STAFFEL
KI-gestützte Plattform für datenbasierten Staffelverkehr
Zuletzt aktualisiert am 03.04.2025
Projektbeschreibung
Problem
Im Straßengüterverkehr werden Transporte zur Einhaltung der Lenk- und Ruhezeiten unterbrochen. Diese Unterbrechungen verlängern nicht nur die Transportzeit. Es werden außerdem Lkw-Stellplätze benötigt, von denen laut BASt bzw. BGL an deutschen Autobahnen tausende fehlen. Die Stellplatzsuche führt zu CO2-intensivem Parksuchverkehr, Lenkzeitüberschreitungen und Frustration bei Lkw-Fahrerinnen und -Fahrern. Wild parkende Lkw verursachen Unfälle, belästigen Anwohner und begünstigen laut VEDA Ladungsüberfälle mit Schäden in Milliardenhöhe.
Ziele
Die Unterbrechung von Transporten kann vermieden werden, indem Trailer am Ende der Lenkzeit durch ein IoT-Schloss gesichert und anschließend ausgeruhten Fahrern übergeben werden. Im Projekt STAFFEL soll ein sicherer, speditionsüber-greifender „Staffelverkehr“ erforscht werden. Auf einer Internetplattform sollen Langstrecken mithilfe von KI-Algorithmen in Teilstrecken zerlegt werden, die dann über einen Lenkzeiten-Marktplatz zwischen Speditionen und Frachtführern anhand von Echtzeitdaten (z.B. Verkehr, Infrastruktur, IoT, Telematik) vermittelt werden. Das Projekt soll langfristig zur Entwicklung und Stärkung der Logistikdienstleistungsbranche im Rheinischen Revier beitragen.
Durchführung
Zur Zielerreichung soll, aufbauend auf der konzeptionellen Entwicklung eines Geschäftsmodells, eine Plattform zur Realisierung eines unternehmensüber-greifenden Staffelverkehrs und eines Lenkzeitenmarktplatzes realisiert werden. Hierfür sind unter anderem die Entwicklung einer Matching-Funktion, eines KI-Algorithmus für die Staffelung des Straßen-güterverkehrs sowie eines IoT-Sicherungssystems für die speditionsübergreifende Übergabe der Fracht erforderlich. Um einen standardisierten Austausch von Daten zu ermöglichen, werden Schnittstellen zu Telematik-Lösungen als auch Speditionssoftware sowie weiterer Service-Systeme (z. B. Stellplatzver-waltung) entwickelt. Zudem werden relevante Daten aggregiert und über eine Open-Data-Schnittstelle über mCLOUD/MDM/GovData-Verkehr veröffentlicht. Schließlich werden die Ergebnisse anhand von zwei Use-Cases validiert und die Erstellung von Standardisierungsdokumenten (z. B. DIN Spec oder CWA) imitiert. Die Projektergebnisse werden ferner mittels eines Demonstrators einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
Projektübersicht
