Ziel des Projekts
Im Projekt COOKIE entwickelt und evaluiert ein Forschungsgremium gemeinsam mit Projektpartnern eine Software für die bildbasierte Schadenserkennung in der Leercontainerinspektion basierend auf künstlicher Intelligenz. Hierdurch werden nicht nur geltende Sicherheitsstandards eingehalten, sondern auch Inspektionsvorgänge am Terminalgate effizienter gestaltet.
Weiterhin wird ein KI-basiertes Konzept zur Digitalisierung und Optimierung von Tankcontainer-Waschanlagen erstellt, die aktuell größtenteils manuell gesteuert werden und dabei große Mengen an Wasser und chemischen Additiven zur Reinigung hartnäckiger Verunreinigungen in den Tanks benötigen.
Gegenstand des Projekts
Insgesamt soll die Planbarkeit der Wartung und Verfügbarkeit von Leercontainern im Hamburger Hafen verbessert werden. Im Rahmen von "Maintenance & Repair" soll die KI-basierte Bilderkennung die Inspektoren bei der Schadensidentifikation und -bewertung unterstützen und dadurch die Uniformität der Schadensbeurteilung erhöhen. Das führt zu einer besseren Sondierung von heilen und beschädigten Containern sowie zu einer besseren Planbarkeit des Wiedereinsatzes von Leercontainern.
Bei der "Tankcontainerreinigung" soll ein optimales Reinigungsprogramm selbstständig durch ein KI-System erlernt und Reinigungsprozeduren dokumentiert werden, um eine weitestgehende Automatisierung der Anlagen bei gleichzeitiger Steigerung der Ressourceneffizienz zu erreichen. Dabei kommen moderne Algorithmen aus dem Bereich des Reinforcement Learning zum Einsatz.
Kooperationspartner
HCCR Hamburger Container- und Chassis-Reparatur GmbH (Koordinator), Fraunhofer-Center für Maritime Logistik und Dienstleistungen CML (u.a. für maschinellen Lernens und Reinforcement Learning)
Weitere Informationen
![](https://sp-ao.shortpixel.ai/client/to_auto,q_lossy,ret_img,w_878,h_603/https://www.homeport.hamburg/wp-content/uploads/2021/03/COOKIE-Projekt-Fraunhofer-CML.jpg)
© gyn9037/Shutterstock.com / Fraunhofer CML