Forscher der Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS wollen mithilfe von KI Leerfahrten reduzieren und den Güterverkehr nachhaltiger machen.
Im Rahmen des Projekts KITE arbeiten Forscher der Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS ein neues KI-basiertes Verfahren zur Tourenplanung, mit dem Leerfahrten reduziert werden können. Als Projektpartner engagieren sich die Optitool GmbH, die BLG Logistics Group AG & Co. KG sowie die Schmahl & Stoepel GmbH für die Emissionsreduktion. Die Forscher stellen sich der Herausforderung, die Treibhausgasemissionen im Güterverkehr zu senken, dadurch dass die LKW-Fahrten besser ausgelastet werden.
Die Fraunhofer-Arbeitsgruppe SCS beschäftigt sich hierzu mit Prognoseverfahren – in zwei verschiedenen Richtungen:Zum einen wird ein Prognoseverfahren entwickelt, um Transportvolumen auf verschiedenen Prognose-Ebenen (Kunde, Niederlassung, Unternehmen) sowie Horizonten (Tage, Wochen, Monate) vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden dann in der Tourenplanung genutzt, um gezielt Sendungsvolumen zu konsolidieren. So kann ein LKW einen Knoten im Netzwerk beispielsweise einen Tag früher oder später anfahren. Zum anderen wird ein Verfahren zur Langfristprognose entwickelt, um gezielt Stellen zur Netzoptimierung – also die gezielte Akquise neuer Kunden oder Aufbau neuer Hubs – zu identifizieren.
Ziel des Projekts ist es, Leerfahrten um bis zu 15 Prozent bei den betrachteten Betrieben zu reduzieren und dadurch die CO2-Emissionen zu senken. In das Projekt sind ein großes sowie ein mittelständisches Speditionsunternehmen involviert. Drei weitere assoziierte Speditionsunternehmen werden von der Forschern betrachtet.
Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur mit insgesamt 1.052.179 Euro gefördert und ist eine Fortsetzung des Projekts KIVAS, das die bessere Auslastung im Straßengüterverkehr mit KI-gestützten Kurzzeitprognosen erforschte. Ziel der Forscher war es, das Frachtvolumen für einzelne Spediteure auf Niederlassungsebene zu prognostizieren.
Foto:Bartosz Wawryszuk