Deep Learning

Eine künstliche Intelligenz (KI), die bei der Überprüfung von Schäden an Containern hilft – das ist das Ziel des Forschungsprojekts COOKIE. Langfristig verkürzt das den Prozess und Kunden können auf die Leercontainer schneller wieder zugreifen. Ein wichtiger Beitrag zur „Just-in-time“-Logistik in der maritimen Industrie.

Bei der HHLA-Tochter HCCR stapeln sich tausende Leercontainer, die dringend von den Transportunternehmen benötigt werden. Erst müssen sie intensiv – und derzeit noch händisch von Inspektoren – auf Schäden geprüft, bei Bedarf gereinigt oder repariert werden. Erst danach gehen sie zum Beispiel wieder an Bord eines Containerschiffs. Mithilfe künstlicher Intelligenz sollen Schäden künftig gezielter klassifiziert und abgearbeitet werden.

Erster Schritt ist die Entwicklung einer KI-gestützten Bilderkennung, die eventuelle Schäden identifiziert und bewertet. Daran arbeitet derzeit der Projektpartner, das Fraunhofer-Center für Maritime Logistik. Mittels „Deep Learning“ lernt die KI anhand von rund 1,8 Millionen zugeordneten Schadensbildern. Perspektivisch sollen die Inspektoren bei der Erkennung und Bewertung von Schäden an leeren Containern automatisch unterstützt werden. So kommen die Boxen schneller wieder in den Umlauf.

Digitale Registrierung von Containern

Das nennt man wohl eine Sisyphos-Arbeit: Ein Leercontainer verlässt mit Prüfbescheinigung den Hof der Hamburger Container- und Chassis-Reparatur-Gesellschaft (HCCR). Doch auf den freigewordenen Stellplatz wartet schon eine neue Stahlblechkiste. Solange der Betrieb läuft, ist kein Ende in Sicht.

Die meisten der im Hamburger Hafen gelagerten Leercontainer muss das Serviceunternehmen HCCR auf Schäden und Verunreinigungen prüfen, um sie anschließend bei Bedarf fachgerecht zu reinigen oder zu reparieren. Erst danach dürfen sie gemäß internationaler Standards (CSC / UCIRC) wieder an Bord eines Containerschiffes.
Inspektoren, die im Hafenjargon „Checker“ heißen, nehmen jeden einzelnen von jährlich Tausenden Containern von innen und außen in Augenschein: Ragen spitze Nägel aus der Bodenplatte? Haben die Wände Rostlöcher oder Beulen? Ist die geforderte Stabilität noch gewährleistet?

Facharbeiter von HCCR fotografieren jede auffällige Stelle mit einem modernen Industrie-Handheld (ähnlich einem Handy) und geben standardisierte Schadenscodes in eine speziell für die Reparatur von Containern entwickelte Software ein. Dann senden diese per WLAN an eine Datenbank, die daraus automatisch einen Kostenvoranschlag für die anstehende Reparatur erstellt. Der Reparaturauftrag wird anschließend an den Handheld eines Stahlbauers geschickt. Der dokumentiert nach Ausführung der Arbeiten die ordnungsgemäße Reparatur durch Fotos.
 

Als Vertriebschef der HHLA-Tochter HCCR muss Toni Jakat Wege finden, um Leercontainer schnellstmöglich wieder in Umlauf zu bringen. Die Lösungen dafür sucht er wortwörtlich „inside the box“.

Deep Learning bekämpft den Mangel an Containern

Dieser Prozess kostet Zeit und damit Geld. Außerdem herrscht weltweit Mangel an den Stahlboxen. „Unsere Kunden wünschen sich deutlich mehr qualifizierte Überprüfungen ihrer Container, als wir trotz Digitalisierung zur Verfügung stellen können “, sagt HCCR-Vertriebschef Toni Jakat. „Bei den Checks entpuppt sich ein höherer zweistelliger Prozentanteil der Container als unbeschädigt. Würden wir diese intakten Behälter von vornherein identifizieren und die „Checker“ sich auf die wirklich untersuchungsbedürftigen konzentrieren, dann könnten wir dem Anspruch unserer Kunden noch deutlich effizienter nachkommen.“

Die Spreu vom Weizen zu trennen, also eine möglichst genaue und umfassende Schadenserkennung sicherzustellen, ist das erste Ziel eines auf 30 Monate angelegten Digitalisierungs-Projekts mit der Bezeichnung COOKIE. Die Abkürzung steht für „COntainerdienstleistungen Optimiert durch Künstliche IntelligEnz“. Toni Jakat hat das Projekt ins Leben gerufen und die verschiedenen Partner an einen Tisch geholt. Er hat beim Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) einen Förderantrag gestellt, der mit 900.000 Euro aus dem Förderprogramm „Innovative Hafentechnologien“ (IHATEC) genehmigt wurde.

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Innovationen bei der HHLA

Bilderkennungsverfahren mit Deep Learning

Bei der HHLA, dem HCCR-Mutterkonzern, laufen insgesamt neun solcher IHATEC-Projekte, was die Bedeutung des Logistikunternehmens als Technologieführer in der Digitalisierung unterstreicht. Projektpartner ist das Fraunhofer Center für Maritime Logistik in Hamburg-Harburg. Es entwickelt einen lernfähigen Algorithmus für Bilderkennungsverfahren, also eine Künstliche Intelligenz (KI). Sie soll den aktuellen Status eines Containers erkennen und zuverlässig bewerten können. Dazu muss sie zunächst Abertausende gespeicherter Fotos auswerten. Deep learning heißt dieser Prozess.

„Die KI soll Live-Bild und gespeicherte Schadensbilder abgleichen“, formuliert Jakat das Ziel. „Dann müssen wir uns nicht mehr mit Boxen befassen, die versandtauglich sind, sondern können uns um mehr Reparaturen kümmern.“ Ein Forschungserfolg wäre es, wenn fest installierte Kameras automatisch jeden Quadratzentimeter eines Leercontainers ablichten, der auf einem LKW bestimmte Kontrollpunkte auf den HHLA-Terminals passiert. Daraus sollte dann der Anteil der unbeschädigten Container abgeleitet werden können.

Außerdem geht es bei COOKIE um Nachhaltigkeit, denn auf ganz ähnliche Weise könnte die KI eines Tages dabei helfen, dass HCCR seine Tankcontainer-Waschanlage effizienter nutzt. Dort werden derzeit große Mengen Wasser und chemische Additive zur Reinigung hartnäckiger Verunreinigungen in den Tanks verbraucht. Auch für die Waschanlage bietet COOKIE spannende Perspektiven, so Jakat: „Wenn das IT-System mittels automatischer Algorithmen korrekt bewerten könnte, wie stark die Verschmutzungen sind, ließe sich auch das Waschprogramm für jeden Tank individuell optimieren.“  Das würde helfen, weniger Ressourcen zu verbrauchen.

Weitere Innovationen zu Künstlicher Intelligenz bei der HHLA

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