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Kombinierter Verkehr Projektabschluss zur optimalen Zugbeladung im intermodalen Schienengüterverkehr

Von Dipl.-Betriebswirt (FH) Bernd Maienschein 2 min Lesedauer

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Kombiverkehr GmbH & Co. KG
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Linde Material Handling GmbH
BLG LOGISTICS GROUP AG & Co. KG
Conductix-Wampfler GmbH

Das Projekt KIBA – Künstliche Intelligenz und diskrete Beladeoptimierungsmodelle zur Auslastungssteuerung im Kombinierten Verkehr – ist jetzt nach drei Jahren intensiver Forschungs- und Entwicklungsarbeit abgeschlossen. Ergebnis: KI kann den Schienengüterverkehr leistungsfähiger machen.

Tankcontainerverladung vom Lkw auf einen Tragwagen im Kombiterminal Ludwigshafen.(Bild: Kombiverkehr)
Tankcontainerverladung vom Lkw auf einen Tragwagen im Kombiterminal Ludwigshafen.
(Bild: Kombiverkehr)

Viele Unternehmen waren an KIBA beteiligt: Kombiverkehr (Leitung), Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene - Straße (DUSS), Goethe-Uni Frankfurt am Main, Inform, Kombiconsult, TU Darmstadt und VTG. Vorgenannte Firmen und Institutionen waren an der Entwicklung eines Demonstrators für ein System zur Netzwerkskapazitätssteuerung und Zugbeladeoptimierung beteiligt. Ziel war, wie es heißt, mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und mathematischer Optimierung die Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit im Schienengüterverkehr zu erhöhen.

Mit KIBA haben wir gezeigt, wie KI den Schienengüterverkehr leistungsfähiger machen kann.

Heiko Krebs, Geschäftsführer bei Kombiverkehr

Nach Aussage von Kombiverkehrs-Geschäftsführer Krebs tragen die im Projekt entwickelten Prototypen dazu bei, Zugkapazitäten besser zu nutzen, Ressourcen effizienter einzusetzen und den kombinierten Verkehr ganz allgemein attraktiver zu gestalten. „Das ist ein wichtiger Beitrag zur Verlagerung von der Straße auf die Schiene und damit auch zum Klimaschutz“, so der Unternehmenslenker.

KI schafft neue Möglichkeiten für KV

„Die Verbindung von KI und Optimierung eröffnet ganz neue Möglichkeiten im kombinierten Verkehr (KV). Prognosen zu Buchungen für den Transport von Ladeeinheiten lassen sich direkt in Optimierungsverfahren überführen, sodass Züge effizient beladen und Netzwerke stabiler gesteuert werden können. So entsteht ein praxisnaher Ansatz, der operative Systeme direkt unterstützt und die Leistungsfähigkeit des Schienengüterverkehrs erhöht“, erklärt Dr. Rafael Velásquez, Director Optimization & Integration bei Inform.

Und Dr. Eva Savelsberg, Senior Vice President und Mitglied der Geschäftsführung bei Inform, ergänzt: „Als Unternehmen, das selbst vor mehr als 55 Jahren aus der Forschung entstand, ist es uns ein großes Anliegen, die Brücke zwischen Hochschulen und Industrie zu schlagen. Gerade beim Thema KI sehen wir hier eine große Notwendigkeit, um dem internationalen Innovationsdruck standzuhalten.“

Mit dem Projektabschluss sei eine wichtige Grundlage gelegt worden, um die entwickelten Lösungen in der Praxis weiter zu erproben und in bestehende Systeme zu integrieren, wie es abschließend heißt.

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