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Problembeschreibung

Das Wachstum und die Globalisierung der modernen Weltwirtschaft führen zu einer Zunahme der Intensität der Warenströme. Die zunehmende Komplexität der rechnergestützten Steuerungs- und Überwachungssysteme für die beteiligten Prozesse erfordert eine intelligente Echtzeitunterstützung. Gleichzeit müssen die Auswirkungen des Stadtverkehrs aufgrund seiner klima- und umweltschädlichen Auswirkungen verringert werden und die Nachhaltigkeit verbessert werden. Frühere Studien haben gezeigt, wie die Optimierung von Fahrzeugrouten zu erheblichen wirtschaftlichen Einsparungen führen kann, die auf 5 bis 30 % geschätzt werden. Potentiell bieten Methoden der künstlichen Intelligenz die effektivste Möglichkeit, um die Steuerung von Warenströmen zu optimieren. Insbesondere können dadurch große Mengen von Daten berücksichtigt werden, wie sie etwa bei der Verarbeitung der aktuellen Verkehrslage anfallen. Die Ergebnisse werden es ermöglichen, das Konzept der Smart Mobility weiterzuentwickeln, um die Lebensfähigkeit und Nachhaltigkeit von Städten zu erhöhen, was sowohl die wirtschaftliche Nachhaltigkeit für Unternehmen als auch die städtische Bevölkerung erhöht. Das Projekt konzentriert sich auf die Schaffung von Grundlagen, die zu einem späteren Zeitpunkt in der Realität technisch umgesetzt werden könnten. 

 

Ziele

 

Optimierung der Steuerung von Waren- und Güterströmen.

Methoden

 

Neuronale Netze, Optimierungsalgorithmen

Herausforderungen

 

Probleme der Logistik erfordern üblicherweise eine riesige Rechnerleistung.

Status und Ergebnisse

Abgeschlossen. 

Zuordnung zum HRW-Leitthema

 

• Smart Mobility