KI-Fahrtenoptimierung mit n8n

Ausgangslage

Ein ambulanter Pflegedienst in Saarland-Pfalz versorgte täglich rund 30 Patienten mit wechselnden Pflegeeinsätzen. Jeden Morgen saß die Pflegedienstleitung 20 bis 30 Minuten am Tisch: Wer fährt heute? In welcher Reihenfolge? Wer hat welche Qualifikation für welchen Patienten?

Das Ergebnis: eine handschriftliche oder Excel-basierte Routenliste, die dann per Hand in die Nextcloud-Kalender der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter übertragen wurde.

Übertragungsfehler passierten regelmäßig — ein falsch eingetragener Patient, ein vergessener Umweg, ein Kalender-Eintrag mit falscher Uhrzeit.

Das Wichtigste in einem Satz: Das Problem war nicht Unwissenheit, sondern Wiederholung — dieselbe Arbeit, jeden Morgen, mit denselben Daten.

Lösung

Ein n8n-Workflow, der täglich um 07:00 Uhr automatisch startet:

1. Patienten-Stamm abrufen — n8n holt aktive Patienten mit Adresse, Pflegestufe und Besuchszeit aus PostgreSQL
2. Mitarbeiter-Verfügbarkeit prüfen — offene Schichten werden aus dem Dienstplan gelesen
3. Routenoptimierung — OpenRouteService berechnet für jeden Mitarbeiter die kürzeste Reihenfolge der Patientenbesuche unter Berücksichtigung der Zeitfenster
4. Kalender-Einträge schreiben — n8n legt via CalDAV direkt in den Nextcloud-Kalendern der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Einsätze an, mit Adresse, Patientenname und geschätzter Fahrzeit

Keine neue Software. Keine App, die jemand lernen muss. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter öffnen morgens ihren Kalender — und die Touren sind drin.

Dieselbe Mechanik bauen wir inzwischen für andere Betriebe: Tour- und Routenoptimierung.

Stack-Details

n8n (self-hosted auf Hetzner, Docker Compose) übernimmt die Orchestrierung. Der Workflow hat vier Knoten: HTTP-Request für OpenRouteService, PostgreSQL-Node für Patienten- und Mitarbeiterdaten, ein Function-Node für die Zuweisung, und CalDAV-Einträge via HTTP-Request gegen die Nextcloud-API.

OpenRouteService läuft als selbst gehostete Instanz auf demselben Hetzner-Server. Die API ist kompatibel mit der öffentlichen openrouteservice.org-API — kein Account, kein Rate-Limit, keine externen Anfragen mit Patientenadressen.

PostgreSQL (v16) hält Patienten-Stammdaten, Pflegestufen und Besuchszeiten. Die Datenbank war bereits vorhanden — der Workflow greift lesend darauf zu, schreibt aber nichts zurück.

Nextcloud CalDAV war die bestehende Infrastruktur für Mitarbeiter-Kalender. CalDAV ist ein offener Standard — n8n kann direkt gegen die API schreiben, ohne Middleware oder spezielle Plugins.

Wirkung

• 30 Minuten täglich eingespart — die Pflegedienstleitung macht morgens keine manuelle Tourenplanung mehr
• Null manuelle Übertragungsfehler — Kalendereinträge werden direkt von der Quelle geschrieben
• Mitarbeiter-Akzeptanz sofort — der Workflow liefert dieselbe Information wie vorher, nur pünktlicher und ohne Tippfehler
• DSGVO-konform — Patientenadressen verlassen den Hetzner-Server nicht (OpenRouteService lokal)

Der Workflow läuft seit 2025 produktiv. Wartungsaufwand: gelegentliche Anpassungen wenn sich Mitarbeiter-Zusammensetzung oder Patientenstamm stark ändert — im Schnitt ein Update pro Quartal, ca. 30 Minuten.

Aus diesem Projekt ist inzwischen mehr geworden — die komplette Branchenplattform.