Digitalisierung

Marvin Meyke,

KI unterstützt Häfen beim Autoumschlag

Umschlag, Lagerung und technische Aufbereitung: Das Leistungsangebot von Autohäfen umfasst nahezu alle Dienstleistungen der Fahrzeuglogistik. Mit 2,1 Millionen Fahrzeugen 2019 ist der AutoTerminal Bremerhaven einer der größten Autohäfen der Welt. Mit Isabella 2.0 nahmen die Partner BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen, BLG Logistics und der Bremer Softwarespezialist 28Apps Software die Prozessplanung und -steuerung in den Fokus. 

© BLG Logistics/ Tristan-Vankann

Das Ende Juni abgeschlossene, dreijährige F&E-Projekt Isabella (Langtitel: „Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Interaktive und simulationsgestützte Betriebsplanung, dynamische und kontextbasierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen“) hatte einen Gesamtumfang von 3,7 Millionen Euro, wurde vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Programm für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) mit 2,6 Millionen Euro gefördert und vom Projektträger TÜV Rheinland begleitet.

Das Anschlussvorhaben Isabella 2.0 trägt den Langtitel „Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Integrierte und anwenderorientierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen durch künstliche Intelligenz und eine virtuelle Schulungsanwendung“. Es läuft ebenfalls drei Jahre und wird erneut vom TÜV Rheinland begleitet. Es hat ein Gesamtvolumen von rund 3,6 Millionen Euro und erhält aus dem IHATEC-Programm des BMVI weitere 2,5 Millionen Euro Fördermittel.

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Schnelle Anpassung an aktuelle Bedingungen
Im Projekt Isabella wurde ein intelligentes Planungs- und Steuerungssystem für die Logistikabwicklung und die Bewegungen der Automobile in See- und Binnenhäfen entwickelt und prototypisch auf dem BLG AutoTerminal Bremerhaven geprüft. Eine interaktive, digitale Oberfläche unterstützt die Planung: Über einen Multitouch-Tisch wird das Terminalgelände dreidimensional visualisiert. Auf verschiedenen Detaillierungsebenen lassen sich alle relevanten Planungsinformationen wie die Belegung des Terminals anzeigen. Das System bietet die Möglichkeit, unterschiedliche Planungsszenarien simulationsbasiert zu bewerten und die Ergebnisse über den Multitouch-Tisch darzustellen.

Mithilfe von mobiler Datenerfassung und Echtzeitstatusmeldungen ermöglicht der Steuerungsalgorithmus eine individuelle Zuweisung von Fahraufträgen und damit eine Optimierung der Fahrwege sowie eine schnelle Anpassung an aktuelle Bedingungen. Die Zuweisung der Aufträge wurde digitalisiert. Die Zuordnung der Aufträge für die Fahrzeug-Bewegungen auf dem Terminal erfolgt abhängig vom Standort der Fahrzeuge und Fahrer. Dafür wurde ein Steuerungsalgorithmus entwickelt und zunächst innerhalb einer Simulationsumgebung, die das Terminalgeschehen digital abbildet, geprüft. In dem realen System erfolgt die Kommunikation zwischen dem Steuerungssystem und dem Personal am Autoterminal über mobile Apps. Für die Ermittlung der Fahrzeugstandorte wurde ein eigenes Ortungssystem entwickelt.

Isabella konzentrierte sich auf die Prozesse am Terminal, auf interne PKW-Umfuhren. Isabella 2.0 soll nun die externen Verkehrsträger Zug, Schiff und LKW mit deren Be- und Entladung integrieren und das Steuerungssystem sowie die Simulationsumgebung systematisch auf alle Umschlagprozesse erweitern. Das erfordert einen Datenempfang in den Verkehrsträgern. Dafür wollen die Projektpartner den neuen Mobilfunkstandard 5G nutzen oder ein lokales Kommunikationsnetzwerk aufbauen. Für Letzteres kommen beispielsweise Ad-hoc-und Mesh-Netzwerke in Kombination mit Funkstandards wie WLAN, Bluetooth oder LoRa (Long Range Wide Area Network) infrage.
Die logistische Leistungsfähigkeit des Systems soll mithilfe von Methoden der Sensitivitätsanalyse und der künstlichen Intelligenz weiter verbessert werden. Durch die Anwendung der Taguchi-Methode sowie Critic Neural Networks (CNN) und Support Vector Machines soll eine situationsspezifische Parametrisierung des Optimierungsalgorithmus erfolgen. Damit werden künftig mehr Kriterien zur aktuellen Situation in die Optimierung einfließen, unter anderem der Terminalfüllgrad, der Fahrzeugmix und die Personalkapazität.

Über Simulationen, neue Datenanalysemethoden und KI soll die Performanz des Steuerungsalgorithmus unter Einbeziehung der genannten Kriterien und Parametereinstellungen untersucht werden. Aus operativ gewonnenen Daten werden relevante Prozesskennzahlen wie zum Beispiel der Zeitbedarf einzelner Prozessschritte oder Fahrwegauslastungen systematisch abgeleitet, was die Planbarkeit und damit die Effizienz der operativen Fahrprozesse erhöht.

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