Studien

Aktuell gibt es kein Verfahren, um nautische Schiffsausrüstung mit künstlicher Intelligenz (KI) zu prüfen. In einer kürzlich veröffentlichten Studie haben das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) sowie das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen (CML) gemeinsam bereits auf dem Markt verfügbare Systeme mit KI-Ansatz analysiert sowie ein entsprechendes Prüf- und Sicherheitskonzept entwickelt. So könnten in Zukunft Systeme mit KI an Bord zugelassen werden, um die Schifffahrt sicherer und effizienter zu machen.

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Die vorliegende Ausarbeitung hat zum Ziel, eine qualitative Übersicht zum derzeitigen Einsatz Digitaler Zwillinge im maritimen Aftersales-Service zu erstellen sowie das Meinungsbild der Branche zu diesem aktuellen Forschungsthema zu erfassen. Zu diesem Zweck wurden, neben einer Literatur- und Marktrecherche, Interviews mit ausgewählten Experten verschiedener maritimer Akteure geführt und ausgewertet. Dabei stehen der aktuelle Umsetzungsgrad, aber auch Potentiale sowie Hindernisse im Fokus der Betrachtung 

Die Studie wurde vom Fraunhofer CML gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD im Auftrag des Maritimen Clusters Norddeutschland e. V., Geschäftsstelle Mecklenburg-Vorpommern, erstellt.

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Autonome Schiffe sind auf dem Vormarsch. Ziel dieser Studie ist es, die Kostenstruktur eines autonom fahrenden Massengutfrachters in der Ostsee im Vergleich zu einem traditionellen Massengutfrachter aufzuzeigen. Darüber hinaus werden die möglichen Auswirkungen auf eine Lieferkette, die MASS einsetzt, anhand einer Sensitivitätsanalyse der Bestandskosten untersucht. Dabei wird von der Hypothese ausgegangen, dass autonome Schiffe im Vergleich zu bemannten Schiffen zuverlässigere Reisezeiten und eine höhere Pünktlichkeit ermöglichen.

In der englischsprachigen Studie erläutern die Autoren Julius Küchle, Hannah Pache und Hans-Christoph Burmeister die zu erwartenden Kosteneinsparungen durch MASS auf Seiten der Verlader sowie die potenzielle Wertschöpfung in Lieferketten, die diese Dienste nutzen. Finden Sie hier den kostenlosen Download der Kurzfassung.

Das Fraunhofer CML vereint Wissen und Erfahrung in maritimer Logistik, mathematischer Optimierung und Quantencomputing und ist damit der perfekte Kandidat, um Unternehmen bei der Einführung dieser neuen Technologie zu unterstützen. Lesen Sie über neue Anwendungen in unserem White Paper!

Der Einsatz von Augmented Reality bietet große Chancen, Manöver noch sicherer und effizienter als bisher durchzuführen. Lesen Sie in unserem neuen White Paper, welche Möglichkeiten sich eröffnen und wir wir Unternehmen bei der Umsetzung unterstützen.

Um einen Wettbewerbsvorteil in allen Segmenten der maritimen Industrie zu erlangen und zu erhalten spielt die Nutzung von Daten durch Maschinelles Lernen eine zunehmend große Rolle.

Am Fraunhofer CML haben wir Erfahrungen aus zahlreichen Projekten gesammelt, die Maschinelles Lernen zur Optimierung von Prozessen und Systemen in der maritimen Industrie einsetzen. Diese Erkenntnisse werden im White Paper "Machine Learning in Maritime Logistics" zusammengefasst. 

Ausgehend von den Grundlagen der KI und des Maschinellen Lernens zeigt das White Paper wichtige Elemente für eine erfolgreiche Umsetzung des Maschinellen Lernens in maritimen Anwendungen auf. Um die Lücke zwischen theoretischem Hintergrund und praktischer Anwendung datenbasierter Methoden zu schließen, werden konkrete Beispiele für Maschinelles Lernen in der maritimen Logistik beschrieben. Die Inspiration aus diesen Erfahrungen kann die Identifizierung von Möglichkeiten auf Unternehmensebene erleichtern.

Das White Paper ist in englischer Sprache erschienen. Bestellen Sie unser neuestes White Paper hier zum kostenlosen Download!