Die zunehmenden Herausforderungen durch Fahrpersonalmangel, Fluktuation und Ineffizienzen in der Abfalllogistik erfordern innovative Lösungen. Dieser Beitrag präsentiert einen dreistufigen Ansatz, der die Synergie zwischen menschlicher Expertise und Künstlicher Intelligenz nutzt, um den Abfallmanagementprozess zu optimieren.
Durch die Digitalisierung des Wissens erfahrener Fahrer:innen und die Kombination mit Live-Daten können Unternehmen ihre Betriebseffizienz steigern und schneller auf Personalengpässe reagieren. Die Studie betont die Bedeutung einer automatisierten, an Echtzeitbedingungen angepassten Routenplanung, die kontinuierlich durch überwachtes Lernen und Fahrerfeedback verbessert wird. Der vorgestellte Ansatz ermöglicht eine hochdynamische und adaptive Routenplanung, die den modernen Anforderungen der Abfalllogistik gerecht wird und die Akzeptanz der geplanten Routen bei den Fahrer:innen erhöht.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 4 |
| Preis: | € 2,00 |
| Autor: | Dipl. -Ing. Jonas Neumair Markus Gschanes |
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