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KI-Projekt zur Reduzierung von Staus im Hinterland abgeschlossen

Mithilfe des KI-Projekts KIK-Lee sollten lange Abfertigungszeiten für Lkw an logistischen Knotenpunkten vermieden werden
© Foto: Robert Grahn/Euroluftbild.de/dpa/picture-alliance

Die HCS Hamburger Container Service und das Fraunhofer CML haben ein KI-Projekt abgeschlossen, in dem die Auslastung von Leercontainerdepots besser vorhergesagt werden sollte. Die Datenlage hat sich allerdings als ernüchternd herausgestellt.


Datum:
27.10.2021
Autor:
Mareike Haus
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Hamburg. Beim Vor- und Nachlauf im Hinterland sind stark schwankende Lkw-Abfertigungszeiten in Hafenterminals, Verteilzentren und Leercontainerdepots vielfach die Regel. Im Rahmen des durch den MFund des BMVI geförderten Forschungsprojektes Kik-Lee haben das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML und die HCS Hamburger Container Service von November 2020 bis September 2021 geprüft, wie die Auslastung von Leercontainerdepots anhand von Datenanalyse besser vorhergesagt werden kann. Konkret sollten in dem Projekt neben den internen Daten des Knotens auch der bereits bestehende Datenschatz der M-Cloud - das Datenportal des BMVI - genutzt werden, um mit KI-Methoden möglichst genau Kennzahlen und deren Vorhersagen zu generieren.

Wenig historische Datensätze frei verfügbar

Das Ergebnis liest sich in einer Mitteilung des Fraunhofer CML allerdings ernüchternd: So wird nach einer Analyse des Informationsbedarfs und der Daten vom Containerdepot sowie freizugänglicher Daten festgehalten, dass wenige historische Datensätze frei verfügbar sowie Datenpflege und Governance auf den Plattformen unzureichend seien. Der Datenbedarf der Fuhrunternehmer werde nicht ausreichend bedient. Entsprechend wenig habe der Einfluss von externen Daten geprüft werden können, so die Forscher.

Dennoch konnte demnach eine KI-basierte Vorhersage umgesetzt werden, deren Ergebnisse zukünftig auf der Datenplattform M-Cloud zu finden sein sollen. „Da die Datenquellen, die integriert wurden, leichte Verbesserungen mit sich brachten, sollen auch in Zukunft mehr Datenquellen angeschlossen werden, um so genauere Vorhersagen zu produzieren“, heißt es seitens des Fraunhofer CML. (mh)

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