E-Lastenräder im Handel: KI plant, das Rad liefert

In deutschen Innenstädten entscheidet oft nicht die Motorleistung, sondern die letzten 500 Meter. Stau, zweite Reihe, Lieferfenster, Poller, Fußgängerzonen – und dann noch die Parkplatzsuche. Genau deshalb überrascht eine Zahl aus der DLR-Studie (2016) kaum, wirkt aber in ihrer Konsequenz wie ein Weckruf: 8 bis 23 Prozent der gewerblichen Fahrten könnten statt mit dem Kfz mit einem elektrifizierten Lastenrad gefahren werden.

Viele Händler und E-Commerce-Teams hören das – und denken trotzdem sofort an Ausnahmen: „Zu schwer“, „zu weit“, „zu kompliziert“, „zu viele Modelle“. Das Problem ist selten das Rad. Das Problem ist die fehlende Methode, um systematisch zu entscheiden: Welche Touren passen wirklich? Und hier kommt unser Serienthema ins Spiel: KI in Logistik und Lieferkettenmanagement. Denn wenn KI den Bestand, die Nachfrage und die Routen ohnehin mitdenkt, ist der Schritt zum E-Lastenrad kleiner als viele glauben.

Warum E-Lastenräder in der Stadt so oft mithalten

Antwort zuerst: In urbanen Gebieten sind E-Lastenräder auf kurzen Distanzen häufig ähnlich schnell wie Pkw, weil sie Stau, Einbahnstraßen-Regeln und Parkplatzsuche anders „spielen“.

Die DLR-Auswertung zeigt: Auf Strecken bis drei Kilometer sind Pkw und E-Lastenrad „nahezu gleich schnell“. Und selbst bei Fahrten bis 20 Kilometer dauert es bei vielen Touren nur zwei bis zehn Minuten länger als mit dem Verbrenner. Das klingt banal – ist aber betriebswirtschaftlich relevant. Denn in der City sind die Kosten nicht nur Kilometerkosten. Es sind Minutenkosten: Standzeit, Umwege, Strafzettel-Risiko, verpasste Slots, schlechte Kundenerfahrung.

Dazu kommen strukturelle Vorteile:

• Radspuren und Wege durch Parks/Brücken sparen Umwege.
• Viele Fußgängerzonen sind zu bestimmten Zeiten für Räder geöffnet.
• Einbahnstraßen sind für Fahrräder teils in beide Richtungen nutzbar.
• Abstellen ist meist schneller als Parken (und die Parkplatzsuche ist in manchen Zeitrechnungen nicht mal eingepreist).

Mein Take: Wer heute noch ausschließlich in „Auto vs. Rad“ denkt, verpasst den Punkt. Es geht um Touren-Design. Und das ist eine Planungsaufgabe – nicht nur eine Fahrzeugfrage.

Typische Handelsfahrten, die sich fürs Lastenrad eignen

Antwort zuerst: E-Lastenräder funktionieren besonders gut, wenn Touren planbar sind, Stopps nahe beieinander liegen und die Sendungen standardisierte Maße/Gewichte haben.

Im Handel sind das nicht nur klassische Same-Day-Auslieferungen. In der Praxis sind es oft interne Wege, die sofort Wirkung zeigen:

1) Auslieferung an Endkund:innen (Click & Collect + Same-Day)

Wenn Kund:innen im Dezember noch schnell Geschenke brauchen oder im Januar Retouren und Umtausch anstehen, zählt Verlässlichkeit mehr als „maximale Geschwindigkeit“. Ein E-Lastenrad kann kurze Touren mit mehreren Stopps stabil abfahren – gerade dann, wenn Autos im Feierabendverkehr verlieren.

2) Transfers zwischen Lager, Filiale und Mikro-Depot

Viele Händler unterschätzen, wie viele Fahrten „nur mal eben“ entstehen: fehlende Größe, ein zusätzlicher Karton, eine Schaufensterware, Nachschub für eine Aktion. Genau hier kann ein Lastenrad die interne Lieferkette entlasten – und KI kann entscheiden, wann dieser Transfer wirklich nötig ist.

3) Vor-Ort-Termine und Servicefahrten

Aufmaß-Termine, kleinere Serviceleistungen, Ersatzteil- und Mustertransporte: Diese Fahrten sind oft zeitkritisch, aber nicht schwer. Gute Kandidaten.

Merksatz für die Praxis: Nicht die Ausnahme entscheidet, sondern der Alltag. Wenn 60–80% eurer City-Fahrten „radfähig“ sind, lohnt sich das Setup.

Das Modell-Chaos lösen: Bedarfsanalyse statt Bauchgefühl

Antwort zuerst: Das richtige E-Lastenrad findet man nicht über Marken-Hypes, sondern über eine harte Bedarfsanalyse: Maße, Gewichte, Routen, Mitarbeitende, Abstell- und Ladeinfrastruktur.

Der Markt ist groß, und es gibt keinen „einen“ Platzhirsch. Das führt dazu, dass Teams zu lange vergleichen – oder zu früh kaufen. Beides ist teuer. Was besser funktioniert, ist eine strukturierte Checkliste.

Die 10-Fragen-Checkliste (praxisnah)

1. Welche Sendungsgrößen sind am häufigsten (Standardkarton, Sperrgut, empfindliche Ware)?
2. Welche Gewichte sind im Alltag typisch (nicht Maximalszenario)?
3. Wie viele Stopps pro Tour und welche Stop-Dichte (Stopps pro km)?
4. Welche Touren sind < 3 km, welche 3–10 km, welche > 10 km?
5. Gibt es Poller, Treppen, schmale Durchfahrten, Kopfsteinpflaster?
6. Wo wird geparkt/abgestellt: Hof, Tiefgarage, Nebenraum, Straße?
7. Lade-Setup: Steckdose außen, Akkuwechsel, sichere Lagerung?
8. Welche Wetter-Szenarien sind realistisch (Regenschutz, Spritzschutz, Winterbetrieb)?
9. Wer fährt: Welche Akzeptanz und welches Training sind nötig?
10. Welche Prozesse hängen dran: Scanning, Proof of Delivery, Retourenannahme?

Wichtig: Beim zulässigen Gesamtgewicht zählt nicht nur die Ware. Rad + Fahrer:in gehen davon ab. Wer das nicht sauber rechnet, plant sich die Zuladung schön.

Einspurig vs. mehrspurig: die echte Entscheidung

• Einspurig (2 Räder): leichter, wendiger, näher am „normalen Fahrradgefühl“, aber Balance an Ampeln.
• Mehrspurig (3/4 Räder): stabil, hohe Lasten möglich, aber anderes Kurvenverhalten und oft „technischer“.

Wenn mehrere Mitarbeitende fahren, würde ich fast immer Testtage einplanen. Nicht als Event, sondern als Entscheidungsvorlage.

KI als Hebel: So wird aus einem Rad ein Liefernetz

Antwort zuerst: KI macht E-Lastenräder wirtschaftlich, weil sie hilft, die richtigen Touren zu wählen, Fahrten zu bündeln und Engpässe vorherzusehen.

Ein Lastenrad ist kein Zaubertrick. Es wird erst stark, wenn es in die Daten- und Prozesswelt integriert ist. Drei KI-Anwendungsfälle bringen schnell messbare Effekte:

1) KI-gestützte Tourenklassifizierung („Welche Fahrten sind radfähig?“)

Viele Unternehmen haben die Daten bereits: Lieferadressen, Zeitfenster, Sendungsgewicht, Volumen, Retourenquote, historische Fahrzeiten. Ein KI-Modell kann daraus eine Rad-Eignung je Auftrag ableiten – z. B. als Score von 0 bis 100.

Praktisch heißt das:

• Score > 70: automatisch für Lastenrad disponieren
• Score 40–70: abhängig von Wetter/Personal
• Score < 40: Van/Carrier

Das reduziert Diskussionen in der Disposition und macht Skalierung möglich.

2) Nachfrageprognosen und Bestandssteuerung: weniger „Notfallfahrten“

KI im Bestandsmanagement sorgt für bessere Nachschubentscheidungen. Der Effekt auf Lastenräder ist direkt: Wenn die Filiale nicht dauernd „hinterherläuft“, entstehen weniger hektische Einzeltransfers.

Ich sehe in Projekten immer wieder denselben Zusammenhang:

• bessere Prognose → weniger Expressfahrten → mehr Bündelbarkeit → mehr Radanteil

3) Dynamische Routenplanung und Konsolidierung

Radlogistik wird besonders günstig, wenn mehrere Stopps konsolidiert werden. KI-Planung kann:

• Stopps clustern (Mikro-Regionen)
• Touren nach Zeitfenstern optimieren
• Live-Constraints berücksichtigen (Sperrungen, Events, Fußgängerzonen-Regeln)

Damit wird das Lastenrad vom „sympathischen Zusatz“ zur stabilen City-Lieferoption.

Ein Satz, den ich gern in Workshops nutze: „KI sorgt dafür, dass wir weniger fahren müssen – und das Lastenrad sorgt dafür, dass die verbleibenden Fahrten besser durchkommen.“

Kaufen, leihen oder auslagern: Drei Wege zur Umsetzung

Antwort zuerst: Der schnellste Einstieg ist ein Testbetrieb; der wirtschaftlichste Weg hängt von Tourenvolumen, Stadtgröße und operativer Reife ab.

Im RSS-Beispiel zeigen Tests eine klare Wirkung: Bei Testprogrammen schaffte sich etwa ein Drittel der Teilnehmenden danach ein eigenes Lastenrad an, ein weiteres Drittel war im Kaufprozess. Das passt zu dem, was man in Change-Projekten oft sieht: Wenn Teams einmal real fahren, sinkt die Skepsis drastisch.

Option A: Eigener Fuhrpark (wenn ihr Kontrolle wollt)

Gut, wenn:

• ihr täglich wiederkehrende Touren habt,
• ein bis zwei Personen als „Owner“ zuständig sind,
• ihr Prozesse (Scanning, Übergabe, Retouren) standardisieren könnt.

Denkt direkt an:

• Sicheres Schloss, Abstellplatz, Lademöglichkeit
• Einweisung/Training
• klare Regeln für Wetter und Sicherheitsausstattung

Option B: Radlogistiker beauftragen (wenn ihr Volumen bündeln könnt)

Gut, wenn:

• ihr in einer größeren Stadt agiert,
• ihr flexible Kapazität braucht,
• ihr nicht sofort investieren wollt.

Wichtig ist Konsolidierung: Ein Dienstleister wird dann preislich interessant, wenn er mehrere Aufträge in einer Tour kombiniert.

Option C: Sharing/Leihe (wenn ihr Kundenerlebnis verbessern wollt)

Spannend, wenn:

• ihr Kund:innen den Heimtransport großer Einkäufe erleichtern wollt,
• ihr euch als lokale, nachhaltige Marke positioniert,
• ihr in Stoßzeiten Lieferdruck rausnehmen möchtet.

Das ist nicht nur Nachhaltigkeitstheater. Es ist ein Service-Feature, das den Warenkorb hebt – besonders bei sperrigen Artikeln.

Mini-Fallbeispiel: So könnte ein KI+Lastenrad-Pilot aussehen

Antwort zuerst: Ein 6‑Wochen-Pilot mit klaren KPIs zeigt schnell, ob E-Lastenräder eure City-Logistik verbessern.

Setup (2 Wochen):

• Datenexport der letzten 90 Tage (Adressen, Zeitfenster, Volumen/Gewicht, Lieferdauer)
• Definition „radfähig“ (z. B. < 6 km, < 60 kg, Volumen < X)
• Auswahl von 1–2 Einsatzgebieten

Betrieb (4 Wochen):

• 1 E-Lastenrad + 1 Ersatzakku
• tägliche Disposition über Score/Regeln
• Erfassung von: Lieferzeit, Abbrüche, Kundenzufriedenheit, Kosten pro Stopp

KPIs, die ich setzen würde:

• Anteil radfähiger Aufträge (%), die tatsächlich per Rad laufen
• Durchschnittliche Lieferzeit in der City
• Kosten pro Stopp (inkl. Arbeitszeit)
• „Failed delivery“-Quote
• Netto-Zeit in Bewegung vs. Standzeit

Ergebnis ist keine Hochglanzfolie, sondern eine operative Entscheidung: Skalieren, anpassen oder lassen.

Fazit: Stadtlogistik gewinnt, wenn Daten und Pedale zusammenarbeiten

E-Lastenräder sind im Handel nicht „nice to have“. Für viele City-Fahrten sind sie ein realistischer Baustein – schnell genug, flexibel genug und oft planbarer als der Transporter im Stau. Die harte Arbeit ist nicht das Fahren, sondern das Entscheiden: Welche Touren, welche Lasten, welcher Prozess?

Wenn ihr KI bereits für Nachfrageprognosen, Bestandsmanagement oder Routenoptimierung nutzt, habt ihr die besten Voraussetzungen. Dann ist das Lastenrad keine Insellösung, sondern ein weiterer Ausführungskanal in eurer Lieferkette.

Wer 2026 in der City zuverlässig liefern will, baut nicht nur mehr Lagerfläche auf. Er baut ein System, das klug plant – und dort radelt, wo es Sinn ergibt. Welche eurer täglichen Fahrten würdet ihr heute schon als „radfähig“ markieren, wenn ihr sie einmal ehrlich durchrechnet?