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Isabella2.0 Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Integrierte und anwenderorientierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen durch künstliche Intelligenz und eine virtuelle Schulungsanwendung **Motivation** Die Ergebnisse des Vorgängerprojekts Isabella brachten erste Verbesserungen der Fahrauftragsabwicklung hervor und zeigten Verbesserungspotenzial auf. Hierzu zählten die Integration der Verkehrsträger in das System sowie die Anwendung künstlicher Intelligenz zur Rechenzeiteinsparungen des Steuerungsalgorithmus. Diese sollten aufgegriffen werden, um die logistische Leistungsfähigkeit des Steuerungssystems weiter zu verbessern und es terminalweit auf alle Umschlagprozesse anwenden zu können. Da die Einführung der Lösungsansätze mit durchgreifenden Veränderungen der Arbeitssituationen für die Mitarbeiter:innen einhergeht, sollte zudem unter Einbindung operativer Mitarbeiter eine virtuelle Schulungsumgebung erstellt werden, die dem Fahrpersonal den Übergang in das neue System erleichtert und dessen Akzeptanz in der Belegschaft erhöht. **Vorgehen** Mittels ereignisdiskreter Simulation wurden die Prozessabläufe des Automobilterminals abgebildet und die Parametrisierung der dynamischen Prioritäten vorgenommen. An das Simulationsmodell war ein Steuerungsalgorithmus angebunden, der über ein zweistufiges Optimierungsverfahren zunächst die individuelle Zuweisung der Fahraufträge an Fahr- und Shuttlepersonal vornimmt und anschließend ein Shuttlerouting-Problem über ein Branch- and Bound-Verfahren löst. Durch Methoden der künstlichen Intelligenz wurde angestrebt, die Performanz des Steuerungsalgorithmus zu erhöhen. Hierzu wurde ein Graph Convolutional Neural Networks über Imitation Learning trainiert, die Vorgehensweise des Optimierers (Zuweisung von Fahraufträgen zu Fahrern und Shuttles) zu imitieren. Zusätzlich wurde für die Umsetzung des Steuerungssystems ein Konzept für den Datenempfang in Schiffen entworfen und prototypisch evaluiert. Dieses basiert auf einem Router-Satelliten-System und erstellt ein Mesh-WLAN. **Ergebnisse** In der ereignisdiskreten Simulation wurden die Verkehrsträger und die dynamischen Prioritäten erfolgreich eingebunden und es wurde gezeigt, dass die Abläufe auf dem Terminal zuverlässig so gesteuert werden, dass die zeitkritischen Prozesse der Verkehrsträgerbe- und entladungen in den vorgegebenen Liege-/Standzeiten absolviert werden können. Für die Performanzsteigerung des Steuerungsalgorithmus konnte eine vorläufige Version des Neuronalen Netzes erstellt und validiert werden. Für eine finale Anwendung steht noch eine höhere Anzahl von generierten Testdaten aus Simulationen aus, um die Lösungsgüte zu verbessern. Das Konzept für den Datenempfang auf dem Schiff wurde prototypisch erfolgreich validiert und wies eine gute Reaktionszeit, Übertragungsgeschwindigkeit und Reichweite im gesamten Schiffsrumpf auf. Für die virtuelle Schulungsumgebung wurden mehrere Szenarien (u.a. zu Flächen- und Prozesskenntnis) entwickelt. Die positiven Ergebnisse aus den Simulations- und Laborstudien konnten im Rahmen mehrerer Testläufe, die unter Einbindung operativer Mitarbeiter:innen und unter arbeitspsychologischer Begleitung auf verschiedenen Automobilterminals der BLG stattfanden, bestätigt werden. Ansprechpartner: M. Hoff-Hoffmeyer-Zlotnik   (Projektleiter)A. Ait Alla N. Jathe T. Sprodowski Förderung durch: BMDV Laufzeit: 01.07.2020 - 30.06.2023 Publikationen des Projekts ansehen Alle Projekte ansehen |
