Entwicklung KI-gestützter Kennzahlen von Leercontainerdepots mit Hilfe von öffentlichen Daten

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Projektvolumen
101.062 Euro
Davon 70% Förderung durch das BMVI

Über KIK-Lee

FKZ: 19F2148A
Förderlinie 2

In den Teilbereichen der Gastronomie und des Einzelhandels können durch Datenauswertungen bereits Stoßzeiten antizipiert beziehungsweise vermieden werden. Auch im Personenverkehr werden bereits Vorhersagen zur erwarteten Auslastung eingesetzt, um Fahrgäste zur besseren Nutzung der Bahnkapazitäten zu lenken.

Für den Güterverkehr gibt es jedoch wenige Kennzahlen, die für eine vorausschauende Planung an einem logistischen Knoten herangezogen werden können. Unvorhergesehene Stoßzeiten führen häufig zu Wartezeiten, Verkehrsstaus und somit zu ineffizienten Abläufen innerhalb der Transportkette.

Ziel des Projektes ist durch künstliche Intelligenz (KI) Auslastungsvorhersagen für ein Leercontainerdepot bereitzustellen. Es sollen Informationen generiert und frei zugänglich gemacht werden, die den Kunden des Containerdepots ermöglichen, Stoßzeiten zu meiden und Anlagebetreibern ermöglichen, sich auf die zu erwartende Auslastung einzustellen.

Dies soll bewirken, dass Depotbetreiber ihre Ressourcen effizienter steuern, Fuhrunternehmen ihre Touren optimieren und Verkehrsstaus im Hafen reduziert werden. Das Vorhaben entwickelt einen Vorschlag, wie ein logistischer Knoten offene und erhobene Daten nutzen kann, um gemeinnützige Informationen bereitzustellen.

Basierend auf einer Analyse des Informationsbedarfs werden vom Containerdepot erhobene Daten zum LKW-Zufluss sowie freizugängliche Daten (zum Beispiel Verkehrsdaten, Daten zu Schiffsankünften) zusammengeführt und in eine Echtzeit- und KI-basierte Vorhersage geeigneter Kennzahlen zur Auslastung bei der LKW-Abfertigung integriert.

Der offene Datenzugang wird auf der Datenplattform mCLOUD publiziert und ermöglicht, dass die generierten Informationen für alle beteiligten Akteure am Leercontainerdepot frei zugänglich und stets aktuell sind.

Verbundkoordinator

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Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML, Hamburg

Projektpartner

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HCS Hamburger Container Service GmbH, Hamburg

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