[Smart City]

City­lo­gistik wird Datengetriebener

Lange Warte­zeiten in Staus, fehlende inner­städ­ti­sche Umschlag­flä­chen, Parken in zweiter Reihe und nicht anzu­tref­fende Sendungs­emp­fänger: Die städ­ti­schen Logis­tik­dienst­leister stehen täglich vor mehreren Herausforderungen.

von Prof. Frank Straube
Leiter des Fach­ge­biets Logistik an der Tech­ni­schen Univer­sität Berlin
Die Zukunft der City­lo­gistik könnte anders aussehen: Daten­ba­sierte, selbst­ler­nende Liefer­ketten verstehen die Verhal­tens­weisen und Erwar­tungen von Kunden, opti­mieren Zustell­netz­werke und machen Anlie­fer­pro­zesse plan­barer und nach­hal­tiger. Eine dyna­mi­sche und smarte Park­raum­steue­rung erleich­tert die Park­platz­suche in der Auslie­fe­rung, und eine ganz­heit­liche Verkehrs­steue­rung redu­ziert die Stau­bil­dung. Auto­nome Fahr­zeuge führen zur Auto­ma­ti­sie­rung der Liefer­kette. Zustell­fahr­zeuge werden in Kombi­na­tion mit Robo­tern verwendet.

Neue Logis­tik­platt­form entsteht

Damit diese Zukunfts­ver­sion Realität wird, star­tete Anfang 2021 „BeIn­telli“, ein Projekt, das das Bundes­mi­nis­te­rium für Verkehr und digi­tale Infra­struktur (BMVI) mit 13 Millionen Euro förderte. Insge­samt beläuft sich das Projekt­vo­lumen auf rund 17 Millionen Euro. In einem Real­labor am Kurfürs­ten­damm in Berlin wird dazu eine Test­strecke für die Erpro­bung verschie­dener Anwen­dungs­fälle des auto­nomen Fahrens reali­siert. Mehrere Sensoren sammeln aktu­elle Verkehrs­daten, die mittels künst­li­cher Intel­li­genz ausge­wertet werden.

Mit Hilfe der Sensor­in­fra­struktur können seit einiger Zeit teil­au­to­nome Seri­en­fahr­zeuge Daten empfangen, die das Erkennen von Radfah­renden beim Abbiegen oder die opti­male Geschwin­dig­keits­wahl zum Errei­chen einer grünen Ampel ermöglichen.

Ergän­zend zur Sensor­in­fra­struktur wird im BeIntelli-Projekt eine Mobilitäts- und Logis­tik­platt­form aufge­baut, welche anony­mi­sierte Bewe­gungs­daten und Bestell- und Retou­ren­ver­halten von Verkehrs­teil­neh­mern und Logis­tik­kunden entlang der Test­strecke erfasst. Mit Hilfe der gesam­melten Daten sollen die City­lo­gistik opti­miert und neue Geschäfts­mo­delle auf der letzten Meile geför­dert werden. Durch selbst­ler­nende KI-Algorithmen kann die zukünf­tige Verkehrs­lage voraus­ge­sagt und Liefer­routen können entspre­chend ange­passt werden.

Vorher­sagen zu Liefer­auf­kommen ermög­li­chen eine bessere Planung von Ressourcen und Kapa­zi­täten und effi­zi­en­tere Bünde­lungen von Trans­porten und eine dyna­mi­sche Park­raum­steue­rung der Zustell­fahr­zeuge.
Diese Neue­rungen bieten insbe­son­dere bei Perso­nal­kosten ein Einspar­po­ten­zial für Logis­tik­dienst­leister und ermög­li­chen durch die erhöhte Trans­port­ef­fi­zienz eine Reduk­tion der Betriebs­kosten und eine Stei­ge­rung der Nach­hal­tig­keit für die Lieferkette.

Inhalte von BeIn­telli sind erlebbar

Neben der tech­ni­schen Umset­zung des auto­nomen Fahrens und mobi­li­täts­ver­bes­sernden KI-Plattformen werden die Inhalte von BeIn­telli den Bürgern und den in der Logis­tik­dienst­leis­tung beschäf­tigten Mitar­bei­tenden erleb- und erklärbar gemacht. Hierzu wird nahe des TU-Berlin-Campus ein Zentrum für erleb­bare künst­liche Intel­li­genz in der Mobi­lität errichtet, in dem Inter­es­sierte aus Wirt­schaft, Politik und Gesell­schaft sowie die Bewohner Berlins die Zusam­men­hänge hinter den neu entwi­ckelten Tech­no­lo­gien aktiv erleben können. Die Besu­cher können durch ihr Feed­back aktiv zur Gestal­tung der neuen Konzepte beitragen und somit die Stadt- und Verkehrs­pla­nung der Zukunft beeinflussen.

Das Fach­ge­biet Logistik der TU Berlin unter­sucht in BeIn­telli logis­ti­sche Anwen­dungs­fälle für das auto­nome Fahren und KI-Plattformen. Durch die inner­städ­ti­sche Lage der Test­strecke werden diese im Anwen­dungs­be­reich der letzten Meile liegen. Hierzu wird ein Liefer­fahr­zeug zum auto­nomen Fahren ausge­rüstet, ein Kunden­stamm entlang der Test­strecke aufge­baut und ein Mikro­depot einge­richtet, aus dem Liefe­rungen an gewerb­liche und private Endkunden versandt werden. Zur Kommu­ni­ka­tion von Kunden, Dienst­leis­tern und Mobi­li­täts­platt­formen wird eine Anwen­dung entwi­ckelt, welche zum Daten­aus­tausch verwendet werden kann. Durch Methoden des maschi­nellen Lernens werden Algo­rithmen program­miert, um eine effi­zi­ente und auto­nome Auslie­fe­rung zu ermög­li­chen. Zusammen mit den anderen Inhalten von BeIn­telli – wie smarten Kreu­zungen, auto­nomen ÖPNV-Systemen und intel­li­genter Park­platz­fin­dung – ist es das Ziel, gemeinsam mit dem projekt­lei­tenden Labor für Distri­buted Arti­fi­cial Intel­li­gence und Prof. Sahin Albayrak, Leiter des Labors, und der dort entwi­ckelten und mehr­fach erprobten „AI Engine“, die Zukunft der inner­städ­ti­schen Mobi­lität zu gestalten.

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