KI macht die Verkehrslogistik flott

Als Beispiel dafür nennt Friedrich einen Gaslieferanten, der seine Gascontainer mit Füllstandsensoren ausgestattet hat. Über diese Sensorik ruft das System permanent den Ist-Zustand ab und berechnet, wann ein Kunde eine neue Lieferung benötigt. »Mit diesen Informationen kann die KI sehr genaue Nachfrageprognosen erstellen und die Lagerverwaltung ebenso wie das Flottenmanagement gezielt darauf abstimmen«, beschreibt der Wissenschaftler den Ist-Zustand. Denn Prognosen aus internen und externen Daten abzuleiten und darauf aufbauend neue Entscheidungen zu treffen, ist heute bereits Stand der Technik. Friedrich: »Jetzt kommen wir auf das Level der Sprachmodelle. Wir müssen dabei unzählige Informationen und die Bedienerkommunikation miteinander verheiraten und so aufbereiten, dass die Inhalte besser verständlich und einfacher zugänglich sind. Einen entsprechenden Demonstrator wollen wir am IML zum Zukunftskongress vorstellen. Hier geht es vor allem um die Themen Wissensmanagement und -repräsentation im logistischen Kontext.«

Digitale Zwillinge sind ein weiteres Werkzeug, das in der Verkehrslogistik eine kleine Revolution auslösen wird. Die virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts oder Systems sammelt in Echtzeit Daten und analysiert sie. »Dabei ist ein Digitaler Zwilling mehr als nur ein 3D-Modell. Es handelt sich um eine dynamische, digitale Repräsentation eines physischen Objekts oder Systems, die durch Sensoren und andere Datenquellen ständig aktualisiert wird. In der Verkehrslogistik kann ein Digitaler Zwilling beispielsweise ein Fahrzeug, eine Flotte, ein Logistikareal oder einen gesamten Logistikprozess abbilden«, beschreibt Achim Klukas, Teamleiter in der IML-Abteilung Verkehrslogistik.

Momentan sind Forschende des Fraunhofer IML an zahlreichen Projekten beteiligt, die sich mit der Einführung Digitaler Zwillinge in die Verkehrslogistik beschäftigen. Das Projekt »Climate Resilient and Environmentally Sustainable Transport Infrastructure« (CRISTAL) etwa setzt den Fokus auf Binnenwasserstraßen mit dem Ziel, den Anteil des Güterverkehrs auf Binnenwasserstraßen (IWT) um mindestens 20 % zu erhöhen und Strategien zur Verbesserung der Zuverlässigkeit um 80% an seinen drei Pilotstandorten (Italien, Polen und Frankreich) zu demonstrieren. Klukas: »Das Projekt wird dabei unterstützen, dass die IWTKapazitäten auch bei extremen Wetterereignissen stärker genutzt werden können als bisher.« Dazu werden im CRISTAL-Projekt mit Sensoren ausgestattete Bojen eingesetzt, um die Wassertiefe zu überwachen, die von Infrastrukturmanagern in Verbindung mit ihrem DSS RIS-Layer zur Bestimmung des Wasserstands unter dem Kiel genutzt wird. Als Ergebnis erwarten die Forschenden unter anderem eine gebrauchsfertige Leitlinie für die Einrichtung eines synchromodalen Transportkorridormanagementsystems in Bezug auf Regulierung, Verwaltung, Geschäftsmodelle und Management. Darüber hinaus soll ein umfassendes Echtzeitüberwachungssystem für Wasserstände und hydrologische Bedingungen, einschließlich RIS, eingerichtet werden. »Die im Rahmen von CRISTAL entwickelten Lösungen werden die Logistikprozesse in der Binnenschifffahrt stärken und ermöglichen, bisher ungenutztes Potenzial auszuschöpfen«, ist sich Achim Klukas sicher.

Das TOLKIEN-Projekt hingegen zielt darauf ab, die Transparenz der Prozesse in Binnenhäfen zu erhöhen und Handlungsempfehlungen zur Prozessoptimierung zu geben. »Ein Schwerpunkt des Projekts liegt auf dem Aufbau einer umfassenden und validen Datenbasis sowie der standardisierten digitalen Abbildung der Prozesse und Emissionen im Hafenbereich«, beschreibt Achim Klukas. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Präzisierung von Handlungsempfehlungen basierend auf Künstlicher Intelligenz in ausgewählten Geschäftsszenarien. Diese Empfehlungen sollen durch Methoden des Maschinellen Lernens in die digitale Abbildung integriert werden und sich mit Emissionsreduktion oder Verkehrsflusssteuerung beschäftigen. Die Präzisierung dieser Geschäftsszenarien erfolgt agil und orientiert sich an der aktuellen Projektsituation: »Das Ziel des Projekts ist die Identifikation und Zusammenführung einzelner Datenquellen innerhalb eines Binnenhafens sowie der Aufbau einer strukturierten und einheitlichen Datenbasis. Dies ermöglicht eine konsistente Darstellung von Prozessen zur Förderung der Sichtbarkeit von Emissionen und Verkehrsflüssen. Dazu wird eine digitale Abbildung und Modellierung – ein sogenannter Digitaler Zwilling – der Geschäftsprozesse auf dem Hafengelände erstellt.«