Fahrzeitmatrix Deutschland inkl. Entfernungen (km)

Die Fahrzeitmatrix Deutschland ist eine Tabelle mit Postleitzahlen, die die gegenseitigen Reisezeiten und Entfernungen zwischen allen 5-stelligen Postleitzahlgebieten in Deutschland angibt. Sie enthält über 33.6 Millionen Routen und ist für Logistik, Analyse und Planung bestimmt.
Wie bestimmen Sie die Fahrzeiten von einem 5PC-Postleitzahlengebiet zu den anderen 5PC-Postleitzahlengebieten in Deutschland? Wie sind die Fahrzeiten zu den Kunden Ihres Unternehmens? Welche Lieferkosten fallen für einen Kunden an, der in Ihrem Online-Shop bestellt hat?
Viele Fragen zu Fahrzeiten tauchen täglich auf. Verlaufen auch Sie sich manchmal? Unsere Fahrzeitmatrix Deutschland hilft Ihnen weiter.

Was ist eine Fahrzeitmatrix?

Die Fahrzeitmatrix Deutschland ist eine 5-stellige Postleitzahlentabelle mit über 33,6 Millionen Strecken. Die Entfernungen und Fahrzeiten in dieser Liste wurden durch die 8200 Postleitzahlgebiete in Deutschland ermittelt. Die Tabellenliste ist für den Pkw-Verkehr bestimmt. Wir geben nur die Strecken von Postleitzahlgebiet A nach Postleitzahlgebiet B an, da eine Berechnung von B nach A fast die gleichen Entfernungen und Fahrzeiten ergeben würde.
Aufgrund dieses Aufbaus erzeugen wir eine CSV-Tabelle (181 MB), die nur halb so groß ist wie eine vollständige Matrix.

Beispiel Fahrzeitmatrix

Laden Sie als Beispiel die folgende Postleitzahlentabelle herunter und sehen Sie, wie Entfernungen und Fahrtzeiten in einer CSV-Datei dargestellt werden.

Spezifikationen der Fahrzeitmatrix Deutschland

Die Fahrzeitmatrix Deutschland hat die folgenden Spezifikationen:

  • Gegenseitige Fahrstrecken und Fahrzeiten zwischen allen Postleitzahlengebieten (PLZ5) in Deutschland (insgesamt 8200×8200)
  • Tabellenliste mit über 33.6 Millionen Routen. Wir verwenden den geografischen Mittelpunkt (Zentroide) der PLZ5 Postleitzahlengebiete in dieser Berechnung
  • Matrixlieferung basierend auf Single Way (von Ort A nach Ort B)
  • Reisedistanzen und Reisezeiten basierend auf dem OpenStreetMap (OSM) Routenplaner.
  • Modalität: Auto | Schnellste Route in der Zeit (Standard) | FreeFlow (ohne Staus und/oder Verkehrsüberlastung).
  • Die Postleitzahlenliste und die Matrixberechnung (Quelle: OpenStreetMap) sind beide auf dem Stand vom 01.01.2026.

Kosten Fahrzeitmatrix

  • Die einmaligen Kosten für diese Fahrzeitmatrix betragen € 995 (exkl. MwSt.)
  • Sie erhalten 1 Lizenz, die Sie innerhalb Ihres eigenen Firmennetzwerkes nutzen können
  • Dateigröße DTM: 33,6 Millionen Routen | 790 MB (CSV-Datei). Öffnen und bearbeiten Sie die Fahrzeitmatrix mit Power BI

TIPP: Nutzen Sie unseren RoutenService! | Massenverarbeitung von Entfernungsberechnungen

Zusätzlich zu unsere Fahrzeitmatrix benötigen Logistik-, Mobilitäts- und Datenanalyseunternehmen häufig Lösungen für die Berechnung einer sehr großen Anzahl von Entfernungen und Reisezeiten. Dabei handelt es sich um Massenaufträge mit Hunderttausenden bis Millionen von Start-Ziel-Beziehungen, die als One-to-Many- oder Many-to-Many-Matrixberechnungen durchgeführt werden.

Mit unserem RoutenService für Massenverarbeitung verarbeiten wir diese Berechnungen vollautomatisch. Die Kunden stellen uns Ausgangs- und Zielorte zur Verfügung (z. B. Adressen, Koordinaten oder Postleitzahlen), woraufhin wir sofort verwendbare Entfernungs- und Fahrzeittabellen in strukturierten Formaten wie CSV oder Excel erstellen. Der Output ist direkt für die Weiterverarbeitung u.a. in Microsoft Power BI, GIS-Systemen oder Logistikoptimierungssoftware nutzbar.

Die Berechnungen werden auf der Basis von OpenStreetMap Routing (auto, FreeFlow) durchgeführt. Dies macht die Berechnungen skalierbar, reproduzierbar und kosteneffizient, ohne Beschränkung der Anzahl der Standorte pro Batch. Durch die Verwendung offener Daten und fester Routing-Profile sind die Ergebnisse transparent und konsistent über große Datenmengen hinweg.

Diese Massendistanztabellen eignen sich ideal für Anwendungen wie Routen- und Netzoptimierung, Markt- und Flächendeckungsanalyse, Standortzuweisung, Versorgungsgebiete, Lieferkettenanalyse und andere datenintensive Fragestellungen