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Pünktlich dank der Autobahn

Wie genau sich Ankunftszeiten in der Transportlogistik vorhersagen lassen, hängt von zahlreichen Variablen ab. Doch künstliche Intelligenz und Echtzeitdaten helfen Prognosen akkurater zu machen.

Die Hauptdatenquellen, welche die KI des ETA-Services speisen, sind im Minutentakt live ­abgerufene Verkehrsstärke- und Geschwindigkeitsdaten aus dem Autobahnnetzwerk. Bild: Christian-P. Worring/AdobeStock
Die Hauptdatenquellen, welche die KI des ETA-Services speisen, sind im Minutentakt live ­abgerufene Verkehrsstärke- und Geschwindigkeitsdaten aus dem Autobahnnetzwerk. Bild: Christian-P. Worring/AdobeStock
18.02.2022
Therese Meitinger
ETA

Die hinreichend genaue Prognose von Fahrtdauern im Gütertransport unterliegt häufig einer großen Unsicherheit. Gründe dafür gibt es viele: zum Beispiel unklare Verkehrssituationen, unregelmäßige Pausenzeiten des Fahrers, wechselhafte Wetterbedingungen oder den Umschlag zwischen unterschiedlichen Verkehrsträgern. Mithilfe von offenen Datenquellen und mit Unterstützung einer künstlichen Intelligenz (KI) lassen sich jedoch mögliche Einflussfaktoren auf die Transportdauer gewichten und in ein Prognosesystem für Ankunfts- und Abfahrtszeiten überführen.

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Artikel Pünktlich dank der Autobahn
Seite 18 bis 19 | Rubrik ECHTZEIT-IT

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