Logistik

Frachtlogistik: Keine leeren Meilen, weniger CO₂-Emissionen

Frachtlogistik Air Cargo
Leeres Frachtflugzeug. ©_pixabay

Neues System verbessert Logistikprozesse

In der Frachtlogistik können gerade Flugverspätungen und -umleitungen zu massiven Kosten und umständlichen organisatorischen Aufwendungen für Transportunternehmen führen. Auch die Umwelt bezahlt dafür einen hohen Preis. Nicht selten warten LKW zur Entgegennahme von Containern am falschen Flughafen und müssen dann umgeleitet werden. Am WU-Institut für Information Business entwickelten Assistenzprofessor Claudio Di Ciccio und sein Team im Rahmen eines EU-Projekts nun ein Früherkennungssystem, um Logistikunternehmen schneller über Abänderungen von Flugrouten zu informieren. So sollen unnötige Wegstrecken von LKWs künftig vermieden und die CO2-Emission in Europa um 6,5 Mio. t gesenkt werden.

Gerade in Europa stellen die Auswirkungen des Transportwesens auf die Umwelt ein massives Problem dar. Die zunehmende Globalisierung fordert immer stärkere Transportkapazitäten, gleichzeitig bildet gerade die Logistik einen großen Posten, wenn es um Kohlendioxidemissionen geht. Zwischen 80 und 115 t Fracht können große Frachtflugzeuge transportieren. Bis zu 30 LKWs kann es im nächsten Schritt erfordern, um die Fracht anschließend zum Handelspartner zu überstellen.

Besonders problematisch wird es für Logistikunternehmen, wenn Frachtflugzeuge beispielsweise aufgrund extremer Wetterbedingungen kurzfristig umgeleitet werden müssen und ihre LKWs umsonst am ursprünglich geplanten Flughafen stehen. Denn bislang planen Frachtlogistik-Unternehmen ihre Prozesse entsprechend festgelegter Abflugs- und Ankunftszeiten – die Information über die Abweichungen erhalten sie erst, wenn das Flugzeug bereits an einem anderen Flughafen gelandet ist. Abgesehen von monetären Schäden für die Logistikunternehmen entstehen dadurch auch für die Umwelt massive Zusatzbelastungen, weil durch die außerplanmäßigen Wegstrecken der LKWs auch die Abgasbelastung steigt.

Studien zeigen, dass rund 20 % der LKW-Wegstrecken in Europa „leere Meilen“ sind. Im Rahmen des EU-geförderten „GET service project“ entwickelte Claudio Di Ciccio vom Institute for Information Business der WU gemeinsam mit internationalen KollegInnen einen Algorithmus, der die Früherkennung von Flugabweichungen möglich macht und Logistikprozesse umfassend optimiert. So sollten genau die „leeren Meilen“ möglichst vermieden und Prozesse effizienter gestaltet werden können.

Daten für die Frachtlogistik in Echtzeit

Für ihre Arbeit nutzten Di Ciccio und sein Forscherteam alle jene Daten, die Logistikunternehmen auch tatsächlich öffentlich zur Verfügung stehen – wie die aktuelle Flugzeugposition, Geschwindigkeit, Flughöhe, Zeitstempel und vieles mehr. Anhand dieser entwickelten sie einen selbstlernenden Algorithmus und „trainierten“ diesen anhand weltweiter Flugdaten – sowohl anhand regulärer Flugstrecken, als auch anhand abweichender Routen. „Mithilfe unseres Algorithmus und durch die Verarbeitung von Echtzeit-Daten, ist es heute möglich, dass Logistikunternehmen bei Abweichung von der regulären Flugroute und Unregelmäßigkeiten mittels Software sofort alarmiert werden“, erklärt Di Ciccio. „Je früher Logistikunternehmen über Abweichungen informiert werden, desto schneller können sie reagieren und den Frachtlogistik-Prozess adaptieren.

Umwelt schonen, Kosten senken

Die neue Software bringt sowohl für die Logistikunternehmen als auch für die Umwelt eine Vielzahl an Vorteilen mit sich. „Erstens können CO2-Emissionen effizient reduziert werden, weil unnötige Wegstrecken und leere Meilen minimiert werde. Zum Zweiten sinkt dadurch der Kraftstoffverbrauch der LKWs und auch die Transportzeiten werden verkürzt – beides Faktoren, die wiederum Kosten für Unternehmen sparen“, so Di Ciccio. Das GET Service Projekt soll langfristig den gesamten Energiebedarf in der Logistik um 2,3 Mrd. l Diesel und die CO2-Emissionen um 6,5 Mio. t senken.


Die Studie: Di Ciccio, Claudio and van der Aa, Han and Cabanillas Macias, Cristina and Mendling, Jan and Prescher, Johannes (2016): Detecting flight trajectory anomalies and predicting diversions in freight transportation. Decision Support Systems 88 S. 1-17.


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