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    Durchführbarkeitsstudie zu einer KI-gestützten Buchungsplattform für den Hamburger Hafen
    Analoge Prozesse und fehlende Informationen führen zu langen Staus und Wartezeiten und somit zu vermeidbaren Emissionen und ineffizienter Ressourcennutzung im Hamburger Hafen. Insbesondere haben Disponenten keinen Überblick über die Auslastung an den Packbetrieben im Hafen, um diese in der täglichen Tourenerstellung der Lkw zu berücksichtigen. Durch eine bessere Zugänglichkeit von Informationen, z. B. über Ankunftszeiten von Lkw, können die Kapazitäten an den Packbetrieben besser geplant und so Emissionen durch wartende Lkw reduziert werden. Die aufkommende Transparenz durch das Teilen von Informationen sorgt ebenfalls dafür, dass Fuhrunternehmen ihre Touren besser planen können. In der projektierten Machbarkeitsstudie soll geprüft werden, welche Daten in welcher Form im System vorliegen und wie diese geteilt werden können, sodass alle Stakeholder einen Mehrwert hieraus beziehen können. Hierfür soll mittels Interviews mit den verschiedenen Stakeholdern des Hamburger Hafens ein Bild der Datenlage, sowie vorhandene Herausforderungen und Lösungsansätze erarbeitet werden.
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    Logistic Operating Curves for Ship-to-Shore Cranes
    Container terminals are the central hubs of global trade. Smooth container transport operations require efficient and stable logistical processes. The heart of the container terminal is the ship-to-shore crane. This equipment loads and unloads the vessels and therefore handles the containers between the quayside and the vessel. Together with the vehicles for horizontal transport, the so-called terminal trucks, the ship-to-shore crane is the success-critical work system to achieve logistic objectives. It is therefore all the more surprising that the design and control of this system in practice today is often mostly based on empirical values. Up to now, science has relied on a simulation or mathematical optimisation to design and control ship-to-shore cranes and terminal trucks. In practice, these approaches have not yet been able to establish themselves: Simulations require a great deal of technical effort. The mathematically optimised solutions quickly lose their validity due to disruptions and changes in the operational process. So far, there is no procedure that can represent the conflicting goals with manageable effort, sufficient generality and high accuracy and thus enable the design and control of container terminals. The idea of this research project is to transfer the Funnel Model and Logistic Operating Curves Theory to container terminals. These theories have proven themselves in production already and are able to illustrate the conflicting goals in a simple and clear way. Based on this, a procedure for a model-based design and order assignment for container terminals will be developed. The aim is to ensure high productivity of the ship-to-shore cranes and to achieve short dispatch times for the vessels. Both the modelling and the procedures for design and order assignment will be evaluated in a multi-stage process with the help of simulations.
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    Automatisiertes Drohnensystem zur gezielten Datenerfassung und -verwertung in Mehrzweck- und Binnenterminals
    Im Rahmen des Projekts InteGreatDrones untersucht das Institut für Maritime Logistik, inwieweit autonome Drohnensysteme in Binnenhäfen integriert werden können, um die Aktivitäten und Prozesse der Terminals möglichst vollständig digital zu erfassen. Durch das fliegende Sensornetzwerk sollen einerseits ortsfeste und teure Sensorinfrastrukturen vermieden werden und andererseits der Terminalbetrieb optimiert werden.
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    Betriebskennlinien für Portalkrane - Analyse der Leistungsfähigkeit von Umschlagterminals zur Steuerung der LKW-Ankünfte
    Der Verkehrssektor ist mit rund 20% CO2-Austoß der drittgrößte Verursacher von Treibhausgasemissionen in Deutschland. Ein großer Anteil entfällt dabei auf den Gütertransport mit LKW. Der vielfach aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bestehende Kombinierte Verkehr (KV), also die Kombination der Verkehrsträger Straße, Wasserstraße und Schiene, hat das Potential, den CO2-Austoß deutlich zu senken. Allerdings ist der KV heute aufgrund höherer Transportzeiten und ‑kosten oft nicht konkurrenzfähig. Grund hierfür sind maßgeblich die Zeitverluste und Kosten für den Umschlag auf den Terminals. Ein geringer Anteil an Direktumschlägen und zugleich lange und unproduktive Wartezeiten für LKW werden vor allem durch eine unzureichende logistische Planung und Steuerung, insbesondere der Portalkrane als zentrale Arbeitssysteme, verursacht. Ziel des Vorhabens ist es entsprechend, zum einen Durchlaufdiagramme und Betriebskennlinien für Portalkrane als Grundlage für eine modellbasierte Steuerung auf KV‑Terminals zu entwickeln. Zum anderen soll im Vorhaben ein geeignetes System entwickelt werden, um LKW-Ankünfte zu planen und zu steuern. Der Arbeitsplan sieht dazu vor, 1. Referenzprozesse an KV-Terminals aufzunehmen und grundlegende Definitionen von Auftragsarten bzw. Zeitanteilen abzuleiten, 2. Betriebskennlinien und grundlegende Wirkzusammenhänge für KV-Terminals zu modellieren, 3. aus den Modellen ein Vorgehen zur Termin- und Kapazitätsplanung abzuleiten, 4. ein einfaches Monitoring- sowie Auslastungs- und Buchungssystems prototypisch umzusetzen. Dieses System soll auf die vielen KMU des KV zugeschnitten sein und nur vergleichsweise einfache Anforderungen an Datenbedarf, Softwaresysteme und Handhabung stellen. KMU können die Modelle und das Access Management System nutzen, um die Wartezeiten der LKW zu verringern, den Anteil der Direktumschläge zu erhöhen sowie Durchlaufzeit und Zuverlässigkeit der Schiffs- und Zugabfertigung zu verbessern.
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    Fortlaufende Anpassung von LKW Abfertigungszeitfenstern durch flEXIble Künstliche INtelliGenz; Teilvorhaben: Optimale Zeitfensterermittlung und Equipmentplannung
    Beim Güterumschlag zwischen einzelnen Transportmodi an Seehafen‐ und Hinterlandterminals lassen sich im Tagesverlauf oft hohe Belastungsschwankungen beobachten. In Folge dessen kann es zu Wartezeiten und Staus von Lkw sowie einer suboptimalen Auslastung des Umschlagsequipment kommen. Um die Ablaufgestaltung zu verbessern, führen immer mehr Terminals sogenannte Zeitfensterbuchungssysteme (ZFBS) zur Glättung der Lastspitzen ein. Erfahrungen aus der Praxis haben jedoch nach und nach gezeigt, dass sich mit einer starren Vergabe von Zeitfenstern kein Gesamtoptimum (optimale Auslastung des Terminals bei minimalen Wartezeiten der Lkw) erreichen lässt. Hier setzt das Vorhaben FLEXIKING an. Ziel ist es zu demonstrieren, wie ein kollaboratives und flexibles ZFBS den Interessen von Terminal und Speditionen gleichermaßen gerecht werden kann. Dabei wird über ein flexibles Zeitfensterbuchungssystem fortlaufend die Anzahl von Abfertigungsfenstern am Umschlagspunkt optimieren. Gleichzeitig soll eine verteilte künstliche Intelligenz es ermöglichen, dass eine kollaborative Anpassung zuvor gebuchter Zeitfenster erfolgen kann.
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    Joint project: Use of AIS data to optimize O&M logistics in offshore wind farms; Subproject: Application of AIS data for collision safety in the operational phase
    Together with the Fraunhofer Institute for Wind Energy Systems (IWES), the Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services (CML) and Tractebel DOC Offshore GmbH, the Institute of Maritime Logistics (MLS) will evaluate AIS data from ships to analyze and optimize logistics processes for the operation and maintenance of offshore wind turbines. AIS (Automatic Identification System) is a radio system that continuously transmits the position, course and speed and other ship data (ship name, call sign, MMSI number, etc.) of the vessel concerned. The Institute of Maritime Logistics will be primarily responsible for the subproject "Application of AIS data for collision safety in the operational phase".
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    Development and Implementation of an Adaptive Exercise Generator for Engineering Courses based on Artificial Intelligence
    The project GENERATING aims to develop an artificial intelligence (AI) based adaptive task generator for technical and engineering courses at the Hamburg University of Technology. The project is jointly conducted by the Institute of Technical Logistics, Institute of Maritime Logistics, Center for Teaching and Learning and the IT department of the TUHH. Personalized supervision is a proven way to improve learning progress and conceptual knowledge of students. With respect to the increasing amount of students, the use of task generators which create exercises automatically became increasingly popular in the last years. A prototype of an automated exercise generator will be implemented in the existing learning management system (LMS) of the TUHH and will be applied in two teaching modules. The task generator will focus on technical and engineering tasks. The students learning behaviour, as well as their results will be evaluated by KI-based algorithms and will be compared to competence profiles. Based on this assessments, personalized feedback and individualized new exercises will be given to the students, to further improve their learning curve.
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    Forschungs-Informations-System IV
    The aim of FIS is to support the transfer of knowledge between research and practice. In this sense, FIS provides valuable assistance for advising policymakers, administrators and the business community by providing fact-based documentation of the current state of knowledge. For this purpose, the knowledge base in the information system is always prepared in a timely manner. FIS is easy to access, application-oriented and based on concrete questions.
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