Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Eine der wichtigsten Voraussetzungen zur Verlagerung von Gütern auf die Schiene ist der effiziente Umschlag von Waren in Gleiszugangspunkten. Hierfür spielen Anschluss- und Hafenbahnen eine große Rolle, weshalb diese nahtlos in das Gesamtsystem Bahn eingebettet sein müssen.
Einem effizienten Betrieb auf der Schiene stehen jedoch situationsabhängige Hürden im Weg, welche sich durch Digitalisierung vereinfachen lassen. Sowohl der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) als auch klassische Optimierungsverfahren bieten das Potenzial, eingespielte Prozesse zu analysieren und diese zu unterstützen. In der Abteilung Verkehrslogistik des Fraunhofer IML werden die potenziellen Vorteile eines digitalen Gleisanschlusses aktuell in mehreren Forschungsprojekten erprobt und ausgewertet.
Zur Steigerung der Attraktivität des Jobs am Gleis lässt sich die Aufnahme von Wagen während der Wageneingangskontrolle digital begleiten. Smartphones und stationäre Kameras bieten die Möglichkeit, Bilder von Wagen und Containern aufzunehmen und die UIC-Nummern per OCR zu erkennen. Diese können automatisch in Dispositionssysteme übertragen werden. Mit einer statischen Kamera ist es ebenfalls möglich, Statusinformationen eines Wagens aufzunehmen und zu speichern. KI-Bilderkennung kann beispielsweise die Zapfenstellung eines Containerwagens oder die Stellung von Bremshebeln erkennen. Dieser Anwendungsfall wird aktuell im Forschungsprojekt DIMI untersucht.
Zur Unterstützung der Disposition können historische Rangierfahrten ausgewertet werden. Dies ermöglicht es, das Wissen der Disponierenden objektiv zu sammeln und neue Mitarbeitende in der Arbeit zu unterstützen. Verbunden mit der beschriebenen Bilderkennung und Schnittstellen zu externen Systemen anderer EVU können Wagen und Container automatisch in intern verwendete Systeme eingespeist werden, was den manuellen Aufwand verkleinert und es ermöglicht, die Reihenfolge der Rangierfahrten und Abstellungen zu optimieren. Diese Potenziale werden aktuell im Projekt KIRBI untersucht.
