Mit modernen KI-Methoden wollen die HCS Hamburger Container Service GmbH und das Fraunhofer CML die Auslastung von Leercontainerdepots besser vorhersagen. Aus diesem Grund wurde gerade ein neues mFUND-Projekt gestartet, das von dem BWVI mit insgesamt 70.742 Euro gefördert wird.
Eins der größten Probleme beim Vor- und Nachlauf im Hinterland sind unvorhersehbare LKW-Abfertigungszeiten in logistischen Knoten, wie unter anderem Hafenterminals, Verteilzentren und Leercontainerdepots. Häufig resultiert dies in nicht akzeptablen Aufenthaltsdauern der LKW an den Standorten.
Eine entsprechende Lösung sollte daher das Projekt KIK-Lee bringen. Das Ziel ist es, Vorhersagen zu erarbeiten, die es Transportunternehmen ermöglichen werden, Stoßzeiten bei der LKW-Abfertigung zu meiden. Auch logistische Knoten könnten sich künftig besser auf Anforderungsspitzen einstellen. Vorangegangene Forschung ist zu dem Ergebnis gekommen, dass die Optimierung von Verkehrsnetzen und Routen eine breite Datenlage für die besten Ergebnisse benötigt.
Das Fraunhofer CML betont, dass während im Straßenverkehr Aussagen zur voraussichtlichen Ankunftszeit bereits üblich sind, gibt es für logistische Knoten wenig Kennzahlen, die für die Planung herangezogen werden können. Dies führt zu ineffizienten Abläufen innerhalb der Transportkette und hindert das Innovationspotential für eine langfristige und automatisierte Planung. Ziel des Vorhabens ist es daher, möglichst viele Kennzahlen zur Verfügung zu stellen.
Dabei soll neben den internen Daten des Knotens auch der bereits bestehende Datenschatz der mCLOUD (das Datenportal des BMVI), genutzt werden, um mit modernen KI-Methoden möglichst genau die Kennzahlen und deren Vorhersagen zu generieren. Als Mehrwert für Allgemeinheit entsteht damit anhand eines Beispiels ein Vorschlag, wie und in welcher Form logistische Knoten ihre Daten der Gemeinheit zur Verfügung stellen können.
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