Page 9 - LogReal.Direkt_Ausgabe-6.2023

Logistik

KI im Transportmanagement

Transport- Autonomes
management Fahren

Effizienter Fahrereinsatz
Fahrerwegfall
Touren-
planung Container -
Fahrzeug- überwachung
überwachung
Fahrzeugauslastung Track & Trace
Wege- und Zeitminimierung Kühlkette
Staumanagement Track & Trace Security-Management
Kostenkontrolle
Digitaler Tachograph

Abb. 1: Einsatzfelder der KI im Transportmanagement

Restriktionen, wie Zuladungsverbote, Zeitvorgaben an Containerüberwachung
der Rampe oder auch Nachtfahrverbote, erhöhen die Re-
chenzeit zudem weiter ins Unermessliche. Die KI wird hier Auch bei Transporthilfsmitteln, insbesondere Containern,
ansetzen können, um ineffiziente Lösungen ex ante auszu-
Hintergrund: © Fiedels - stock.adobe.com alität anzunähern. kann auch heute schon die Kühlkette in Echtzeit kontrol-
ist die Ortung mittels Trackern keine Neuigkeit; zudem
schließen und die heutigen Heuristiken sukzessive der Re-
liert werden. Was aber denkbar sein wird, das ist eine ak-
tive Reaktion der KI auf erkannte Gefahren für die Ware.
Fahrzeugüberwachung
Ähnlich dem Algorithmus einer Wetterstation wird die
Die Kontrolle von Dingen und Lebewesen mittels
sobald ein Celsius-Zielkorridor nach oben oder unten
GPS-Trackern via Satellitenortung ist mittlerweile eta- KI selbstständig Temperaturanpassungen durchführen,
durchbrochen wurde. Das erkannte Nutzerverhalten,
bliert. Das Überwachen von Haustieren, insbesondere beispielsweise Muster bei den Öffnungszeiten von Türen,
Hunden, ist durch Abonnements von Dienstleistern, wie werden von der KI erkannt und abgerufen.
beispielsweise Tractive, ebenso möglich wie das Auffinden
von Smartphones. Der Mehrwert durch KI bei der Fahr- Autonomes Fahren
zeugortung wird sich dadurch ergeben, dass überwachte
Fahrzeuge gekoppelt werden können mit dem individu- Das Autonome Fahren basiert – technisch gesehen – auf
ellen Nutzungsverhalten der Fahrer und den Bedingun- der Verknüpfung unzähliger Sensoren am Fahrzeug, die
gen der Strecke, wie der Topografie oder Stauungen. Das permanent möglichst viele Umweltdaten aufnehmen.
Erkennen von ineffizientem Fahrverhalten beispielsweise Diese Informationen auszuwerten und in Reaktionen des
wird zu konkreten Fahrertrainings oder monetären Leis- Fahrzeugs – im Sinne von Fahrverhalten – umzuwandeln,
tungsanreizen und dadurch zu Kostensenkungen führen ist Aufgabe der KI. Es ist unstrittig, dass die konkrete Be-
können.
deutung für die Logistik darin besteht, den menschlichen
Faktor Fahrer beim Thema Lenk- und Ruhezeiten zeitlich
zu entlasten, um diesen damit für andere logistische Pro-
zesse (Be- oder Entladung) zur Verfügung zu haben; letzt-
endlich kann auch der totale Wegfall von Fahrpersonal
die langfristige Folge sein – die wohl kompletteste Lösung
des heutigen Fahrermangels.

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