idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Thema Corona

Imagefilm
Science Video Project



Share on: 
11/05/2020 08:46

Mehr Gewissheit für Prognosen – Maschinelle Entscheidungsassistenz für Hafenterminals

Ulrike Bohnsack Ressort Presse - Stabsstelle des Rektorats
Universität Duisburg-Essen

    Abwarten oder handeln? Mit dieser Entscheidung sind Disponenten, die im dynamischen Umfeld von Hafenterminals Abläufe organisieren müssen, ständig konfrontiert. Wie maschinelles Lernen ihnen helfen kann, haben das Softwaretechnik-Institut paluno der Universität Duisburg-Essen (UDE) und die Duisburger Hafen AG untersucht.

    Der Duisburger Hafen ist der größte Container-Binnenhafen der Welt; über 4 Millionen Container werden hier jährlich umgeschlagen. Mit zunehmender Digitalisierung werden dabei immer mehr Daten über die Abläufe in den Terminals erzeugt. Allein die Portalkräne, die Container zwischen Zügen und LKW bewegen, liefern alle fünf Sekunden neue Werte für ca. 100 Variablen: Position, Energieverbrauch, Fehlerzustände, etc.

    Diese Daten lassen sich nutzen, um Prognosen zu erstellen, z.B. darüber, ob ein Zug pünktlich das Terminal verlassen wird. Damit können Disponenten bei drohenden Verspätungen proaktiv gegensteuern, indem sie beispielsweise den Personaleinsatz erhöhen. Doch Prognosen sind – jeder weiß es vom Wetterbericht – umso genauer, je kürzer der Vorhersagezeitraum ist. Gleichzeitig stehen Disponenten vor dem Problem, dass Eingriffe in bestehende Prozesse eine gewisse Vorlaufzeit brauchen. Die paluno-Arbeitsgruppe von Prof. Klaus Pohl und die Duisburger Hafen AG wollten wissen, wie sie Disponenten in diesem Spannungsfeld unterstützen können.

    Ensemble Deep Learning liefert präzise Voraussagen

    Dazu entwickelte das Forscherteam einen Prototyp für ein so genanntes „Terminal Productivity Cockpit“. Neben den eigentlichen Prognosen liefert dieses System Verlässlichkeitsschätzungen für die Prognosen. Die Berechnungen basieren auf der Kombination von bis zu hundert Vorhersagemodellen zu einem Ensemble. Die einzelnen Modelle werden zuvor anhand historischer Prozessdaten mit Deep-Learning-Verfahren (bestimmte Art des maschinellen Lernens) trainiert.

    Das Ensemble Deep Learning hat zwei Vorteile: Zum einen sind die Prognosen eines Ensembles genauer als solche einzelner Prognosemodelle. Zum anderen lässt sich die Verlässlichkeit der Vorhersagen über die Anzahl der übereinstimmenden Prognosemodelle berechnen – ähnlich wie beim Publikumsjoker in „Wer wird Millionär?“.

    Um ihren Ansatz zu bewerten, haben die Forscher die möglichen Verbesserungen des Terminalbetriebs im Hinblick auf die Produktivität und die Kosten analysiert. Demnach könnte die Produktivität des Terminals mit maschineller Entscheidungsunterstützung um geschätzte ca. fünf Prozent gesteigert werden.

    Redaktion: Birgit Kremer, paluno, Tel. 0201/18 3-4655, birgit.kremer@paluno.uni-due.de


    More information:

    https://paluno.uni-due.de/aktuelles/news-insights/artikel/mehr-gewissheit-fuer-p...


    Criteria of this press release:
    Journalists, Scientists and scholars
    Economics / business administration, Information technology
    transregional, national
    Research results
    German


    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).