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Projektillustration: TruckInvest4_0 (Quelle: Qivalon GmbH)
Der Lkw als Datenlieferant

Quelle: Qivalon GmbH

Projektbeschreibung

Fuhrparkbezogene Investitionsentscheidungen auf Basis einer Gesamtkostenbetrachtung sind für Flottenbetreiber mit hohem Aufwand verbunden, da das Zusammenwirken der verschiedenen Kostenfaktoren schnell komplex werden kann. In der Praxis werden Entscheidungen daher oft auf der Grundlage von groben Erfahrungswerten getroffen. Das Projekt hatte zum Ziel, automatisierte statistische Verfahren sowie ein Softwaretool zu entwickeln, das Flottenbetreibern eine objektive, differenzierte und empirisch fundierte Entscheidungsgrundlage ermöglicht. Dafür wurden die voraussichtlichen Gesamtkosten je Fahrzeugtyp vorab bestimmt. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden Telemetriedaten aus Fahrzeugen von Transportunternehmen mit externen Daten wie beispielsweise dem Wetter oder der Topografie zusammengebracht und mit Methoden des maschinellen Lernens analysiert.

Ergebnisse und Wirkungen

Ein Hauptaspekt war die Entwicklung fahrzeugtypenspezifischer Verbrauchsmodelle, mit denen der Kraftstoffverbrauch von Fahrzeugen für ein gegebenes Einsatzprofil prognostiziert werden kann. Dafür wurden die fahrzeugbezogenen, externen Daten mit verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens und der Statistik analysiert. Im Ergebnis wurde ein Verfahren entwickelt, mit dem die Vorhersage des Verbrauchs hinreichend genau möglich ist, um darauf aufbauend einen Vergleich verschiedener Fahrzeugtypen zu ermöglichen. Die Verbrauchsmodelle wurden anschließend in einem Softwareprototyp integriert, der zu einem marktfähigen Produkt ausgebaut wird. Das Produkt soll als Webanwendung Fuhrparkverantwortlichen zur Verfügung gestellt werden. Es kann dann Entscheidern beim Finden des kostenoptimalen Fahrzeugs für den jeweiligen Einsatzzweck behilflich sein und so substantielle Ersparnisse ermöglichen. Ein weiteres Ergebnis war die Entwicklung eines Routingansatzes nach minimalem Kraftstoffverbrauch. Durch die Analyse der Verbrauchsdaten konnten verbrauchsintensive Streckenabschnitte identifiziert und auf das Straßennetz gemapped werden. Es wurde eine prototypische Softwareanwendung entwickelt, die als Webanwendung zur Verfügung gestellt werden soll.

Verbundkoordinator

Qivalon GmbH, Saarbrücken

  • FKZ: 19F1023A
Projektvolumen119.642
(davon 83 % Förderanteil durch BMVI)
Projektlaufzeit10/2017 - 09/2018
Projektpartner

Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes - Fakultät für Wirtschaftswissenschaften - Institut für Supply Chain und Operations Management, Saarbrücken

  • FKZ: 19F1023B
Ansprechpartner

Qivalon GmbH
Christian Ebert
Tel.: 0681 5867 717

E-Mail: christian.ebert@qivalon.de