Transportlogistik nachhaltiger zu gestalten und Leerfahrten zu reduzieren, ist das Ziel des Forschungsprojekts »KITE«. Dazu wird KI im Transport zur Emissionsreduktion eingesetzt. Die Forscherinnen und Forscher der Arbeitsgruppe SCS nehmen hierzu Prognoseverfahren in den Blick, die sie in zwei verschiedene Richtungen nutzbar machen:
Zum einen entwickeln sie ein Prognoseverfahren, um Transportvolumen auf verschiedenen Prognose-Ebenen (Kunde, Niederlassung, Unternehmen) sowie Horizonten (Tage, Wochen, Monate) vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden dann in der Tourenplanung genutzt, um gezielt Sendungsvolumen zu konsolidieren. So kann ein LKW einen Knoten im Netzwerk beispielsweise einen Tag früher oder später anfahren. Zum anderen entwickeln die Forschenden ein Verfahren zur Langfristprognose, um gezielt Stellen zur Netzoptimierung – also die gezielte Akquise neuer Kunden oder den Aufbau neuer Hubs – zu identifizieren.
So soll das Projektziel erreicht werden, die Leerfahrten bei den betrachteten Betrieben um bis zu 15 Prozent zu reduzieren. An der Entwicklung und Pilotierung des Verfahrens ist ein großes sowie ein mittelständisches Speditionsunternehmen beteiligt. Um die Übertragbarkeit zu sichern betrachten die Forscher überdies drei weitere assoziierte Speditionsunternehmen.
Die in »KITE« entwickelten Verfahren sollen nach Projektende außerdem in ein Softwareprodukt überführt werden, das von den beteiligten Speditionspartnern und weiteren Unternehmen genutzt werden kann.