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O futuro do transporte de mercadorias por caminhão está no centro do projeto de pesquisa STAFFEL, que visa a implementação de um transporte de staff intermodal com o auxílio da Inteligência Artificial. De 21 a 24 de setembro de 2023, o FIR da RWTH Aachen, a MANSIO GmbH, a PEM Motion GmbH e o Instituto Alemão de Normalização e.V. (DIN) apresentarão conteúdos e resultados do STAFFEL na NUFAM em Karlsruhe.
(Aachen/Karlsruhe) No Pavilhão 4, estande C316, os parceiros do projeto mostrarão como soluções baseadas em dados podem otimizar o transporte de mercadorias por caminhão para embarcadores, empresas de transporte e motoristas. Um destaque especial é a apresentação pela primeira vez do “Smart Lock”, o protótipo de um sistema de travamento inteligente. Ele deve proteger reboques estacionados e não acompanhados no ponto de entrega contra roubo ou confusões.
Há muitos anos, a pressão sobre a indústria de logística cresce, especialmente no transporte rodoviário de mercadorias. O aumento do tráfego, altos custos de combustível e operação, exigências de proteção climática e falta de pessoal exigem soluções inovadoras para garantir a competitividade no futuro. É aqui que o projeto de pesquisa STAFFEL entra em cena, desenvolvendo uma plataforma de internet suportada por IA para o transporte de staff intermodal. Ela deve ajudar a reduzir os custos e os tempos de transporte de caminhões, aumentar a utilização dos veículos, evitar excessos de tempo de direção e o tráfego de busca de estacionamento que consome CO2, além de tornar as condições de trabalho para os motoristas mais atraentes.
Dividir longas rotas de transporte em trechos
No transporte de staff, longas rotas de transporte são divididas em trechos, para que em pontos de troca definidos seja possível entregar o reboque ou trocar o transportador. A solução que está sendo desenvolvida no projeto de pesquisa STAFFEL utiliza algoritmos de IA para dividir rotas e encaminhá-las através de um mercado de tempos de direção para uma rede de transportadores regionais. A comunicação entre as empresas de transporte e os transportadores ocorre com base em dados em tempo real, como tráfego e infraestrutura, de modo que as rotas possam ser otimizadas conforme a demanda. Longas interrupções no transporte devido a períodos de descanso tornam-se desnecessárias, assim como a busca diária por estacionamento, que muitas vezes leva a um tráfego de busca intensivo em CO2 e excessos de tempo de direção.
Os transportes de caminhão podem ser realizados um terço mais rápido. Os embarcadores se beneficiam de um transporte rápido, seguro e reduzido em CO2 de suas mercadorias, as empresas de transporte utilizam seus veículos de forma ideal e aliviam seus motoristas, que têm mais oportunidades de permanecer em sua cidade natal durante trechos ou retornar no mesmo dia: Para garantir a segurança do reboque durante toda a rota, é utilizada uma tecnologia baseada em IoT. O sistema de travamento garante uma entrega segura, mesmo assíncrona, dos reboques. Sob o nome “Smart Lock”, a PEM Motion GmbH desenvolveu no projeto o primeiro protótipo, que agora será apresentado pela primeira vez na NUFAM. O módulo fixo é sem chave, pode ser integrado ao software de telemática do reboque e controlado por meio de um aplicativo separado via Bluetooth e celular. Um conceito de segurança garante que apenas pessoas autorizadas, independentemente de sua localização, possam acessar os respectivos reboques. O módulo é instalado uma vez sob o reboque e, a partir daí, pode ser controlado de forma segura por aplicativo ou navegador. Para os motoristas, isso elimina o tempo necessário para garantir manualmente o reboque. Não menos importante, considerando a alta criminalidade no transporte de mercadorias, os parceiros de pesquisa veem numerosos casos de uso para o sistema, como no tráfego de encontro, na disposição da frota, no transporte combinado ou no aluguel de reboques.
Financiamento pelo BMVI
O projeto de pesquisa STAFFEL é financiado pelo Ministério Federal de Transporte e Infraestrutura Digital (BMVI), e o TÜV-Rheinland é o responsável pelo projeto. O consórcio inclui o FIR da RWTH Aachen como instituto líder, a MANSIO GmbH, a PEM Motion GmbH e o Instituto Alemão de Normalização (DIN) e.V.
Foto: © FIR
