Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit verschiedenen Akteuren der deutschen Hafenwirtschaft (u. a. Binnenreedereien und Betreiber von Binnen- und Seehafenterminals) wird das SELECT-Projekt für die Logistikketten der Binnenschifffahrt bedeutende Potenziale aus dem zunehmenden Datenbestand, u. a. Inland-AIS, heben. Mithilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (Machine Learning) wird in SELECT ein digitaler Entscheidungsassistent entwickelt, der die Akteure der Binnenschifffahrt zur Optimierung von Transportverläufen durch die Bereitstellung von Ankunftszeitprognosen (ETA) befähigt. Das zu entwickelnde System stellt hierzu aufbauend auf der ETA situationsspezifische Handlungsempfehlungen bereit, die es Akteuren der Binnenschifffahrt ermöglichen, wasser- und hafenseitige Prozesse effizienter zu gestalten und auf Störungen proaktiv zu reagieren. Das Projekt soll damit zur langfristigen Verbesserung der Effizienz, Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und IT-Vernetzung der Akteure der Binnenschifffahrt beitragen.