von E-Lkw verbessert.
Ein mehrstufiges Optimierungsmodell rechnet verschiedene Szenarien für diese Größen und zeigt, welche Umstellungsreihenfolge über die gesamte Laufzeit am günstigsten ist. So entsteht eine belastbare Grundlage für Investitionsentscheidungen, Förderanträge und Gespräche mit Kunden, die zunehmend emissionsfreie Transporte verlangen. Wie wir bei Förderanträgen unterstützen, zeigt die Seite zur Fördermitteleinreichung.
Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern
E-Trucking funktioniert am besten, wenn Verlader, Spediteur und Empfänger zusammenarbeiten. Wenn an der Rampe des Kunden geladen werden kann, wenn Zeitfenster so vergeben werden, dass der E-Lkw nicht warten muss, und wenn Ladeinfrastruktur gemeinsam genutzt wird, sinken die Kosten für alle. Daimler Truck betonte auf dem Logistik-Tag, dass bei der Umstellung auch die Zusammenarbeit mit Logistikpartnern grundlegend neu aufgestellt werden muss.
Ein gemeinsames Planungsmodell kann zeigen, welche Kooperationen den größten Nutzen bringen. Wo lohnt sich ein gemeinsamer Ladepunkt? Wie müssten Zeitfenster an den Rampen angepasst werden? Solche Fragen lassen sich mit Daten und Modellen viel leichter klären als in abstrakten Diskussionen. Wie Zeitfenster an Rampen optimiert werden, beschreiben wir im Beitrag über Zeitfenster an Rampen in der Lagerlogistik.
Am Betriebstag flexibel bleiben
Kein Tag verläuft genau nach Plan. Ein Stau verlängert die Fahrzeit, eine Ladesäule ist belegt oder defekt, ein Lkw hat am Morgen weniger Energie als geplant, weil das Laden unterbrochen wurde. In solchen Situationen muss die Disposition schnell entscheiden, ob die Tour angepasst, ein zusätzlicher Ladestopp eingelegt oder ein Auftrag an ein anderes Fahrzeug übergeben wird.
Ein Modell, das in Sekunden neu rechnet, liefert dafür eine belastbare Grundlage. Es kennt die aktuellen Ladezustände, die verfügbaren Ladepunkte und die verbleibenden Aufträge und schlägt die beste Anpassung vor. Wie wir Echtzeitentscheidungen unterstützen, zeigt die Seite zur Echtzeitdisposition. Die gleichen Fragen stellen sich in der Entsorgungswirtschaft, wie unser Beitrag zu E-Müllfahrzeugen zeigt.
Wie Hex bei der Umstellung unterstützt
Hex ist das Team für mathematische Optimierung in der Anexia Digital Engineering Group. Unsere Mathematikerinnen und Mathematiker haben umfangreiche Erfahrung mit der Planung elektrischer Flotten, vom Stadtbus über das Müllfahrzeug bis zum Lkw. In einem Projekt beginnen wir mit den Telematik- und Tourendaten Ihrer Flotte, bauen ein Verbrauchsmodell und prüfen, welche Touren heute schon elektrisch fahrbar sind und mit welcher Reserve.
Darauf aufbauend optimieren wir Touren, Laden und Energie gemeinsam und rechnen Szenarien für die Flottenumstellung. Die Modelle binden wir an Ihr Transportmanagement an, sodass die Disposition in ihrer gewohnten Umgebung bleibt. Die Anexia Gruppe bringt dafür die Softwareentwicklung und den Betrieb mit. Mehr dazu auf den Seiten zur Datenintegration und im Beitrag zur Ergänzung bestehender Planungssoftware. Den größeren Zusammenhang beschreibt unser Beitrag zur Supply Chain Optimierung.
Sie planen die Elektrifizierung Ihrer Lkw-Flotte? Sprechen Sie mit unserem Mathematikteam. Wir rechnen mit Ihren Daten durch, welche Touren elektrisch funktionieren und wie Laden und Energie zusammenpassen.
Häufige Fragen
Welche Touren eignen sich für den Einstieg?
Meist regelmäßige Pendel- und Verteilertouren mit Rückkehr ins Depot oder mit Lademöglichkeit beim Kunden. Ein Modell zeigt, welche Touren in Ihrer Flotte am besten passen.
Lohnt sich ein Batteriespeicher im Depot?
Das hängt von Netzanschluss, Stromtarif, Photovoltaik und Ladeprofil ab. Ein Optimierungsmodell berechnet, welche Speichergröße sich rechnet.
Können Pausen zum Laden genutzt werden?
Ja. Die vorgeschriebenen Pausen lassen sich gezielt an Ladepunkte legen, sodass das Laden keine zusätzliche Zeit kostet.
Wie genau muss die Verbrauchsprognose sein?
Genau genug, um die nötige Reserve je Tour sinnvoll festzulegen. Mit Telematikdaten einiger Wochen erreichen Verbrauchsmodelle meist eine Genauigkeit, die deutlich kleinere Sicherheitsaufschläge erlaubt als pauschale Annahmen.