Potenziale für Lastenradtransporte in der Citylogistik | RadLast Leitfaden - BMVI
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Potenziale für Lastenradtransporte in der Citylogistik | RadLast Leitfaden
Das Projekt „RadLast“ wird gefördert durch das Bundes-
ministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) aus
Mitteln zur Umsetzung des Nationalen Radverkehrsplans 2020.
Autoren
Prof. Dr. Pirmin Fontaine
Ingolstadt School of Management, Juniorprofessur für Operations Management
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Prof. Dr. Stefan Minner
Konstantin Geier
Maximiliane Rautenstrauß
Dr. Patricia Rogetzer
TUM School of Management, Lehrstuhl für Logistik und Supply Chain Management
Technische Universität München
Prof. Dr. Rolf Moeckel
Dr. Carlos Llorca
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt, Professur für Modellierung räumlicher Mobilität
Technische Universität München
Januar 2021
Das Projekt „RadLast“ wurde begleitet durch den Projektbeirat mit Vertreter*innen
von: Bundesverband Paket und Expresslogistik (BIEK), Fördervereinigung Güterver-
kehrslogistik Regensburg (FGR) e. V., IHK Regensburg, Landeshauptstadt München,
Liefery und tiramizoo GmbH.
1
// 1 Einleitung................................................................................................. 7
1.1 Ziel der Broschüre................................................................................. 7
1.2 Zentrale Fragestellungen....................................................................... 7
1.3 Aufbau des Leitfadens........................................................................... 7
// 2 Rahmenbedingungen.............................................................................. 8
2.1 Nutzung eines Mikro-Depot-Systems für die letzte Meile..................... 8
2.1.1 Nutzen von Mikro-Depots............................................................ 8
2.1.2 Anzahl und Positionierung von Mikro-Depots.............................10
2.2 Lastenräder...........................................................................................10
2.2.1 Evaluation von Lastenrädern.......................................................13
// 3 Nachfragemodell....................................................................................17
// 4 Kostenmodell..........................................................................................19
4.1 Kostenfunktion......................................................................................19
4.2 Einfluss der Kostenfaktoren..................................................................19
4.2.1 Servicekosten..............................................................................19
4.2.2 Umschlagskosten........................................................................20
4.2.3 Fahrgeschwindigkeit Lastenrad (Kosten der allerletzten Meile)..... 20
4.2.4 Kosten der vorletzten Meile.........................................................21
4.2.5 Geographische Einflussfaktoren..................................................21
// 5 Konsolidierung zwischen KEP-Dienstleistern.......................................23
5.1 Einsparungen auf der allerletzten Meile................................................23
5.2 Ökonomische Bewertung der Konsolidierung......................................23
5.2.1 Lineare Kostenstruktur bei der Konsolidierung...........................24
5.2.2 Effizientere nichtlineare Kostenstruktur.......................................24
// 6 Simulation der Güterströme...................................................................25
// 7 Analyse- und Visualisierungswerkzeug.................................................27
7.1 Beschreibung Optimierungswerkzeug..................................................28
7.2 Ergebnisse des Simulationsmodells.....................................................33
2
Inhaltsverzeichnis
// 8 Fallstudien............................................................................................... 41
8.1 Ermittlung der Paketnachfrage.............................................................42
8.2 Fallstudie München...............................................................................42
8.2.1 Datengrundlage...........................................................................42
8.2.2 Ergebnisse...................................................................................42
8.3 Fallstudie Regensburg..........................................................................52
8.3.1 Datengrundlage...........................................................................52
8.3.2 Ergebnisse...................................................................................52
// Glossar.......................................................................................................60
Literaturverweise........................................................................................60
// Anhang 1: Nachfragemodell......................................................................62
Verfügbarkeit..............................................................................................62
Beschreibung der Datenbanken.................................................................62
Disaggregierung der Güterverkehrsströme................................................63
Zeitliche Disaggregierung...........................................................................63
Umrechnung von Gewicht in Fahrzeuge....................................................64
Räumliche Disaggregierung.......................................................................64
// Anhang 2: Kostenmodell...........................................................................66
Abbildungen Kapitel 4.2.............................................................................66
Kapitel 5.....................................................................................................66
// Anhang 3: Simulation des Güterverkehrs.................................................67
Verfügbarkeit..............................................................................................67
Multi Agent Transport Simulation (MATSim)...............................................67
Freight-Erweiterung und jsprit-Algorithmus für Paketauslieferungen........67
Emissionen.................................................................................................68
3
Zentrale Ergebnisse
der Studie
Gebiete mit schwieriger
Parksituation für Transporter
bieten ein hohes Potenzial
für Lastenräder.
In städtischen Gebieten, in
denen Platz knapp ist und
Parkmöglichkeiten für Trans-
porter gering sind, bieten für
Lastenräder ein hohes Einsatz-
potenzial.
Lastenräder erhöhen die
gefahrenen Kilometer in
der Innenstadt.
Durch die geringere Kapa-
zität von Lastenrädern sind
mehr Fahrten notwendig,
was zu einer Erhöhung der
gefahrenen Kilometern führt.
Damit können Lastenräder
zwar Emissionen in der Stadt
reduzieren, jedoch nicht das
Verkehrsaufkommen.
Die Potenziale können
durch Reduktion der Ser-
vicekosten und der Um-
schlagskosten gesteigert
werden.
Effiziente Lastenräder, die
schnell geparkt und abgeschlos-
sen werden können, sowie eine
Ausstattung, die einen effizien-
ten Umschlag am Mikro-Depot
ermöglicht, heben besonders
das Potenzial für Lastenräder.
4
Konsolidierung reduziert
die gefahrenen Kilometer
in der Innenstadt
Die Zusammenarbeit mehrerer
Dienstleister führt zur einer deut-
lichen Reduktion der gefahrenen
Kilometer auf der allerletzten
Meile. Auch wenn die Anzahl
an Transportern in einer Stadt
nicht (oder kaum) reduziert wird,
können Transporter effizienter auf
verschiedene Gebiete aufgeteilt
werden. Dadurch wird vermieden,
dass verschiedene Dienstleister
dieselben Straßen zum Liefern
von Paketen befahren müssen.
Lastenräder reduzieren
nicht die Kosten auf der
letzten Meile
Auch wenn Lastenräder Poten-
ziale zur Kostenreduktion liefern,
sind diese aktuell noch minimal.
Aus diesem Grund sind politi-
sche Anreize notwendig, um
Dienstleistern den Wechsel zu
erleichtern.
5
6
Einleitung
Im Projekt „RadLast“ wird das Potenzial von Lasten 1.2 Zentrale Fragestellungen
rädern für die letzte Meile mit Hilfe von Algorithmen Zentrale Fragestellungen, die innerhalb des Projekts
interaktiv ermittelt, optimiert und visualisiert. Ein „RadLast“ beantwortet wurden, sind:
entwickeltes Planungswerkzeug erlaubt die Pla-
nung von Mikro-Depots. Die Städte München und Welche Potenziale haben Lastenräder auf der
Regensburg dienen zur exemplarischen Illustration (aller)letzten Meile? Das heißt, welche Anteile
für den klassischen Pakettransport. an Paketen können per Lastenrad ausgeliefert
werden?
1.1 Ziel der Broschüre In welchen Gebieten (München, Regensburg)
Ziel des Projekts ist die Potenzialanalyse der können diese Potenziale genutzt werden?
Nutzung von Lastenrädern als Transportmittel für
die letzte Meile abhängig von Bedarfs- und Netz- 1.3 Aufbau des Leitfadens
werkstruktur. Das Netzwerk wird dabei durch Der Leitfaden ist wie folgt aufgebaut: In Kapitel 2
Startpunkte und Ziele von Transportanforderun- werden die Rahmenbedingungen des Projekts
gen in die Stadt, aus der Stadt sowie innerhalb „RadLast“ näher beschrieben und die nötigen Be-
der Stadt beschrieben. Wir verwenden ein zwei- grifflichkeiten im Zusammenhang mit Mikro-De-
stufiges Transportmodell, bei dem die entspre- pots, Lastenrädern und der letzten Meile geklärt.
chende Infrastruktur von festen Mikro-Depots zu Kapitel 3 stellt dar, wie die Nachfrage im Projekt
planen ist: Waren, die von außerhalb der Stadt modelliert wurde. Kapitel 4 ermittelt im Rahmen
kommen, werden mittels LKWs zu Mikro-Depots des Kostenmodells das wirtschaftliche Potenzial
und von dort mittels Lastenrädern zum Endkun- von Lastenrädern. In Kapitel 5 wird die Möglichkeit
den geliefert. Um sowohl Kosten als auch Um- der Konsolidierung diskutiert. Kapitel 6 simuliert
weltaspekte zu analysieren, werden basierend die Güterströme. In Kapitel 7 wird das im Projekt
auf einem mathematischen Optimierungsmo- entwickelte Visualisierungswerkzeug näher darge-
dell Gebiete in der Stadt ermittelt, in denen sich stellt. Kapitel 8 zeigt anhand von zwei Fallstudien
Lastenräder besonders lohnen und in verschie- die Anwendung und Auswertung des Werkzeugs
denen Szenarien verglichen. für die Städte München und Regensburg.
Depots können entweder als Lager oder lediglich
als Umschlagsort dienen. Die Anzahl der Depots
hat einen Einfluss auf die Anzahl der benötigten
Lastenräder und die Auslastung des Systems. Da-
rüber hinaus hat die Anzahl von Depots einen Ein-
fluss auf die Flexibilität des Systems, was bei den
von Kunden erwarteten und immer kürzeren Lie-
ferzeiten ausschlaggebend für den Erfolg ist. Mit
Hilfe des entwickelten Werkzeugs zur Entschei-
dungsunterstützung und von Visualisierungen
können die Ergebnisse anschaulich dargestellt
werden. Das Werkzeug wird anhand von Fallstu-
dien demonstriert, um das Potential von Lastenrä-
dern zu ermitteln. Am Beispiel von München und
Regensburg soll die Übertragbarkeit des Werk-
zeugs illustriert werden.
7
8
Rahmenbedingungen
Die mittels Lastenrädern regional durchgeführte Meile beinhaltet die Zustellung der Güter von den
Zustellung von Gütern an den Endkunden ist Teil Mikro-Depots an die Endkunden (Stodick und De-
der „Letzten Meile“-Belieferung. Im Zuge dieses ckert, 2019, S. 237). Die Unterteilung der letzten
Projekts wurde sowohl die Belieferung von Ge- Meile wird in Abbildung 1 beispielhaft dargestellt.
schäftskunden (Business-to-Business, oder B2B) In diesem Beispiel werden zwei Mikro-Depots mit-
als auch von Privatkunden (Business-to-Customer, tels Direktlieferungen vom Distributionszentrum mit
oder B2C) betrachtet. Bei der letzten Meile handelt Gütern versorgt (vorletzte Meile). Im Anschluss
es sich um „den letzten Abschnitt der physischen werden die Güter von den Mikro-Depots an den
Lieferkette“ (Brabänder, 2020, S. 22). Endkunden zugestellt (allerletzte Meile). Die Belie-
Um Lastenräder hierbei effektiv und wirtschaft- ferung der Mikro-Depots kann in der Praxis sowohl
lich einsetzen zu können, spielt die Nutzung von mittels Direktlieferungen als auch mittels Touren
„Mikro-Depot“-Systemen für Kurier-, Express und realisiert werden. Im Rahmen dieses Projekts wird
Paketdienstleister (KEP) eine entscheidende Rolle. angenommen, dass die Mikro-Depots per Direkt-
Mikro-Depots werden am Innenstadtrand oder in verkehr beliefert werden oder als Wechselbrücke
der Innenstadt platziert und von KEP-Dienstleistern operieren und somit für die vorletzte Meile keine
beliefert. Sie dienen unter anderem dem Umschlag Tourenplanung durchgeführt wird.
der Güter auf Lastenräder, welche im Anschluss Abbildung 1: Unterteilung der letzten Meile
die Endkunden beliefern (Tripp, 2019, S. 268).
2.1 Nutzung eines Mikro-Depot-Systems
für die letzte Meile
Ein Mikro-Depot hat einen Flächenbedarf von ca.
15 bis 25 m² und wird von Logistikdienstleistern ge-
nutzt, um die Zustellung von Gütern auf der letzten
Meile zu ermöglichen (Bulwiengesa, 2017, S. 18ff.).
Charakteristisch ist hierbei die Nähe zum Kunden.
Der Zustellradius der Mikro-Depots ist hierbei unter
anderem abhängig von der Anzahl und der Positio-
nierung der Mikro-Depots und kann sich somit von
Dienstleister zu Dienstleister (und von Mikro-Depot
zu Mikro-Depot) unterscheiden. Aus diesem Grund 2.1.1 Nutzen von Mikro-Depots
wird in Kapitel 2.1.2 im Detail auf die Anzahl und Mikro-Depots können für Logistikdienstleister vor-
Positionierung von Mikro-Depots eingegangen. Ein teilhaft sein, da sich damit Transportvolumina der
Mikro-Depot kann in Form eines Containers rea- vorletzten Meile bündeln lassen. Es können Last-
lisiert werden, welcher entweder stationär in der fahrzeuge oder auch umweltfreundliche e-LKWs
Stadt platziert wird oder mobil ist (Stodick und De- genutzt werden, sodass das Transportvolumen in
ckert, 2019, S. 237). Ebenso kann die Nutzung ei- die Stadt pro Fahrzeug im Vergleich zum klassi-
nes Parkhauses, eines Geschäfts oder einer Logis- schen Transporter erhöht wird. Außerdem kann die
tikeinrichtung als Mikro-Depot in Betracht gezogen Belieferung auf Zeiten mit geringerem Verkehrs-
werden. Ein geparkter LKW bzw. LKW-Wechselbrü- aufkommen gelegt werden (z.B. durch Nachtbe-
cken (austauschbare Ladungsträger) oder Anhän- lieferung). Des Weiteren kann die Auslieferung
ger stellen zudem Alternativen eines Mikro-Depots der Güter auf der allerletzten Meile durch umwelt-
dar (Bundesverband Paket und Expresslogistik e.V. freundliche Transportmittel, wie beispielsweise
(BIEK), 2019a). Lastenräder, realisiert werden. Auf diese Weise ist
Mikro-Depots teilen den Transport der letzten Meile es möglich, die städtische Infrastruktur, insbeson-
in zwei Segmente, welche im Rahmen des Projekts dere den Verkehr, zu entlasten, sowie Emissionen
wie folgt unterschieden werden: die „vorletzte“ und einzusparen und Lärm zu reduzieren (Stodick und
die „allerletzte“ Meile. Unter der vorletzten Meile Deckert, 2019, S. 238).
versteht man den Transport der Güter von Distri- Neben den genannten Vorteilen birgt die Nut-
butionszentren eines Logistikdienstleisters, welche zung von Mikro-Depots auch Herausforderungen.
überwiegend am Stadtrand platziert sind, zu den Aufgrund des Mangels an nutzbaren Flächen sind
einzelnen Mikro-Depots der Stadt. Die allerletzte die Flächenpreise für Mikro-Depots teilweise sehr
9hoch, was die Kosten für den Umschlag und die In Abbildung 2 werden die Transportströme zwi-
Abwicklung indirekt erhöht (Tripp, 2019, S. 269). schen dem Distributionszentrum und den Mikro-
Aus diesem Grund ist auf Basis betriebswirtschaft- Depots beispielhaft veranschaulicht.
licher Kalküle abzuwägen, welche Anzahl an Mikro- Die im Zuge des Projekts entwickelte Simulation
Depots für einen KEP-Dienstleister sinnvoll ist und und Optimierung dient als Entscheidungshilfe, weil
wo diese platziert werden sollen. sich dadurch Szenarien mit verschiedenen Dichten
an Mikro-Depots vergleichen lassen.
2.1.2 Anzahl und Positionierung
von Mikro-Depots 2.2 Lastenräder
Die Eignung eines Gebietes für Mikro-Depots ist Lastenräder sind Transportmittel, die sich aufgrund
abhängig von der Empfängerdichte, dem Sen- integrierter Ladeflächen zum gewerblichen Trans-
dungsaufkommen und städtebaulichen Bedingun- port von Gütern eignen. In Abhängigkeit von der
gen, wie beispielsweise der Lage innerstädtischer Leistung des elektrischen Hilfsantriebs, falls vor-
Grünflächen oder dem Zustand der Straßen in die- handen, kann zwischen folgenden Typen unter-
sem Gebiet. Da die Zustellung mittels Lastenrädern schieden werden: Pedelec-25 und S-Pedelec. Las-
für den Zusteller/die Zustellerin eine körperliche tenräder des Typs Pedelec-25 werden rechtlich mit
Belastung darstellt und die Kapazitäten des Trans- Fahrrädern gleichgestellt, vorausgesetzt der elek-
portmittels stark begrenzt sind, sind kleine Zustell- trische Hilfsantrieb unterschreitet die Nenndauer-
radien vorteilhaft. Kleine Liefergebiete ermöglichen leistung von 0,25 kW (definiert als die „maximale
kurze Wege zum Nachladen des Lastenrads am Leistung über 30 Minuten an der Antriebswelle ei-
Mikro-Depot. Größere Zustellradien bedeuten aus nes Elektromotors gemäß UN-ECE-Regelung Nr.
diesem Grund einen Effizienzverlust (Bundesver- 85“ (Art. 3 Nr. 35 Verordnung (EU) Nr. 168/2013 des
band Paket und Expresslogistik e.V. (BIEK), 2019a). Europäischen Parlaments und des Rates)). Zudem
Basierend auf diesen Erkenntnissen muss über die muss die Unterstützung bei steigender Geschwin-
Anzahl an Mikro-Depots entschieden werden. Ab- digkeit des Lastenrads progressiv reduziert werden
bildung 2 zeigt, dass eine hohe Dichte an Mikro-De- und Aussetzen, sobald diese 25 km/h beträgt oder
pots die Zustellradien der Depots verringern kann. der Fahrer das Lastenrad nicht mehr durch Mus-
kelkraft antreibt (§ 1 Absatz 3 StVG).
Abbildung 2: Zustellradien von Mikro-Depots in Abhängigkeit Schnelle E-Bikes oder S-Pedelecs, welche Ge-
von der Dichte der Mikro-Depots
schwindigkeiten von 45 km/h erreichen können
und eine Nenndauerleistung von bis zu 0,5 kW be-
sitzen, werden rechtlich den Kleinkrafträdern zuge-
ordnet, welche zum Führen erlaubnispflichtig sind.
Lastenräder können ein- oder mehrspurig sein und
sich zudem bezüglich der Räderanzahl (2 bis 4 Rä-
der) und des Zuladungsortes unterscheiden. Eine
Zuladung ist sowohl zwischen den Achsen, als
auch auf der Vorder- oder der Hinterachse mög-
lich (Gruber und Rudolph, 2016, S. 9). Gruber und
Rudolph (2016) unterteilen die Bauformen von Las-
tenrädern in 5 Kategorien und beschreiben diese
wie in Tabelle 1 veranschaulicht. Für jede Bauform
sind sowohl Modelle mit als auch Modelle ohne
elektrischen Hilfsantrieb erhältlich.
Kleine Zustellradien ermöglichen eine effiziente Zu- Die vorgestellten Lastenradtypen werden in einer
stellung der Güter auf der allerletzten Meile, jedoch Vielzahl von Varianten von verschiedenen Herstel-
muss berücksichtigt werden, dass die Errichtung lern und Händlern vertrieben. Hierbei können sich
jedes Mikro-Depots mit Kosten verbunden ist. Hin- selbst Lastenradmodelle des gleichen Typs stark
zu kommt, dass jedes Mikro-Depot beliefert wer- unterscheiden. Um dies zu veranschaulichen, wer-
den muss (Vorlauf). Je höher die Anzahl an Mikro- den in Tabellen 2, 3 und 4 verschiedene Lastenrad-
Depots ist, desto höher ist der Planungsaufwand, modelle der Unternehmen Tretbox GmbH und tri-
wenn man alle Depots optimal beliefern möchte. cargo eG, sowie ein Modell von XCYC, einer Marke
10der GWW (Gemeinnützige Werkstätten und Wohnstätten GmbH) vorgestellt. Das Lastenrad ONO wurde
unter anderem im Zuge zweier Pilotprojekte von Hermes und Liefery genutzt (Tretbox GmbH, 2019).
Langträger, Longtail
Langträger bzw. Longtails sind einspurige Lastenräder, bei welchen
die Zuladung auf der Hinterachse, meist an den Seiten des Hinter-
rads, befestigt wird. Auf diese Weise können Zuladungen mit einem
Gewicht von bis zu 50 kg transportiert werden, ohne dass sich die
Bedienung gegenüber der eines konventionellen Fahrrades stark
unterscheidet.
Bäckerfahrrad, Postfahrrad
Bäcker- bzw. Postfahrräder gehören zu den einspurigen Lastenrä-
dern und weisen eine große Ähnlichkeit zu konventionellen Fahrrä-
dern auf. Die Zuladung ist sowohl vor als auch hinter dem Fahrer/
der Fahrerin möglich, falls eine zusätzliche Ladungsfläche benötigt
wird. Diese Art von Lastenrad kann in der Regel Zuladungen mit
Gewichten im Bereich von 50 bis 75 kg transportieren.
Hecklader, Lastendreiräder, Trike
Hecklader, Lastendreiräder bzw. Trikes sind ein- oder zweispurige
Lastenräder, bei welchen die Güter auf der Hinterachse des Las-
tenrads zugeladen werden. Zweispurige Hecklader verfügen somit
über einen großen Stauraum, wodurch ein Transportgewicht von
500 kg möglich ist, ohne dass sie an Stabilität verlieren.
Tieflader, Long John, Frontlader, Bakfiets
Tieflader (Long Johns) sind Lastenräder, bei welchen die Zuladung
vor dem Fahrer, zwischen der Lenksäule und Vorderrad, platziert
wird. Durch den tiefliegenden Schwerpunkt und die Geometrie des
Fahrradrahmens ist trotz eines hohen Transportgewichts die Wen-
digkeit noch immer gegeben.
Im Gegensatz zu Tiefladern, welche meist mit zwei Rädern (einspu-
rig) angeboten werden, liegt der Fokus bei Frontladern (Bakfiets)
auf der Stabilität. Aus diesem Grund haben diese meist drei Rädern
und sind somit zweispurig.
Fahrrad-Anhänger
Neben der Nutzung eines der genannten Lastenräder ist auch eine
Kombination aus einem konventionellen Fahrrad bzw. Pedelec mit
einem Fahrradanhänger möglich, um vor allem Güter mit großen
Volumina (z.B. Möbel) zu transportieren. Da im Zuge des Projekts
der Fokus auf Lastenrädern liegt, wird diese Kategorie im Folgen-
den nicht betrachtet.
Tabelle 1: Unterscheidung der Bauformen von Lastenrädern (Quelle: Gruber und Rudolph, 2016, S. 9f.)
11ONO
Hersteller:
Tretbox GmbH
Fahrzeuggewicht:
ca. 150 kg
max. Zuladung:
300 kg inkl. Container
Ladevolumen:
über 2 m³
Akku-Kapazität(en):
1.400 Wh
Reichweite:
bis 80 km (2 Akkus)
Preis:
19 €/Tag (Leasing inkl.
verschiedener Serviceleistungen)
Wechsel des Containers durch im
Lastenrad integrierte Rampe möglich
(siehe untere Abbildung).
Tabelle 2: Vorstellung des Lastenrads ONO (Quelle: Tretbox GmbH)
Pickup Work 2.0
Marke: XCYC
Hersteller:
Gemeinnützige Werkstätten und
Wohnstätten GmbH
Fahrzeuggewicht:
100 kg
max. Zuladung:
150 kg (Ladefläche)
Ladevolumen:
ca. 1,56 m³
Akku-Kapazität:
500 Wh
Preis:
5.601,68 € (UVP, netto)
Tabelle 3: Vorstellung des Lastenrads Pickup Work 2.0 (Quelle: Gemeinnützige Werkstätten und Wohnstätten GmbH)
12lademeister
Hersteller:
tricargo eG
Fahrzeuggewicht:
80 kg / 130 kg (leer ohne / mit Box)
max. zulässiges Gesamtgewicht:
450 kg
Ladevolumen:
2,17 m³ (in der Box)
Akku-Kapazität:
1.440 Wh
Reichweite:
40-80 km
Preis:
ab 9.990 € (netto)
Tabelle 4: Vorstellung des Lastenrads lademeister (Quelle: tricargo)
2.2.1 Evaluation von Lastenrädern Kostenfaktoren
Ein Vergleich der Angebote von Lastenrädern bei Die im Folgenden vorgestellte Angebotsrecherche
verschiedenen Herstellern zeigt, dass zusätzlich basiert auf dem Vergleich von über 70 verschiede-
zum Grundmodell des Lastenrads eine große Viel- nen Lastenradmodellen angeboten von über 15,
falt an Ausstattung angeboten wird. Diese Ange- überwiegend deutschen, Herstellern, um einen
botsvielfalt und Individualisierungsmöglichkeit der Einblick in den deutschen Markt für Lastenräder
Lastenräder führt zu großen Preisunterschieden, zu geben. Aufgrund der individuellen Konfigura-
sowohl zwischen den jeweiligen Lastenradtypen tionsmöglichkeit der Lastenräder werden im Fol-
als auch zwischen Angeboten eines Lastenrad- genden die Nettopreise der Basismodelle ohne zu-
typs. Somit ist dem Käufer meist eine individuelle sätzliches Zubehör betrachtet. Des Weiteren wird
Konfiguration des Lastenrads möglich. Aus die- zwischen Lastenrädern mit und ohne E-Antrieb
sem Grund sollten bei der Evaluation von Lasten- unterschieden, um die preisliche Differenz zu ver-
rädern die verschiedenen Lastenradtypen berück- anschaulichen. In den meisten Fällen wird gegen
sichtigt werden. einen Aufpreis zusätzliche Ausstattung angeboten,
Lastenräder profitieren von ihrer Wendigkeit und wie beispielsweise eine zusätzliche Ladefläche,
Größe, wodurch sie kleine Straßen, Fußgängerzo- Transportboxen, eine Werbefläche oder ein (leis-
nen und Radwege befahren sowie, falls zulässig, tungsstärkerer) E-Antrieb. Die Ergebnisse der An-
Einbahnstraßen in beiden Richtungen nutzen kön- gebotsrecherche werden in Tabelle 5 dargestellt.
nen. Zudem müssen Lastenräder nicht in zweiter
Reihe geparkt werden, sodass Staus vermieden
und die Fußwege des Zustellers/der Zustellerin re-
duziert werden können (Bundesverband Paket und
Expresslogistik e.V. (BIEK), 2019a).
13Ohne E-Antrieb Mit E-Antrieb
Lastenradtyp Preisspanne Durchschnittspreis Preisspanne Durchschnittspreis
Langträger/
Longtail 839 € - 1.344 € 1.680 € - 3.249 €
1.680 € 4.201 €
Bäcker-/
Postfahrrad 374 € - 684 € 1.550 € - 1.946 €
1.328 € 2.403 €
Hecklader/
Lasten- 587 € - 2.201 € 2.975 € - 4.947 €
dreiräder/Trike 3.781 € 9.990 €
Tief-/Frontlader/
Long John/ 1.176 € - 3.044 € 1.957 € - 3.851 €
Bakfiets 5.209 € 6.059 €
Tabelle 5: Preisspanne von Lastenrädern
Die Recherche macht deutlich, dass Bäcker- und ximal 1.000 Ladezyklen begrenzt. Es gibt jedoch
Postfahrräder, bezogen auf den Nettopreis, die auch Akku-Typen, bei denen eine längere Lebens-
günstigste Alternative darstellen, während die dauer möglich ist (Wachotsch et al., 2014). Ausge-
Kategorie der Tief-/Frontlader und Hecklader die hend von 1.000 Ladezyklen und Stromkosten von
teuersten Modelle enthält. Wie zu erwarten muss 0,11 € je Ladezyklus fallen somit über die gesamte
bei Lastenrädern mit Elektro-Motor mit höheren Lebensdauer des Lastenrad-Akkus Stromkosten
Anschaffungskosten gerechnet werden als bei Mo- von ca. 110 € an.
dellen, die über keine elektrische Unterstützungs- Die Reichweite einer Akkuladung wird durch ver-
hilfe verfügen. schiedene Faktoren beeinflusst und unterliegt
Neben den Anschaffungskosten fallen für Lasten- aus diesem Grund Schwankungen. So wird die
räder mit E-Antrieb Betriebskosten für das Aufla- Reichweite unter anderem durch den Antrieb und
den der Akkus an. Im April 2019 lag der Strompreis Akku, die Fahrgeschwindigkeit, das Fahrgewicht,
für Gewerbekunden bei ca. 0,22 €/kWh. Dieser die Trittfrequenz des Fahrers, die Straßen- und
Strompreis basiert auf dem arithmetischen Mit- Witterungsbedingung, sowie die Anfahrhäufigkeit
telwert von 969 Lieferanten und einem Jahres- beeinflusst (Robert Bosch GmbH, o. D.). Die an-
verbrauch von 50 MWh (Bundesnetzagentur und gegebene Reichweite der betrachteten Modelle
Bundeskartellamt, 2019, S. 286f.). Ausgehend von liegt aufgrund der Vielfältigkeit der Lastenräder
diesem Strompreis und einem Akku mit 500 Wh zwischen 30 km und 250 km. Somit kann sich die
(0,5 kWh) liegen die Stromkosten eines Ladevor- gefahrene Kilometerleistung über die Lebensdauer
gangs bei ca. 0,11 €. des Lastenrads von Modell zu Modell stark unter-
Die Lebensdauer der Lastenrad-Akkus ist ab- scheiden. Für Fahrräder veranschlagt das Bun-
hängig von verschiedenen Einflussgrößen, wie desministerium der Finanzen laut AfA-Tabelle eine
beispielsweise der Temperatur oder den Lage- betriebsgewöhnliche Nutzungsdauer von 7 Jahren.
rungsbedingungen am Aufbewahrungsort des Las- Somit kann in Abhängigkeit von der Reichweite des
tenrades. Zusätzlich spielt das Ladeverhalten des Akkus und der Anzahl an möglicher Ladezyklen ein
Nutzers eine entscheidende Rolle, welche die ma- Austausch des Akkus während der Lebensdauer
ximale Anzahl an Ladezyklen beeinflussen kann. des Lastenrads erforderlich sein.
Die Lebensdauer der Lastenrad-Akkus ist zudem Das Lastenradmodell beeinflusst zudem das er-
abhängig vom spezifischen Akku-Typ, der für den forderliche Umschlagssystem und somit die Kos-
elektrischen Antrieb verwendet wird. Bei manchen ten der Infrastruktur des Mikro-Depot-Systems.
dieser Akku-Typen ist die Lebensdauer auf ma- Ermöglichen die eingesetzten Lastenräder den
14Transport und Austausch von ganzen Ladeeinhei- Emissionen
ten, wie beispielsweise beladenen Paletten, Con- Neben den Kostenfaktoren sollten auch die durch
tainern oder anderen Transportbehältern, so kann Lastenräder verursachten Emissionen in die Ana-
die Ware bereits in den entsprechenden Ladeein- lysen miteinfließen. Lastenräder ohne elektrischen
heiten angeliefert und die Ladeeinheit ohne Umla- Antrieb setzen im Laufe ihrer Nutzung praktisch
dung der Güter auf das Lastenrad umgeschlagen keine Emissionen frei. Bei Lastenrädern mit elek-
werden. Je nach Größe und Gewicht der Ladeein- trischer Unterstützungshilfe sollten jedoch die in-
heiten ist es erforderlich, die Ladeeinheiten mit Rol- direkten CO₂-Emissionen, welche im Zusammen-
len auszustatten oder entsprechende Förderhilfs- hang mit der Bereitstellung des Stroms für das
mittel am Mikro-Depot zur Verfügung zu stellen. Ist Laden der Fahrrad-Akkus stehen, berücksichtigt
kein Umschlag von ganzen Ladeeinheiten möglich, werden. Die CO₂-Emissionen eines Lastenrads
so müssen die angelieferten Güter am Mikro-De- sind vom Energieverbrauch des Lastenrads so-
pot auf die Lastenräder verteilt werden. Im Idealfall wie von den CO₂-Emissionen pro Kilowattstunde
sollten hierbei die Güter nicht gelagert, sondern le- (kWh) bei der Stromerzeugung abhängig. Die For-
diglich umgeschlagen werden. Am Mikro-Depot er- mel zur Berechnung der CO₂-Emissionen wird in
fordert dies sowohl Zeit als auch Kosten, da die er- Anhang 2 detailliert erläutert. Der in den Fallstudien
forderliche Umschlagsfläche den Platzbedarf des angenommene Wert für den Stromverbrauch der
Mikro-Depots erhöht. Im Zuge dieses Projekts wird Lastenräder sowie eines elektrifizierten bzw. eines
die Annahme getroffen, dass die Güter im Mikro- Diesel-Transporters und die zugehörigen Emissi-
Depot umgeladen werden müssen und kein direk- onsfaktoren für die Stromerzeugung sind in Tabelle 6
ter Umschlag ganzer Ladeeinheiten möglich ist. aufgelistet und werden im Zuge der Fallstudie (Ka-
pitel 8) verwendet.
Kraftstoffverbrauch Kraftstoffverbrauch eines Diesel- 20 l/100 km
Transporter Transporters pro Distanz (Tipagornwong & Figliozzi, 2014)
Emissionsfaktor für CO2-Emissionen pro Liter Kraftstoff 3,170 g/l
Kraftstoffverbrauch (DIN EN 16258:2012, 2013)
Stromverbrauch Stromverbrauch eines Lastenrads 3 kWh/100 km
Lastenrad pro Distanz (Saenz et al., 2016)
Stromverbrauch Stromverbrauch eines elektrifizierten 50 kWh/100 km
Transporter Transporters pro Distanz (Giordano et al., 2018)
Emissionsfaktor für CO2-Emissionen pro erzeugter kWh 518 g/kWh
Stromerzeugung (Icha & Kugs, 2019)
Tabelle 6: Parameter der Fallstudie - Emissionen
1516
3 Nachfragemodell
Im Rahmen des Projekts RadLast wurde das te dies mit Daten, die saisonale Schwankungen
Open-Source Simulationsmodell FOCA (Freight berücksichtigen (siehe dazu etwa BIEK, 2018c),
Orchestrator for Commodity flows Allocation) durchgerechnet werden. Dann werden die Ströme
entwickelt. FOCA ist ein agentenbasiertes Mo- auf Grundlage der Auslastungsfaktoren in LKW
dell, das eine synthetische Nachfrage von zuge- umgerechnet und Fahrten der LKWs generiert.
stellten Paketen in einem bestimmten Untersu- Jeder LKW fährt zu einem Verteilzentrum, wo die
chungsgebiet generiert. Das Modell basiert auf Ladung verarbeitet wird. Alle Ströme, die in jedem
der Disaggregation von Güterströmen zwischen Verteilzentrum eingehen, werden in einzelne Sen-
verschiedenen geographischen Zonen. In diesem dungen disaggregiert. Die Verteilung der Größe
Fall basiert das Modell auf der Disaggregation der der Sendungen wurde so angepasst, dass die Ge-
Verflechtungsprognose 2030 (Bundesministerium samtzahl der Parzellen der beobachteten Parzel-
für Verkehr und digitale Infrastruktur, 2014), die lenzahl (BIEK, 2018) entsprach (bezogen auf den
jährliche transportierte Gütermengen nach Gü- Studienbereich, z.B. Stadt München).
terart zwischen den verschiedenen Landkreisen Pakete, die direkt an (oder von) Verbraucher gelie-
Deutschlands und ihrer Umgebung beziffert. Im fert werden, werden mit den Koordinaten der Ver-
Projekt RadLast wird die Anwendung des Modells braucher versehen. Die räumliche Verteilung der
auf Pakete beschränkt, weil für diese Art der Gü- Verbraucher basiert auf der Bevölkerungsdichte (bei
terströme das größte Potential für Lastenräder zu Paketen Business-to-Customer, oder B2C) oder auf
erwarten ist. Der Disaggregationsprozess rechnet der Beschäftigungsdichte (bei Paketen Business-
die jährlichen Ströme in einzelne Pakete um, die to-Business, oder B2B). Ein Beispiel der Koordina-
an einem simulierten Tag zugestellt werden. ten der Kunden befindet sich in Abbildung 4.
Abbildung 3: Nachfragemodell-Flussdiagramm
Abbildung 3 zeigt das Flussdiagramm des Mo- Für jedes Paket werden auch Zeitfenster definiert.
dells. Die erste Zeile zeigt die Erzeugung von Sobald die gesamte Nachfrage generiert ist, wird
LKW-Fernverkehrsfahrten. Die zweite und dritte in jedem Zielzone für jede Belastungsklasse ein
Zeile erklärt die Erzeugung der Paketnachfrage. optimaler Modalanteil berechnet, der die Kosten
Das Modell rechnet zuerst die jährlichen Güter- der Zustellung, wie in Kapitel 4 definiert, mini-
ströme in tägliche Durchschnittsflüsse um. Dies miert. Danach erfolgt eine agentenbasierte Simu-
ist eine übliche Vorgehensweise in der Verkehrs- lation der Liefertouren, die in Kapitel 6 beschrie-
planung. Zur Erhöhung der Genauigkeit könn- ben wird.
17Abbildung 4: Anzeige der Koordinaten der Lieferungen (Quelle: Hintergrundkarte von OpenStreetMap.org)
Pakete, die direkt an (oder von) Paketshops gelie- dellierer zu Rate zu ziehen, damit die Ergebnisse
fert werden, sind auch Teil des Generierungspro- sinnvoll interpretiert werden können. Es wurde
zesses. Die Lieferungskosten dieses Anteils wer- ferner ein Visualisierungswerkzeug entwickelt, um
den in Kapitel 4 nicht berücksichtigt . Wir nehmen eine Reihe von bereits simulierten Szenarien (wie
an, dass Pakete an (oder von) Paketshops immer später in Kapitel 8 beschrieben) in München und
mit dem Transporter geliefert werden. Regensburg zu visualisieren. Diese Visualisierun-
Das Modell FOCA ist „open source“ und kann un- gen ermöglichen es auch Nichtverkehrsmodellie-
ter https://github.com/msmobility/foca kostenlos rern, mit den Ergebnissen des Modells zu arbeiten.
heruntergeladen werden. Für die Anwendung die-
ses Modells wird jedoch empfohlen, Verkehrsmo-
184 Kostenmodell
Zur Bewertung der wirtschaftlichen Potenziale von persönliche Auslieferung berücksichtigen und (2c)
Lastenrädern wird eine allgemeine Kostenfunk- die zusätzlichen Umschlagskosten, die entstehen,
tion genutzt und entsprechend der verschiedenen wenn ein Mikro-Depot genutzt wird. Entscheidend
Transportsysteme angepasst. ist hierbei, dass diese Kostenkomponenten neben
den Kosten für Personal auch die Kosten für Ge-
4.1 Kostenfunktion räte, Mieten, Abschreibungen, Wartung, etc. ent-
Die Kostenfunktion basiert auf Fontaine et al. (2020) halten. Eine detaillierte Beschreibung der Kosten-
und berücksichtigt neben den im folgenden Ab- funktion befindet sich in Anhang 3.
schnitt definierten Kosten- und Zeitparametern die
geographisch abhängigen Parameter der Paket- 4.2 Einfluss der Kostenfaktoren
dichte und Distanzen in verschiedenen Gebieten. Basierend auf der Kostenfunktion werden nun die
Grundlegend ist dabei die Annahme, dass die zu verschiedenen Kostenfaktoren und deren genereller
betrachtende Stadt oder Kommune in Zonen einge- Einfluss auf das Potenzial von Lastenrädern ana-
teilt wird (siehe etwa unten in Abbildung 5 für Mün- lysiert. Dazu werden neben dem allgemeinen Ein-
chen und Regensburg), um für jedes dieser Gebiete fluss, der verallgemeinerbar ist, zusätzlich Beispiele,
Abbildung 5: Zoneneinteilung in München und Regensburg (Quelle: Hintergrundkarte CartoDB)
die Potenziale zu berechnen. Die Gebietseinteilung die auf den Parametern der Fallstudie (Kapitel 7) in
kann hier anhand von Stadtgebieten erfolgen, aber München beruhen, grafisch dargestellt. Dazu wur-
auch anhand anderer Raster, die beispielsweise auf den verschiedene Parameter variiert (Details siehe
vorhandenen Daten basieren. Anhang 2). Die folgenden Unterkapitel zeigen jeweils
Die resultierenden Kosten bestehen aus den Kos- die Auswirkungen einer relativen Änderung des Las-
ten für die vorletzte Meile (1) und den Kosten der tenradparameters im Vergleich zu den Parametern
allerletzten Meile (2). Die vorletzte Meile berück- der Fallstudie. Details zur Datengrundlage für die
sichtigt dabei den Weg vom Distributionszentrum Abbildungen 6 bis 8 befinden sich in Anhang 2.
zum Mikro-Depot im Fall von Lastenrädern oder
den Weg vom Distributionszentrum in das Gebiet 4.2.1 Servicekosten
im Fall von herkömmlichen Transportträgern wie Die Servicekosten entstehen durch die Zeit, die be-
Transportern. Die allerletzte Meile umfasst alle nötigt wird, um einen Parkplatz zu finden, das Fahr-
Kosten, die in der innerstädtischen Verteilung zeug zu parken, das Paket abzuliefern und anschlie-
auftreten und werden in die folgenden drei Teilbe- ßend zum Fahrzeug zurückzukehren. Abbildung 6
reiche eingeteilt: (2a) distanz- und zeitabhängige zeigt, dass die Servicezeit einen großen Einfluss auf
Fahrtkosten innerhalb des Gebiets, (2b) paket- das Potenzial von Lastenrädern hat.
abhängige Servicekosten, die sowohl die Suche
nach einem Parkplatz als auch die Zeit für die
19Abbildung 6: Einfluss der Servicezeit auf das Potenzial für Abbildung 7: Einfluss der Umschlagskosten auf das Potenzial
Lastenräder für Lastenräder
Da die Zeit der Paketlieferung beim Kunden unab-
hängig vom Transportträger ist, gibt es zwei we- Zur Nutzung des Potenzials von Lastenrädern ist
sentliche Faktoren: Die Parkplatzsuche und den ein effizienter Umschlag am Mikro-Depot nötig.
Parkvorgang. Entscheidend, ist, dass die Zeit der
Parkplatzsuche exogen durch das jeweilige Ge-
biet vorgegeben wird. Dabei spielen Faktoren wie 4.2.3 Fahrgeschwindigkeit Lastenrad
Straßensituation, Verkehr und allgemeine Park- (Kosten der allerletzten Meile)
möglichkeiten eine Rolle. Der Parkvorgang selbst Unsere Analysen zeigen, dass der Anteil der ef-
wird hingegen bei Lastenrädern durch das Modell fektiven Fahrtzeit des Lastenrads (ohne die Zeit
bestimmt. Die Meinungen aus der Praxis zeigen, für die Parkplatzsuche) an der gesamten Arbeits-
dass es hier große Unterschiede gibt und bei- zeit im innerstädtischen Bereich relativ gering ist.
spielsweise das Absperren eines Lastenrads noch Aus diesem Grund hat eine höhere Geschwindig-
deutlich vereinfacht werden könnte. keit des Lastenrads nur einen geringen positiven
Einfluss auf die Kosten der allerletzten Meile und
Gebiete mit schwieriger Parksituation für Trans- somit auf das Potenzial für Lastenräder.
porter bieten ein hohes Potenzial für Lastenräder.
Abbildung 8: Einfluss der Geschwindigkeit auf das Potenzial
für Lastenräder
4.2.2 Umschlagskosten
Unterschiedliche Umschlagskosten zwischen den
Modi treten lediglich bei zweistufigen Systemen
auf, wo die Ware auf der vorletzten Meile in ein
Mikro-Depot geliefert und anschließend auf der
allerletzten Meile mit Hilfe von Lastenrädern aus-
geliefert wird. Da diese Mehrkosten immer an an-
derer Stelle kompensiert werden müssen, steigert
ein kostengünstiger Umladeprozess sowie gerin-
ge Kosten für ein Mikro-Depot das Potenzial für
Lastenräder.
Die Fahrgeschwindigkeit des Lastenrads hat
nur einen geringen Einfluss.
204.2.4 Kosten der vorletzten Meile (Schroeder et al., 2012). Dementsprechend werden
Im zweistufigen System können die Kosten der die Routenwahlen der einzelnen Fahrzeuge wäh-
vorletzten Meile vor allem durch die Wahl der Mi- rend des simulierten Tages dargestellt.
kro-Depot-Kapazität beeinflusst werden. Bei hoher Das Straßennetz wurde von OpenStreetMaps he-
Kapazität, die mit wenigen Fahrzeugen beliefert runtergeladen. Der Detaillierungsgrad dieses Net-
werden kann, entsteht so ein Konsolidierungsef- zes ist graduell, von nur Autobahnen außerhalb
fekt bis zum Mikro-Depot, der dann auch die zu- Deutschlands über Hauptstraßen in Deutschland bis
sätzlichen Umschlagskosten kompensieren kann. hin zu Wohnstraßen in den Untersuchungsgebieten
Abbildung 9 zeigt diesen Zusammenhang grafisch. München und Regensburg. Abbildung 13 zeigt die
Straßennetze in München und Regensburg.
Abbildung 9: Zusammenhang zwischen Gesamtkosten und An-
zahl an Mikro-Depots (In Anlehnung an Pfohl, 2016, S. 107) 4.2.5 Geographische Einflussfaktoren
Jedes Gebiet der Stadt wird im Wesentlichen durch
die Paketdichte und die Distanz zum Güterverteil-
zentrum beschrieben. Vergleicht man das einstufi-
ge System, d.h. die klassische Auslieferung ohne
Mikro-Depot, mit dem zweistufigen System, d.h.
Lastenräder mit Mikro-Depots, so wird dabei er-
sichtlich, dass sich zweistufige Systeme erst ab
einer gewissen Paketdichte lohnen. Dieses Poten-
zial steigt mit steigender Paketdichte. Andererseits
wirkt sich auch eine größere Entfernung zwischen
Güterverteilzentrum und Mikro-Depot positiv auf
das Potenzial aus. Durch größere Distanz steigt
das Potenzial für Lastenräder, da durch die Konso-
lidierungseffekte auf der vorletzten Meile, die durch
Die Fahrten von LKW und Lieferfahrzeugen der das höhere Transportvolumen im Vergleich zum
letzten Meile werden, wie in Abbildung 1 gezeigt, Transporter entstehen, auch bei geringeren Paket-
simuliert. Die Fahrten von Lastwagen und die Fahr- mengen Einsparungen möglich sind.
ten von Kleintransportern werden auf das Straßen-
netz umgelegt. Die Definition von Liefertouren und Mikro-Depots lohnen sich erst ab einer gewis-
die Routenauswahl erfolgt mittels des Transport- sen Distanz zum Depot und ab einer gewissen
modells MATSim (Multi Agent Transport Simulation) Paketdichte.
(Horni et al., 2016) und der Erweiterung „freight“
Tabelle 7: Auswirkungen der Änderung von Parametern auf Kosten (Lastenrad vs.Transporter)
2122
Konsolidierung zwischen
5 KEP-Dienstleistern
Die Konsolidierung zwischen verschiedenen KEP- Die Einsparpotenziale hängen dabei vor allem von
Dienstleistern wurde bisher in verschiedenen Stu- der Anzahl der konsolidierenden KEP-Dienstleister
dien (Bogdanski, 2019; Bundesverband Paket und ab. Unter der Annahme, dass zwei KEP-Dienstleis-
Expresslogistik e.V. (BIEK), 2019b; Kummer et al., ter ein gleich effizientes Transportsystem nutzen,
2019) untersucht. Diese kamen in der Regel zu liegt dieses Einsparpotenzial bei circa 29% auf der
dem Ergebnis, dass Konsolidierung entweder nur allerletzten Meile, sodass hier das Verkehrsauf-
einen geringen oder keinen positiven Effekt auf die kommen um 29% reduziert werden kann. Das Po-
urbane Logistik im Sinne beispielsweise der An- tenzial steigt mit der Anzahl der KEP-Dienstleister.
zahl von Zustellfahrzeugen oder auf verkehrsrele- Tabelle 8 zeigt hier das Einsparpotenzial abhängig
vante Effekte hat. Im Gegenteil: vermutlich hat sie von der Anzahl der KEP-Dienstleister.
sogar negative Auswirkungen. Die Idee der Kon-
solidierung ist dabei, dass die Pakete verschiede-
ner Dienstleister in der Stadt ankommen und dann Anzahl KEP- Einsparung auf der
dienstleisterübergreifend ausgeliefert werden. Dienstleister allerletzten Meile
Wir zeigen in unseren Untersuchungen, dass eine 2 29 %
differenzierte Betrachtung der letzten Meile (Auf-
teilung in vorletzten und allerletzten Abschnitt) 3 42 %
notwendig ist, um Potenziale der Konsolidierung 4 50 %
beurteilen zu können. Darüber hinaus kann aufge-
5 55 %
zeigt werden, dass die Art und somit die Kosten der
Umsetzung eines konsolidierten Logistiksystems Tabelle 8: Einsparpotenzial auf der allerletzten Meile
(oftmals auch als City-Logistik-System bezeichnet)
ein entscheidender Faktor ist.
Die Einsparpotenziale der Konsolidierung liegen
5.1 Einsparungen auf der allerletzten Meile auf der allerletzten Meile, d.h. dem Verkehr wäh-
Bei der Konsolidierung ist entscheidend, dass rend der Auslieferung in der Stadt.
zwischen der vorletzten und der allerletzten Mei-
le unterschieden wird. Da KEP-Dienstleister übli-
cherweise mit voller Auslastung operieren, sind auf
dem Weg vom Güterverteilzentrum in das Gebiet 5.2 Ökonomische Bewertung
(ob im klassischen Transporter oder bei einem der Konsolidierung
2-stufigen System mit Mikro-Depots) keine oder
Eines der Hauptargumente gegen die Konsoli-
maximal sehr geringe Potenziale vorhanden. Das
dierung sind die erhöhten Kosten, die durch den
bestätigen auch bisherige Ergebnisse die zeigen,
Mehraufwand bei der Konsolidierung entstehen
dass die Anzahl an Fahrzeugen nicht oder nur ge-
sowie die zusätzlichen Kilometer, die im Vorlauf an-
ringfügig reduziert werden kann (Bogdanski, 2019).
fallen. Wir zeigen, dass die Umsetzung eines kon-
Die Potenziale der Konsolidierung liegen auf der solidierten Systems entscheidende Auswirkungen
allerletzten Meile, da hier nicht mehrere Dienstleis- auf die Wirtschaftlichkeit eines solchen Systems
ter überlappende Touren fahren, sondern Gebiete hat. Unter der Annahme, dass die KEP-Dienstleis-
durch die resultierende höhere Paketdichte besser ter zuerst ihre eigenen Güterverteilzentren der je-
auf überlappungsfreie Touren aufgeteilt werden weiligen Stadt beliefern und anschließend Pakete
können. Da Mikro-Depots häufig morgens beliefert untereinander austauschen, entstehen im Vorlauf
werden und, wenn als Wechselbrücke operierend, erhebliche Mehrkosten (und Mehrkilometer). In
Pakete abends abgeholt werden, wird somit der Projekten, wie etwa dem City Logistik Projekt in
Verkehr tagsüber entlastet. Gleiches gilt auch für Regensburg (1998 bis 2012) oder der Studie von
herkömmliche Systeme wie den Transporter. Fraunhofer zu City-Logistik-Projekten (Wolpert,
Da für Städte und Kommunen besonders die Be- 2013) hingegen wurde die Ware bereits vor der
trachtung des innerstädtischen Verkehrs von Re- Stadt mittels Transportern in ein konsolidierendes
levanz ist, ist die Betrachtung von Konsolidierung Güterverteilzentrum geliefert, sodass kein Aus-
zwischen KEP-Dienstleistern für politische Ent- tausch notwendig war.
scheidungsträger von hoher Relevanz.
235.2.1 Lineare Kostenstruktur 5.2.2 Effizientere nichtlineare
bei der Konsolidierung Kostenstruktur
Neben den Fixkosten, die für die generelle Instal- Wird ein effizientes Konsolidierungssystem ge-
lation eines konsolidierten Systems anfallen, tre- nutzt, bei dem die zusätzlichen Kosten nicht linear
ten für jedes Paket zusätzliche Konsolidierungs- ansteigen weil Waren bereits vor der Ankunft in die
kosten auf. Aufgrund der Fixkosten muss eine Stadt in das Güterverteilzentrum für die Ausliefe-
gewisse Paketmenge erreicht werden. Da das rung auf der letzten Meile umgeleitet werden, dann
Einsparpotenzial jedoch nicht linear ansteigt, gibt gibt es keine obere Grenze. Die untere Schranke
es auch eine obere Grenze. Das Einsparpoten- bleibt jedoch weiter bestehen. Abbildung 12 zeigt
zial wird hierbei so gering, dass die zusätzlichen beispielhaft dieses Einsparpotenzial. Bei einer Pa-
Mehrkosten nicht mehr kompensiert werden kön- ketdichte von 400 Paketen pro Quadratkilometer
nen. Abbildung 11 zeigt beispielhaft einen solchen ist wieder eine Kostenreduktion von circa einem
Korridor mit Einsparpotenzial. Die breite dieses Cent pro Paket möglich, allerdings erhöht sich die-
Korridors variiert dann abhängig von der individu- ses Einsparpotenzial auf 1,1 Cent bei 1000 Paketen
ellen Kostenstruktur im jeweiligen Fall. Im Beispiel pro Quadratkilometer.
aus Abbildung 11 würde das bei einer Paketdichte
von 400 Paketen pro Quadratkilometer zu Einspa- Abbildung 12: Exemplarische nichtlineare Kostenstruktur bei
rungen von fünf Cent pro Paket gegenüber Kon- der Konsolidierung
solidierungskosten von 4 Cent pro Paket führen.
Ab 1000 Paketen pro Tag pro Quadratkilometer
ist die Konsolidierung allerdings nicht profitabel,
da die Konsolidierungskosten die Einsparungen
übersteigen.
Abbildung 11: Exemplarische lineare Kostenstruktur bei der
Konsolidierung
Die kosteneffiziente Implementierung der Konso-
lidierung ist entscheidend, da sonst Zusatzkosten
das Einsparungspotenzial der Konsolidierung
überschreiten.
24Simulation
6 der Güterströme
Die Fahrten von LKW und Lieferfahrzeugen der hin zu Wohnstraßen in den Untersuchungsgebieten
letzten Meile werden, wie in Abbildung 1 gezeigt, München und Regensburg. Abbildung 13 zeigt die
simuliert. Die Fahrten von Lastwagen und die Straßennetze in München und Regensburg.
Fahrten von Kleintransportern werden auf das In diesem Simulationsmodell werden die Touren
Straßennetz umgelegt. Die Definition von Liefer- der Lieferfahrzeuge generiert. Wenn die Pakete mit
touren und die Routenauswahl erfolgt mittels des dem Lastenrad zugestellt werden, wird ein Zwi-
Transportmodells MATSim (Multi Agent Transport schenschritt hinzugefügt. Zubringer-LKWs (Fee-
Simulation) (Horni et al., 2016) und der Erweite- der) bringen die Pakete vom Verteilungszentrum
rung „freight“ (Schroeder et al., 2012). Dement- zu den Mikro-Depots bevor sie von Lastenrädern
sprechend werden die Routenwahlen der einzel- ausgeliefert werden (vgl. hierzu auch Abbildung 3).
nen Fahrzeuge während des simulierten Tages
Abbildung 14 zeigt ein Beispiel der Simulationser-
dargestellt.
gebnisse. Die Position jedes einzelnen Fahrzeugs
Das Straßennetz wurde von OpenStreetMaps he- wird in 1-Sekunden-Intervallen dargestellt (farbige
runtergeladen. Der Detaillierungsgrad dieses Net- Dreiecke). Auch die Routen der Fahrzeuge kön-
zes ist graduell, von nur Autobahnen außerhalb nen analysiert werden (farbige Linien).
Deutschlands über Hauptstraßen in Deutschland bis
Abbildung 13: Straßennetze in München und Regensburg (Quelle: basiert auf OpenStreetMap Daten).
Abbildung 14: Ergebnisse der Simulation von Güterströme
25Das Modell wurde kalibriert und validiert. Die Er-
gebnisse wurden mit LKW-Zählungen auf den
Hauptverkehrsstraßen Deutschlands verglichen.
Die Verkehrszählungen wurden von der Bundes-
anstalt für Straßenwesen (BASt, 2010) herunterge-
laden. Jeder Zählstelle wurde der entsprechenden
Netzwerkkante zugeordnet. Anschließend wurden
simulierte und beobachtete Verkehrszählungen (in
LKWs pro Tag) verglichen. Der prozentuale Root
Mean Square Error war 40%.
Weitere Details der Simulation von Verkehrsströmen
befinden sich in Anhang 3.
26Analyse- und
7 Visualisierungswerkzeug
Das Visualisierungswerkzeug ermöglicht es, die wich- bereits vorab definierte Szenarien noch konkrete
tigsten Ergebnisse des Projekts in interaktiver Form Analysen und Ergebnisse. Detaillierte Anweisun-
zu analysieren. Das Werkzeug ist unter dem Link gen, der Quellcode und Hinweise für alternative
https://radlasttum.shinyapps.io/radLastTools/ Eingabedateien finden sich unter https://github.
verfügbar und besteht aus zwei Anwendungen: com/msmobility/radLastTools/wiki.
Die erste dient zur dynamischen Analyse und Die Oberfläche des Visualisierungswerkzeugs (Ab-
Visualisierung der Potenziale für Lastenräder, die bildung 15) bietet dem Anwender die Möglichkeit,
zweite zur Visualisierung bereits simulierter Sze- beide Anwendungen zu benutzen. Auf der linken
narien mit dem Modell FOCA. Dabei unterschei- Seite können diese beiden Anwendungsmöglich-
den sich die beiden Werkzeuge dadurch, dass keiten ausgewählt werden, rechts daneben gibt
im Optimierungswerkzeug die Potenziale nach es am Startbildschirm eine Eingabemaske für die
Änderung der Parameter neu berechnet werden individuellen Parameter und auf der rechten Seite
und anschließend immer wieder für verschiedene (Hauptfenster, zentrales Panel) unterschiedliche
Szenarien generiert und verglichen werden kön- Registerkarten.
nen. Das Simulationswerkzeug liefert zusätzlich für
Abbildung 15: Übersicht des Visualisierungswerkzeugs
277.1 Beschreibung Optimierungswerkzeug
Auf der linken Seite des Fensters (graue Box) ist dargestellt mit roten Punkten, Abbildung 16), die
es möglich, die spezifischen Parameter (wie in anhand der Dropdown-Liste ausgewählt werden
Kapitel 8 beschrieben) einzutragen. Hier können können. Nach Auswahl eines dieser Distributions-
Servicekosten für LKW und Lastenrad und die zu- zentren wird die Analyse für das entsprechende
sätzlichen Umschlagskosten in Euro (€) angege- Distributionszentrum durchgeführt. Die einzelnen
ben werden. Des Weiteren wird die Angabe der Elemente des Rasters (Zonen), die über der Karte
Kapazität des LKWs sowie des Zubringers (Fee- der Stadt liegen, werden entsprechend der indivi-
ders) in Kubikmetern ermöglicht. Mit dem Klick duellen Eingaben je nach Resultat eingefärbt (Ab-
auf die Schaltfläche „Aktualisieren“ werden die bildung 17). Das Farbschema entspricht hierbei der
Berechnungen durchgeführt und die Ergebnisse Verteilung der Modi, wobei jede Färbung für eine
erscheinen - je nach Thema - als Abbildungen im bestimmte Transportstrategie steht. Die Strategien
zentralen Bereich der Anwendung. reichen von (1) reine Distribution per LKWs, über (2)
Registerkarte „Zustellungsmodi“: Zum einen befin- bis (4) Lastenrad-Strategien mit immer mehr Paket-
det sich im oberen Bereich eine Karte der jeweiligen klassen, bis zu (5) reine Lastenraddistribution für alle
Stadt mit den möglichen Verteilzentren (Positionen Paketklassen.
Abbildung 16: Visualisierungswerkzeug - Registerkarte „Zustellungsmodi“ (1)
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