IT-Tools

Generierung von Containerflüssen über Container-Terminals

In der maritimen Logistik sind Simulation und mathematische Optimierung gängige Methoden zur Planung, Untersuchung und Bewertung von Lösungen. Um neue Ansätze und Verfahren unter realistischen Bedingungen zu testen, werden dringend umfangreiche reale Betriebsdaten benötigt. Da umfassende reale Daten oft nicht zur Verfügung stehen oder nicht freigegeben werden, ist die Generierung synthetischer Daten ein hilfreicher Weg, um dieses Problem zu umgehen. Ein Einsatzbeispiel ist die Untersuchung der Betriebsabläufe auf Containerterminals, den logistischen Knotenpunkten, die die Wasserseite mit dem Hinterland verbinden und Container zwischen Schiffen unterschiedlicher Größe, Zügen und Lastwagen umschlagen. Der Containerterminal fungiert als Puffer zwischen den Verkehrsträgern und bietet die Möglichkeit, die Container für einige Stunden oder Tage auf dem Gelände abzustellen. Die Ankünfte der Verkehrsmittel inklusive der zu löschenden und zu ladenden Container stellen Containerflüsse durch das Terminal dar.

Mit ConFlowGen, kurz für Container Flow Generator, wurde am Institut für Maritime Logistik ein IT-Tool entwickelt, das in der Lage ist, solche synthetischen Szenarien zu erzeugen. Es wurde erstmals auf der LDIC-Konferenz 2022 vorgestellt und seither kontinuierlich weiterentwickelt. Das Tool wurde sowohl in internen Projekten des Instituts als auch in Abschlussarbeiten von Studenten eingesetzt. Der Quellcode wird unter https://github.com/1kastner/conflowgen bereitgestellt. Betreut wird das Projekt von Marvin Kastner.

Falls das Projekt Ihr Interesse geweckt hat, würden wir gerne mehr über Sie und vielleicht sogar Ihren Anwendungsfall erfahren!

[182402]
Title: Container Flow Generation for Maritime Container Terminals. <em>Dynamics in Logistics. Proceedings of the 8th International Conference LDIC 2022, Bremen, Germany</em>
Written by: Kastner, Marvin and Grasse, Ole and Jahn, Carlos
in: 2 (2022).
Volume: Number:
on pages: 133-143
Chapter:
Editor: In Freitag, Michael and Kinra, Aseem, and Kotzab, Herbert, and Megow, Nicole (Eds.)
Publisher: Springer:
Series: LDIC 2022
Address:
Edition:
ISBN:
how published:
Organization:
School:
Institution:
Type:
DOI: 10.1007/978-3-031-05359-7_11
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-05359-7_11
ARXIVID:
PMID:

[www]

Note: conflowgen

Abstract: In maritime logistics, mathematical optimization and simulation are widely-used methods for solving planning problems and evaluating solutions. When putting these solutions to test, extensive and reliable data are urgently needed but constantly scarce. Since comprehensive real-life data are often not available or are classified as sensitive business data, synthetic data generation is a beneficial way to rectify this deficiency. Even institutions which already own comprehensive container flow data are dependent on synthetic data, due to the need to adapt and test their business models to uncertain future developments. A synthetic data generator that creates incoming and outgoing containers from the perspective of a maritime container terminal has already been proposed. However, since its publication more than 15 years have passed and the industry has changed. This justifies to rethink, rework, and improve the existing solution. This paper presents a synthetic container flow generator which allows the user to create synthetic but yet realistic data of container flows for maritime container terminals. After the introduction and motivation, this paper provides an overview about the state of the art of synthetic data generators. Then, the conceptual model of the generator is presented. Furthermore, an exemplary visual validation of the generated output data is shown. The paper closes with a discussion and outlook on planned future developments of the software