Moderne Lkw erzeugen jeden Tag große Mengen an Daten. GPS-Positionen, Geschwindigkeiten, Standzeiten, Fahrzustände, Energieverbräuche und weitere Fahrzeugdaten geben ein ziemlich genaues Bild davon, wie eine Flotte tatsächlich eingesetzt wird. In vielen Unternehmen werden solche Daten bereits erfasst, bislang aber oft nur für einzelne Anwendungen genutzt. Gleichzeitig verändert der EU Data Act den regulatorischen Rahmen für den Zugang zu Daten aus vernetzten Produkten. Seit September 2025 gelten neue Regeln, die auch Unternehmen mehr Möglichkeiten geben, auf die bei der Nutzung entstehenden Daten zuzugreifen, sie selbst zu verwenden oder unter bestimmten Voraussetzungen Dritten bereitzustellen.
Für Logistikunternehmen stellt sich deshalb zunehmend die Frage: Was lässt sich aus den Daten der eigenen Fahrzeuge herausholen? Weit mehr jedenfalls, als Lkw auf einer Karte zu verfolgen oder gefahrene Kilometer zu dokumentieren. Fahrzeug-, GPS- und Telematikdaten können zeigen, welche Touren sich für batterieelektrische Lkw eignen, wo Ladeinfrastruktur gebraucht wird, welche Relationen perspektivisch automatisiert gefahren werden könnten und an welchen Stellen Transportabläufe anfällig für Störungen sind. Ein großer Teil der Informationen, die für die Weiterentwicklung einer Flotte benötigt werden, steckt also bereits im heutigen Betrieb.
Von Positionsdaten zum tatsächlichen Einsatzprofil
Ein einzelner GPS-Punkt ist noch nicht besonders aussagekräftig. Betrachtet man Positions- und Zeitdaten jedoch über vollständige Fahrten und Touren hinweg, lässt sich der Fahrzeugeinsatz sehr detailliert rekonstruieren. Gefahrene Kilometer, Fahr- und Standzeiten, wiederkehrende Relationen und typische Einsatzgebiete können aus den Daten abgeleitet und über Fahrzeuge oder ganze Flotten hinweg verglichen werden.
So wird beispielsweise sichtbar, welche Fahrzeuge überwiegend regional unterwegs sind, welche regelmäßig an dieselben Standorte zurückkehren oder zwischen welchen Standorten besonders häufig gefahren wird. Auch längere Standzeiten und zentrale Knoten im Transportnetz lassen sich erkennen. Aus den vielen einzelnen Positionsmeldungen entsteht auf diese Weise ein Bild davon, wie die Flotte im Alltag tatsächlich funktioniert. Für Entscheidungen über neue Antriebe, Ladeinfrastruktur oder Automatisierung ist dieses reale Einsatzprofil meist wesentlich hilfreicher als allgemeine Annahmen über typische Lkw-Verkehre.
Bei der Elektrifizierung von Lkw-Flotten wird der Nutzen solcher Daten besonders greifbar. Die Reichweitenangabe eines batterieelektrischen Lkw ist für sich genommen nur bedingt hilfreich. Für einen Flottenbetreiber zählt vielmehr, ob ein Fahrzeug seine konkreten Touren zuverlässig bewältigen kann und wann im Tagesablauf Energie nachgeladen werden muss.
Das zuvor ermittelte Einsatzprofil kann dafür mit technischen Fahrzeugparametern und Verbrauchsmodellen verknüpft werden. So lassen sich Energiebedarf und Ladezustandsverlauf über einzelne Touren oder ganze Einsatztage abschätzen. Dadurch kann für einzelne Umläufe geprüft werden, ob sie bereits mit heutigen batterieelektrischen Lkw gefahren werden können, ob eine Zwischenladung erforderlich wäre oder ob bestehende Abläufe angepasst werden müssten.
Gerade bei größeren Flotten lohnt sich dieser Blick auf die tatsächlichen Einsatzprofile. Zwei Fahrzeuge können über das Jahr nahezu dieselbe Laufleistung erreichen und trotzdem völlig unterschiedliche Anforderungen an Batteriegröße und Ladeinfrastruktur haben. Für die Elektrifizierung ist deshalb nicht nur entscheidend, wie viel gefahren wird, sondern vor allem wie gefahren wird.
Standzeiten werden zu Ladefenstern
Auch Standzeiten bekommen mit batterieelektrischen Lkw eine neue Bedeutung. Was im Dieselbetrieb zunächst nach unproduktiver Zeit aussieht, kann künftig ein geeignetes Ladefenster sein. Telematikdaten zeigen, wo Fahrzeuge regelmäßig stehen und wie lange diese Aufenthalte dauern. Das können der eigene Betriebshof, ein Logistikzentrum, ein Umschlagstandort, ein Kunde oder eine regelmäßig genutzte Rastanlage sein.
Aus diesen Informationen lässt sich ableiten, an welchen Standorten Laden in den bestehenden Betrieb integriert werden könnte. Dabei geht es nicht automatisch um möglichst hohe Ladeleistungen. Steht ein Fahrzeug beispielsweise jede Nacht mehrere Stunden auf dem Betriebshof, kann eine geringere Ladeleistung ausreichen. Bei kurzen Aufenthalten während eines Umlaufs sieht das anders aus. Erst aus der Kombination von Energiebedarf und verfügbarer Standzeit ergibt sich, welche Ladeleistung an welchem Standort sinnvoll ist.
Eine solche Analyse verbindet die Planung der Ladeinfrastruktur direkt mit den tatsächlichen Transportabläufen. Das hilft auch dabei, Überdimensionierungen zu vermeiden und frühzeitig zu erkennen, wo kurze Standzeiten oder hohe Energiebedarfe den elektrischen Betrieb erschweren könnten.
Wiederkehrende Relationen zeigen Potenziale für Automatisierung
Dieselben Tourendaten können auch für die Automatisierung des Straßengüterverkehrs interessant werden. Vollständig fahrerlose Transporte von jeder beliebigen Quelle zu jedem beliebigen Ziel dürften nicht der erste Anwendungsfall autonomer Lkw sein. Naheliegender sind zunächst wiederkehrende Verkehre zwischen definierten Standorten und auf möglichst gut beherrschbaren Strecken.
In bestehenden Flottendaten lassen sich solche Relationen gezielt suchen. Werden zwei Logistikstandorte täglich mehrfach miteinander verbunden und verläuft ein großer Teil der Strecke über Autobahnen, kann diese Verbindung für einen Hub-to-Hub-Betrieb interessant sein. Neben der Strecke selbst spielen dabei auch die Standorte eine Rolle. Dort müsste beispielsweise ein Wechsel zwischen manuellem Zubringerverkehr und autonomem Fernlauf organisatorisch möglich sein.
Der Vorteil dieser Betrachtung liegt darin, dass mögliche Automatisierungskorridore aus dem vorhandenen Transportgeschäft heraus identifiziert werden. Statt zunächst ein theoretisches Netz zu entwerfen, kann geprüft werden, welche Relationen heute schon die Eigenschaften mitbringen, die einen automatisierten Betrieb später interessant machen könnten.
Gute Konzepte müssen auch unter Störungen funktionieren
Eine technisch machbare Tour ist noch lange keine robuste Tour. Im täglichen Betrieb treten Staus auf, Fahrzeuge kommen verspätet an, Ladepunkte können belegt sein und niedrige Temperaturen erhöhen den Energieverbrauch. Solche Abweichungen gehören zum Verkehrssystem und sollten bei der Planung neuer Transportkonzepte berücksichtigt werden.
Bei batterieelektrischen oder künftig automatisierten Transporten können daraus zusätzliche Abhängigkeiten entstehen. Eine Verspätung kann dazu führen, dass ein geplantes Ladefenster kürzer wird, ein Umschlag nicht mehr erreicht wird oder das Fahrzeug verspätet für den nächsten Umlauf zur Verfügung steht. Reale Fahr- und Standzeiten liefern eine gute Grundlage, um solche Effekte zu untersuchen. Zunächst wird abgebildet, wie ein Transport unter normalen Bedingungen funktioniert. Anschließend kann simuliert werden, was beispielsweise eine zusätzliche Fahrzeit, ein höherer Energieverbrauch oder der Ausfall einer Lademöglichkeit für den weiteren Ablauf bedeutet.
Für einen Flottenbetreiber ist deshalb nicht nur interessant, ob eine Tour grundsätzlich elektrisch gefahren werden kann. Mindestens genauso wichtig ist die Frage, wie häufig sie unter realistischen Bedingungen zuverlässig funktioniert und welche Reserven dafür notwendig sind.
Aus Tourendaten wird eine Transformationsstrategie
Interessant wird die Analyse vor allem dann, wenn die einzelnen Fragestellungen zusammengeführt werden. Eine Relation kann sich beispielsweise grundsätzlich für einen batterieelektrischen Lkw eignen, zugleich ausreichend lange Ladefenster bieten und aufgrund ihres regelmäßigen Verlaufs langfristig auch für einen automatisierten Hub-to-Hub-Verkehr interessant sein. Eine isolierte Betrachtung einzelner Technologien greift in solchen Fällen zu kurz.
Durch die gemeinsame Auswertung können innerhalb einer Flotte konkrete Kandidaten für unterschiedliche Transformationsschritte identifiziert werden. Einige Touren eignen sich möglicherweise schon kurzfristig für die Elektrifizierung, während an anderen Standorten zunächst Ladeinfrastruktur geschaffen werden müsste. Wieder andere Relationen können für spätere Automatisierungsschritte interessant sein. Die zusätzliche Betrachtung von Verspätungen, Energiepuffern oder Ladeverfügbarkeit zeigt zudem, wie robust diese Optionen im tatsächlichen Betrieb wären.
Flottendaten werden so von einem Instrument zur Dokumentation zu einer Planungsgrundlage. Sie helfen, Investitionen und Veränderungen dort anzusetzen, wo sie zum realen Transportgeschäft passen.
Auch unvollständige Daten können wertvoll sein
Der perfekte Datensatz ist in der Praxis eher die Ausnahme. GPS-Punkte fehlen, Fahrten sind nicht sauber voneinander getrennt, Fahrzeuge verschiedener Hersteller liefern unterschiedliche Daten oder relevante Informationen liegen in mehreren Systemen. Das ist zunächst kein Ausschlusskriterium für eine Analyse.
Wichtig ist vielmehr, früh zu klären, welche Daten vorhanden sind, welche Qualität sie haben und wofür sie belastbar genutzt werden können. Schon Positionsdaten und Zeitstempel reichen häufig aus, um grundlegende Einsatzmuster zu bestimmen. Fahrzeugdaten, Beladungsinformationen, Verbrauchswerte oder Daten aus dem Transportmanagement können dieses Bild anschließend ergänzen und weiter präzisieren.
Bevor neue Daten erhoben oder zusätzliche Systeme eingeführt werden, lohnt sich deshalb ein Blick auf den vorhandenen Datenbestand. Oft lässt sich daraus bereits deutlich mehr ableiten, als zunächst vermutet wird.
Der EU Data Act verändert den Zugang zu Fahrzeugdaten
Bislang liegt ein Teil der Herausforderung allerdings darin, dass Daten zwar im Fahrzeug entstehen, dem Flottenbetreiber aber nicht ohne Weiteres zur Verfügung stehen. Hier setzt der EU Data Act (Verordnung (EU) 2023/2854) an. Die Verordnung ist seit dem 12. September 2025 grundsätzlich anwendbar und stärkt die Rechte der Nutzer vernetzter Produkte beim Zugang zu den Daten, die bei deren Nutzung entstehen. Dazu gehören auch vernetzte Fahrzeuge.
Unter den Voraussetzungen des Data Act können solche Daten nicht nur vom Nutzer selbst verwendet, sondern auch an Dritte weitergegeben werden. Für Logistikunternehmen ist das vor allem dann interessant, wenn Daten aus unterschiedlichen Fahrzeugen und Herstellersystemen gemeinsam ausgewertet werden sollen. Gerade größere Flotten bestehen häufig aus Fahrzeugen verschiedener Marken und nutzen parallel mehrere Telematiklösungen. Für eine flottenweite Analyse sind solche Systemgrenzen wenig hilfreich.
Der Data Act beseitigt diese Grenzen nicht automatisch. Er bedeutet insbesondere nicht, dass ein Flottenbetreiber nun auf jede intern im Fahrzeug vorhandene Information zugreifen kann. Welche Daten erfasst sind und unter welchen Bedingungen ein Zugang oder eine Weitergabe möglich ist, muss im jeweiligen Fall betrachtet werden. Trotzdem verändert sich die Ausgangslage. Fahrzeugdaten können stärker als bisher für Anwendungen genutzt werden, die nicht zwingend innerhalb des Ökosystems eines einzelnen Herstellers stattfinden.
Für Logistikunternehmen dürfte deshalb neben dem Datenzugang eine zweite Frage wichtiger werden: Wie lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen zusammenbringen und so auswerten, dass daraus tatsächlich etwas für den Betrieb folgt? Der Data Act kann den Zugang erleichtern. Ob daraus ein Nutzen entsteht, entscheidet sich erst bei der Auswertung.
FutureFleet-Check: Aus Daten werden Entscheidungen
Beim FutureFleet-Check analysieren wir gemeinsam mit Logistikunternehmen reale Fahrzeug-, GPS- und Telematikdaten. Ausgangspunkt sind die tatsächlichen Touren und Einsatzprofile der Flotte. Darauf aufbauend kann beispielsweise untersucht werden, welche Fahrzeuge sich für die Elektrifizierung eignen, welche Energie- und Ladebedarfe entstehen, wo nutzbare Ladefenster liegen oder welche Relationen langfristig für automatisierte Hub-to-Hub-Verkehre interessant sein könnten. Auch die Frage, wie empfindlich solche Konzepte auf Störungen reagieren, kann Teil der Analyse sein.
Dafür muss nicht bereits zu Beginn ein vollständiger und perfekt aufbereiteter Datensatz vorliegen. Zunächst wird geprüft, welche Daten verfügbar sind, wie belastbar sie sind und welche Fragestellungen sich damit beantworten lassen. Ergänzende Daten können dort hinzukommen, wo sie für die jeweilige Entscheidung einen tatsächlichen Mehrwert bringen.
Am Ende soll keine theoretische Modellflotte stehen, sondern eine Analyse des realen Transportbetriebs und eine konkrete Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte. Denn viele Informationen über die Flotte von morgen stecken bereits in den Fahrten von heute.