Sichere Transportlogistik beginnt bereits beim Beladen. Eine neue Studie aus Cologne Institute for Information Systems (CIIS) der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln zeigt, wie moderne physikbasierte Verfahren dabei helfen können, die Stabilität von Fracht beim Palettenbeladen zuverlässiger zu bewerten – und das in Echtzeit.
Die in „Operations Research Perspectives“ erschienene Forschungsarbeit von Philipp Gabriel Mazur, Johannes Werner Melsbach und Prof. Detlef Schoder stellt zwei innovative Ansätze zur Lösung des sogenannten Pallet Loading Problems (PLP) vor: eine speziell angepasste Echtzeit-Physiksimulation sowie ein physics-informed Machine-Learning-Modell. Ziel ist es, dynamische Prozesse beim Beladen realistischer abzubilden und somit mehr Sicherheit im Logistikalltag zu schaffen.
Anders als bisherige Methoden, die auf statischen Annahmen beruhen und lediglich Momentaufnahmen des Beladevorgangs betrachten, berücksichtigen die neuen Verfahren das dynamische Verhalten der Ladung während des gesamten Prozesses. In Simulationen und Lernmodellen wird berechnet, wie sich einzelne Objekte bei bestimmten Platzierungen räumlich verändern könnten – ein kritischer Aspekt, wenn es darum geht, Unfälle, Transportschäden oder sogar Umweltgefahren zu vermeiden.
Konkret nutzt das Forschungsteam einerseits eine Echtzeit-Physik-Engine, wie sie sonst in Computerspielen oder virtuellen Konstruktionen zum Einsatz kommt. Andererseits wird ein rekurrentes neuronales Netz (Long Short-Term Memory, LSTM) auf große Mengen an realen Beladedaten trainiert. Beide Verfahren zeigen in Benchmark-Tests eine deutlich höhere Vorhersagegenauigkeit als herkömmliche statische Methoden, benötigen jedoch mehr Rechenzeit.
Ein Ziel des Forschungsteams war es, die Anwendbarkeit der verschiedenen Ansätze für das praktische Szenario der Luftfrachtpalettierung zu beleuchten. Die Ergebnisse zeigen: Je komplexer das Ladeszenario, desto stärker spielen die neuen Methoden ihre Stärken aus. Für Forschung und Praxis bedeutet das: Die Zukunft sicherer Beladeprozesse liegt in der intelligenten Kombination aus physikalischer Simulation und datengetriebenen Lernsystemen.
- Zur Studie: Mazur, Philipp Gabriel, Johannes Melsbach, and Detlef Schoder. “Physical Question, Virtual Answer: Optimized Real-Time Physical Simulations and Physics-Informed Learning Approaches for Cargo Loading Stability.” Operations Research Perspectives 14 (2025).
- Zur Webseite des Cologne Institute for Information Systems (CIIS)