Projektbeschreibung

Der Straßengüterverkehr ist für fast zwei Drittel aller Treibhausgasemissionen des gesamten Güterverkehrs verantwortlich. Zur Optimierung des Kraftstoffverbrauchs und der damit verbundenen Emissionen wurde im Projekt „FvfT“ eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, mit Hilfe derer der Kraftstoffverbrauch für einzelne Fahrten vorhersagt wird. Zur erfolgreichen Vorhersage war es zunächst notwendig, variable Einflussfaktoren (wie z.B. Geschwindigkeit und Beschleunigung) vorherzusagen.

Ergebnisse und Wirkungen

Ein effizienterer Betrieb von LKW bedeutet nicht nur einen ökonomischen Vorteil für Logistikunternehmen, sondern auch die Reduzierung eines unnötigen Ressourcen- und Energieeinsatzes. Bisher werden Kraftstoffverbrauchvorhersagen nur mittels durchschnittlicher Verbräuche gemacht. Eine individuelle Vorhersage für einen Lkw, eine Strecke oder gar einen bestimmten Tag waren bisher nicht möglich. Die innerhalb dieses Projektes entwickelte KI macht individuelle Vorhersagen über den Kraftstoffverbrauch von zukünftigen Lkw-Fahrten möglich. Dazu werden Daten über das Verkehrsaufkommen genutzt, um Geschwindigkeiten und Fahrverhalten vorherzusagen.

Durch diese Entwicklung ist es nun möglich, folgende Szenarien zu simulieren:

• Effizienzbasierte Disposition
  Die Disposition der Lkw und Fahrerinnen und Fahrer auf die unterschiedlichen Touren wird simuliert, um die Kombination mit geringstem Kraftstoffverbrauch zu wählen.
• Green Routing
  Die Strecke mit dem geringsten Kraftstoffverbrauch wird gewählt.
• Pricing
  Spediteure können Ausgaben für einen neuen Auftrag vorkalkulieren, um angemessene Preise verlangen zu können.
• Online Tool
  Auf der Webseite forecast.tracks.eco können Kraftstoffverbrauchsvorhersagen für individuelle Fahrten berechnet werden.

Auch zukünftig sollen diese neuen Produktfeatures weiterentwickelt werden, um in das bestehende Produktportfolio für Transportunternehmen eingebunden werden zu können.