Unter Leitung des Fachgebiets Logistik der TU Berlin von Prof. Frank Straube haben die Arbeiten am datenbasierten Projekt „Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschifffahrt durch ETA-Prognosen“ (Select) begonnen. Ziel des Projektes ist es, mithilfe von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) aus dem Bereich des maschinellen Lernens, für Hafenbetreiber und Reedereien zuverlässige Prognosen für die Ankunftszeiten (Estimated Time of Arrival, ETA) von Binnenschifftransporten zu entwickeln. Im Februar 2023 soll das Projekt abgeschlossen werden.
Der Lösungsansatz sieht vor, dass in die KI-Prognosen sowohl Inland-AIS-Daten (Automatische Identifikationssysteme) als auch verschiedene weitere Datenquellen einfließen, unter anderem zum geplanten Transportverlauf sowie zu Störungen und anderen Faktoren, die den Verlauf beeinflussen können. Mittels eines Abgleichs der prognostizierten Fahrzeiten mit zusätzlichen Prozess- und Umweltinformationen werden durch das neue IT-System Ineffizienzen und Konflikte im logistischen Gesamtprozess automatisiert aufgezeigt. Ein digitaler Entscheidungsassistent stellt den Akteuren zu diesen Ereignissen situationsspezifische Maßnahmen bereit, teilen die Wissenschaftler der TU Berlin mit.
Transparenz erhöhen – Risiken minimieren
„Durch mehr Transparenz und der Einflussnahme im Falle von Störungssituationen werden Risiken in Transportketten minimiert. Dadurch trägt das Projekt zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Effizienz der Binnenschifffahrt bei und stärkt gerade in Krisenzeiten die strategische Fähigkeit der Logistik für die Versorgung mit kritischen Gütern“, heißt es weiter.
Zu den Kooperationspartnern von Select gehören verschiedene Unternehmen der deutschen Binnenschifffahrt und Hafenwirtschaft, darunter Behala, Deutsche Binnenreederei, Duisport, Imperial und Modal 3 Logistik. Insgesamt werden rund 1,35 Millionen Euro in das Projekt investiert. Select wird im Rahmen der Initiative „Innovative Hafentechnologien“ (Ihatec) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur für drei Jahre gefördert.
Quellen: TU Berlin/DVZ
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