Cercetătorii din cadrul grupului Fraunhofer IIS vor să folosească inteligenta artificiala pentru a reduce numărul de cursele goale și pentru a face transportul de marfă mai eficient și mai sustenabil.
Ca parte a proiectului KITE, cercetătorii lucrează în prezent la o nouă metodă de planificare a rutelor bazată pe inteligenta artificiala împreună cu Optitool GmbH, BLG Logistics Group AG & Co. KG și Schmahl & Stoepel GmbH.
Soluţia consta în câteva elemente cheie. Pe de-o parte, se va dezvolta o metodă de prognoză pe termen scurt pentru a putea prezice volumele de transport pe diferite niveluri (client, sucursală, companie) și orizonturi de timp (zile, săptămâni, luni). Aceste predicții sunt apoi utilizate în planificarea rutei pentru a consolida în mod specific volumele de transport. De exemplu, un camion poate ajunge la un nod din rețea cu o zi mai devreme sau mai târziu.
Pe de altă parte, se dezvoltă o procedură de prognozare pe termen lung pentru a identifica punctele specifice pentru optimizarea fiecărei curse în parte.
Proiectul își propune să reducă numărul de curse goale din Germania cu până la 15% și, prin urmare, să reducă și emisiile de CO2.
Proiectul este finanțat de Ministerul Federal al Transporturilor și Infrastructurii Digitale cu un total de 1.052.179 euro și este o continuare a proiectului KIVAS destinat optimizarii transportului rutier de marfă.
Foto: Bartosz Wawryszuk