Kutatási projekt · mFUND
STAFFEL
Befejezett kutatási projekt egy mesterséges intelligencián alapuló platform fejlesztésére, amely a szállítmányozók közötti lépcsőzetes szállításra szolgál, és amelyet az mFUND innovációs kezdeményezés keretében támogattak.
Projektadatok
| Időtartam | 2021. december 1. – 2024. november 30. | |
|---|---|---|
| Támogatási azonosító | 19FS2019C, később 01FV2027C | |
| Támogató | Szövetségi Közlekedési és Digitális Infrastruktúra Minisztérium (BMVI) |  |
| Projektgazda | TÜV Rheinland Consulting GmbH, később a DLR Projektträger |   |
| Támogatási keret | mFUND |  |
| Kapcsolattartója | Julian Blasig | |
A MANSIO GmbH 19FS2019C (később 01FV2027C) számú projektjét a mFUND keretében a Német Szövetségi Közlekedési és Digitális Infrastruktúra Minisztérium (BMVI) támogatta a Német Szövetségi Parlament határozata alapján.
A projekt
2021. december 8-án elindult a STAFFEL projekt. A kutatási projekt célja, hogy a tehergépjárműves árufuvarozásban felére csökkentsék a szállítási időt és visszaszorítsák a vezetési idő pazarlását. A projektpartnerek – az RWTH Aachenhez tartozó FIR, a MANSIO GmbH, a PEM Motion GmbH, valamint a Német Szabványügyi Intézet (DIN) – ennek érdekében közösen kifejlesztettek egy mesterséges intelligencián alapuló internetes platformot a különböző szállítmányozók közötti váltakozó forgalomhoz. A platformnak jelentősen hozzá kellett járulnia a tehergépjármű-szállítási, vezetési és pihenőidők hatékony megszervezéséhez. A STAFFEL projektet az mFUND innovációs kezdeményezés keretében a Szövetségi Közlekedési és Digitális Infrastruktúra Minisztérium összesen 1,5 millió euróval támogatta.
Kiindulási helyzet
A közúti árufuvarozásban a szállításokat meg kellett szakítani a vezetési és pihenőidők betartása érdekében. Ezek a szünetek nem csupán a szállítási időt hosszabbították meg. Ezen felül elfoglalták a teherautó-parkolóhelyeket, amelyekből a BASt, illetve a BGL szerint a német autópályákon körülbelül 35 000 hiányzott. A parkolóhelyek keresése CO₂-intenzív parkolóhely-kereső forgalmat, a vezetési idő túllépését és a teherautósofőrök frusztrációját eredményezte. A szabálytalanul parkoló teherautók baleseteket okoztak, zavarták a környékbeli lakosokat, és a VEDA szerint elősegítették a rakományrablásokat, amelyek milliárdokra rúgó károkat okoztak.
Megoldás
A következő lépéseket hajtották végre:
- Koncepció (fenntarthatóság, üzleti modell, jog, biztonság)
- Platform (vezetési idő piac, AI algoritmus, UX/UI)
- Intelligens biztonsági rendszer (IoT rendszer a pótkocsi átadásához)
- Közlekedési, telematikai, TMS- és IoT-adatok integrálása
- Nagy adatfeldolgozás és finomított adatok szolgáltatása (mCloud)
- Szabványosítási dokumentumok létrehozása (pl. DIN SPEC, CWA)
- Kísérleti jellegű érvényesítés egy regionális vezetési idő-kereskedelmi platformon és egy távolsági fuvarozási útvonalon
Eredmény
A szállítások megszakadását úgy lehet elkerülni, hogy a pótkocsikat a vezetési idő leteltével egy IoT-zárral biztosítják, majd azokat kipihent sofőröknek adják át. A projekt keretében egy biztonságos, több szállítmányozót átfogó „váltószállítást” vizsgáltak: Egy internetes platformon mesterséges intelligencia algoritmusok segítségével a hosszú távú útvonalakat szakaszokra bontották, amelyeket ezután egy vezetési idő piactéren keresztül valós idejű adatok (pl. forgalom, infrastruktúra, IoT, telematika) alapján közvetítettek a szállítmányozók és a fuvarozók között.
Projektpartnerek
Társult partnerek
