PROJEKT: Y-MAS

PROZESSOPTIMIERUNG DURCH BLENDED LEARNING

kurz gesagt

Projektname: Internationalisierung der Blended-Learning-Weiterbildung in industrieller Prozessgestaltung und -optimierung für den Produktionssektor im spanischsprachigen Lateinamerika

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‍Projektdauer: 01.10.2021 - 31.03.2024

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‍Finanzierungs-ID: 01BE17029C

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‍Standort: Vollstreckung in Lateinamerika

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‍Projektträger: DLR-Projektträger

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‍Projektleiter: FIR e. V. an der RWTH AachenGeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

FORSCHUNGSZIELE

Zielsetzung 1

Verkürzung der Transportzeit auf Langstrecken um 30 % und Steigerung der Fahrzeugauslastung um 50 %.

Ziel 2

Verringerung des Bedarfs an Lkw-Parkplätzen und des Parksuchverkehrs durch die Organisation von Fahrgemeinschaften in Lkw

Ziel 3

Schaffung eines besseren Arbeitsumfelds für Lkw-Fahrer, Demokratisierung des Transportgewerbes und Verringerung von Ladungsdiebstählen und wild geparkten Lkw durch Einführung des "Relaisverkehrs" und Verringerung der vergeudeten Fahrzeit

Beschreibung

Das Projekt im Detail

Die Herausforderung

Im Straßengüterverkehr werden Transporte zur Einhaltung von Lenk- und Ruhezeiten unterbrochen. Diese Unterbrechungen verlängern nicht nur die Transportzeit, sondern belegen auch Lkw-Parkplätze, von denen nach Angaben der BASt bzw. des BGL rund 35.000 an deutschen Autobahnen fehlen. Die Suche nach Parkplätzen führt zu CO2-intensivem Parksuchverkehr, Lenkzeitüberschreitungen und Frust bei den Lkw-Fahrern. Illegal abgestellte Lkw verursachen Unfälle, belästigen Anwohner und begünstigen laut VEDA Ladungsdiebstähle mit Schäden in Milliardenhöhe.

Die Unterbrechung von Transporten kann vermieden werden, indem Anhänger am Ende der Lenkzeit mit einem IoT-Schloss gesichert und anschließend an ausgeruhte Fahrer übergeben werden. Im Projekt soll ein sicherer, verkehrsträgerübergreifender "Relay-Verkehr" erforscht werden: Auf einer Internetplattform sollen lange Strecken mit Hilfe von KI-Algorithmen in Teilrouten zerlegt werden, die dann über einen Fahrzeitmarktplatz unter Nutzung von Echtzeitdaten (z.B. Verkehr, Infrastruktur, IoT, Telematik) zwischen Carriern und Spediteuren vermittelt werden.

Der Ansatz von PEM Motion und was wurde bisher erreicht?

In diesem Projekt ist PEM Motion für die Entwicklung, prototypische Umsetzung und Erprobung eines intelligenten (schlüssellosen, ferngesteuerten, mit Sensoren ausgestatteten) Drehzapfenschlosses verantwortlich.

Bisherige Fortschritte: Eine Patentanmeldung wurde eingereicht, die erste Überarbeitung der Hardware/Software ist im Gange und der CAD-Entwurf des Sicherheitsmechanismus für den Drehzapfen ist abgeschlossen.

Die Unterbrechung von Transporten kann vermieden werden, indem Anhänger am Ende der Lenkzeit mit einem IoT-Schloss gesichert und dann an ausgeruhte Fahrer übergeben werden. Im Projekt soll ein sicherer, verkehrsträgerübergreifender "Relay-Verkehr" erforscht werden: Auf einer Internetplattform sollen lange Strecken mit Hilfe von KI-Algorithmen in Teilrouten zerlegt werden, die dann über einen Fahrzeitmarktplatz unter Nutzung von Echtzeitdaten (z.B. Verkehr, Infrastruktur, IoT, Telematik) zwischen Spediteuren und Frachtführern vermittelt werden.

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