Ein elektrisches Müllfahrzeug ist leise, verursacht vor Ort keine Abgase und kommt bei Anrainern und Gemeinden gut an. Wer aber schon einmal versucht hat, eine gewachsene Sammeltour eins zu eins von einem Dieselfahrzeug auf ein E-Fahrzeug zu übertragen, weiß, dass es so einfach nicht ist. Die Tour, die mit Diesel problemlos lief, endet mit dem E-Hecklader an einem kalten Jännermorgen vielleicht mit einem Akkustand, der niemanden mehr ruhig schlafen lässt. Oder das Fahrzeug schafft die Tour locker, steht danach aber mit sechs anderen gleichzeitig an der Ladesäule, und der Netzanschluss des Betriebshofs kommt an seine Grenzen.
Ob eine elektrische Flotte in der Abfallsammlung wirtschaftlich funktioniert, entscheidet sich deshalb weniger am Fahrzeug als an der Planung. Touren, Energieverbrauch, Laden und Personal hängen enger zusammen als im Dieselbetrieb. In diesem Beitrag zeigen wir, warum das so ist, welche Rolle das Straßenfahrzeug-Beschaffungsgesetz dabei spielt und wie mathematische Optimierung hilft, die Umstellung planbar zu machen.
Warum das Thema gerade jetzt drängt
In Österreich regelt das Straßenfahrzeug-Beschaffungsgesetz, welchen Anteil sauberer Fahrzeuge öffentliche Auftraggeber beschaffen und einsetzen müssen. Seit dem 1. Jänner 2026 läuft der zweite Bezugszeitraum bis Ende 2030. Für schwere Nutzfahrzeuge der Klassen N2 und N3 liegt der Mindestanteil nun bei 15 Prozent, nach 10 Prozent im ersten Zeitraum. Müllsammelfahrzeuge sind ausdrücklich nicht ausgenommen.
Wichtig für private Entsorger ist ein Detail, auf das die Fachzeitschrift KOMMUNAL hinweist. Kauft eine Gemeinde Dienstleistungen wie die Abholung von Siedlungsabfällen zu und liegt der geschätzte Auftragswert über 221.000 Euro netto, muss sie dafür sorgen, dass auch der beauftragte Dienstleister die Vorgaben einhält. Die Fahrzeuge des Entsorgers werden dem Mindestanteil der Gemeinde zugerechnet. Damit wird die Frage, wie viele E-Fahrzeuge ein Entsorger einsetzen kann, direkt zum Thema in Ausschreibungen.
Viele Unternehmen der Branche haben sich zudem eigene Ziele gesetzt. Saubermacher etwa hat angekündigt, sämtliche Abfalltransporte bis 2040 emissionsfrei durchzuführen, und setzt in Wien bereits elektrische Hecklader ein. Laut Unternehmen fährt ein solches Fahrzeug auf seiner Sammeltour täglich an die 100 Kilometer, der Verbrauch liegt bei 170 bis 190 kWh, und sowohl der Antrieb als auch das Verdichten und Entleeren der Behälter funktionieren vollelektrisch. Solche Praxiswerte zeigen, dass die Technik im Alltag angekommen ist. Die nächste Stufe ist, nicht nur einzelne Fahrzeuge, sondern ganze Flotten elektrisch zu betreiben. Und genau dort wird die Planung zur Schlüsselfrage.
Was E-Müllfahrzeuge planerisch so anders macht
Bei einem Dieselfahrzeug spielt die Reichweite in der Tourenplanung praktisch keine Rolle. Getankt wird bei Bedarf, und die Tour wird nach Zeit, Menge und Weg geplant. Bei einem E-Müllfahrzeug kommt die Energie als dritte knappe Ressource hinzu. Und diese Energie hängt von viel mehr ab als von den gefahrenen Kilometern.
Ein Müllfahrzeug fährt im ständigen Wechsel von Anfahren und Anhalten, oft mehrere hundert Mal pro Tour. Mit jeder Schüttung wird das Fahrzeug schwerer, sodass die zweite Hälfte der Tour mehr Energie pro Kilometer braucht als die erste. Das Pressen des Abfalls kostet ebenfalls Strom, und wie viel, hängt von der Abfallart ab. Im Winter kommen Heizung und geringere Akkuleistung dazu. Und in hügeligen Gebieten, wie sie in der Steiermark, in Kärnten oder im Voralpenland häufig sind, macht es einen großen Unterschied, ob das voll beladene Fahrzeug bergauf oder bergab fährt. Bergab kann es über die Rekuperation sogar Energie zurückgewinnen.
Für die Planung bedeutet das, dass es keine feste Reichweite gibt. Dieselbe Tour kann im Sommer mit einem Viertel Restakku enden und im Winter knapp werden. Wer seine Touren nur nach Erfahrungswerten plant, muss entweder große Sicherheitsreserven einbauen und verschenkt damit Potenzial, oder er riskiert, dass Fahrzeuge vorzeitig zurück in den Betriebshof müssen.
Den Energieverbrauch einer Tour vorhersagen
Der erste Baustein einer guten Planung ist deshalb eine verlässliche Prognose des Energieverbrauchs. Moderne Fahrzeuge liefern über die Telematik sehr detaillierte Daten zu Strecke, Geschwindigkeit, Höhenprofil, Ladezustand und Nebenverbrauchern. Kombiniert man diese Daten mit den Sammelmengen, der Zahl der Schüttungen und dem Wetter, lässt sich ein Modell trainieren, das für jede geplante Tour den erwarteten Verbrauch und seine Schwankungsbreite vorhersagt.
Solche Modelle beruhen auf Verfahren des maschinellen Lernens und werden mit jeder gefahrenen Tour genauer. Wichtig ist, dass sie nicht nur einen Mittelwert liefern, sondern auch eine Aussage darüber, wie sicher die Prognose ist. Nur dann kann die Tourenplanung sinnvoll entscheiden, wie viel Reserve eine bestimmte Tour braucht. Wie wir maschinelles Lernen in Planungsaufgaben einsetzen, beschreiben wir auf unserer Seite zum Machine Learning.
Sammeltouren mit Energiebedingung planen
Mit einer guten Verbrauchsprognose lässt sich die eigentliche Tourenplanung erweitern. Mathematisch ist die Abfallsammlung ein anspruchsvolles Tourenplanungsproblem, und je nach Sammelart unterscheiden sich die Modelle. Bei der Haushaltssammlung im Holsystem fährt das Fahrzeug praktisch jede Straße eines Gebiets ab. Hier spricht man von Kantenrouting, weil nicht einzelne Punkte, sondern ganze Straßenabschnitte bedient werden. Bei der Gewerbesammlung oder bei Containerstandorten werden dagegen einzelne Punkte angefahren. Beide Varianten gehören zu den klassischen Problemen der Graphentheorie, die wir auf unserer Seite zur Graphentheorie näher beschreiben.
Zu den bekannten Bedingungen wie Fahrzeugkapazität, Zeitfenstern in Fußgängerzonen oder bei Schulen, Fahrverboten und Abfahrten zur Behandlungsanlage kommt bei E-Fahrzeugen der Ladezustand hinzu. Das Modell muss sicherstellen, dass jedes Fahrzeug seine Tour mit ausreichender Reserve beendet. Gleichzeitig kann es Möglichkeiten nutzen, die im Dieselbetrieb keine Rolle spielen. Wenn das Fahrzeug ohnehin zur Entleerung an eine Anlage fährt, kann es dort vielleicht kurz nachladen. Und die Reihenfolge der Straßen lässt sich so wählen, dass schwere Abschnitte mit vollem Fahrzeug möglichst bergab liegen.
Solche Probleme lassen sich mit Verfahren der gemischt ganzzahligen Optimierung und mit Metaheuristiken lösen, oft in Kombination. Für große Sammelgebiete mit Tausenden Straßenabschnitten sind Metaheuristiken meist die richtige Wahl, weil sie in kurzer Zeit sehr gute Lösungen finden. Mehr dazu auf unseren Seiten zu Metaheuristiken sowie auf der Themenseite „mathematische Optimierung für energiebedingte Tourenplanung“.
Laden im Betriebshof ohne Lastspitze
Die meisten E-Müllfahrzeuge werden über Nacht im Betriebshof geladen. Das klingt einfach, wird aber schnell zur Herausforderung, wenn viele Fahrzeuge gleichzeitig zurückkommen. Sammeltouren enden häufig zur ähnlichen Zeit am frühen Nachmittag. Wenn alle Fahrzeuge sofort mit voller Leistung laden, entsteht eine Lastspitze, die den Netzanschluss überfordert oder hohe Leistungspreise verursacht.
Ein Lademanagement, das die Touren des nächsten Tages kennt, kann das Laden klug verteilen. Fahrzeuge, die morgen eine kurze Tour haben, laden langsamer oder später. Fahrzeuge mit langen oder energieintensiven Touren bekommen Vorrang. Wenn der Betriebshof eine Photovoltaikanlage oder einen Batteriespeicher hat, lässt sich auch dieser Strom gezielt nutzen. So kann der Netzanschluss kleiner ausfallen, und die Stromkosten sinken. Wir haben diese Fragen ausführlich für Elektrobusse bearbeitet, die ganz ähnliche Probleme haben. Mehr dazu auf der Seite zum Lademanagement für E-Flotten und im Beitrag zur Steuerung von E-Bus-Betriebshöfen.
Welche Touren zuerst elektrisch fahren sollten
Kaum ein Entsorger stellt seine Flotte auf einen Schlag um. In der Übergangszeit fahren Diesel, HVO und E-Fahrzeuge nebeneinander. Damit stellt sich die Frage, welche Touren zuerst elektrisch gefahren werden sollten. Die Antwort ist nicht immer die kürzeste Tour. Eine Innenstadttour mit vielen Stopps, niedriger Geschwindigkeit und hohem Lärmschutzbedarf profitiert besonders stark vom E-Antrieb. Eine lange Überlandtour mit hohen Geschwindigkeiten und wenigen Stopps bleibt dagegen vielleicht noch länger beim Diesel oder HVO.
Ein Optimierungsmodell kann alle Touren eines Standorts oder einer Region bewerten und eine Zuordnung von Fahrzeugtypen zu Touren vorschlagen. Dabei berücksichtigt es Energieverbrauch, Kosten, Lärm und CO2 ebenso wie die Vorgaben aus Verträgen mit Gemeinden. Wenn eine Gemeinde im Rahmen des Straßenfahrzeug-Beschaffungsgesetzes einen bestimmten Anteil sauberer Fahrzeuge verlangt, wird das zur harten Bedingung im Modell. So wird sichtbar, welche Touren sich am besten für die ersten E-Fahrzeuge eignen und wie viele Fahrzeuge es braucht, um eine Quote zu erfüllen.
Die Flottenumstellung als Fahrplan
Über die einzelne Tour hinaus stellt sich die strategische Frage, wie die Umstellung über mehrere Jahre verlaufen soll. Wie viele E-Fahrzeuge braucht es in welchem Jahr? An welchen Standorten wird Ladeinfrastruktur gebaut, und wie groß muss sie sein? Wann lohnt es sich, einen Betriebshof zu erweitern oder den Netzanschluss auszubauen? Und wie passt das zu den Laufzeiten der Verträge mit Gemeinden und zu den geplanten Ersatzbeschaffungen?
Diese Fragen hängen eng zusammen und lassen sich gut in einem mehrstufigen Optimierungsmodell abbilden. Das Modell rechnet verschiedene Szenarien für Fahrzeugpreise, Strompreise, Förderungen und Vertragsverlängerungen und zeigt, welche Umstellungsreihenfolge über die gesamte Laufzeit am günstigsten ist. Für Unternehmen mit vielen Standorten lassen sich solche Modelle mit Zerlegungsverfahren lösen, die wir auf unserer Seite zu Dekompositionsverfahren beschreiben.
Wenn sich die Mengen ändern
Tourenplanung in der Abfallwirtschaft ist nie abgeschlossen, weil sich die Mengen laufend verändern. Ein gutes Beispiel ist die Umstellung zu Jahresbeginn 2025. Seitdem werden Leicht- und Metallverpackungen österreichweit gemeinsam in der Gelben Tonne oder im Gelben Sack gesammelt, und gleichzeitig gilt das Einwegpfand für Getränkeverpackungen. Beides verändert die Mengen und die Zusammensetzung auf den Verpackungstouren. Neue Sammelsysteme, etwa für Alttextilien, kommen hinzu.
Für E-Fahrzeuge sind solche Änderungen besonders relevant, weil mehr Menge auch mehr Gewicht und damit mehr Energiebedarf bedeutet. Eine Tourenplanung, die regelmäßig mit aktuellen Mengendaten neu optimiert wird, erkennt früh, wo Touren angepasst werden müssen. Wenn Behälter mit Füllstandsensoren ausgestattet sind, lässt sich die Planung sogar dynamisch am tatsächlichen Bedarf ausrichten.
Fahrer und Lader mitplanen
Auch das Personal gehört in die Planung. In vielen Regionen ist es schwer, genug Berufskraftfahrerinnen und Berufskraftfahrer mit C-Führerschein zu finden. Jede Tour, die durch bessere Planung kürzer wird, entlastet das Team. Gleichzeitig verändern E-Fahrzeuge die Dienste. Wenn ein Fahrzeug an der Anlage nachladen soll, muss das zur Pausenplanung passen. Und wenn Touren wegen der Energie anders geschnitten werden, ändern sich auch Arbeitsbeginn und Arbeitsende.
Eine gemeinsame Planung von Touren und Diensten sorgt dafür, dass beides zusammenpasst und die Arbeitszeitregeln eingehalten werden. Wie wir Dienstplanung bei knappem Personal angehen, zeigt unsere Seite zur Dienstplanoptimierung bei Fahrermangel.
Am Sammeltag flexibel reagieren
Kein Sammeltag verläuft genau nach Plan. Nach Feiertagen sind die Mengen deutlich höher, Baustellen sperren Straßen, ein Fahrzeug fällt aus, oder der Akku eines Fahrzeugs ist am Morgen nicht so voll wie geplant, weil das Laden in der Nacht unterbrochen wurde. In solchen Situationen muss die Disposition schnell entscheiden, welches Fahrzeug welche Straßen übernimmt und ob ein Fahrzeug zwischendurch nachladen muss.
Ein Modell, das in wenigen Sekunden neu rechnet, gibt der Disposition dafür eine belastbare Grundlage. Es berücksichtigt die aktuellen Ladezustände, die verbleibenden Mengen und die verfügbaren Fahrzeuge. Wie wir solche Echtzeitentscheidungen unterstützen, beschreiben wir auf der Seite zur Echtzeitdisposition und auf der Seite zur Dispositionsoptimierung für E-Müllfahrzeuge.
Ausschreibungen besser kalkulieren
Für Gemeinden und Abfallwirtschaftsverbände stellt sich bei jeder neuen Ausschreibung der Sammelleistungen die Frage, wie hoch der Anteil sauberer Fahrzeuge sein soll und was das kostet. Für Entsorger stellt sich die Gegenfrage, wie viele E-Fahrzeuge sie für ein Angebot einplanen müssen und wie sich das auf den Preis auswirkt. Beide Seiten profitieren davon, wenn sie diese Fragen mit einem Modell statt mit groben Pauschalen beantworten.
Ein Entsorger kann mit einem Optimierungsmodell in kurzer Zeit berechnen, wie viele Fahrzeuge welchen Typs er für ein Sammelgebiet braucht, welche Ladeinfrastruktur nötig ist und wie sich verschiedene Quoten auf die Kosten auswirken. So entsteht ein Angebot, das realistisch kalkuliert ist und im späteren Betrieb auch hält. Gemeinden wiederum können vorab prüfen, welche Vorgaben sinnvoll und wirtschaftlich erfüllbar sind.
Förderungen und Forschung nutzen
Die Umstellung auf emissionsfreie Nutzfahrzeuge wird in Österreich und auf europäischer Ebene immer wieder durch Förderprogramme unterstützt. Welche Programme gerade offen sind und welche Bedingungen gelten, ändert sich laufend. Eine gute Planungsgrundlage ist aber in fast jedem Fall hilfreich, weil sie zeigt, welche Fahrzeuge und welche Infrastruktur tatsächlich gebraucht werden. Wie wir bei Förderanträgen unterstützen, beschreiben wir auf der Seite zur Fördermitteleinreichung. Wer die Planung von E-Flotten in der Abfallwirtschaft grundlegend weiterentwickeln möchte, kann das auch in einem gemeinsamen Forschungsprojekt tun. Einen Überblick gibt die Seite zu unseren FFG-Forschungsprojekten.
Wie Hex bei einem solchen Projekt vorgeht
Hex ist ein Team aus Mathematikerinnen und Mathematikern innerhalb der Anexia Digital Engineering Group mit Schwerpunkt auf Planung und Optimierung. In einem Projekt zu E-Müllfahrzeugen beginnen wir in der Regel mit den vorhandenen Daten. Dazu gehören Telematikdaten der Fahrzeuge, Sammelmengen, Straßennetz, Behälterstandorte, Touren und Dienste. Oft liegen diese Daten in verschiedenen Systemen, und ein erster Schritt ist, sie sauber zusammenzuführen. Wie wir das angehen, zeigt unsere Seite zur Datenintegration.
Danach bauen wir ein Verbrauchsmodell und prüfen, welche heutigen Touren elektrisch gefahren werden könnten und mit welcher Reserve. Darauf aufbauend optimieren wir Touren, Laden und Dienste gemeinsam und rechnen Szenarien für die Flottenumstellung. Wenn bereits eine Tourenplanungssoftware im Einsatz ist, ersetzen wir sie nicht, sondern ergänzen sie um die Energie- und Ladeplanung. Wie das funktioniert, beschreiben wir im Beitrag zur Ergänzung bestehender Planungssoftware.
Sie planen die Umstellung Ihrer Sammelflotte auf E-Fahrzeuge oder müssen eine Ausschreibung mit Quote kalkulieren? Sprechen Sie mit uns. Wir rechnen mit Ihren Daten durch, welche Touren elektrisch funktionieren und was die Umstellung wirklich kostet.
Häufige Fragen
Reicht die Reichweite eines E-Müllfahrzeugs für eine normale Sammeltour?
Für viele städtische und stadtnahe Touren ja. Entscheidend sind Streckenlänge, Höhenprofil, Menge und Jahreszeit. Eine Verbrauchsprognose auf Basis echter Daten zeigt, welche Touren sicher elektrisch fahrbar sind und wo Anpassungen nötig werden.
Gilt das Straßenfahrzeug-Beschaffungsgesetz auch für private Entsorger?
Indirekt ja. Wenn eine Gemeinde die Abholung von Siedlungsabfällen mit einem Auftragswert über 221.000 Euro netto vergibt, muss sie sicherstellen, dass der Dienstleister die Vorgaben einhält. Die Details sollten im Einzelfall rechtlich geprüft werden.
Lohnt sich Zwischenladen an der Behandlungsanlage?
Das hängt von der Tour und der Ladeinfrastruktur ab. Ein Optimierungsmodell kann berechnen, ob kurze Ladestopps an der Anlage größere Touren ermöglichen oder Fahrzeuge einsparen.
Können wir unsere bestehende Tourenplanung weiter nutzen?
Ja. Wir ergänzen bestehende Systeme über Schnittstellen um Verbrauchsprognose, Ladeplanung und Szenariorechnung.