TEDIMO

Testfeld für Digitale MOdalmix-Optimierung

Projektfakten

Projektkoordinator

Hamburger Hafen und Logistik Aktiengesellschaft

Projektvolumen

1,5 Mio. € (davon 80 % Förderanteil durch BMDV)

Projektlaufzeit

11/2024 – 10/2026

Erprobungsmöglichkeiten für Dritte

Hybrides Lakehouse-Datensystem: Verkehrs- und Emissionsdaten für nachhaltige Logistiklösungen.

Datenvorbereitung Aufbereiteter Daten für Forschungs- und Optimierungsprojekte, insbesondere in der Schienenlogistik.

Intermodale Logistik: Zugang zu anonymisierten Daten und digitaler Infrastruktur, u.a. zur Verbesserung von Logistikketten

Ansprechpartner

Daniel Beck
d.beck@hpc-hamburg.de
+ 49 151 10232986

Ansprechpartner Projektträger

TÜV Rheinland
Marcel Vierkötter
Tel.: +49 221 – 806 4110
E-Mail: znepry.ivrexbrggre@qr.ghi.pbz

Foto: Copyright HHLA/Thies Rätzke

Ausgangslage/Motivation

In der Hafen- und Logistikbranche steigen die Anforderung an die Digitalisierung stetig. Zentrale Herausforderungen sind hierbei die Fragmentierung
digitaler Systeme, fehlende Datenintegration und die Notwendigkeit, nachhaltigere Logistikkonzepte umzusetzen. Die fehlende Integration digitaler Plattformen, nicht optimierte Ressourcennutzung, viele Leerfahrten und Potentiale zur Effizienzsteigerung in Schienen- und Hafenlogistikprozessen bilden die Ausgangslage für das Projekt.

Projektziel

TEDIMO zielt auf den Aufbau eines praxisorientierten Erprobungsraums in Form eines digitalen Testfelds, der eine hybride Lakehouse-Dateninfrastruktur
integriert- Diese schafft die Grundlage für eine effiziente und skalierbare Verarbeitung und Nutzung von Daten, um die intermodale Logistik und den Modal-Split zugunsten umweltfreundlicher Verkehrsträger wie dem Schienengüterverkehr zu optimieren. Das Testfeld soll insbesondere auf die drei folgenden Bereiche fokussieren:
1. Integration und Interoperabilität: Harmonisierung und Verknüpfung von Daten aus dezentralen Systemen wie Seehafen-Containerterminals, Schienenlogistik und digitalen Plattformen. Schaffung standardisierter Schnittstellen.
2. Effizienzsteigerung und Nachhaltigkeit: Verbesserung der Ressourcennutzung durch datenbasierte Entscheidungsprozesse.
3. Grundlage für datengetriebene Innovation: Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Datenbasis als Grundlage für die spätere
Entwicklung und Nutzung von KI-Modellen zur Optimierung von Verkehrsströmen und logistischen Prozessen.

Umsetzung

Aufsetzen einer hybriden Lakehouse-Dateninfrastruktur, die ein Kombination aus Cloud- und physischer Infrastruktur in deutschen Rechenzentren
darstellt. Damit wird Datenverfügbarkeit, -sicherheit und -qualität gewährleistet. Dies geschieht durch Datenintegration mittels standardisierter
Schnittstellen und das Zurverfügungstellen eines Erprobungsraums, in dem die Infrastruktur mittels Simulationen validiert werden kann.