ProKapa

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Projektname Dynamisches prognosegestütztes Kapazitätsmanagement zur Umsetzung von Rahmenbedingungen des Physical Internet  
Kurztitel ProKapa  
Förderprogramm »Mobiltät der Zukunft«, FFG und BMVIT  
Antragsteller Fraunhofer Austria Research GmbH  
Partner RISC Software GmbH
Müller Transporte GmbH
UnitCargo Speditionsges. m.b.H.
 
Gesamtvolumen EUR 494.783  
Laufzeit Oktober 2017 bis September 2019  

Fragestellung

Industrie 4.0, Physical Internet und Sharing Economy sind Entwicklungen, die unabsehbare Folgen für den Güterverkehr und seine Stakeholder haben. Die Branche sieht sich bereits heute mit einer steigenden Marktvolatilität konfrontiert. Die Auswirkungen reichen dabei von einer erschwerten Kapazitätsplanung bis hin zu negativen ökonomischen, ökologischen und sozialen Auswirkungen, wie etwa eine mangelnde Auslastung oder hohe Bereitschaftszeiten. Wie lässt sich auf einem derart dynamischer werdenden Markt die Geschäftsentwicklung für die jeweiligen Akteure voraussagen?

Ziel des Forschungsprojekts »ProKapa« ist es, Transportdienstleister mittels geeigneter Methoden dabei zu unterstützen, flexibel und wandlungsfähig auf dynamischer werdende Märkte reagieren und sich auf die Herausforderungen und Neuerungen des »Physical Internets« frühzeitig einstellen zu können.

Unser Beitrag

Das Forschungsteam entwickelt einen kybernetischen Planungsansatz zur Auslastungsoptimierung und setzt dabei folgende Punkte um:

  • kontinuierliche Nachfragemodellierung (Prognose von Transportbedarfen)
  • integrierte Kapazitätsplanung von Transportmitteln und Personal zur optimalen Ressourcenverteilung im Netzwerk (Vermeidung von Leerkilometern)
  • Glättung des Transportbedarfs durch preispolitische Maßnahmen (konstante Auslastung)

Nutzen

Die Ergebnisse von »ProKapa« sind Methoden und Werkzeuge zur Vorplanung von Transportbedarfen. Durch die Kombination dieser Methoden wird veranschaulicht, wie eine erhöhte Datenverfügbarkeit und deren Verarbeitung (»Predictive Analytics«, »Forecasting«, »Big Data«) zur Entscheidungsfindung von Transportdienstleistern in Hinblick auf eine ökologisch, ökonomisch und soziokulturell nachhaltige Entwicklung beiträgt.