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Um novo projeto de digitalização no transporte combinado deve acelerar a atribuição entre unidades de carga intermodais e vagões de trem. Com a ajuda de métodos de cálculo adequados e utilizando técnicas da área de Inteligência Artificial (IA), a carga das unidades de carga nos vagões de trem deve ser otimizada.
(Berlim/Frankfurt) O projeto “KIBA”, cujo título do projeto significa “Inteligência Artificial e Modelos de Otimização de Carga Discreta para Aumento de Capacidade no Transporte Combinado”, foi iniciado no início de setembro de 2022. Na última sexta-feira, o Ministro Federal Volker Wissing entregou ao time do projeto o certificado de financiamento no Ministério Federal de Digitalização e Transporte em Berlim, desejando um início bem-sucedido para este projeto de TI, financiado pelo seu ministério ao longo de três anos no âmbito da ofensiva de inovação em Inteligência Artificial na Mobilidade, com um total de 2,34 milhões de euros. Além do coordenador do projeto, Kombiverkehr Deutsche Gesellschaft für kombinierten Güterverkehr mbH & Co. KG, também estão envolvidos os parceiros do projeto: Universidade Técnica de Darmstadt, Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene-Straße (DUSS) mbH, Universidade Goethe de Frankfurt, VTG Rail Europe GmbH, INFORM GmbH e KombiConsult GmbH.
Determinar a atribuição otimizada
O transporte combinado continental é caracterizado por uma grande heterogeneidade dos tipos de unidades de carga e dos vagões de trem utilizados. O grande desafio, portanto, é determinar uma atribuição válida e otimizada de acordo com diferentes critérios entre as unidades de carga e os vagões de trem. Aqui, além das características técnico-estáticas dos semirreboques, contêineres e recipientes intercambiáveis em suas diferentes construções e vagões de trem, também desempenham um papel significativo parâmetros variáveis, como o peso real e o tipo de carga adicional, bem como o cronograma.
Cada solicitação deve receber uma proposta rapidamente
O objetivo do projeto é que cada solicitação para a carga de uma unidade de carga receba, em um curto espaço de tempo, uma proposta para uma colocação ideal da unidade de carga em um conjunto de vagões utilizado, e isso já em um momento antes de todas as informações sobre quais outras unidades de carga chegarão ao terminal de envio para a mesma relação de origem/destino antes da partida estarem disponíveis. A otimização da carga apoiada por IA deve avançar ainda mais o controle de capacidade dos operadores intermodais com suas extensas redes.
Foto: © Kombiverkehr
