ETA steht für Estimated Time of Arrival, zu Deutsch also die voraussichtliche Ankunftszeit. Für die Lkw-Tourenplanung ist sie ein wichtiger Aspekt, dem Empfänger die Ware termingerecht anzuliefern.
Wie lässt sie die Ankunftszeit genau berechnen?
Routenplanung kennt jeder aus seinem Alltag. Wir geben in unser Handy ein Ziel ein und es spuckt uns die beste Route sowie die Ankunftszeit aus. Einfach und fast wie selbstverständlich dank unserer GPS-App. Zusätzlich sagt die App uns sogar mögliche Staus voraus. Wenn die verbleibende Fahrzeit dann mal falsch eingeschätzt wird und wir ein wenig länger fahren, dann nehmen wir das meist ohne viel Ärger hin. Für die Tourenplanung von Lkw sieht es anders aus – dort bedeutet Zeit Geld. Und hier ist die ETA (Estimated Time of Arrival), zu Deutsch, die voraussichtliche Ankunftszeit, eine wichtige Stellschraube im Wettbewerb. Die Berechnung der voraussichtlichen Ankunftszeiten (ETA) könnte so einfach sein. In der Regel basiert die Berechnung auf dem Tempo für die bereits zurückgelegte Strecke. Die verbleibende Strecke wird durch die bislang gemessene Geschwindigkeit geteilt. Daraus ergibt sich eine voraussichtliche Ankunftszeit, die Sie als Fuhrparkmanager im Flottenmanagement nutzen können.
Transportplanung: Die wichtige Bedeutung der ETA
Damit der Warenfluss garantiert bleibt, muss man die ETA immer im Blick haben. Die ETA ist die zweitwichtigste Funktion einer GPS-Navigationssoftware – nach der sichersten Route für FahrerInnen. Die ETA gilt deshalb als maßgeblich Grundlage für die meisten Transportplanungsaufgaben. Fehler in der ETA-Berechnung haben dann völlig andere Konsequenzen und bringen Abläufe durcheinander. Die exakte Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit ist daher elementar für die Logistik von Gütern. Doch wie lässt sich die am genauesten voraussagen? Eine entscheidende Komponente für die Berechnung der Fahrzeiten sind Live-Verkehrsinformationen. Sie teilen der Navigationssoftware mit, wie schnell der Verkehr aktuell auf einem Abschnitt unterwegs ist. Aber das ist nicht alles.
Disponenten erfreut Pünktlichkeit
Exakte Ankunftszeiten sind das Gold der Logistik- und Transportbranche. Denn nur, wenn digitale Prozesse auch die Realität abbilden, gelingt die Planung für alle anschließenden Aufträge. Davon profitiert nicht nur der Disponent, auch alle nachfolgende Aktivitäten können von den Empfängern exakter geplant werden. So müssen FahrerInnen etwa keine Wartezeiten bei der Beladung auf sich nehmen, wenn alle Daten und Vorhersagen stimmen. Doch die Ankunftszeit ist von so vielen Variablen abhängig, die leider nicht immer hundertprozentig berechnet werden können. Dazu zählt etwa beim Fernverkehr die Situation auf den Straßen. Unfälle, Baustellen oder das Wetter durchkreuzen die Pläne einer berechneten ETA häufig. Aktuelle Verkehrsmeldungen bilden zwar die Basis für die Berechnung, allerdings fehlen manchmal wichtige Daten – oder sie werden nicht als relevant angesehen. Das Ergebnis: Die ETA muss im Tagesverlauf oftmals angepasst werden.
ETA – Fehler minimieren
Immerhin bedienen sich moderne Routenplaner unterschiedlicher Quellen, um Ankunftszeiten vorauszusagen. Einige Systeme sind in der Lage dank ihrer Algorithmen eine ungefähre Zeit zu berechnen. Das funktioniert aufgrund von historischen Verläufen, aus denen die ETA dann berechnet wird. Die andere Möglichkeit kennen wir aus unserem Alltag. Dort werden etwa die Daten der eigenen Geräte genutzt, um ein möglichst genaues Bild der Verkehrslage zu schaffen. Bewegen sich viele Fahrzeuge nur sehr langsam, dann ist in der Regel von einem Stau auszugehen. Eines ist jedoch sicher: dass nichts sicher ist. Denn nicht alle Fahrzeuge haben das gleiche System verbaut – und daher aktualisieren sich vorherige Angaben häufiger. Und noch etwas zählt: Fahrzeuge werden nicht kategorisiert. So fahren LKW bekanntlich langsamer als PKW. Das ist aber wichtig, um die Strecken für einen bestimmten Fahrzeugtyp zu ermitteln. Je mehr Datenpunkte von Hunderten Millionen vernetzter Geräte angezapft werden, desto exakter die Voraussage. Diese Daten fließen in Echtzeitverkehrsflussinformationen ein, sodass Fahrer rechtzeitig vor Staus gewarnt werden können.
Je näher am Ziel, desto exakter die Voraussage
Wir haben gelernt, dass es schwierig ist, exakte Berechnungen durchzuführen. Allerdings lässt sich die voraussichtliche Ankunftszeit tatsächlich immer besser bestimmen, je näher ein Fahrzeug seinem Ziel kommt. Im Mittelpunkt stehen dabei sogenannte Geofences. Diese virtuell gezogenen Kreise um ein bestimmtes Zielgebiet lassen sich individuell definieren. Und das funktioniert so: Fährt ein Fahrzeug mit seinem GPS-Tracker in den Bereich, wird ein Alarm beim Disponent ausgelöst. In diesem Fall weiß der Disponent, dass sich das Fahrzeug seinem Ziel nähert. Diese Technik ist zielführend, doch auch nicht auf die Minute exakt – darüber sollte sich jedes Transport- und Logistikunternehmen bewusst sein. Aus der vermeintlichen ETA könnten letztlich falsche Entschlüsse gefasst werden. Am Ende hängt eben alles von der Qualität und Menge der gelieferten Daten ab. Sind diese gut und ausreichend vorhanden, dann bekommt man einen ziemlich verlässlichen Wert. Aber eben nur ziemlich verlässlich. Es bleibt immer noch ein Unterschied zwischen Theorie (Berechnung) und Praxis (Messungen beim Fahren).
Flottenmanagement-Lösungen können helfen
Da das Verkehrsaufkommen meistens schwer zu berechnen ist, stehen die Mitarbeitende nicht selten im Stau. Mit negativen Konsequenzen für die Produktivität. Gleichzeitig leiden Servicequalität und Planungssicherheit des Unternehmens. Mit Hilfe der GPS Funktionen der Fuhrparksoftware von Vimcar live verfolgen, wann Mitarbeiter beim Kunden eintreffen und über die Routendokumentation Kundennachweise erstellen.
