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TU Berlin

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SELECT - KI-basierte ETA-Prognosen für Logistikketten der Binnenschifffahrt

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Im Rahmen einer kooperativen Zusammenarbeit der TU Berlin mit verschiedenen Reedereien und Betreibern und Koordinatoren von Binnen- und Seehafenterminals werden im SELECT-Projekt die Potenziale der Digitalisierung für die Logistikketten der Binnenschifffahrt durch den Einsatz innovativer Datentechnologien umgesetzt.

 

 

Projektinhalte

Motivation

Um die Attraktivität der Binnenschifffahrt im Güterverkehr zu steigern, bedarf es einer Verbesserung der Wirtschaftlichkeit und Zuverlässigkeit ihrer Logistikketten. Derzeit bestehen hohe Ineffizienzen aufgrund fehlender Möglichkeiten zur zeitlichen Synchronisation der einzelnen Prozesse, insbesondere von den Reedereien, Häfen und angrenzenden Transporten. Trotz der vor einigen Jahren erfolgten Einführung der Inland-AIS-Infrastruktur für die Verfolgung von Binnenschiffen besteht bei der Planung und Steuerung wasserseitiger Logistikketten weiterhin eine hohe Unsicherheit. Dies begründet sich durch die vielen dynamischen Einflussfaktoren, z. B. Wasserstände und Schleusenauslastungen, die auf die Transportverläufe der Binnenschiffe wirken und die bisher keine verlässlichen Prognosen zu den Ankunftszeiten an Akteursschnittstellen erlauben.

 

Ziele

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines IT-Systems für Hafenbetreiber und Reedereien, welches automatisiert und dynamisch die Transportverläufe von Binnenschiffen und damit deren Ankunftszeiten (ETA) an Binnen- und Seehäfen prognostiziert, darauf basierend systemseitig situationsspezifische Handlungsempfehlungen für den wasserseitigen Transport und den Hafenumschlag generiert und einen digitalen Austausch dieser Informationen zwischen den Akteuren ermöglicht. Dieser digitale Entscheidungsassistent soll die Akteure zur Auswahl geeigneter Handlungen in Bezug auf die erwartete Ankunftszeit unter Berücksichtigung des gesamten logistischen Prozessverlaufs befähigen.

Das SELECT-Projekt soll zur langfristigen Verbesserung der Effizienz, Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und IT-Vernetzung der Akteure der Binnenschifffahrt beitragen. Gleichzeitig wird mit dem Vorhaben eine wichtige Grundlage für die Durchführung zukünftiger datenbasierter Vorhaben geschaffen, indem Potenziale und Restriktionen der Daten der Binnenschifffahrt bewertet werden.

 

Lösungsansatz

Mithilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) aus dem Bereich des Maschinellen Lernens wird ein IT-System entwickelt, welches in der Lage ist, eine verlässliche Ankunftszeit von Binnenschiffen an Binnen- und Seehäfen sowie weiteren wichtigen Bezugspunkten dynamisch und automatisiert zu ermitteln (ETA – Estimated Time of Arrival). Dazu werden Daten verschiedener Akteure, u. a. zu Transportverläufen, Wasserstraßen, Fahrzeugen, Umschlagsprozessen, im Projekt eingesetzt und in intelligente Prognosemodelle überführt. Anhand eines Abgleiches der prognostizierten Fahrzeiten mit zusätzlichen Prozess- und Umweltinformationen wird das IT-System von SELECT permanent die Fortführung des weiteren Transportes überwachen und dessen Auswirkungen auf den logistischen Gesamtprozess bewerten. Bei der Detektion von Ineffizienzen und Störungen werden den Akteuren situationsspezifische Maßnahmen zur Prozessplanung und -steuerung vorgeschlagen, z. B. eine schiffsbezogene Zuweisung geeigneter Lade- und Löschzeitpunkte sowie optimale Reisegeschwindigkeiten.

Dieser digitale Entscheidungsassistent soll insbesondere die Betreiber von See- und Binnenterminals sowie Reedereien bzw. Schiffsführer zur Auswahl optimaler Handlungen in Bezug auf die erwartete Ankunftszeit unter Berücksichtigung des weiteren logistischen Prozessverlaufs befähigen. Des Weiteren fungiert die Technologie als eine bisher fehlende digitale Schnittstelle zur Übermittlung der ETA, diesbezüglicher Maßnahmen und transportbezogener Zusatzinformationen zwischen den beteiligten Akteuren.

 

Ergebnisse, Termine etc.

Projekt im März 2020 gestartet

Unter Leitung des Fachgebietes Logistik der TU Berlin ist am 1.3.2020 das Projekt SELECT („Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschifffahrt durch ETA-Prognosen“) gestartet, welches im Rahmen der Initiative „Innovative Hafentechnologien“ (IHATEC) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) für 3 Jahre gefördert wird: https://www.innovativehafentechnologien.de/projekt-select-gestartet/.

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) und diesbezüglichen Handlungsempfehlungen befähigt.

Durch die Erhöhung der Zuverlässigkeit, Effizienz und ökologischen Nachhaltigkeit leistet das SELECT-Projekt einen Beitrag zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und Attraktivität der Binnenschifffahrt gegenüber alternativen Transportmöglichkeiten.

Der Kick-off zum Projekt fand am 31.3.2020 statt. 

 

 

Projektorganisation

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Projektförderer: 

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen der Innovative Hafentechnologien (IHATEC)  

 

Projektträger: 

TÜV Rheinland Consulting GmbH

 

Verbundpartner: 

Technische Universität Berlin, Fachgebiet Logistik (Konsortialführer)

BEHALA Berliner Hafen- und Lagerhausgesellschaft mbH

Deutsche Binnenreederei AG

Duisburger Hafen AG

Imperial Shipping Services GmbH

modal 3 Logistik GmbH

 

Assoziierte Partner: 

Contargo GmbH & Co. KG

HVCC Hamburg Vessel Coordination Center GmbH

Rhenus PartnerShip GmbH & Co. KG

 

Projektlaufzeit: 

01.03.2020 bis 28.02.2023

Zusatzinformationen / Extras

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Ansprechpartner

Dipl.-Ing. Manuel Weinke
030/314-26749
Hauptgebäude
Raum H9181

Peter Poschmann, M.Sc.
030/314-78690
Hauptgebäude
Raum Raum H9181