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Hafen der Zukunft- Perspektiven für Logistik und Hinterlandanbindung
Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn,
Vortrag für den Nautischen Verein Brunsbüttel e.V., 06.11.2017
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Folie 2
Einführung
Herausforderungen
Beispiele
Fazit
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Agenda
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Folie 3
Einführung
Herausforderungen
Beispiele
Fazit
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Agenda
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Folie 4
Institut für Maritime Logistik der TUHH
Lehre
Universitäre Forschung
Technische Universität Hamburg und Fraunhofer CML
Fraunhofer CML
Angewandte Forschung für private und öffentliche Auftraggeber
Hafen und Logistik
Schifffahrt und maritime Dienstleistungen
Maritime Zulieferer
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Folie 5
Anwendungsorientierte Forschung zum unmittelbaren Nutzen für die Wirtschaft und zum Vorteil für die Gesellschaft
24 500Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
69 Institute undForschungseinrichtungen
über 70%Industrieaufträge undöffentlich finanzierte Forschungsprojekte
knapp 30%Grundfinanzierungdurch Bund und Länder
Fin
anzv
olu
men
2,1 Mrd
2016V
ertr
agsf
ors
chu
ng
1,9 Mrd
Ausbauinvestitionen u. Verteidigungsforschung
Die Fraunhofer-Gesellschaft auf einem Blick
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Folie 6
Quelle: HHM – M. Lindner
Vorlauf Hauptlauf Nachlauf
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Folie 7
Vorlauf Hauptlauf Nachlauf
Hafen- und Terminalentwicklung
Schiffs- und Flottenmanagement
Seeverkehr und Nautik
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Folie 8
Einführung
Herausforderungen
Beispiele
Fazit
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2
3
Agenda
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Folie 9
0
20
40
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0
2
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10
12
14
16
18
2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030Welt-Seehandel [Mrd. t]Weltbevölkerung [Mrd.]Welt-BIP [1.000 Mrd. USD] (Werte rechte Y-Achse)
Quelle: IHS Global Insights (Handel), OECD statistics (BIP), UN Department for Economic and Social Affairs (Bevölkerung), Darstellung nach ICS International Chamber of Commerce, 2013, Foto: Crowd von James Cridland
WachsendeLadungsmengen
Herausforderungen
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Folie 10
Quelle: Seeverkehrsprognose BMVI
WachsendeLadungsmengen
Deutscher seewärtiger Außenhandel über deutsche Seehäfen nach Seeverkehrsprognose 2030 des BMVI
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Folie 11
WachsendeLadungsmengen
Quelle: Frank Burmeister
ZunehmendeSpitzen-belastungen
"MOL Triumph" (20.170 TEU) im Hamburger Hafen 15.05.2017
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Folie 12
WachsendeLadungsmengen
Quelle: Hamburger Hafen und Logistik AG (2014), S. 17.
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Spitzenbelastungen durch Rekordumschläge an Großschiffen
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Folie 13
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Quelle: Umweltbundesamt, Umweltbewusstsein in Deutschland 2016, März 2017
Herausforderungen
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Folie 14
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Herausforderungen
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Folie 15
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Herausforderungen
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Folie 16
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Herausforderungen
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Folie 17
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Quelle: Seeverkehrsprognose BMVI
Modal Split deutsche Seehäfen in Mio. t
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Folie 18
Einführung
Herausforderungen
Beispiele
Fazit
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Agenda
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Folie 19
Perspektiven
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Umwelt-verträglich Leistungs-fähigkeit steigern
Automatisierung
Elektrifizierung
Digitalisierung
…
Zielsetzung LösungsansätzeHerausforderungen
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Folie 20
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Umwelt-verträglich Leistungs-fähigkeit steigern
Automatisierung
Elektrifizierung
Digitalisierung
…
Zielsetzung LösungsansätzeHerausforderungen
Perspektiven
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Folie 21 http://hhla.de/de/pressemitteilungen/ueberblick/2007/06/hhla-plant-weiteren-ausbau-des-cta.html
Beispiel: Automatisierung und Elektrifizierung (HHLA)
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Folie 22
Stärkere Umwelt-sensibilisierung
Begrenzte Flächen und Infrastruktur
WachsendeLadungsmengen
ZunehmendeSpitzen-belastungen
Umwelt-verträglich Leistungs-fähigkeit steigern
Automatisierung
Elektrifizierung
Digitalisierung
…
Zielsetzung LösungsansätzeHerausforderungen
Perspektiven
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Folie 23 Quellen: 1 www.enzyklo.de/Begriff/Digitalisierung 2 Deloitte & Touche GmbH (2013): Digitalisierung im Mittelstand, S. 8.Bild ww.euroforum.de/dconomy/megatrends-digitalisierung
… die Umwandlung von analogen Informationen in digitale Daten1.
… die Veränderung vonGeschäftsmodellen durch die Verbesserung vonGeschäftsprozessen aufgrund der Nutzung von Informations-und Kommunikations-techniken2.
Digitalisierung bedeutet …
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Folie 24
Mobile Computing
Social Media
Big Data Analytics Cloud
Computing
Synchro-modalität
Smart Devices
Machine-to-Machine
Com.
DecisionSupport
Cyber-PhysicalSystems
Partner Collaboration
Neue Geschäfts-
modelle
Industrie 4.0
Internet ofThingsBlock Chain
Automation ofKnowledge
Work
AdvancedRobotics
Connectivity
Autonomes Fahren
Human-Machine-Interface
…
Digitalisierung: vielfältige Aspekte
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Folie 25
Mobile Computing
Social Media
Big Data Analytics Cloud
Computing
Synchro-modalität
Smart Devices
Machine-to-Machine
Com.
DecisionSupport
Cyber-PhysicalSystems
Partner Collaboration
Neue Geschäfts-
modelle
Industrie 4.0
Internet ofThingsBlock Chain
Automation ofKnowledge
Work
AdvancedRobotics
Connectivity
Autonomes Fahren
Human-Machine-Interface
…
Digitalisierung: vielfältige Aspekte
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Folie 26 © STM Validation
39 Partners 43 Mio. € 2015 - 2018
Ausgangssituation
Zielsituation
EU-Projekt STM Validation
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Folie 27
Voyage management route planning route
exchange route
optimization
focus: ship
Flow management overall traffic
flow (dense traffic, particular navigational challenges)
focus: land organizationsand ships
Port Collaborative Decision Making information
sharing collaborative
decision making
focus: all stakeholders
SeaSWIM (System Wide Information Management) interoperability maritime cloud
European Maritime Simulator Network (EMSN)
demonstrate and validate the target concept
large-scale test beds
300 vessels, 10 ports and 3 shore based traffic centers
EU-Project: STM-Validation
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Folie 28
11 Zentren 3 Hersteller 30 Bücken
NMEAAMQP
Maritime Accidents
New
Avoided
European Maritime Simulator Network
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Folie 29
The Development, Validation, and Deployment of STM
© STM Validation
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Folie 30
Mobile Computing
Social Media
Big Data Analytics Cloud
Computing
Synchro-modalität
Smart Devices
Machine-to-Machine
Com.
DecisionSupport
Cyber-PhysicalSystems
Partner Collaboration
Neue Geschäfts-
modelle
Industrie 4.0
Internet ofThingsBlock Chain
Automation ofKnowledge
Work
AdvancedRobotics
Connectivity
Autonomes Fahren
Human-Machine-Interface
…
Digitalisierung: vielfältige Aspekte
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Folie 31
Anzeige der aktuellen Lage, Start- und Zielhafen, ETA, Kurs und Geschwindigkeit, Tiefgang, Positions- und Routenverlauf (Rückschau)
gegen Aufpreis verschiedene weitere Optionen möglich
lücken- und fehlerhaft
Fokus: Ist-Daten
Beispielausschnitt der Schiffsbewegungen der Deutschen Bucht aus © MarineTraffic
Schiffsankunfts-PrognosenAusgangslage
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Folie 32
Vessel Traffic – Vorhersage Informationsdienst
Analyse der statistischen Zusammenhänge, Basis AIS-Daten und weitere Einflussgrößen, wie
Wetter
Tide, Strömung
Schleusen
Verkehrsdichte
Verlässliche Verkehrsprognosen bis zu 72 h für die deutsche Nord- und Ostsee
Automatisierte Berechnungen von Schiffsankünften
Schiffsankunftsprognosen mittels „Big Data“Zielsetzung
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Folie 33
www.real-eta.com
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Folie 34
Mi., 29.11.2017 an der Technischen Universität Hamburg, Gebäude I, Raum 0053/54,
Am Schwarzenberg-Campus 4, 21073 Hamburg
14:30 Uhr: Empfang und Kaffee
15:00 Uhr: Begrüßung
Vorstellung des Projektes VESTVIND
Einführung in das Projekt, Fraunhofer CML
Demonstration der Softwarelösung, TRENZ AG
Erste Kundenerfahrungen, NN
Offene Diskussion, Teilnehmer und Referenten
17:30 Uhr: Imbiss und Networking
18:00 Uhr: Ende der Veranstaltung
Bitte melden Sie sich bis zum 17. November 2017 unter Angabe Ihrer Kontaktdaten unter
[email protected] an. Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei, die
Teilnehmeranzahl ist jedoch begrenzt.
Einladung: Verbesserte Prognose von Schiffsbewegungen – das Projekt VESTVIND
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Folie 35
Mobile Computing
Social Media
Big Data Analytics Cloud
Computing
Synchro-modalität
Smart Devices
Machine-to-Machine
Com.
DecisionSupport
Cyber-PhysicalSystems
Partner Collaboration
Neue Geschäfts-
modelle
Industrie 4.0
Internet ofThingsBlock Chain
Automation ofKnowledge
Work
AdvancedRobotics
Connectivity
Autonomes Fahren
Human-Machine-Interface
…
Digitalisierung: vielfältige Aspekte
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Folie 36
Häufige Lastspitzen in der Abfertigung und stochastische Betriebs- und Umwelteinflüsse führen zu stark schwankenden Lkw-Ankünften bei logistischen Knoten
Leercontainerdepots
Containerpackstationen
…
Spediteure/Trucker:Vielfach unverhältnismäßig hoher Anteil unproduktiver Betriebszeiten
Logistische Knoten: erhöhter Geräte- und Personaleinsatz
(vgl. http://www.sueddeutsche.de, 2014)
LKW-Wartezeitprognosen an logistischen KnotenMotivation
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Folie 37
Prognose
Spediteur
Log. Knoten
Verbesserte Tourenplanung
Glättung von Lastspitzen
Verbesserte Personal- und Geräteeinsatzplanung
Effizienzsteigerung
Ankunftsraten(LKW/h)
Wartezeiten(min/h) Wartezeiten-
reduzierung
LKW-Wartezeitprognosen an logistischen KnotenZielsetzung
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Folie 38
Ankunftsraten: LKW/h
h
1 2 3 4 5 6
1h
An
kun
ftsr
ate
32
22
h
Wa
rtez
eite
n
1220
Wartezeiten: Ø Wartezeiten/h
h
22 8 16 12 19 21
LKW-Wartezeitprognosen an logistischen KnotenDatenerfassung
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Folie 39
Ankunftsraten
Ø Abw.
10 LKW
Wartezeiten
Ø Abw.
2,4 min.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag
Lkw
-Ank
ünft
e pr
o S
tund
e DatenVorhersage
0
5
10
15
20
25
30
35
Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag
War
teze
it pr
o S
tund
e [m
in] Daten
Vorhersage
LKW-Wartezeitprognosen an logistischen KnotenErgebnisse
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Folie 40
Mobile Computing
Social Media
Big Data Analytics Cloud
Computing
Synchro-modalität
Smart Devices
Machine-to-Machine
Com.
DecisionSupport
Cyber-PhysicalSystems
Partner Collaboration
Neue Geschäfts-
modelle
Industrie 4.0
Internet ofThingsBlock Chain
Automation ofKnowledge
Work
AdvancedRobotics
Connectivity
Autonomes Fahren
Human-Machine-Interface
…
Digitalisierung: vielfältige Aspekte
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Folie 41
Hafen
LKWBahn, Binnen-/ Seeschiff
EmpfängerSeeschiff
Bildquelle: Diercke (2013).
Langzeitverträge zwischen Spediteuren und
• Reedern
• Straßentransportunternehmen
• KV-Operateuren
• Eisenbahnverkehrsunternehmen
Transportkette wird von Anfang an festgelegt
Herkömmliche Transportkette
Schematischer Darstellung des herkömmlichen Hinterlandtransports
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Folie 42
Binnen-/Seeschiff
LKW, Bahn,Hafen Empfänger
SeeschiffHafen
LKWBahn, Binnen-/ Seeschiff
EmpfängerSeeschiff
Langzeitverträge zwischen Spediteuren und
• Reedern
• Straßentransportunternehmen
• KV-Operateuren
• Eisenbahnverkehrsunternehmen
Transportkette wird von Anfang an festgelegt
Herkömmliche Transportkette
Keine Langzeitverträge zwischen Spediteuren und Transporteuren nötig
• Situationsbedingte Verträge
• Alle Verkehrsmittel möglich
• „Neutrale Wegesuche
Dynamische Bildung der
Transportkette
Synchromodale Transportkette
Schematischer Vergleich von herkömmlichen zu synchromodalen Hinterlandtransport
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Folie 43
Erhöhung der Flexibilität in der Verkehrsträgerwahl
Optimale Nutzung aller verfügbaren Kapazitäten im Netzwerk
Abbau von Peaks
Erhöhung der Auslastung der Verkehrsträger Schiene und Binnenwasserstraße
Möglichkeit Kapazitäts-Engpässe zu umfahren
Kosteneinsparungen
Bildquelle: Diercke (2013).
Potenziale des synchromodalen Hinterlandtransports
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Folie 44
Einführung
Herausforderungen
Beispiele
Fazit
1
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Agenda
4
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Folie 45
Der Hafen der Zukunft
umfassend digitalisiert,
global und lokal vernetzt,
synchronisierte Transport- und Umschlagprozesse,
hoch automatisiert,
elektrifiziert
umweltverträglich,
neue (digitale) Geschäftsmodelle.
Fazit
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Folie 46
https://www.verlag.fraunhofer.de/
Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn
Fraunhofer CMLSchwarzenberg-Campus 95 D21073 Hamburg
Institut für Maritime LogistikTechnische Universität Hamburg
Tel.: +49 40 / 42878 4450Email: [email protected]
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
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