20.11.2020 – Lesezeit: 2 Minuten

Produktion und Logistik / Technologie

Künstliche Intelligenz reduziert Emissionen in der Logistik

Die Europäische Kommission hat sich auf die Fahnen geschrieben, in den nächsten Jahren die Emissionen drastisch zu reduzieren. Ein Forschungsprojekt des Fraunhofer IIS demonstriert, wie dies in der Transportlogistik mit Künstlicher Intelligenz (KI) gelingen kann.

Viele Forscher haben sich die Reduzierung der Emissionen mit Hilfe der Elektromobilität als ambitioniertes Ziel gesetzt. Das ist schön und gut, aber von elektronisch angetriebenen Lastkraftwagen sind wir noch weit entfernt. Es gibt zwar einige Projekte unter anderem von Nikola, VW und Volvo, aber noch keine verkaufsfertigen Modelle.

Dennoch muss die Transportbranche in Zukunft die Maßgabe der Europäischen Kommission erfüllen. Diese hat als Zielvorgabe ausgegeben, „die Emissionen in der EU bis zum Jahr 2030 um mindestens 40 % gegenüber dem Stand von 1990 zu verringern.“

KITE ans Steuer

Damit die Logistikbranche die politischen Auflagen umsetzen kann, müssen also Innovation her. Das Projekt „KITE: Künstliche Intelligenz im Transport zur Emissionsreduktion“ der Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS will dazu neue Wege aufzeigen.

Das Problem: Ein beträchtlicher Anteil der LKW-Fahrten ist nicht optimal ausgelastet – viele LKW fahren leer auf der Straße. Mit KITE entwickeln die Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer-Instituts ein neues KI-basiertes Verfahren zur Tourenplanung, um diese Leerfahrten zu reduzieren. Sie setzen hierzu auf zwei Prognoseverfahren.

1. Transportvolumen voraussagen

Beim ersten Verfahren entwickeln sie eine Lösung, um Transportvolumen auf verschiedenen Prognose-Ebenen (Kunde, Niederlassung, Unternehmen) sowie Horizonten (Tage, Wochen, Monate) vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden dann in der Tourenplanung genutzt, um gezielt Sendungsvolumen zu konsolidieren. So kann ein LKW einen Knoten im Netzwerk beispielsweise einen Tag früher oder später anfahren.

2. Gezielte Neukundenakquise

Zum anderen entwickeln die Forschenden ein zweites Verfahren zur Langfristprognose, um das Netz gezielt zu optimieren. Dazu gehört beispielsweise auch die Akquise weiterer Kunden oder der Aufbau neuer Hubs.

Mithilfe der beiden Prognoseverfahren soll das Projektziel erreicht werden, Leerfahrten bei Betrieben um bis zu 15 Prozent zu reduzieren. An der Entwicklung und Pilotierung des Verfahrens sind ein großes sowie ein mittelständisches Speditionsunternehmen beteiligt. Um die Übertragbarkeit zu sichern, betrachten die Forscher überdies drei weitere assoziierte Speditionsunternehmen.

Die in „KITE“ entwickelten Verfahren sollen nach Projektende in ein Softwareprodukt überführt werden, das von den beteiligten Speditionspartnern und weiteren Unternehmen genutzt werden kann.

Supply-Chain-Lösungen für den Mittelstand

Wenn Sie nicht warten wollen, bis die verschiedenen Forschungsprojekte zu verwertbaren Ergebnissen führen, bietet die All for One Group bereits heute innovative Lösungen für den Supply Chain und die Logistikbranche. Dazu gehören bewährte und ausgereifte Konzepte für das Transportmanagement mit der Integration in die End-to-End Prozesse im ERP mit Echtzeit-Monitoring von Transportprozessen sowie der Transparenz von Transportkosten.

Warum die Logistik keine Angst vor der Digitalisierung haben muss, erfahren Sie in diesem Artikel.

Quelle: Titelbild pixabay, MichaelGaida