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KI-basierte Entscheidungsassistenz für die Binnenschifffahrt (SELECT-Projekt)

Kürzlich haben die Arbeiten im datenbasierten Projekt „SELECT – Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschifffahrt durch ETA-Prognosen“ begonnen.

Kürzlich haben die Arbeiten im datenbasierten Projekt „SELECT – Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschifffahrt durch ETA-Prognosen“ begonnen. Mithilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) aus dem Bereich des Maschinellen Lernens werden in SELECT intelligente Prognosen für die Ankunftszeiten (ETA) von Binnenschifftransporten entwickelt. Unter Leitung des Fachgebietes Logistik der TU Berlin von Prof. Dr.-Ing. Frank Straube kooperieren dazu verschiedene Unternehmen der deutschen Binnenschifffahrt und Hafenwirtschaft, u. a. BEHALA, Deutsche Binnenreederei, duisport, Imperial und modal3 Logistik.

Für die KI-Prognosen werden neben Inland-AIS-Daten verschiedene weitere Datenquellen, u. a. zum geplanten Transportverlauf sowie zu Störungen und weiteren Einflussfaktoren, berücksichtigt. Anhand eines Abgleiches der prognostizierten Fahrzeiten mit zusätzlichen Prozess- und Umweltinformationen werden durch das zu entwickelnde IT-System von SELECT automatisiert Ineffizienzen und Konflikte im logistischen Gesamtprozess detektiert. Im Sinne eines digitalen Entscheidungsassistenten werden den Akteuren zu diesen Ereignissen situationsspezifische Maßnahmen bereitgestellt.

Durch die Erhöhung der Transparenz und der proaktiven 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.

SELECT wird im Rahmen der Initiative „Innovative Hafentechnologien“ (IHATEC) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) für3 Jahre gefördert. Aktuell werden im Projekt wichtige historische Daten für mehrere Jahre beschafft und die Anforderungen der einzelnen Akteure entlang Transportkette an die IT-Lösung aufgenommen.

Quelle & weitere Informationen:

http://www.logistik.tu-berlin.de/menue/forschung/aktuelle_forschungsprojekte/select

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