Güterzüge

Güterverkehr mit Hilfe von Mathematik besser planen

8.400 Mitarbeiter*innen befördern für die Rail Cargo Austria jährlich mehr als 100 Millionen Tonnen Güter. Für den Gütertransport werden rund 620 Triebfahrzeuge und 21.500 Wagen eingesetzt. Der Einsatz von Mensch und Maschine will gut geplant sein.

Unternehmen wie die Rail Cargo Austria stehen vor komplexen Logistikaufgaben. Unterstützt werden sie neuerdings von Mathematiker*innen der Universität Klagenfurt, die in einem von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderten Projekt der Programmschiene „Mobilität der Zukunft“ Algorithmen entwickeln, die die Planung deutlich verbessern sollen.

Gütertransport im Wandel

„Der Gütertransport auf der Schiene steht zunehmend unter Druck: Die verfügbaren Ressourcen werden knapper, Kosten müssen enger kalkuliert werden und die Kundinnen und Kunden erwarten sich, dass die versprochene Leistung zeitgerecht erbracht wird“, erläutert Projektleiter Philipp Hungerländer. Hinzu kommt, dass sich Umwege negativ auf die CO2-Bilanz auswirken. Die Planungen sind kompliziert und häufig bestehen große Differenzen zwischen den theoretischen Prozessen und deren praktischen Ausführungen. Philipp Hungerländer sieht in diesem Bereich hohen Forschungsbedarf und ein großes Optimierungspotential: „Dem österreichischen Schienengüterverkehr geht es dabei nicht viel anders wie vielen anderen internationalen Logistik- und Transportunternehmen.“

Streckenkapazitäten berechnen

Im Projekt „Intelligente agentenbasierte Lokumlaufsimulation und –optimierung im Güterverkehr Österreichs“ will man mittels einer großen vorhandenen Datenmenge des Schienengüterverkehrs ein so genanntes „Train Delay Prediction System“ erarbeiten und Streckenkapazitäten berechnen. Darauf aufbauend plant das Team – bestehend aus Forscher*innen und Software-Entwickler*innen der dwh GmbH, der Universität Klagenfurt, der Technischen Universität Wien, der Hex GmbH und der Rail Cargo Austria (RCA) AG – spezielle, auf die Problemstellung zugeschnittene Optimierungsalgorithmen für die Lokumlauf- und Routenplanung zu entwickeln. Das neue Planungstool soll schließlich in Simulationen getestet werden. Philipp Hungerländer führt zum Projektziel aus: „Wir wollen Optimierungsalgorithmen entwickeln, die eine automatisierte, rasche, effiziente und robuste Lokumlauf- und Routenplanung des österreichischen Güterverkehrs ermöglichen.“ Mittlerweile zeigt das Projekt erste Ergebnisse: „Mit Hilfe unserer Algorithmen können wir für erste, gemeinsam mit der RCA festgelegte Planungsprobleme die Anzahl der eingesetzten Triebfahrzeuge und der benötigten Leerkilometer zwischen 5 und 10 % reduzieren und zusätzlich die erforderliche Planungsdauer deutlich beschleunigen.“

Forscher Hungerländer Philipp
© Photo Riccio

Über den/die Forscher*In

Philipp Hungerländer ist assoziierter Professor am Institut für Mathematik an der Universität Klagenfurt. Ziel seiner Forschung ist die Optimierung – zum Beispiel möglichst gute Touren für die Heimzustellung von Lebensmitteln, möglichst effiziente Produktionsabläufe in Industrieunternehmen oder die optimierte Gestaltung des öffentlichen Verkehrs.
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