Machbarkeitsstudie “LAVIS“ erfolgreich abgeschlossen

Zeit- und Kostendruck nehmen auch im Hafenhinterlandverkehr stetig zu. Eine besondere Herausforderung im Import ist dabei die Planung der Containerabnahme im Seehafen. Eine Prognose der voraussichtlichen Ladungsverfügbarkeit, englisch „Estimated Time of Availability“, soll Transportunternehmen künftig dabei unterstützen. Das ISL hat zusammen mit der akquinet port consulting GmbH die Machbarkeit einer entsprechenden Informationsdienstleistung im Rahmen des im Programm mFund des BMVI geförderten Projekts „LAVIS – Intelligente Datenanalyse zur Prognose der Ladungsverfügbarkeit im Seehafen“ erfolgreich evaluiert.
Ein wesentlicher Bestandteil des Projektes war die Analyse des Anwendungsszenarios. „Für uns war es wichtig, die Perspektive der Transportunternehmen zu verstehen“, erklärt ISL-Projektleiter Patrick Specht. „Über 90 Prozent der im Projekt befragten Unternehmen gaben an, dass Transportkunden auf eine zügige Abnahme der Container im Seehafen drängen. Diese Gruppe bestätigte uns, dass eine Prognose der Ladungsverfügbarkeit dabei erheblich unterstützen würde.“

 

Machbarkeitsstudie “LAVIS“ erfolgreich abgeschlossen
ISL

Aus technologischer Sicht wurden die wesentlichen Abläufe einer entsprechenden Prognoseanwendung im Rahmen eines Algorithmenkonzepts integriert. Als besondere Herausforderung zeigte sich dabei die mittel- und langfristige Vorausschau zum voraussichtlichen Entladezeitpunkt. Da die Planung des Terminals erst unmittelbar vor Ankunft des Schiffes durchgeführt wird, wurden Machine-Learning- und Simulationsansätze konzipiert, mit denen bereits frühzeitig eine Indikation bereitgestellt werden kann.
Darüber hinaus hat das Projektteam mögliche Betreiberkonzepte für die Prognosedienstleistung mit Experten der Hafenwirtschaft diskutiert. Nachdem in der Machbarkeitsstudie ein positives Fazit zur „Estimated Time of Availability“ gezogen werden konnte, stellt eine prototypische Umsetzung den nächsten logischen Schritt dar. Bei der Suche nach geeigneten Partnern soll dabei ein im Projekt erstellter Dienstleistungs-Demonstrator unterstützen, mit dem die Interaktion der Prognosedienstleistung in verschiedenen Szenarien veranschaulicht werden kann.   

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