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Detailergebnis zu DOK-Nr. 79725

KI und Beladeoptimierung im Kombinierten Verkehr: Datengetriebene Planung als Instrument zur Erreichung der Klimaziele

Autoren	R. Elbert Y. Tang
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.21 Straßengüterverkehr 6.10 Energieverbrauch, Elektromobilität

Internationales Verkehrswesen 75 (2023) Nr. 3, S. 48-50, 1 B, 9 Q

Die Künstliche Intelligenz und datengetriebene Beladeoptimierung in kombiniertem Straßen-/Schienengüterverkehr spielen eine wichtige Rolle zur Erreichung der Klimaziele. Um den Anforderungen einer zunehmenden Nachfrage gerecht zu werden, besteht die Notwendigkeit effizienter Beladeplanung. Digitale Technologien und KI können genau hierzu beitragen und haben das Potenzial, die Auslastung im gesamten Schienennetz zu steigern. Die Digitalisierung im Schienengüterverkehr ermöglicht ein tiefes Verständnis der technischen und betrieblichen Anforderungen im KV, um das volle Potenzial der digitalen Innovationen auszuschöpfen. Die gegenwärtige Epoche ist geprägt durch die essenzielle Notwendigkeit, den Kombinierten Straßen-/Schienengüterverkehr (KV) zu stärken. In Bezug auf die CO2-Ziele, deren Erreichung eine dringliche Reduzierung der Emissionen erfordert, kann der KV, so die Prognose der Beschleunigungskommission, eine maßgebliche Rolle einnehmen, indem er im Vergleich zum reinen Straßentransport bis zu 90 % weniger emittiert. Der KV ist eine Art der Güterbeförderung, bei der eine standardisierte Ladeeinheit, zum Beispiel ein Sattelanhänger, ein Wechselbehälter oder ein Container von mindestens 20 Fuß Länge die Zu- und Ablaufstrecke auf der Straße sowie den Großteil der Strecke auf der Schiene zurücklegt.