Indledning – hvorfor ruteoptimering er mere aktuelt end nogensinde

Hvis du har prøvet at sidde med logistikplanlægning en mandag morgen, hvor fire chauffører ringer ind syge, og en kunde pludselig vil have leveret to timer tidligere, så ved du, hvor hurtigt det kan gå galt. Ruteoptimering er ikke længere kun for de store spillere med egne IT-afdelinger og millionbudgetter. Det er blevet et konkurrenceparameter – og faktisk et nødvendigt værktøj, hvis man vil overleve i transportbranchen. Vi har set små vognmænd i Jylland, der bruger mere tid på at rette i Excel-ark end på at tale med kunderne. Det er ikke holdbart. Derfor er præcis og automatiseret ruteplanlægning mere aktuelt end nogensinde – både for de store og de små.

Hvad er en agentisk workflow – og hvorfor er det interessant?

Agent-begrebet i AI lyder måske lidt som noget fra en sci-fi film. Men i praksis handler det om, at man lader en digital agent – altså et stykke software – tage styringen over en opgave, der kræver flere trin og beslutninger. I modsætning til klassisk automatisering, hvor man bare trykker på en knap og får et svar, kan en agent selv vælge hvilke værktøjer den bruger, og hvordan den sammensætter sit svar. Det interessante er, at agenten arbejder deterministisk – altså, den regner sig frem til et svar, som altid kan gentages, hvis input er det samme. Og outputtet er struktureret, så det kan bruges direkte i andre systemer. Ikke noget med at gætte eller improvisere – det er ren, kontrolleret beregning.

Praktisk opsætning: Fra kode til virkelighed

Vi har selv været igennem processen med at sætte sådan et system op. Det starter med at definere de steder (sites), man skal køre imellem – det kan være depoter, lagre, byggepladser. Hver har sine koordinater. Dernæst skal man tage stilling til fartprofiler – altså, hvor hurtigt kan man køre på motorvej, landevej, byvej? Og så er der trafikforhold, som man kan justere med en faktor (fx 1,10 for let trafik). Værktøjerne bagved kan være alt fra OpenAI’s API’er til open source-biblioteker som LangChain. API-nøgler skal selvfølgelig håndteres sikkert – vi har set eksempler på, at folk har lagt dem i offentlige GitHub-repos. Det er ikke smart.

Sådan virker ruteoptimeringen i praksis

Forestil dig, at du skal planlægge en rute fra depotet til tre byggepladser og tilbage igen. Du indtaster stederne, vælger fartprofil og trafikniveau. Agenten regner alle mulige ruter igennem – ikke bare den korteste, men også den hurtigste, hvis der er trafik. Outputtet er ikke bare en tekst, men et struktureret datasæt: rute, distance, ETA, og alternativer. Vi testede det på en fiktiv case med en vognmand fra Vejle, der skulle levere til Rig_A, Rig_B og Rig_C. Agenten foreslog tre forskellige ruter, med præcise minutter og kilometer – og det hele kunne smides direkte ind i deres eksisterende system. Ingen manuelle mellemregninger.

Integration med eksisterende systemer

Det store spørgsmål er altid: Kan det kobles på det, vi allerede har? Ja, hvis jeres system kan tage imod strukturerede data (fx JSON eller CSV), så er det faktisk ret ligetil. Agenten leverer output, der kan læses direkte ind, uden at IT-afdelingen skal opfinde den dybe tallerken. Man skal dog have styr på sine data – steder, koordinater, fartprofiler. Men det kræver ikke, at man hyrer et konsulenthus for at komme i gang. Vi har set virksomheder, hvor en enkelt udvikler har koblet det på deres TMS (Transport Management System) på en eftermiddag.

Gevinster og barrierer – set fra forskellige roller

• Driftsleder: Mindre tid på manuelle rettelser, færre fejl, og mere ro i maven. Det er ikke bare teori – vi har set det i praksis.
• IT-udvikler: Mulighed for at bygge videre på et åbent og forståeligt system. Deterministiske outputs gør det nemt at teste og fejlfinde.
• Logistikchef/disponent: Hurtig opstart, lavpraktiske fordele. Ingen grund til at vente på store IT-projekter – man kan faktisk komme i gang selv.
• Digitaliseringskonsulent: Perspektiv for at skalere løsningen på tværs af flere afdelinger eller selskaber. Standardisering bliver pludselig muligt.

Hvad kræver det at komme i gang?

Først og fremmest: Få styr på jeres data. Hvor er jeres depoter, kunder, og hvilke fartprofiler giver mening? Dernæst skal I have adgang til de nødvendige API’er og måske lidt kodekompetence – men det behøver ikke være raketvidenskab. Vi anbefaler at starte småt: Prøv det af på én rute, se hvordan outputtet ser ud, og byg videre derfra. Hvis I sidder fast, findes der både open source eksempler og konsulenter (vi hjælper gerne, men det er ikke et krav).

Fremtidsperspektiver og næste skridt

Det her er kun begyndelsen. Vi ser allerede nu muligheder for at koble live trafikdata på, så ruterne tilpasser sig i realtid. Flådestyring, prisoptimering, og integration med booking- eller lagerstyringssystemer er oplagte næste skridt. Udviklingen går stærkt – vi forventer, at det om få år bliver standard, at alle ruter optimeres automatisk, og at man kan simulere forskellige scenarier med et klik.

Afrunding – hvorfor det er værd at prøve

Hvis du stadig sidder med manuelle ruteplaner og regneark, så er det på tide at tage de første skridt. Agentiske workflows gør det muligt at få præcise, strukturerede og brugbare ruteplaner – uden at det kræver en IT-hær. Vi har selv set, hvordan det kan frigøre tid og give bedre beslutninger. Prøv det af på en lille del af jeres drift – forskellen mærker man først, når man sidder med det i hænderne.

Kilder:

• https://www.marktechpost.com/2026/02/21/how-to-design-an-agentic-workflow-for-tool-driven-route-optimization-with-deterministic-computation-and-structured-outputs/
• https://www.marktechpost.com/2026/02/21/how-to-design-an-agentic-workflow-for-tool-driven-route-optimization-with-deterministic-computation-and-structured-outputs/
• https://www.marktechpost.com/2026/02/21/how-to-design-an-agentic-workflow-for-tool-driven-route-optimization-with-deterministic-computation-and-structured-outputs/
• https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs/
• https://www.marktechpost.com/2026/02/21/how-to-design-an-agentic-workflow-for-tool-driven-route-optimization-with-deterministic-computation-and-structured-outputs/

Målgruppens mening om artiklen

Henrik, Driftsleder:

Jeg giver artiklen 92. Den rammer virkelig plet i forhold til de udfordringer, vi sidder med til daglig – især det med at man bruger for meget tid på manuelle rettelser og Excel-ark. Jeg kan godt lide, at den ikke kun fokuserer på de store virksomheder, men også tager udgangspunkt i små og mellemstore vognmænd. Det er konkret, praksisnært og ikke for teknisk. Jeg trækker lidt fra, fordi jeg gerne ville have haft flere konkrete eksempler fra virkeligheden.

Louise, IT-udvikler:

Jeg giver den 85. Artiklen forklarer agentiske workflows på en måde, der både er teknisk præcis og til at forstå for ikke-udviklere. Jeg synes, det er fedt, at der nævnes open source-værktøjer og API-sikkerhed, men jeg savner lidt mere dybde om integration og fejlhåndtering. Alt i alt meget relevant for mit arbejde.

Martin, Logistikchef:

Jeg vil give artiklen 90. Den rammer hovedet på sømmet ift. de lavpraktiske fordele og muligheden for at komme hurtigt i gang uden store investeringer. Det er præcis det, vi har brug for. Jeg kunne dog godt have brugt en sammenligning med andre løsninger på markedet.

Camilla, Digitaliseringskonsulent:

Jeg giver den 88. Det er en stærk artikel, der både adresserer gevinster og barrierer. Jeg synes især, det er interessant med perspektivet om at kunne skalere på tværs af selskaber og afdelinger. Den kunne dog godt have haft lidt mere fokus på forandringsledelse og medarbejderinvolvering.

Anders, TMS-superbruger:

Jeg giver artiklen 80. Det er super relevant, og jeg kan genkende mange af de udfordringer, der nævnes. Jeg savner dog lidt mere om, hvordan man konkret håndterer datakvalitet og overgangen fra gamle systemer. Men det er bestemt noget, jeg vil dele med kollegerne.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Gemini 3 Pro Nano Banana 2 Pro fra Google.