Statussitzung: Forschungsprojekt MERMAID

Am vergangenen Montag, den 4. März 2019, fand das 4. MERMAID-Statusmeeting statt. Am DLR-Standort in Neustrelitz trafen sich die Projektmitglieder: das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik, das DLR-Institut für Kommunikation und Navigation, das DLR-Technologiemarketing und FleetMon und tauschten sich über den aktuellen Stand aus. Geplant wurde unter anderem der gemeinsame Auftritt auf der Messe transport logistic in München vom 4. bis 7. Juni 2019.

Was ist MERMAID?

Das Akronym MERMAID steht für Maritime Routing Maps based on AIS Data. In dem im Oktober 2017 gestarteten Forschungsprojekt entwickelt das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) eine Methode zur automatisierten Berechnung von plausiblen Schiffsrouten. Ziel ist es, die Vorhersage von Ankunftszeiten zu verbessern, um Logistikketten und entsprechende Prozesse im Seeverkehr zu optimieren.

Warum MERMAID?

In den meisten Fällen sind nur die Schiffsoffiziere und ihre Reedereien über die Reiseplanung informiert. Die Verlader und Spediteure der Waren haben davon keine Kenntnis. Ändert sich schließlich die Ankunftszeit, werden sie oft erst kurzfristig informiert. Die Folge: unnötige Steh- und Wartezeiten und eine ineffiziente "Just-in-time"-Planung, die zu erheblichen Mehrkosten führt.

Wozu werden die AIS-Daten benötigt?

FleetMon liefert die terrestrischen AIS-Daten. Dazu gehören Informationen über den Schiffstyp, den Zielhafen, die aktuelle Schiffsposition, die Schiffslänge und die aktuelle Reisegeschwindigkeit. Wir haben dem DLR im Jahr 2016 rund 165 Milliarden Rohpositionsdaten von Schiffen zur Verfügung gestellt, die rund um die Welt unterwegs waren. Das DLR steuert die Satellitendaten selbst bei. Mit Hilfe von Algorithmen werden diese Rohdaten einer Plausibilitätsprüfung unterzogen. Die korrigierten Daten bilden die Grundlage für ein Softwarepaket, das ein routingfähiges Randknotenmodell des Seeverkehrs abbildet. Mehrwert für den Nutzer: genaue Vorhersage der Ankunftszeit des Schiffes und Visualisierung der Routen.

deutsche Version:

Statustreffen zum Forschungsprojekt MERMAID

Am vergangenen Montag, den 04.03.2019, fand bereits das 4. Statustreffen zur MERMAID statt. Am DLR-Standort Neustrelitz haben sich die Projektmitglieder: das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik, das DLR-Institutfür Kommunikation und Navigation, das DLR-Technologiemarketing und wir von FleetMon getroffen und zum aktuellen Status ausgetauscht. Geplant wurde u.a. der gemeinsame Auftritt auf der transport logistic Messe in München vom 4. bis 7. Juni 2019.

Was ist MERMAID?

Das Akronym MERMAID steht für Maritime Routing Maps based on AIS Data. In diesem Forschungsprojekt, welches im Oktober 2017 startete, entwickelt das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) ein Verfahren zur automatisierten Berechnung von plausiblen Schiffsrouten. Ziel ist es, die Prognose von Ankunftszeiten zu verbessern, um so die Logistikketten und entsprechende Prozesse rund um den Seetransport zu optimieren.

Warum MERMAID?

Meist sind lediglich die Schiffsführung und deren Reedereien ausführlich über die Reiseplanung informiert. Die Versender und Spediteure der Waren haben darüber keine Kenntnis. Kommt es schließlich zu Änderungen der Ankunftszeit, werden diese oft erst kurzfristig informiert. Die Folge: unnötige Stand- und Wartezeiten und eine ineffiziente "Just-in-time" Planung, die zu erheblichen Mehrkosten führt.

Wofür sind die AIS-Daten notwendig?

FleetMon liefert die terrestrischen AIS-Daten. Darin sind u.a. Informationen über den Schiffstyp, der Zielhafen, die aktuelle Schiffsposition, die Schiffslänge und die aktuelle Reisegeschwindigkeit enthalten. Rund 165 Milliarden Positions-Rohdaten von Schiffen, die weltweit im Jahr 2016 unterwegs waren, haben wir dem DLR zur Verfügung gestellt. Die Satelliten-Daten steuert das DLR selbst bei. Mit Hilfe von Algorithmen unterlaufen diese Rohdaten einem Plausibilitätstest. Die bereinigten Daten bilden die Grundlage für eine Software, die ein routingfähiges Kanten-Knoten-Modell des maritimen Verkehrs abbildet. Mehrwert für den Anwender: präzise Ankunftszeitprognose des Schiffes und Visualisierung der Routenverläufe.