Hamburg. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) Lkw-Staus reduzieren: Darum geht es in einem neuen Vorhaben der HCS Hamburger Container Service und des Fraunhofer Centers für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML.
Das Projekt KIK-Lee beschäftigt sich mit Vorhersagen, die es ermöglichen sollen, dass Fuhrunternehmen Stoßzeiten bei der Lkw-Abfertigung meiden sowie logistische Knoten sich besser auf Anforderungsspitzen einstellen können. Als Hintergrund nennt das Fraunhofer CML die stark schwankenden Lkw-Abfertigungszeiten etwa an Hafenterminals, Verteilzentren und Leercontainer-Depots, die oft mit langen Aufenthaltsdauern der Lkw einhergingen. Das Bundeswirtschaftsministerium (BMWI) fördert das Projekt mit insgesamt 70.742 Euro.
Das Ziel: Kennzahlen generieren
Ziel des Vorhabens sei es, möglichst viele Kennzahlen zur Verfügung zu stellen. Dabei soll neben den internen Daten des Knotens auch der bereits bestehende Datenschatz der M-Cloud, also des Datenportals des Bundesverkehrsministeriums (BMVI), genutzt werden.
Konkret sollen in dem Projekt am Beispiel des Leercontainer-Depots der HCS Hamburger Container Service aus entsprechenden Datenquellen in der M-Cloud Kennzahlen generiert werden, um eine effizientere Auslastung bei der Lkw-Abfertigung am Leercontainer-Depot zu unterstützen.
Projekt läuft bis Juli 2021
Dafür will das Fraunhofer CML bedarfsgerechte Vorhersagen und Kennzahlen ermitteln und erzeugen, etwa die zu erwartende Ankunftsrate und Abfertigungsdauer. Die generierten Daten sollen wiederum in der M-Cloud veröffentlicht und somit frei zugänglich werden. Basierend auf diesen Informationen könnten Fuhrunternehmen dann ihre Planung optimieren beziehungsweise automatisieren.
Das Projekt startet im November 2020 und soll bis Juli 2021 laufen. Es wird im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) durchgeführt. Dabei fördert das BMVI nach eigenen Angaben seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um digitale datenbasierte Anwendungen für die Mobilität 4.0. (sn)
