Smart-Stack

Hintergrund:

Ziel des Projekts ist die Reduktion von unproduktiven Umstapelungen, welche aktuell ca. 20% der Containerbewegungen ausmachen und damit einhergehend die Freisetzung von gebundener Umschlagkapazität. Effizienterer Umschlag reduziert zudem die Wartezeiten für Lkw und Züge und sorgt so für reibungslose Abläufe. 

Projektziele:

Die Umschlagentscheidungen werden durch den Einsatz eines Entscheidungsunterstützungssystems mathematisch optimiert. Dafür werden die Auftragsdaten der teilnehmenden Speditionen über eine Schnittstelle mit dem Terminal automatisiert geteilt. Mithilfe dieser Schnittstelle kann ein präziser Abholzeitpunkt für einen Großteil der eingehenden Container festgelegt werden. Für Container, für die keine Auftragsinformationen vorliegen wird eine künstliche Intelligenz entwickelt, die anhand verschiedener Daten über den Container wie bspw. den Inhalt, den Ursprung und das Ziel einen Abholzeitpunkt prognostiziert. Anhang der Speditionsdaten und der KI-Prognose wird so für jeden Container ein Abholzeitpunkt bestimmt. Aus diesen lässt sich die sogenannte Entnahmereihenfolge herleiten, welche ein zentraler Baustein zur Optimierung der Umschlagentscheidungen ist. 

Hierauf aufbauend werden zwei Optimierungsmodule entwickelt. Zunächst wird die initiale Einlagerung betrachtet. Hier gilt es, bei Anlieferung einen Stellplatz für einen Container zu finden, so dass dieser bei der späteren Entnahme keine bzw. möglichst wenig Umstapelungen verursacht. Weiterhin wird ein Modul entwickelt, welches dazu dient den Containerstock während der Randzeiten umzusortieren, so dass die Container für den folgenden Tag gemäß ihrer Entnahmereihenfolge vorsortiert sind und keine Umstapelungen zu den Stoßzeiten erzeugen. 

Die einzelnen Komponenten des Entscheidungssystems werden anschließend zusammengeführt und beim TriCon Terminal in Nürnberg getestet. Das System erstellt im operativen Betrieb automatisiert Stellplatzempfehlungen für per Lkw oder Zug eintreffende Container und erzeugt abends einen Plan zur Umsortierung der vorhandenen Container, so dass das Terminal für den folgenden Tag vorbereitet ist. 

Aufgaben des CML:

• Konzeption des Entscheidungsunterstützungssystems
• Entwicklung einer künstlichen Intelligenz zur Prognose der Containerstandzeit
• Entwicklung eines Optimierungsmoduls zur Einlagerung und Umsortierung von Containern
• Überführung der Einzelmodule zum einem ganzheitlichen Entscheidungsunterstützungssystem
• Integration des Entscheidungsunterstützungssystems in das Terminal Operating System 

Projektkonsortium:

TriCon Container-Terminal GmbH Nürnberg, cargo support GmbH & Co. KG, Fraunhofer CML

Smart-Stack wird im Zeitraum von Oktober 2023 bis September 2026 gefördert durch das IHATEC-Förderprogramm für innovative Hafentechnologien.