Forschungs­­projekte

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SlidePlus: Service-Plattform zur Störfallerkennung im Straßengüterverkehr mittels selbstlernender KI-Verfahren

Ziel des Vorhabens die Entwicklung einer neuartigen Störfallanalyse‐Plattform. Die Plattform soll zur Verfügung stehenden Plan‐ und Ist‐Daten von Speditionen und Verladern mit weiteren relevanten Daten aus externen Portalen kombinieren. Die veredelten Daten sollen anschließend mit selbstlernenden KI-Verfahren analysiert, eingetretene Störfälle identifiziert und mögliche Ursachen abgeleitet werden. Die erstellten Modell sollen zur Vorhersage von Störfällen bei geplanten oder aktuellen Touren verwendet werden.

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Slide: Störfallerkennung bei Transportprozessen mittels selbstlernender KI-Verfahren

Ziel des Vorhabens war es, die technische Machbarkeit einer neuartigen Störfallanalyse-Plattform für den Straßengüterverkehr zu untersuchen. Die Plattform sollte die bei den Speditionen zur Verfügung stehenden Plan- und Ist-Daten mit weiteren transportrelevanten Daten aus externen Portalen, wie bspw. Baustelleninformationen, Verkehrsauslastung, TMC-Meldungen oder Wettervorhersagen, kombinieren. Die veredelten Daten sollten anschließend mit selbstlernenden KI-Verfahren analysiert, eingetretene Störfälle identifiziert und mögliche Ursachen abgeleitet werden. Auf diese Weise sollte ein probabilistisches Kausalmodell mit Ursachen, Wirkungen und Wahrscheinlichkeiten abgeleitet werden. Mithilfe des Modells sollte anschließend versucht werden, bevorstehende Störungen zu antizipieren.

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