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Seit 2021 ist Markus Meßmer Forschungsgruppenleiter am Zentrum für Digitalisierung in Mobilitätssystemen (ZDM) an der DHBW Ravensburg. Sein Thema war die Auslastungserhöhung von transportlogistischen Lkw. Seine Doktorarbeit ist ein gutes Beispiel, wie an der der DHBW anwendungs- und transferorientiert geforscht wird. Seine Arbeit wurde von zehn Unternehmen mit Daten, Know-how und bei der Praxiserprobung engagiert und vielfältig unterstützt. Ein Ergebnis war eine DHBW Patentanmeldung zur Bedarfsauslastung von Frachten. Und schließlich haben zwei Absolventen, basierend auf den Ergebnissen, ein Start-up gegründet – deepmatics freut sich gerade über die ersten Aufträge.
2021 haben Lkw in Deutschland sage und schreibe 68 Milliarden Kilometer auf den Straßen zurückgelegt. 30 bis 50 % davon allerdings leer und gänzlich ohne Fracht. „Das gibt´s doch nicht“, dachte sich Markus Meßmer und machte die Optimierung der Lkw Auslastungen zum Thema seiner Doktorarbeit. Zur Unterstützung einer Branche unter enormem Kostendruck und für eine nachhaltigere Transportlogistik.
Das Ergebnis der Arbeit ist ein Tool, um zukünftige Fahrten mit geringer Auslastung und Leerfahrten treffsicher vorherzusagen. Im ersten Schritt ging darum, das Gewicht und das Volumen der Fracht mit einfach handhabbaren und günstigen Technologien digital zu erfassen und so eine Optimierung möglich zu machen. Beim Gewicht hatten sich die breit eingesetzten Messverfahren, die auf das Lkw-Bremssystem aufbauen, in den Praxistests als nicht geeignet erwiesen. Doch es gelang Meßmer und seinem Team, durch das Auslesen weniger Daten aus Lkw-Standardschnittstellen eine sehr gut funktionierende Lösung zum Erfassen des mitgeführten Frachtgewichts zu entwickeln. In Bezug auf das Frachtvolumen als zweitem Faktor schieden 3D-Kameras unter anderem wegen zu hoher Anschaffungskosten aus. Robuste und Lkw-taugliche Sensoren mit geringen Anschaffungskosten übernehmen nun diesen Part. Basierend auf dem identifizierten Frachtgewicht und dem Frachtvolumen können nun zukünftige Fahrten mit geringer Auslastung über ML Methoden vorhergesagt und besser ausgelastet werden.
Das Ergebnis: Eine erfolgreiche Doktorarbeit an der Uni Aveiro in Kooperation mit dem Strascheg Center for Entrepreneurship (SCE) in München. Dazu ein Patent für das Gesamtsystem. Und schließlich das Start-up deepmatics von den DHBW-Absolventen Sebastian Bublies und Raimund Lau. „Wir forschen auch, um die Lehre aktuell zu halten“, meint Dr. Markus Meßmer. Viele Studierende waren über Vorlesungen und Projekte eingebunden.
Anwendungs- und transferorientiert zu forschen – das hat sich die DHBW auf die Fahnen geschrieben. Große Stärke dabei ist das Netzwerk an Partnerunternehmen. Auch in diesem Fall waren sie vielfältig und bereitwillig eingebunden. DB Schenker lieferte etwa einen umfassenden logistischen Datensatz. Bei Rolls-Royce, Kühne + Nagel oder Grieshaber Logistik wurde alles möglich gemacht, um die Praxisanwendung auf den Prüfstand zu stellen. Vom Mini-Truck im Labor am Technikcampus Friedrichshafen ging es so nahtlos in die Erprobung in der Praxis. Finanziert wurde seine Stelle über die Zeppelin-Stiftung – ebenfalls ein starker Link in die Region.
Nach fast 30 Berufsjahren mit Stationen in der Unternehmensberatung KPMG Consulting und in leitenden Positionen bei Unternehmen wie Siemens, Hilti und Zumtobel ist Markus Meßmer nun Doctor of Business Innovation. Seine Arbeit hat das Portfolio um die DHBW Lehre und vor allem um die Forschung erweitert. Neben der Doktorarbeit sind auch sechs Einreichungen für Publikationen entstanden.
Diese Unternehmen haben die Forschungsarbeit unterstützt: DB Schenker, ZF Friedrichshafen AG, Transics Deutschland GmbH, Rolls-Royce Solutions GmbH, Kühne + Nagel KG, Wabco, Gomm Fahrzeugbau GmbH, idem telematics GmbH, Max Müller Logistic & Spedition, Grieshaber Logistik GmbH
Dr. Markus Meßmer
Dr. Markus Meßmer.
Quelle: DHBW Ravensburg
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, jedermann
Elektrotechnik, Informationstechnik, Umwelt / Ökologie, Verkehr / Transport, Wirtschaft
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsergebnisse
Deutsch
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