Reduzierung von Leerfahrten
Verringerung unproduktiver Fahrten durch bessere Lkw-Zuweisung und eine kohärentere Abfolge der Einsätze.
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EVA
Künstliche Intelligenz zur Automatisierung des Lkw-Transports von Abfällen, Materialien und Containern
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Kontext
DieLogistikdesTransportsvonAbfällen,MaterialienundContainernperLkwbasiertnochweitgehendaufmanuellerPlanungundtelefonischerAbstimmung.DieseAbläufesindvariabel,eingeschränktundhäufiggestört.DieseKomplexitätführtzuIneffizienzenundoperativenUnsicherheiten.EineintelligenteAutomatisierungwirdnotwendig,umdasgesamteSystemzustabilisierenundzuoptimieren.
Herausforderungen
Automatisierung und Absicherung der Lkw-Flüsse in einem komplexen und variablen Umfeld
Lkw-Optimierung
Wir entwickeln ein System, das automatisch den geeigneten Lkw-Typ für jeden Auftrag auswählt (Abrollkipper, Kran, spezifische Kapazität) und ihn basierend auf Verfügbarkeit, Echtzeit-Standort und technischen Einschränkungen zuweist. Ziel ist es, unnötige Fahrten zu reduzieren und die Ausführungsquote der Einsätze zu verbessern.
Dynamische Neuberechnung
Wir konzipieren einen Mechanismus, der Verzögerungen, Stornierungen oder neue Anfragen sofort in die Planung integriert. Das System muss konsistente Szenarien neu berechnen, ohne alle Touren zu destabilisieren, um trotz unvorhergesehener Ereignisse die operative Stabilität zu gewährleisten.
Automatisierte Bilderkennung
Wir arbeiten an Vision-Modellen, die von Fahrern aufgenommene Fotos analysieren, um Container zu erkennen und transportierte Abfälle oder Materialien zu identifizieren. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit der Ausführungsnachweise zu stärken und die Konformität der Abläufe sicherzustellen.
100 % digitaler Prozess
Wir strukturieren eine Architektur, die Anfrage, Planung, Außendurchführung und Abrechnung in einem kontinuierlichen Datenfluss verbindet. Diese Integration soll manuelle Abstimmungen eliminieren, administrative Fehler reduzieren und den gesamten Logistikprozess absichern.
Erwartete Ergebnisse
Stabilisierung der Tagesplanung
Fähigkeit, Verzögerungen, Stornierungen und Änderungen aufzufangen, ohne alle Touren zu destabilisieren, wodurch kurzfristige manuelle Anpassungen reduziert werden.
Zuverlässige Ausführungsnachweise
Automatisierte Validierung von Fotos und Felddaten zur Begrenzung von Fehlern, Streitfällen und Unstimmigkeiten im Zusammenhang mit transportierten Abfällen und Containern.
Beschleunigung administrativer Prozesse
Automatisierung und Synchronisierung operativer Daten zur Vereinfachung der Abrechnung und Verkürzung der Bearbeitungszeiten.
ZurErreichungdieserZielekombiniertEVAalgorithmischeOptimierung,prädiktiveAnalyseundautomatisierteVerarbeitungvonFelddateninnerhalbeinerMulti-Agenten-Architektur,dieLkw-FlüsseinEchtzeitorchestrierenkann.
Optimierungsagenten
Sie verarbeiten Transportanfragen und operative Einschränkungen (Lkw-Typ, Kapazitäten, Zeitfenster, Entfernungen, Einsatzreihenfolge), um kohärente Lkw-Zuweisungen vorzuschlagen. Sie sind darauf ausgelegt, Planungen bei Änderungen neu zu berechnen und die Gesamtleistung der Touren schrittweise zu verbessern.
Erkennungsagenten
Sie analysieren Fotos und vor Ort erfasste Daten, um Container zu erkennen, transportierte Abfälle oder Materialien zu identifizieren und die Konformität der Ausführungsnachweise zu überprüfen. Ihre Aufgabe ist es, die Zuverlässigkeit der Abläufe zu stärken und manuelle Kontrollen zu reduzieren.
Koordinationsagent
Er stellt den Informationsfluss zwischen den verschiedenen Agenten sicher und löst notwendige Aktionen basierend auf Ereignissen aus (neuer Auftrag, Stornierung, erhaltenes Foto). Er gewährleistet die Gesamtkohärenz des Systems und die Integration der Entscheidungen in die operative Planung.
DerOrchestrator-AgentbildetdasKoordinationszentrumdesSystems.ErzentralisiertEreignisse(neueAufträge,Änderungen,Fotos,Stornierungen),identifiziertdiebetroffenenAgentenundlöstgeeigneteProzesseaus.ErstelltdieSynchronisierungzwischenOptimierung,ErkennungundoperativerPlanungsicherundgewährleistetgleichzeitigdieGesamtkohärenzsowiedieNachvollziehbarkeitdervonNerevagetroffenenEntscheidungen.
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Technologie und Forschung
Vom Prototyp zur autonomen Intelligenz
EVA entwickelt sich schrittweise – von der Forschung bis zur konkreten Anwendung. Jedes Jahr markiert einen wichtigen Meilenstein auf dem Weg zu einem intelligenteren, autonomeren System, das vollständig in Transport- und Bauprozesse integriert ist.
2025
Grundlagen
Aufbau der Architektur und der ersten intelligenten Agenten.
Zentralisierung der über Nereva gesammelten Felddaten.
Erste Prototypen, validiert anhand realer Anwendungsfälle.
2026
Intelligenz im Einsatz
Training von Erkennungsagenten zur Identifikation von Abfällen.
Integration der Modelle in die mobile Anwendung.
Optimierungstests in Zusammenarbeit mit Logistikpartnern.
2027
Kooperation und Integration
Zusammenarbeit der Agenten zur Anreicherung der Daten.
Berücksichtigung neuer Variablen wie Wetterbedingungen.
Einsatz von EVA in realen Umgebungen als Assistenzsystem.
2028
Autonomie und Erklärbarkeit
Agenten, die in der Lage sind, Planungen in Echtzeit anzupassen.
Prädiktive Modelle zur Antizipation der Nachfrage.
Erklärbare und nachvollziehbare Entscheidungen für mehr Vertrauen.
Treten Sie dem EVA-Projekt bei
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