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Hafenlogistik Maschinelles Lernen verbessert Lagerdauer von Containern

| Redakteur: Katharina Juschkat

Ein Computer berechnet künftig die eigentlich noch unbekannte Verweildauer eines Containers im Hamburger Hafen – möglich macht das ein lernender Algorithmus.

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Im Containerlager im Hamburger Hafen werden Container oft unnötig umgestapelt, da man die Verweildauer nicht kennt – ein Algorithmus soll das jetzt ändern.
Im Containerlager im Hamburger Hafen werden Container oft unnötig umgestapelt, da man die Verweildauer nicht kennt – ein Algorithmus soll das jetzt ändern.
(Bild: HHLA/Thies Rätzke)

Die Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) setzt auf maschinelles Lernen, um die Verweildauer von Containern zu berechnen – laut eigenen Angaben als einer der ersten Häfen weltweit. Die Container-Terminals Altenwerder (CTA) und Burchardkai (CTB) setzen inzwischen auf die Lösung.

Verweildauer von Containern unbekannt

Im Terminal Altenwerder arbeitet die HHLA mit automatisierten Blocklagern. Bei der Einlagerung von Schiffscontainern ist deren Abholzeit jedoch oft noch unbekannt. Häufig werden Container während ihrer Verweildauer unnötig umgestapelt. Die HHLA setzt auf einen Algorithmus, der auf Basis historischer Daten die wahrscheinliche Verweildauer berechnet und sich konstant durch Methoden des maschinellen Lernens weiter verbessert.

Am Terminal Burchardkai kommt eine ähnliche Lösung zum Einsatz. Hier werden neben automatisierten Containerlagern auch konventionelle genutzt. Wie in Altenwerder berechnet ein Algorithmus mit ML-Methoden die Verweildauer – gleichzeitig kann aber auch die Art der Auslieferung vorausgesagt werden, also ob ein Container auf einen Lkw, die Bahn oder ein Schiff verladen wird.

Das Ergebnis überzeugt: In beiden Terminals gibt es bisher positive Effekte und Container werden weniger bewegt, berichtet die HHLA.

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