Die autonome Schifffahrt und ihre Zukunftsthemen sind von großer Bedeutung. Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Fachkräftemangel und Digitalisierung sind in der Logistik treibende Kräfte. Besonderes Augenmerk gilt der autonomen Navigation. Ein bisher weniger beachteter Bereich ist die Ladungssicherheit. Diese beeinflusst die Stabilität und Sicherheit des Schiffes erheblich, da kritische Situationen oft spät erkannt werden und Situationen hektischen Handelns zu Havarien führen können. Die Automatisierung der Ladungserkennung und Protokollierung im Logbuch fehlt bisher, was Schäden und Ansprüche in der Logistikkette verhindern könnte.

Das Projekt CargoAssist beschäftigt sich mit der gezielt automatisierten Überwachung der Ladung und mit daraus abzuleitenden Prozessen. Die Basis ist ein Mesh-Sensornetzwerk, das in den unterschiedlichen Bereichen des Schiffes installiert werden kann: im Laderaum, an den Verladeeinrichtungen, im Maschinenraum, an den Treibstofftanks, auf der Brücke, oder auch in den Aufenthaltsräumen der Crew. Sensoren, die beispielsweise Grunddaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Beschleunigungen, einwirkende Kräfte, Substanzen (Gas) erfassen, werden möglichst minimalinvasiv auf dem Schiff ausgebracht und in das Mesh-Sensornetzwerk integriert.

Eine verbesserte und automatische Erkennung insbesondere kritischer Situationen in den Laderäumen und die Protokollierung im Logbuch, um die Ladezustände für zukünftige Systeme nutzbar zu machen, sollen im Projekt CargoAssist untersucht und Ansätze zur Lösung dieser Fragestellungen erbracht werden. Insbesondere sollen konkrete Handlungsanweisungen und Prozeduren entwickelt werden, um frühzeitig auf kritische Situationen reagieren zu können.

Das IMD stellt im Projektkonsortium eine Schnittstelle zwischen Maritimen Technologien, Informationstechnik und Nachrichtentechnik dar. So werden wir unser Knowhow im Umgang mit ressourcenarmen drahtlosen IoT-Komponenten, IoT-Stacks und IoT-Frameworks, echtzeitfähigen IP-Netzen und Datenmodellierung (semantische Gerätebeschreibungen und Ontologien) durch die Mitarbeit im Projekt CargoAssist einbringen und erweitern. Unsere aktuellen Forschungsergebnisse wie beispielsweise dynamische Mesh- und Echtzeit-IP-Netzwerke sowie Publish/Subscribe-Ansätze werden in die maritime Anwendungsdomäne übertragen, unter realen Anwendungsbedingungen geprüft und neue industrietaugliche Ansätze evaluiert.

Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert (Förderkennzeichen:03SX601B).

01.08.2023 - 31.07.2026

Tim Brockmann, Michael Rethfeldt, Benjamin Beichler, Frank Golatowski, Christian Haubelt:
Multi-Mesh: A Miniaturized Multi-Radio WLAN Mesh Testbed
In Proceedings of the 15th IEEE Annual Information Technology, Electronics & Mobile Communication Conference (IEMCON), pp. 1-8, Berkeley, USA, Oktober 2024

Tim Brockmann, Michael Rethfeldt, Benjamin Beichler, Frank Golatowski, Christian Haubelt:
MAC-Filter based Topology Control for WLAN Mesh Networks
In Proceedings of the 29th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), pp. 1-4, DOI: 10.1109/ETFA61755.2024.10710682, Padua, Italien, September 2024