Kiszervezett, közösségi szállítás

A szállítmányozók a jövőben igénybe vehetik a magánfuvarozási kapacitásokat. Legyen szó magánszemélyről vagy vezérigazgatóról: bárki részese lehet ennek a járművezetői közösségnek. Persze ez nem azt jelenti, hogy beköszönt a munkanélküli teherautó-flották kora. A sötét hátsó udvarok sem válnak fehér, felmatricázott furgonok végső nyughelyévé. Alexander Gruber a Fraunhofer Austria logisztikai központok és hálózattervezés területén dolgozó munkatársa a Stand PI projektben egy logisztikai megközelítést kutat, amely valóban képes megváltoztatni a szállítási logisztika összetételét. -

Az általunk elképzelt tömeges szállítás vagy crowdshipping (szállítási feladatok tömegeknek való kiszervezése) a magánfuvarozási kapacitások igénybevételére támaszkodik az ipari vállalatok utolsó mérföldes szállításaihoz - írja Gruber az osztrák Industrie Magazin összefoglalójában. Ezek a kapacitások lehetnek például a személygépkocsik csomagtartói.

A környezetet túlzottan terhelő szállítás problémája a just-in-time gyártás kezdeteivel és az e-kereskedelem fellendülésével kezdődött számos vállalatnál. Minden olyan törekvés, amely arra irányul, hogy a szállítást klímabarát módon végezzék, és a forgalmat az életminőség szempontjából elviselhető szintre korlátozzák, így további súlyt kapott - véli Gruber.

A pizzafutártól kezdve, aki extra pénzt szeretne keresni, egészen a szép fizetéssel rendelkező vezérigazgatóig, akinek üzleti ügyben az ipari telephelyre kell mennie bárki tagja lehet a közösségnek, része lehet ennek a tervezett új platformnak, amely legfeljebb 31,5 kilogrammos csomagok küldésére szolgál. Egy gépi tanuláson alapuló algoritmus optimális párosítást hoz létre a szállítmányozási ágazat, a tömegek fuvarozói és a végfelhasználók között - áll a projekt ismertetőjében.

Nagy adatok nagy csomagokhoz

Az algoritmust a Fraunhofer Austria fejleszti, amely a projekt konzorciumvezetője. Gruber big data specialista, és mint ilyen, több ezer adatpont összekapcsolása jelenti számára a szakmai beteljesülést. - Naponta mintegy 160 ezer autó használja a Bécsi Tangentét, ami azt jelenti, hogy 430 teherautónak megfelelő szállítási kapacitás áll kihasználatlanul - véli. - Az Egyesült Államokban például már bevett gyakorlat, hogy ezt a kapacitást használják - az Uber és a Walmart a B2C szektorban a magánszemélyek hálózatépítésére támaszkodik.

Az ilyen platformok ipari szintű használata azonban még ismeretlen terület - de a jövő kombinált logisztikáját szem előtt tartva, amelyben a drónok is mozgásban lesznek, és a közúti forgalmat nem zavarva magasan szállítják majd a csomagokat, sok vállalatot érdekelhet a jövőben. A Stand PI projektben például a bécsi székhelyű Schrack ipari és energiatechnológiai kereskedő és a bécsújhelyi Johann Weiss szállítmányozási logisztikai vállalat is részt vesz. Ez utóbbinak például nagyon tetszik az az elképzelés, hogy a hálózatban lévő járművezetők számára szoftver segítségével olyan, korábban csak töredékes paramétereket, mint az élő időjárási adatok vagy a forgalmi dugóról szóló jelentések hírként a fedélzeten biztosítanak. - Minél előrelátóbban vezetünk, annál jobb - nyilatkozta Peter Banovits értékesítési vezető.

Igaz, az 1955-ben alapított, jelenleg 13 raktárral és 330 teherautóval, valamint 22 ezer raklaphellyel rendelkező logisztikai vállalat fő szállítmányozási tevékenységében - nevezetesen a gyűjtőfuvarozásban - kevés értelme van a személygépkocsival történő csomagszállítás kiegészítő forgatókönyvének. - Naponta körülbelül 800-1000 csomagot adunk át a csomagküldő szolgálatunknak, amit nehéz felülmúlni árban és folyamatában - mondja Banovits. Ugyanakkor nagyon is követendőnek tartja azt a megközelítést, hogy más fuvarozó vállalatokkal való hálózatépítés révén közösen érjék el a járművek optimális kihasználtságát.

A Fraunhofer Austria a projektpartnerek közötti tesztszállításokkal szeretné tesztelni, hogy a megközelítés hogyan működik a gyakorlatban. Ez mindenképpen előny: a Checkrobinnal egy olyan platformüzemeltető is a fedélzeten van, aki nagy szakértelemmel rendelkezik a szállítási mennyiségek kötegelésében.

Automatizált áruszállítás: csináld magad teherautók

Az autonóm módon közlekedő teherautók a jövőben a teljesen automatizált közúti árufuvarozás részét képezhetik. A DB Schenker logisztikai központját mindössze 600 méter választja el a BRP-Rotax gunskircheni gyártóüzemétől. Tehát egy termelési helyszínt nem is lehetne jobban összekapcsolni egy logisztikai csomóponttal.

Az AWARD uniós projekt célja egy teljesen automatizált közúti áruszállítási rendszer tesztelése ezen a bizonyos hatszáz méteren. Jelenleg az utolsó simításokat végzik a járművön, amely egy átalakított elektromos teherautón alapuló, a Kamag Transporttechnik által biztosított különleges konstrukció. És még így is eltart egy ideig - egészen 2023-ig -, amíg a tesztjármű elindul Gunskirchenbe. A tesztelésre 50 kilométerrel keletebbre, egy zárt területen, St. Valentinban kerül sor. Ann-Catherine Engelbrecht és logisztikai csapata számára az előkészületek teljes gőzzel folynak már augusztustól - olvasható az osztrák ipari szaklap cikkében. A hölgy a BRP-Rotax értéklánc-tervezési szakértőjeként kíséri a projektet. Tudja, hogy milyen kihívásokkal kell megküzdeniük: - Először is, a járműnek minden időjárási körülmények között, beleértve a havat, az esőt és a jeget is képesnek kell lennie közlekedni - magyarázza Engelbrecht.

Ezután a Rotax telephelyén egy töltőberendezésre van szükség, amelyet még létre kell hozni. És végül, be kell tanulni az útvonalat a mesterséges intelligenciának. Vannak eltérő sebességkorlátozások, egy vasúti aluljáró és egy balra kanyarodó kereszteződés mind az oda-, mind a visszaúton. B és C terveket is ki kell dolgozni arra az esetre, ha az autonóm teherautó valamelyik technológiája beadná a kulcsot. A kanadai BRP csoporthoz tartozó osztrák hajtásgyártó számára, amely az e-mobilitásban is megvetette a lábát, mindez nem jelenthet problémát. Valószínűleg azért sem, mert sok olyan technológia, amelyet a hajtásgyártó az üzemben alkalmaz, úttörő. A vállalatnál például egy ideje már használnak vezető nélküli közlekedési rendszereket.

Tanuló raktárak: neurális hálózat

A jövő raktárának - minden eddiginél jobban - képesnek kell lennie arra, hogy önállóan intelligens tárolási stratégiákat dolgozzon ki. A SeSoGEN kutatási projekt részeként a Müncheni Műszaki Egyetem és a CIM szoftverfejlesztő olyan raktárkezelő rendszert fejleszt, amely a raktári folyamatokat önállóan, mesterséges intelligencia alapján optimalizálja. A projekt célja egy olyan öntanuló raktárszoftver kifejlesztése, amely neurális hálózatokon alapuló intelligens tárolási stratégiákat hoz létre önállóan. A CIM szerint a folyamatoptimalizálás ezen új megközelítése logikailag egyesíti a tárolást és a visszakeresést.

Daniel Wöhr, a CIM projektmenedzsere a részletekkel foglalkozik: - Jelenleg a raktárkezelő rendszerekben a raktározási stratégiákat kézzel rögzítik bizonyos tételparaméterek, például a raktárban található magasság, szélesség vagy eltarthatósági idő alapján - magyarázza az Industrie Magazin riportjában. - Ily módon a tételek néha nem optimális tárolási helyet kapnak, ami a raktár és a mögöttes folyamatok nem hatékony kihasználásához vezethet - folytatja Wöhr. Ezért a kutatási partnerek új megközelítést alkalmaznak a raktári folyamatok optimalizálásában: a raktárkezelő rendszer tanul a betárolási és kitárolási adatokból, hogy optimalizálja a betárolási folyamatokat. Ez viszont a visszakeresési folyamatot is elősegíti. A műszaki egyetem szakemberei szerint a szoftver így képes önállóan kidolgozni és megváltoztatni korábban nem megvalósított stratégiákat, például a rövid távolságok és az optimális raktárkihasználás biztosítása érdekében.