Studien

Um sicherzustellen, dass die Industrie gut gerüstet ist, um die bahnbrechende Technologie des Quantencomputings zu nutzen, sobald sie ausgereift ist, werden die frühzeitige Einführung und Erforschung von Quantenlösungen immer wichtiger. Daher ist die angewandte Quantenforschung, die theoretische Forschung und praktische Umsetzung miteinander verbindet, von entscheidender Bedeutung.

In diesem Zusammenhang wurde von den Hamburger Fraunhofer-Instituten (CML, IAP, IAPT und ITMP) die virtuelle Organisation „Fraunhofer-Industrie-Anwendungszentrum Quantencomputing Hamburg (Fraunhofer IQHH)“ gegründet. Innerhalb des IQHH wurden vier relevante industrielle Anwendungen formalisiert und geeignete Quantenalgorithmen erfolgreich implementiert und auf Simulatoren und realen Quantencomputern ausgeführt.

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Die Entwicklung des automatisierten Fahrens schreitet stetig voran. Die Zuverlässigkeit von automatisierten Fahrzeugen bei allen Umgebungs- und Witterungsbedingungen stellt jedoch eine große Herausforderung dar. Die Fernsteuerung von Fahrzeugen bietet sich als Brückentechnologie an, weil das Fahrzeug durch eine Technische Aufsicht überwacht und gesteuert wird. In kritischen Situationen kann direkt eingegriffen werden. Für Hafenterminalbetreiber ist relevant, inwiefern sich durch die Fernsteuerung von Fahrzeugen Effizienzpotenziale ergeben können.

Um diese Fragestellungen näher zu untersuchen, hat das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen (CML) zusammen mit dem Projektzentrum Verkehr, Mobilität und Umwelt des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik (IML) eine Potenzialstudie hinsichtlich der Fernsteuerung von Fahrzeugen in Terminals durchgeführt.

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In der maritimen Logistik dienen Flottenmanagementsysteme (FMS) als wichtiges IT-Fundament für Reedereien. Diese Systeme, von spezialisierten Softwareanbietern entwickelt, spielen eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung von Abläufen, der Verbesserung von Prozessen und der Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften. Der FMS-Markt zeichnet sich durch seine Vielfalt aus, mit einer Vielzahl von Anbietern, die eine breite Palette von Produkten mit unterschiedlichen Funktionalitäten und Schwerpunkten anbieten. In dieser Ausgabe gehen wir auf die neuesten Trends in der Branche ein und machen Sie mit den verschiedenen Anbietern, ihren Produkten und den wichtigsten Funktionen, die sie bieten, vertraut. Diese Studie ist unsere sechste Untersuchung. Wir stellen 40 Anbieter von Flottenmanagementsystemen vor, von denen jeder eine spezifische Palette von Lösungen anbietet. Diese Lösungen umfassen spezialisierte Software, die von kleineren Unternehmen entwickelt wurde, sowie umfassende Angebote etablierter Branchengrößen. 

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Der maritime Transport ist gegenwärtig durch eine zunehmende Digitalisierung und insbesondere Automatisierung und Autonomisierung von Prozessen an Bord von Schiffen geprägt. Neben klassischen regelbasierten Methoden erweist sich bei der Kollisionsverhütung der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) als vielversprechend, um frühzeitig und proaktiv unübersichtliche maritime (Verkehrs-)Situationen zu identifizieren und sicher aufzulösen. KI und Maschinelles Lernen (ML) bieten vielversprechende Einsatzmöglichkeiten, doch hängen sie in ihrer Zuverlässigkeit direkt von der Wahl der verwendeten Verfahren und Datensätze ab. Dies trifft insbesondere auf Deep Learning (DL) zu. Die endliche und einschränkende Verfügbarkeit an Datensätzen macht die Lösung und Generalisierung einer Anwendung unter Nutzung von ML und DL zu einer Herausforderung. Im Rahmen der vorliegenden Studie , die gemeisam vom Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrografie (BSH), dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) und dem Fraunhofer CML erstellt wurde, wird diese Thematik bearbeitet.

Die vorliegende Studie „Analyse, Auswertung und Ausblick des zukünftigen Marktes Autonomer Maritimer Systeme (AMS)“ wurde vom Deutschen Maritimen Zentrum e.V. (DMZ) beauftragt. Sie befasst sich mit der Betrachtung der deutschen und europäischen Marktakteure im Bereich AMS. Auf Basis einer Marktrecherche mit anschließender Branchenumfrage wurde der entstehende AMS-Markt erfasst, charakterisiert, beschrieben und Trends analysiert. Für den sich entwickelnden Markt wurde sowohl das Marktpotential als auch mögliche Markteintrittsbarrieren aus Sicht der maritimen Industrie im Rahmen dieser Studie untersucht. Finden Sie hier die Studie zum Download.

Im Projekt "H2-Logistik" hat das CML gemeinsam mit dem Fraunhofer IGP eine Modellierung und Bewertung der Logistikketten für den Wasserstofftransport für die Stahlindustrie unter besonderer Berücksichtigung transportbedingter Energieverluste durchgeführt. Hier können Sie einen Link zur Kurzfassung der Studie und zum Simulationstool bestellen.

Aktuell gibt es kein Verfahren, um nautische Schiffsausrüstung mit künstlicher Intelligenz (KI) zu prüfen. In einer kürzlich veröffentlichten Studie haben das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) sowie das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen (CML) gemeinsam bereits auf dem Markt verfügbare Systeme mit KI-Ansatz analysiert sowie ein entsprechendes Prüf- und Sicherheitskonzept entwickelt. So könnten in Zukunft Systeme mit KI an Bord zugelassen werden, um die Schifffahrt sicherer und effizienter zu machen.

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Die vorliegende Ausarbeitung hat zum Ziel, eine qualitative Übersicht zum derzeitigen Einsatz Digitaler Zwillinge im maritimen Aftersales-Service zu erstellen sowie das Meinungsbild der Branche zu diesem aktuellen Forschungsthema zu erfassen. Zu diesem Zweck wurden, neben einer Literatur- und Marktrecherche, Interviews mit ausgewählten Experten verschiedener maritimer Akteure geführt und ausgewertet. Dabei stehen der aktuelle Umsetzungsgrad, aber auch Potentiale sowie Hindernisse im Fokus der Betrachtung 

Die Studie wurde vom Fraunhofer CML gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD im Auftrag des Maritimen Clusters Norddeutschland e. V., Geschäftsstelle Mecklenburg-Vorpommern, erstellt.

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Autonome Schiffe sind auf dem Vormarsch. Ziel dieser Studie ist es, die Kostenstruktur eines autonom fahrenden Massengutfrachters in der Ostsee im Vergleich zu einem traditionellen Massengutfrachter aufzuzeigen. Darüber hinaus werden die möglichen Auswirkungen auf eine Lieferkette, die MASS einsetzt, anhand einer Sensitivitätsanalyse der Bestandskosten untersucht. Dabei wird von der Hypothese ausgegangen, dass autonome Schiffe im Vergleich zu bemannten Schiffen zuverlässigere Reisezeiten und eine höhere Pünktlichkeit ermöglichen.

In der englischsprachigen Studie erläutern die Autoren Julius Küchle, Hannah Pache und Hans-Christoph Burmeister die zu erwartenden Kosteneinsparungen durch MASS auf Seiten der Verlader sowie die potenzielle Wertschöpfung in Lieferketten, die diese Dienste nutzen. Finden Sie hier den kostenlosen Download der Kurzfassung.

Das Fraunhofer CML vereint Wissen und Erfahrung in maritimer Logistik, mathematischer Optimierung und Quantencomputing und ist damit der perfekte Kandidat, um Unternehmen bei der Einführung dieser neuen Technologie zu unterstützen. Lesen Sie über neue Anwendungen in unserem White Paper!

Der Einsatz von Augmented Reality bietet große Chancen, Manöver noch sicherer und effizienter als bisher durchzuführen. Lesen Sie in unserem neuen White Paper, welche Möglichkeiten sich eröffnen und wir wir Unternehmen bei der Umsetzung unterstützen.

Um einen Wettbewerbsvorteil in allen Segmenten der maritimen Industrie zu erlangen und zu erhalten spielt die Nutzung von Daten durch Maschinelles Lernen eine zunehmend große Rolle.

Am Fraunhofer CML haben wir Erfahrungen aus zahlreichen Projekten gesammelt, die Maschinelles Lernen zur Optimierung von Prozessen und Systemen in der maritimen Industrie einsetzen. Diese Erkenntnisse werden im White Paper "Machine Learning in Maritime Logistics" zusammengefasst. 

Ausgehend von den Grundlagen der KI und des Maschinellen Lernens zeigt das White Paper wichtige Elemente für eine erfolgreiche Umsetzung des Maschinellen Lernens in maritimen Anwendungen auf. Um die Lücke zwischen theoretischem Hintergrund und praktischer Anwendung datenbasierter Methoden zu schließen, werden konkrete Beispiele für Maschinelles Lernen in der maritimen Logistik beschrieben. Die Inspiration aus diesen Erfahrungen kann die Identifizierung von Möglichkeiten auf Unternehmensebene erleichtern.

Das White Paper ist in englischer Sprache erschienen. Bestellen Sie unser neuestes White Paper hier zum kostenlosen Download!