Ein verstopfter Kanal am Sonntagabend, ein Ölfleck nach einem Unfall auf der Landesstraße, ein übergelaufener Schacht nach einem Gewitter. Wer einen Notdienst für Kanal und Umwelt betreibt, weiß nie genau, was der nächste Anruf bringt. Gleichzeitig läuft das planbare Geschäft weiter. Ölabscheider müssen gewartet, Fettabscheider entleert, Kanäle gespült und inspiziert werden. Beides wird oft mit denselben Fahrzeugen und denselben Menschen erledigt.
Die Kunst der Disposition liegt darin, das planbare Geschäft effizient abzuarbeiten und trotzdem jederzeit schnell auf Notfälle reagieren zu können. In diesem Beitrag zeigen wir, warum das ein anspruchsvolles Optimierungsproblem ist und wie mathematische Verfahren helfen, Reaktionszeiten zu verkürzen, ohne die Auslastung zu opfern.
Zwei Welten mit denselben Fahrzeugen
Der Kanalservice lebt von zwei sehr unterschiedlichen Arten von Aufträgen. Planbare Aufträge wie die regelmäßige Wartung von Abscheidern oder die Reinigung von Kanalnetzen haben feste Termine oder zumindest Zeitfenster. Sie lassen sich im Voraus zu effizienten Touren bündeln. Notfälle dagegen kommen unangekündigt, verlangen eine schnelle Reaktion und haben Vorrang vor allem anderen.
Wenn ein Saug-Spül-Fahrzeug gerade mitten in einer Wartungstour ist und ein Notruf eingeht, muss die Disposition entscheiden. Unterbricht das Fahrzeug die Tour und fährt zum Notfall? Übernimmt ein anderes Fahrzeug, das weiter entfernt ist? Und was passiert mit den geplanten Terminen, die nun nicht mehr eingehalten werden können? Diese Entscheidungen fallen unter Zeitdruck, oft in der Nacht und am Wochenende, wenn nur wenige Menschen in der Leitstelle sind.
Das Problem hinter der Entscheidung
In der Operations Research ist dieses Problem als dynamische Tourenplanung bekannt. Ein Teil der Aufträge ist zu Beginn des Tages bekannt, ein anderer Teil kommt erst im Laufe des Tages hinzu. Das Modell muss laufend entscheiden, wie neue Aufträge in die bestehenden Touren eingefügt werden und welche bestehenden Aufträge dafür verschoben werden.
Dazu kommt eine zweite Frage, die aus der Planung von Rettungsdiensten bekannt ist. Wo sollten die Fahrzeuge stehen oder unterwegs sein, damit ein Notfall an jedem Ort des Einsatzgebiets innerhalb einer bestimmten Zeit erreicht werden kann? Wenn alle Fahrzeuge gerade im Süden der Region arbeiten, dauert ein Einsatz im Norden entsprechend lange. Ein gutes Modell berücksichtigt deshalb bei der Planung der geplanten Aufträge auch die Abdeckung des Gebiets für mögliche Notfälle.
Planbare Arbeit so legen, dass Luft bleibt
Die wichtigste Stellschraube liegt in der Planung des planbaren Geschäfts. Wenn Wartungstouren so geplant werden, dass die Fahrzeuge über das Gebiet verteilt arbeiten, bleibt die Reaktionszeit für Notfälle überall kurz. Wenn Touren so geplant werden, dass sie sich leicht unterbrechen lassen, weil etwa zwischen zwei Aufträgen immer ein kurzer Puffer liegt, verursacht ein Notfall weniger Folgeschäden.
Ein Optimierungsmodell kann diese Ziele direkt berücksichtigen. Es minimiert nicht nur die Fahrzeit der geplanten Touren, sondern achtet auch darauf, dass das Gebiet zu jeder Tageszeit ausreichend abgedeckt ist. Es kann Aufträge mit flexiblen Terminen bevorzugt in Zeiten legen, in denen erfahrungsgemäß wenige Notfälle eintreten, und Tage mit hohem Notfallrisiko bewusst entlasten.
Notfälle vorhersagen
Notfälle sind nicht vollständig zufällig. Verstopfungen treten nach Feiertagen häufiger auf, wenn in vielen Haushalten gekocht und gefeiert wurde. Überflutete Schächte und Keller häufen sich nach Starkregen. Ölunfälle auf Straßen hängen mit dem Verkehrsaufkommen und dem Wetter zusammen. Aus historischen Einsatzdaten lässt sich deshalb eine Prognose ableiten, wie viele Notfälle an welchem Tag in welcher Region zu erwarten sind.
Mit einer solchen Prognose kann die Disposition vorausschauend planen. Wenn für den nächsten Tag schwere Gewitter angesagt sind, werden flexible Wartungsaufträge verschoben und mehr Fahrzeuge in Bereitschaft gehalten. Wenn ein ruhiger Tag erwartet wird, kann mehr planbare Arbeit erledigt werden. Wie wir solche Prognosen mit maschinellem Lernen erstellen, beschreiben wir auf unserer Seite zum Machine Learning.
Bei Starkregen den Überblick behalten
Starkregenereignisse sind für den Kanalservice die größte Herausforderung. Innerhalb weniger Stunden gehen Dutzende Einsatzanfragen ein, und nicht alle können sofort bedient werden. Die Disposition muss priorisieren. Ein überfluteter Keller in einem Krankenhaus hat Vorrang vor einer Garage, ein drohender Ölaustritt vor einem verstopften Gully.
Ein Modell kann hier helfen, die Einsätze nach Dringlichkeit, Entfernung und benötigter Ausrüstung zu ordnen und den Fahrzeugen zuzuweisen. Es zeigt, welche Aufträge in der nächsten Stunde erledigt werden können und welche warten müssen, und es aktualisiert diesen Plan mit jedem neuen Anruf. Das entlastet die Leitstelle und sorgt dafür, dass die wichtigsten Einsätze zuerst bedient werden. Wie wir Echtzeitentscheidungen unterstützen, zeigt unsere Seite zur Echtzeitdisposition.
Rufbereitschaft fair und verlässlich planen
Ein Notdienst rund um die Uhr braucht Menschen, die auch nachts und am Wochenende bereitstehen. Die Planung der Rufbereitschaft ist eine eigene Aufgabe. Sie muss sicherstellen, dass zu jeder Zeit genug qualifizierte Mitarbeitende verfügbar sind, dass die Ruhezeiten eingehalten werden und dass die Belastung fair verteilt ist. Wer in der Nacht zu einem Einsatz ausrückt, kann am nächsten Morgen nicht gleich wieder die Frühtour fahren.
Ein Optimierungsmodell plant Rufbereitschaft und reguläre Dienste gemeinsam. Es berücksichtigt, wie wahrscheinlich ein nächtlicher Einsatz ist, und plant für den Folgetag Reserven ein, falls die Bereitschaft tatsächlich ausrücken musste. So werden Übermüdung und kurzfristige Ausfälle vermieden. Wie wir Dienste in der Abfallwirtschaft planen, beschreiben wir im Beitrag zur Dienstplanung für Fahrer und Lader.
Die richtige Ausrüstung am richtigen Ort
Nicht jedes Fahrzeug kann jeden Einsatz übernehmen. Für die Beseitigung einer Ölspur braucht es anderes Material als für eine Kanalverstopfung. Für große Mengen braucht es Fahrzeuge mit großem Tank, für enge Innenhöfe kleine und wendige Fahrzeuge. Die Disposition muss deshalb nicht nur wissen, wo ein Fahrzeug gerade ist, sondern auch, was es an Bord hat und wie voll sein Tank ist.
Ein Modell, das diese Eigenschaften kennt, kann bei jedem Einsatz das passende Fahrzeug vorschlagen. Es kann auch berücksichtigen, dass ein Fahrzeug nach einem Einsatz erst entleert werden muss, bevor es den nächsten übernehmen kann. Und es kann die Wartung der Fahrzeuge so planen, dass nie zu viele gleichzeitig in der Werkstatt stehen. Wie wir Werkstatt und Fahrzeugverfügbarkeit gemeinsam planen, zeigt die Seite zur Werkstatt-Disposition für Notdienstfahrzeuge.
Saisonale Wartung als Chance
Viele planbare Aufträge haben einen saisonalen Rhythmus. Vor dem Winter lohnt sich eine Kontrolle von Öl- und Sandabscheidern, damit Probleme nicht erst bei Frost entdeckt werden. Nach dem Winter fallen durch Streusplitt und Schmutz viele Reinigungen an. Wer diese Spitzen früh erkennt, kann Kunden aktiv ansprechen und die Aufträge über einen längeren Zeitraum verteilen. Das glättet die Auslastung und schafft Luft für die Notfälle, die in jeder Saison kommen.
Ein Modell kann aus den Wartungsverträgen und den historischen Aufträgen berechnen, wann welche Aufträge fällig werden, und einen Vorschlag machen, wie sie am besten über die Wochen verteilt werden. So wird aus einer Spitze ein gleichmäßiger Strom, der sich effizient abarbeiten lässt.
Wie Hex bei einem Notdienst vorgeht
Hex ist ein Team aus Mathematikerinnen und Mathematikern innerhalb der Anexia Digital Engineering Group mit Schwerpunkt auf Planung und Optimierung. In einem Projekt zur Notdienstdisposition beginnen wir mit einer Analyse der historischen Einsätze. Wann und wo traten Notfälle auf, wie lange hat die Reaktion gedauert, und wo lagen die Engpässe? Daraus entsteht ein Bild, wie gut das Einsatzgebiet heute abgedeckt ist.
Danach bauen wir ein Modell, das planbare Aufträge und Notfälle gemeinsam betrachtet, und binden es an die bestehende Dispositionssoftware an. Die Leitstelle erhält Vorschläge für die Tagesplanung, für die Einsatzzuweisung bei Notfällen und für die Planung der Rufbereitschaft. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, aber sie beruht auf einer besseren Grundlage. Mehr zu unseren Ansätzen auf den Seiten zur Dispositionsoptimierung, zur KI-Disposition und zum Reinforcement Learning für schnelle Einsatzentscheidungen, das sich für sehr schnelle Entscheidungen unter Unsicherheit eignet.
Kennzahlen, die wirklich zählen
Für einen Notdienst ist die Reaktionszeit die wichtigste Kennzahl. Sie allein reicht aber nicht. Genauso wichtig ist, wie viele planbare Aufträge wegen Notfällen verschoben werden mussten, wie gut die Fahrzeuge ausgelastet sind und wie oft Mitarbeitende nach einem nächtlichen Einsatz am nächsten Tag ausfallen. Ein gutes Planungsmodell macht diese Kennzahlen sichtbar und zeigt, wie sie zusammenhängen. So lässt sich gezielt entscheiden, ob mehr Bereitschaft, eine andere Verteilung der Fahrzeuge oder eine andere Planung der Wartungsaufträge den größten Nutzen bringt.
Sie möchten Ihre Reaktionszeiten verkürzen, ohne mehr Fahrzeuge anzuschaffen? Sprechen Sie mit uns. Wir analysieren Ihre Einsätze und zeigen Ihnen, wo die Hebel liegen.
Häufige Fragen
Wie schnell muss das System bei einem Notfall rechnen?
Innerhalb weniger Sekunden. Das ist mit geeigneten Modellen gut machbar, auch wenn gleichzeitig viele Fahrzeuge und Aufträge im System sind.
Können wir Kundenverträge mit garantierten Reaktionszeiten abbilden?
Ja. Vertragliche Reaktionszeiten lassen sich als Bedingung oder als Priorität im Modell hinterlegen.
Lohnt sich das auch für einen kleinen Kanalservice?
Ja, vor allem wenn wenige Fahrzeuge ein großes Gebiet abdecken müssen. Dort macht eine gute Verteilung der planbaren Arbeit einen besonders großen Unterschied.