AI Spotlight
Verbesserung des Terminalbetriebs mit Maschinellem Lernen
Erfahren Sie, wie die Anwendung von maschinellem Lernen (ML) die betriebliche Effizienz im Containerterminalbetrieb verbessert. Durch die Analyse großer Datenmengen liefern ML-Algorithmen Erkenntnisse, die zu einer besseren Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung führen.
Die Vorteile
- Erhöhte Genauigkeit: Maschinelles Lernen (ML) verbessert die Vorhersagegenauigkeit der Transportmodi und Verweilzeiten von Containern erheblich.
- Betriebliche Effizienz: Die KI optimiert den Terminalbetrieb durch eine verbesserte Platzierung der Container.
- Kosteneinsparungen: Die Technologie reduziert die Betriebskosten durch weniger Nachbearbeitungen, Umplatzierungen und effizientere Nutzung der Ressourcen.
Use Case
Überblick
- In einem maritimen Containerterminal haben wir mithilfe von ML ein Projekt zur Bewertung der betrieblichen Effizienz durchgeführt. Es konzentrierte sich auf die Verbesserung der Ergebnisse durch Algorithmen, die ursprünglich für andere Industrien entwickelt wurden.
- Die Studie umfasste die Analyse eines Datensatzes von einer Million Containern, um Schlüsselvariablen für den Aufbau von ML-Modellen zu identifizieren, die die betriebliche Effizienz steigern sollen. Zu diesen Schlüsselvariablen zählen vor allem die Verweilzeiten sowie die Transportmodi. Deren Kenntnis ist entscheidend, um sowohl die Raumnutzung als auch die betriebliche Planung zu optimieren und reibungslosere Terminalabläufe zu ermöglichen.
- Das ML-Modell hilft dabei, vorherzusagen, wie lange ein Container im Terminal bleibt und welches sein nächster Transportmodus sein wird, also ob er per Schiff, Zug oder Lkw weitertransportiert wird.
- Eine effiziente Verwaltung dieser Aspekte führt zu reibungsloseren Terminalabläufen, weniger Staus auf dem Terminalgelände und einer besseren Ressourcenzuweisung, was die Gesamtleistung des Terminals und die Kosteneffizienz steigert.
So funktioniert’s
- Im Kontext eines Terminalbetriebs können Sie sich Maschinelles Lernen wie einen hochqualifizierten Schachspieler vorstellen, der zahlreiche zukünftige Züge vorhersagen kann. Das Verfahren analysiert vergangene Containerbewegungen und betriebliche Daten, um kluge Entscheidungen über zukünftige Containerplatzierungen und -bewegungen zu treffen.
Schon gewusst?
- Die Implementierung von ML im Terminalbetrieb führte zu einer Steigerung der Vorhersagegenauigkeit von 62,9 % auf 83,6 %, was eine erhebliche Verbesserung der Betriebseffizienz darstellt. Dieser Ansatz hat das Potenzial, großen Containerterminals jährlich erhebliche Betriebskosten einzusparen.