Hafen der Zukunft- Perspektiven für Logistik und Hinterlandanbindung
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- Siegfried Glöckner
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1 Hafen der Zukunft- Perspektiven für Logistik und Hinterlandanbindung Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn, Vortrag für den Nautischen Verein Brunsbüttel e.v., Agenda 1 Einführung 2 3 Beispiele 4 Fazit Folie 2 1
2 Agenda 1 Einführung 2 3 Beispiele 4 Fazit Folie 3 Technische Universität Hamburg und Fraunhofer CML Institut für Maritime Logistik der TUHH Lehre Universitäre Forschung Fraunhofer CML Angewandte Forschung für private und öffentliche Auftraggeber Hafen und Logistik Schifffahrt und maritime Dienstleistungen Maritime Zulieferer Folie 4 2
3 Die Fraunhofer-Gesellschaft auf einem Blick Anwendungsorientierte Forschung zum unmittelbaren Nutzen für die Wirtschaft und zum Vorteil für die Gesellschaft 2,1 Mrd 1,9 Mrd Ausbauinvestitionen u. Verteidigungsforschung Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter knapp 30% Grundfinanzierung durch Bund und Länder 69 Institute und Forschungseinrichtungen Finanzvolumen Vertragsforschung 2016 über 70% Industrieaufträge und öffentlich finanzierte Forschungsprojekte Folie 5 Vorlauf Hauptlauf Nachlauf Folie 6 Quelle: HHM M. Lindner 3
4 Vorlauf Hauptlauf Nachlauf Hafen- und Terminalentwicklung Schiffs- und Flottenmanagement Seeverkehr und Nautik Folie 7 Agenda 1 Einführung 2 3 Beispiele 4 Fazit Folie 8 4
5 Welt-Seehandel [Mrd. t] Weltbevölkerung [Mrd.] Welt-BIP [1.000 Mrd. USD] (Werte rechte Y-Achse) Folie Quelle: 9 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 Deutscher seewärtiger Außenhandel über deutsche Seehäfen nach Seeverkehrsprognose 2030 des BMVI Quelle: Seeverkehrsprognose BMVI Folie 10 5
6 "MOL Triumph" ( TEU) im Hamburger Hafen Zunehmende Spitzenbelastungen Quelle: Frank Burmeister Folie 11 Spitzenbelastungen durch Rekordumschläge an Großschiffen Zunehmende Spitzenbelastungen Folie 12 Quelle: Hamburger Hafen und Logistik AG (2014), S
7 Zunehmende Spitzenbelastungen Stärkere Umweltsensibilisierung Folie 13 Quelle: Umweltbundesamt, Umweltbewusstsein in Deutschland 2016, März 2017 Zunehmende Spitzenbelastungen Stärkere Umweltsensibilisierung Folie 14 7
8 Zunehmende Spitzenbelastungen Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Folie 15 Zunehmende Spitzenbelastungen Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Folie 16 8
9 Modal Split deutsche Seehäfen in Mio. t Zunehmende Spitzenbelastungen Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Folie 17 Quelle: Seeverkehrsprognose BMVI Agenda 1 Einführung 2 3 Beispiele 4 Fazit Folie 18 9
10 Perspektiven Zielsetzung Lösungsansätze Automatisierung Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Zunehmende Spitzenbelastungen Umweltverträglich Leistungsfähigkeit steigern Elektrifizierung Digitalisierung Folie 19 Perspektiven Zielsetzung Lösungsansätze Automatisierung Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Zunehmende Spitzenbelastungen Umweltverträglich Leistungsfähigkeit steigern Elektrifizierung Digitalisierung Folie 20 10
11 Beispiel: Automatisierung und Elektrifizierung (HHLA) Folie 21 Perspektiven Zielsetzung Lösungsansätze Automatisierung Stärkere Umweltsensibilisierung Begrenzte Flächen und Infrastruktur Zunehmende Spitzenbelastungen Umweltverträglich Leistungsfähigkeit steigern Elektrifizierung Digitalisierung Folie 22 11
12 Digitalisierung bedeutet die Umwandlung von analogen Informationen in digitale Daten 1. die Veränderung von Geschäftsmodellen durch die Verbesserung von Geschäftsprozessen aufgrund der Nutzung von Informationsund Kommunikationstechniken 2. Folie 23 Quellen: Deloitte & Touche GmbH (2013): Digitalisierung im Mittelstand, S. 8. Bild ww.euroforum.de/dconomy/megatrends-digitalisierung Digitalisierung: vielfältige Aspekte Block Chain Internet of Things Synchromodalität Connectivity Advanced Robotics Industrie 4.0 Cyber- Physical Systems Smart Devices Autonomes Fahren Machine-to- Machine Com. Mobile Computing Decision Support Human- Machine- Interface Big Data Analytics Cloud Computing Automation of Knowledge Work Social Media Partner Collaboration Neue Geschäftsmodelle Folie 24 12
13 Digitalisierung: vielfältige Aspekte Block Chain Internet of Things Connectivity Mobile Computing Social Media Advanced Robotics Big Data Analytics Industrie 4.0 Partner Collaboration Cyber- Physical Systems Decision Support Cloud Computing Smart Devices Autonomes Fahren Automation of Knowledge Work Synchromodalität Machine-to- Machine Com. Neue Geschäftsmodelle Human- Machine- Interface Folie 25 EU-Projekt STM Validation 39 Partners 43 Mio Ausgangssituation Zielsituation Folie 26 STM Validation 13
14 EU-Project: STM-Validation SeaSWIM (System Wide Information Management) interoperability maritime cloud European Maritime Simulator Network (EMSN) demonstrate and validate the target concept Voyage management route planning route exchange route optimization focus: ship Flow management overall traffic flow (dense traffic, particular navigational challenges) focus: land organizationsa nd ships Port Collaborative Decision Making information sharing collaborative decision making focus: all stakeholders large-scale test beds 300 vessels, 10 ports and 3 shore based traffic centers Folie 27 European Maritime Simulator Network AMQP NMEA Maritime Accidents New Avoided 11 Zentren 3 Hersteller 30 Bücken Folie 28 14
15 The Development, Validation, and Deployment of STM Folie 29 STM Validation Digitalisierung: vielfältige Aspekte Block Chain Internet of Things Connectivity Mobile Computing Social Media Advanced Robotics Big Data Analytics Industrie 4.0 Partner Collaboration Cyber- Physical Systems Decision Support Cloud Computing Smart Devices Autonomes Fahren Automation of Knowledge Work Synchromodalität Machine-to- Machine Com. Neue Geschäftsmodelle Human- Machine- Interface Folie 30 15
16 Schiffsankunfts-Prognosen Ausgangslage 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 Folie 31 Schiffsankunftsprognosen mittels Big Data Zielsetzung Vessel Traffic Vorhersage Informationsdienst Analyse der statistischen Zusammenhänge, Basis AIS-Daten und weitere Einflussgrößen, wie Folie 32 Wetter Tide, Strömung Schleusen Verkehrsdichte Verlässliche Verkehrsprognosen bis zu 72 h für die deutsche Nord- und Ostsee Automatisierte Berechnungen von Schiffsankünften 16
17 Folie 33 Einladung: Verbesserte Prognose von Schiffsbewegungen das Projekt VESTVIND Mi., an der Technischen Universität Hamburg, Gebäude I, Raum 0053/54, Am Schwarzenberg-Campus 4, 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 an. Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei, die Teilnehmeranzahl ist jedoch begrenzt. Folie 34 17
18 Digitalisierung: vielfältige Aspekte Block Chain Internet of Things Connectivity Mobile Computing Social Media Advanced Robotics Big Data Analytics Industrie 4.0 Partner Collaboration Cyber- Physical Systems Decision Support Cloud Computing Smart Devices Autonomes Fahren Automation of Knowledge Work Synchromodalität Machine-to- Machine Com. Neue Geschäftsmodelle Human- Machine- Interface Folie 35 LKW-Wartezeitprognosen an logistischen Knoten Motivation (vgl ) 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 Folie 36 18
19 LKW-Wartezeitprognosen an logistischen Knoten Zielsetzung Wartezeiten (min/h) Verbesserte Tourenplanung Spediteur Wartezeitenreduzierung Prognose Effizienzsteigerung Ankunftsraten (LKW/h) Verbesserte Personal- und Geräteeinsatzplanung Log. Knoten Glättung von Lastspitzen Folie 37 LKW-Wartezeitprognosen an logistischen Knoten Datenerfassung Ankunftsraten: LKW/h h Ankunftsrate h Wartezeiten: Ø Wartezeiten/h h Wartezeiten h Folie 38 19
20 LKW-Wartezeitprognosen an logistischen Knoten Ergebnisse Ankunftsraten Ø Abw. 10 LKW Lkw-Ankünfte pro Stunde Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag Daten Vorhersage Wartezeiten Ø Abw. 2,4 min. Wartezeit pro Stunde [min] Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag Daten Vorhersage Folie 39 Digitalisierung: vielfältige Aspekte Block Chain Internet of Things Connectivity Mobile Computing Social Media Advanced Robotics Big Data Analytics Industrie 4.0 Partner Collaboration Cyber- Physical Systems Decision Support Cloud Computing Smart Devices Autonomes Fahren Automation of Knowledge Work Synchromodalität Machine-to- Machine Com. Neue Geschäftsmodelle Human- Machine- Interface Folie 40 20
21 Schematischer Darstellung des herkömmlichen Hinterlandtransports Seeschiff Hafen LKW Bahn, Binnen-/ Seeschiff Empfänger Herkömmliche Transportkette Langzeitverträge zwischen Spediteuren und Reedern Straßentransportunternehmen KV-Operateuren Eisenbahnverkehrsunternehmen Transportkette wird von Anfang an festgelegt Bildquelle: Diercke (2013). Folie 41 Schematischer Vergleich von herkömmlichen zu synchromodalen Hinterlandtransport Seeschiff Hafen LKW Bahn, Binnen-/ Seeschiff Empfänger Seeschiff Hafen LKW, Bahn, Binnen-/ Seeschiff Empfänger Herkömmliche Transportkette Langzeitverträge zwischen Spediteuren und Reedern Straßentransportunternehmen KV-Operateuren Eisenbahnverkehrsunternehmen Transportkette wird von Anfang an festgelegt Synchromodale Transportkette Keine Langzeitverträge zwischen Spediteuren und Transporteuren nötig Situationsbedingte Verträge Alle Verkehrsmittel möglich Neutrale Wegesuche Dynamische Bildung der Transportkette Folie 42 21
22 Potenziale des synchromodalen Hinterlandtransports 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). Folie 43 Agenda 1 Einführung 2 3 Beispiele 4 Fazit Folie 44 22
23 Fazit Der Hafen der Zukunft umfassend digitalisiert, global und lokal vernetzt, synchronisierte Transport- und Umschlagprozesse, hoch automatisiert, elektrifiziert umweltverträglich, neue (digitale) Geschäftsmodelle. Folie 45 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Prof. Dr.-Ing. Carlos Jahn Fraunhofer CML Schwarzenberg-Campus 95 D Hamburg Institut für Maritime Logistik Technische Universität Hamburg Tel.: / carlos.jahn@tuhh.de Folie 46 23
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