Mathematische Optimierung und Entscheidungsunterstützung

marFM - Innovationen für die maritime Funkkommunikation

In der Schifffahrt hängt viel von der Funkkommunikation ab. Besonders in Notfällen ist die Kommunikation zwischen den Offizieren an Bord und den Verantwortlichen in den Koordinationszentren an Land mittels UKW-Funk von entscheidender Bedeutung. Allerdings gibt es oft Störquellen verschiedener Art (Motorenlärm, Umgebungsbedingungen, Dialekte usw.), die die Qualität der Funkkommunikation stark beeinträchtigen und den notwendigen Informationsaustausch erschweren können. 

Um dieses Problem zu lösen, hat das CML die Spracherkennungssoftware marFM (kurz für "maritime VHF Radio") entwickelt. marFM ist daher für Such- und Rettungsdienste, kommerzielle Schifffahrtsunternehmen und insbesondere für Vessel Traffic Service Centers und Remote Control Centers interessant. Erfahren Sie mehr über marFM in den verlinkten Informationen.

Mit KI gegen die LKW-Staus - Vorhersagemodell für logistische Knotenpunkte durch künstliche Intelligenz

Der Güterverkehr an logistischen Knotenpunkten, wie Hafenterminals, Verteilzentren oder Leercontainerdepots, leidet heutzutage an fehlenden Methoden zur genauen Vorhersage von Stoßzeiten und einer vorausschauenden Planung zur Auslastung des Personals und der Maschinen.  Diese Unwissenheit führt zu inakzeptablen Wartezeiten und Verkehrsstaus, die dadurch ineffiziente Abläufe in der Transportkette verursachen. Der negative wirtschaftliche Einfluss auf Seiten der Anlagenbetreiber, als auch auf die Fuhrunternehmen, ist dabei nicht zu vernachlässigen. Durch eine situationsspezifische Datenauswertung kann dieser Problematik entgegengewirkt werden. Diese schafft mehr Planungssicherheit, die eine optimale Disposition der Güter und eine geringere Belastung der Anlagenbetreiber ermöglicht. Projekte in diese Richtung könne somit die Wirtschaftlichkeit der Anlagen fördern und einen ökologischen Mehrwert schaffen.

Hafenmodell - Visualisierung innovativer Lösungen für Terminals 

Das neuartige Hafenmodell des Fraunhofer CML visualisiert digitale Prozesse. Kai- und Portalkräne demonstrieren den automatisierten Containerumschlag und -transport vom LKW über das Terminal an Bord des Schiffes und andersherum. In  dieser real-digitalen Umgebung können neue Anwendungen veranschaulicht und diskutiert werden, bevor sie ihren Einsatz im Hafen finden.

LKW, die unkoordiniert an Terminalgates eintreffen, beschädigte oder verschmutzte Container, die unerwartet ausgetauscht werden müssen - in der maritimen Transportkette können Reibungsverluste und Ineffi zienzen zu vermeidbaren Kosten und verringerter Produktivität führen. Vielfach deckt eine zielgerichtete Analyse vorliegender Informationen  Schwächen und Optimierungspotenziale auf. Wir am Fraunhofer CML nehmen diese Herausforderung an und entwickeln Lösungen für Ihre Praxis.

Maritime Data Check

Maritime Unternehmen sammeln jeden Tag eine zunehmende Menge an Daten. Dies ist zweifellos ein wichtiger Input für datengetriebene Geschäftsmodelle und innovative Entscheidungsunterstützungssysteme.

Die optimale Nutzung der verfügbaren Daten ist daher eine entscheidende Aufgabe für ein zukunftsorientiertes Management und zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils. Sie hilft, Wissen zu erfassen, Kosten zu senken und den Gewinn zu steigern.

Maschinelles Lernen in der maritimen Logistik

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz. Basierend auf der Auswertung großer Datenmengen können mit Hilfe von ML Prozesse optimiert oder automatisiert und Entscheidungen bei komplexen Aufgabenstellungen fundiert unterstützt werden. Beispielhafte Anwendungen in der maritimen Logistik sind die Verbesserung von Betriebsabläufen und Wartungsprognosen.

SCEDAS^® Timekeeper

Die Analyse aller Aufgaben und ihrer Dauer an Bord sowie der Qualifikation der Besatzung bildet die Voraussetzung für die Bestimmung des Personalbedarfs auf einem Schiff. Darüber hinaus geben Auswertungen der gesammelten Daten Einblicke in die Arbeitsabläufe an Bord und liefern wertvolle Unterstützung für Entscheidungen des Managements.

Intelligent Algorithms for Condition-Based Maintenance (CBM)

Hoher Kostendruck in der Handelsschifffahrt und steigende Verfügbarkeitsanforderungen von Seiten der Charterer erfordern eine zuverlässige Instandhaltung von Schiffen und ihrer Systeme. Dieser Herausforderung kann mit einer optimierten Instandhaltungsplanung und effizienteren Instandhaltungsprozessen begegnet werden. Zur Zeit werden überwiegend zeitbasierte, präventive Wartungsprozesse durchgeführt. Eine zustandsbasierte Instandhaltung wird bisher überwiegend für den Schiffsantrieb angewandt. Dabei könnten nennenswerte Kosteneinsparungspotenziale bei Instandhaltung und Ersatzteilbeschaffung realisiert werden. Hierfür hat das CML eine Methodik für die zustandsbasierte Instandhaltung (Condition-based Maintenance CBM) weiterer Schiffssysteme entwickelt.

Safe Ship Operations with SCEDAS^®

SCEDAS ist eine Entscheidungsunterstützungssystem für die anforderungskonforme Planung und Dokumentation von Arbeits- und Ruhezeiten für jedes Crew-Mitglied einer Schiffsflotte.

Cost-Efficient Procurement with Supply Chain Optimization (SCO)

Die Beschaffung der Schiffsersatzteile verursacht etwa zehn Prozent der Schiffsbetriebskosten. Eine optimierte Supply Chain, die Analyse der Beschaffungsdaten und die angewandten Prognosen bilden die Basis einer effektiven Beschaffung. Alle angewendeten Modelle können individuell angepasst werden, um bestmögliche Kompatibilität zu erhalten. Dieser Flyer beschreibt alle wichtigen Verfahren detailliert.

Decision Support in Crewing

Das Führen der Crew hat unter anderem mit festen Betriebskosten und steigenden Anforderungen durch neue Vorschriften zu tun. Daher ist optimierte Unterstützung ein wichtiger Erfolgsfaktor, um die Ressourcen der Besatzung effektiv zu verwalten und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu erhöhen. Diverse Kundenanforderungen sind an diesem Tool nachgestellt und erlauben es, die notwendige Personalforderung für eine Schiffsmanagerflotte zu bestimmen.

Langfristige Personaleinsatzplanung mit dem Crew Scheduling Optimizer (CSO)

Der CSO erzeugt einen optimierten Personaleinsatzplan, um die Manning Kosten gering und die Zufriedenheit der Crew hoch zu halten. Dabei lassen sich die Planungsparameter detailliert einstellen, um so eine umfangreiche Analyse zum bestmöglichen Ergebnis zu sichern. Dank des CSO erhält man einen Output, welcher in ein bestehendes System implementiert werden kann.

Solutions for the Maritime Aftermarket: Taking After Sales Services to the Next Level

Heutzutage sind After Sales Services immer relevanter. Sie erfüllen die Bedürfnisse des Kunden, wie die hervorragende Verfügbarkeit von Ersatzteilen; bieten Dienstleistungen über einzelne Abteilungen hinweg und vermitteln eine hohe Kundenbindung. Dies führt zu dem Ergebnis, dass man bis zu 50 Prozent der Gewinne im After-Sales-Market erwirtschaften kann.

Entscheidungsunterstützung für die Auswahl von Flottenmanagement-Systemen

Fleet Management Systeme (FMS) unterstützen, optimieren und überwachen Geschäftsprozesse. Sie sind hilfreich, den Einsatz von Ressourcen zu reduzieren, wie z. B. die Kosten für das Flottenmanagement; und reagieren schnell und flexibel auf veränderte Marktanforderungen. Dabei haben Schifffahrtsunternhemen die Möglichkeit, eine funktionsübergreifende integrierte Softwarelösung zu erwerben oder einzelne Modulbausteine in ihre bisherige Systemlandschaft zu integrieren.