Optimierung von Containerterminal und Hafenbetrieb (Liegeplatz, Containerbrücke, Lagerplatzstapelung, Lkw-Zeitfenster)

Ein Containerterminal ist ein eng gekoppeltes System: Kommt ein Schiff früher oder später an, verschieben sich Liegeplatzplan, Kranzuteilung, Lagerbelegung und Gate-Termine. ML prognostiziert Schiffs-ETAs, Standzeiten der Container und die Abholart; mathematische Solver und Reinforcement Learning machen aus diesen Prognosen Pläne für Liegeplätze, Krane, Stapelung, Geräte und Lkw-Zeitfenster, die Wartezeiten, Umstapelungen und Staus senken. Der Nutzen liegt vor allem in höherem Durchsatz auf gleichbleibender Infrastruktur und geringeren Emissionen wartender Schiffe und Lkw.

Problem & Nutzen

• Heute: Planer erstellen Liegeplatzpläne Tage im Voraus mit Tabellen oder regelbasierten TOS-Modulen, stimmen sich telefonisch mit den Reedereien ab und stapeln Container nach einfachen Regeln (Klasse, Gewicht, Ziel). Verspätete Schiffe, gebündelte Ankünfte und unbekannte Abholzeiten führen zu stillstehenden Kranen, „Umstapelungen“ im Lager (unproduktive Bewegungen, um an einen weiter unten liegenden Container zu gelangen) und Lkw-Schlangen am Gate.
• KI-Nutzen: (1) probabilistische ETA- und Standzeit-Prognosen statt angegebener Zeiten; (2) gemeinsame Optimierung von Liegeplatz, Kranen und Lager unter Unsicherheit; (3) gelernte Stapelstrategien, die die Abholreihenfolge vorwegnehmen; (4) Lkw-Terminsysteme, die Spitzen an Gate und Lager glätten; (5) schnellere Neuplanung bei Störungen.
• Belege: Betreiber und Hersteller berichten in einzelnen Einsätzen von Reduktionen bei Umstapelungen oder Wartezeiten im zweistelligen Prozentbereich; diese Angaben stammen jedoch von den Herstellern und gelten nur für das jeweilige Terminal. Messen Sie an Ihrer eigenen Ausgangsbasis, statt sie zu zitieren [1][2][3]. Die Optimierung von Hafenanläufen unterstützt außerdem die Just-in-time-Ankunftsagenda der IMO, die den Kraftstoffverbrauch beim Warten auf Reede senken soll [5].

Varianten

• Seehafen-Containerterminal (TOS-zentriert): Liegeplatz + Containerbrücke + Lager + Horizontaltransport (Größenordnung HHLA, PSA, DP World).
• Hafenbehörde / Hafen-Community-Sicht: gemeinsame nautische und Hinterland-Sicht auf Basis von AIS und dem Hafen-Community-System (PCS), z. B. Portbase (NL), DAKOSY (Hamburg), für die Abstimmung von Hafenanläufen, Lotsen-/Schlepper-/Liegeplatz- Zeitfenster und Hinterland-Transparenz über mehrere Terminals hinweg [4].
• Binnen-, Binnenschiff- und Bahnterminals: Planung von Zugtrassen und Binnenschiff-Rotationen, Kranplanung auf Bahnanlagen, Bündelung von Binnenschiffanläufen an Seehafenterminals.
• Lkw-Termine & Gate-Optimierung: Zeitfensterzuteilung, dynamische Preisgestaltung für Zeitfenster, Prognose von Gate-Schlangen (zum Hinterland-Routing siehe OPT-001).
• Nicht im Umfang: Lagerplatzvergabe im Lager (OPT-006), Packoptimierung (OPT-012), netzweite Störungsbewältigung (OPT-020), Reiseroutenplanung (OPT-026).

So funktioniert es

1. AIS + PCS + Fahrpläne der Reedereien + TOS-Buchungen + Gate-Daten
2. ETA- / Standzeit- / Abholart-Prognosen (probabilistisches ML)
3. Liegeplatzzuteilung (MIP / CP-SAT, rollierender Horizont)
4. Zuordnung & Reihenfolge der Containerbrücken
5. Stapelung im Lager & Umstapelung (Heuristik + gelernte Strategie)
6. Gerätedisposition (AGV / Straddle Carrier / Terminal-Zugmaschine)
7. Lkw-Terminfenster & Gate-Prognose
8. Prüfung durch Planer
9. Ausführung im TOS
10. Rückmeldung an die Modelle

• Prognose: Gradient-Boosting-Bäume und Zeitreihenmodelle für die ETA aus AIS-Spurverläufen, Hafenanlaufmeldungen und Wetter; Überlebenszeit- oder Quantilmodelle für die Standzeit der Container und die Abholart per Lkw, Bahn oder Binnenschiff.
• Optimierung: Liegeplatzzuteilung und Kranplanung als gemischt-ganzzahlige Programme oder Constraint-Programme (OR-Tools CP-SAT, HiGHS, kommerzielle Solver), die auf einem rollierenden Horizont neu gelöst werden. Containerstapelung ist NP-schwer; Produktivsysteme kombinieren Heuristiken mit gelernten Prognosen der Abholreihenfolge, und die Forschung nutzt Deep RL oder Graph Neural Networks für Stapel- und Kranreihenfolge-Strategien.
• Simulation: ereignisdiskreter digitaler Zwilling, um Pläne zu testen und RL-Strategien vor dem Produktiveinsatz zu trainieren.
• Rolle des LLM (unterstützend): Was-wäre-wenn-Fragen in natürlicher Sprache und Erklärung von Planänderungen für Planer (siehe OPT-018); niemals der Solver selbst.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): Der Liegeplatz-/Schiffsplaner genehmigt den Liegeplatzplan und kommerzielle Zusagen an die Reedereien; Lagerplaner können Stapelregeln übersteuern; automatisierte Geräte bleiben unter der TOS-/Sicherheitsebene.

Datenaufbereitung

Die Daten sind überwiegend strukturiert, aber auf mehrere Systeme verteilt: TOS-Ereignishistorie (Bewegungen, Lagerbestand, Gerätestatus), Gate-Transaktionen, Meldungen des Hafen-Community-Systems (PCS), AIS-Spuren, Fahrpläne der Reedereien und Krantelemetrie. In der Praxis enthält das TOS den Kern, während Termine, Zollsperren und Linienfahrpläne in getrennten Datenbanken, E-Mails und Tabellen liegen.

Typische Lücken: uneinheitliche Schiffs- und Container-Kennungen zwischen den Systemen, fehlende oder überschriebene Zeitstempel, manuelle Eingriffe der Planer, die nicht protokolliert werden (das Lernsignal geht verloren), angegebene statt tatsächliche ETAs und spärliche Aufzeichnungen zu seltenen Störungen. Zugriffsrechte sind oft an den Vertrag mit dem TOS-Hersteller gebunden.

Schritte der Aufbereitung: (1) Quellen und Verantwortliche erfassen und Export- oder API-Rechte mit dem TOS-Hersteller klären (PREP-001, PREP-005); (2) einen sauberen Ereignisspeicher (Postgres/TimescaleDB oder Kafka) mit vereinheitlichten Schlüsseln und Zeitzonen aufbauen; (3) Kennzahlen und Begriffsglossar festlegen, etwa Umstapelung, Standzeit und Gate-Durchlaufzeit (PREP-012); (4) Labels aus der Historie gewinnen, zum Beispiel tatsächliche Abholart und Standzeit (PREP-020); (5) mit den Planern einen Replay-Simulator und einen Testdatensatz aufbauen (PREP-018); (6) Fahrer- und Kennzeichendaten pseudonymisieren (PREP-022). Planen Sie 1 bis 3 Jahre Historie ein. Rechnen Sie mit etwa 50 bis 60 Prozent des Gesamtaufwands für die Datenarbeit; deshalb wird dieser Punkt als hoch eingestuft.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• Unternehmen (Terminalbetreiber): B, weil die Liegeplatz- und Lagerplanung der zentrale Wettbewerbsprozess ist, eigene Nebenbedingungen (Zollsperren, Reefer-Grenzen) braucht und sich in Ihr TOS einfügen muss; Standardmodule decken das allein selten ab.
• Entwickler / Integrator: C, weil OR-Tools, LightGBM und SimPy volle Kontrolle und keine Lizenzkosten bieten, um Planer auf wiedergegebenen TOS-Daten zu bauen und zu testen.
• Öffentlicher Sektor (Hafenbehörde / PCS-Betreiber): B, weil gemeinsame Sichten auf Hafenanläufe und Hinterland am besten auf einer souveränen EU-Cloud mit offenen Schnittstellen (PCS, AIS) unter Vergaberecht aufgebaut werden.

Weg A — Kaufen (Standardsoftware)

• TOS- und Optimierungssuiten: Navis N4, Kaleris (inkl. XVELA-Zusammenarbeit bei der Schiffsplanung), Tideworks, CyberLogitec OPUS Terminal, TBA (NL, EU), Automatisierungssoftware von Kalmar (FI, EU).
• Plattformen für Hafenanlauf und ETA: PortXchange (NL, EU), Portbase (NL, EU), DAKOSY (DE, EU) PCS, MarineTraffic / Kpler und Spire für AIS-Daten, project44 für Hinterland-ETAs.
• A wählen, wenn: Sie ein Standard-TOS betreiben, für das Optimierungsmodule oder Erweiterungen existieren, und der Hersteller sich in Ihre Gerätesteuerung integrieren kann.

Weg B — Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Prognosen auf verwaltetem ML (Vertex AI, Azure ML, AWS SageMaker in EU-Regionen), gespeist über AIS-APIs (Spire, MarineTraffic/Kpler, das offene AIS-Archiv der dänischen Seeschifffahrtsbehörde (EU) für historische Daten) und PCS-APIs.
• Solver als Dienste oder Bibliotheken (OR-Tools in Containern, Gurobi/CPLEX-Lizenzen, Timefold Solver — Open Core, BE).
• Anbindung über TOS-APIs/-Ereignisse (N4 Web Services, Nachrichtenbus). Eine LLM-API (Claude, Mistral, Gemini) nur für Fragen und Antworten der Planer einsetzen.
• B wählen, wenn: Sie eigene Nebenbedingungen brauchen (z. B. Zollsperren, Reefer-Anschlussgrenzen), die über Herstellermodule hinausgehen.

Weg C — Selbst betreiben (Open Source)

• Solver: Google OR-Tools (CP-SAT, Routing), HiGHS, SCIP, Timefold; Prognosen mit LightGBM/XGBoost, scikit-survival, Darts/StatsForecast; RL mit RLlib, Stable-Baselines3 oder CleanRL.
• Simulation: SimPy oder AnyLogic (kommerziell) für den digitalen Zwilling.
• Daten: AIS über AISHub oder nationale offene Archive; Postgres/TimescaleDB, Kafka für TOS-Ereignisse.
• Hardware: HW1 (CPU-Server) deckt die meiste Solver- und GBDT-Arbeit ab; RL-Training profitiert von einer GPU (HW2).

Weg D — Eigenes Training

Lohnt sich für große Terminals mit jahrelanger TOS-Historie: standortspezifische Modelle für ETA, Standzeit und Abholart sowie RL-/GNN-Strategien für Stapelung oder Kranreihenfolge, trainiert an einem kalibrierten Simulator. Erforderlich sind 1–3 Jahre TOS-Ereignisprotokolle sowie Gate- und Krantelemetrie. Eine Bewertung im Schattenbetrieb gegenüber den bisherigen Planungsregeln ist unerlässlich.

Stand der Technik (2026)

• Hybrides „Vorhersagen, dann optimieren“ ist das Muster im Produktivbetrieb: kalibrierte Unsicherheit aus dem ML speist robuste Solver oder Solver mit rollierendem Horizont; reines End-to-End-RL ist weiterhin überwiegend Forschung und Pilot.
• Stapelung: Gelernte Prognose der Abholreihenfolge plus heuristische Stapelung ist der ausgereifteste Gewinn; Deep-RL- und GNN-basierte Stapelung und Kranplanung zeigen Ergebnisse in Simulationen und ausgewählten Piloten, lassen sich aber nur unvollständig auf andere Terminal-Layouts übertragen [6].
• Zusammenarbeit bei Hafenanläufen: Standardisierte Hafenanlauf-Nachrichten (IMO FAL/IMO Single Window, EU-Verordnung zum Europäischen Hafen-Single-Window 2019/1239, Datenmodelle im Stil von IMO Compendium / ISO 28005) ermöglichen gemeinsame ETA und die Abstimmung von Liegeplatz-Zeitfenstern [4][5].
• Automatisierung: Automatisierte Terminals (z. B. HHLA CTA Hamburg, Rotterdam, PSA Singapur) nutzen TOS-gesteuerte AGV-/ASC- Disposition mit Optimierungsebenen; teilautomatisierte und manuelle Terminals sind der größere Markt.
• Grenzen: ETA-Fehler durch Stau im vorherigen Hafen; unvollständige Reedereidaten; ungeplante Zoll-/Kontrollsperren; spärliche Labels für seltene Störungen; auf einem Terminal trainierte Modelle lassen sich selten übertragen. Pläne müssen sich in Minuten reparieren lassen.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Gemeinsamer Stack: optimization-solver + tabular-ml/time-series + simulation, gemeinsam mit OPT-001 (Routing), OPT-002 (Einsatzplanung), OPT-006 (Lager), OPT-019/OPT-020 (Disposition/Störungsbewältigung).
• Vorgelagert: PRED-018 (ETA-Prognose), DOC-006 (Konnossemente, Zolldokumente), OPT-026 (Reisegeschwindigkeit und Ankunftsoptimierung: Just-in-time-Ankunft).
• Nachgelagert: OPT-001 und OPT-033 (Vor- und Nachlauf sowie Frachtvermittlung), OPT-028 (Ideen zur bedarfsorientierten Disposition), OPT-021 (elektrifizierte Lagerflotten), OPT-018 (LLM-zu-Solver-Was-wäre-wenn-Copilot).
• Ein CPU/GPU-Optimierungscluster (HW1–HW2) kann mehrere dieser Anwendungsfälle bedienen.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: Monate für die Einführung der Module plus Veränderungsmanagement; lizenzbasiert. Weg B: 6–12 Monate bis zum ersten Produktivmodul (z. B. Lkw-Zeitfenster oder ETA). Weg C/D: 12+ Monate, spezialisiertes OR-/ML-Team, Aufbau eines Simulators.
• Kostentreiber: Datenintegration (TOS, PCS, AIS-Lizenzen), Kalibrierung des Simulators, Geräteintegration, Schulung der Planer.
• Kennzahlen: Liegeplatzproduktivität und Wartezeit der Schiffe, Kranbewegungen pro Stunde (brutto/netto), Umstapelquote, Lagerauslastung und Standzeit, Lkw-Durchlaufzeit und Gate-Schlange, ETA-Fehler (MAE), Plan-Stabilität, Energie und Kraftstoff pro Bewegung, CO2 pro Container.

Menschen & Veränderung

Beginnen Sie mit der Geschäftsleitung und der Leitung des Terminalbetriebs (Prozessverantwortliche), um Umfang, Budget und eine Regel zum Übersteuern festzulegen. Beziehen Sie IT und IT-Sicherheit früh ein, da die TOS-Integration und NIS2-Pflichten gelten, ebenso die Datenverantwortlichen von TOS, PCS und Gate-Systemen. Liegeplatz-, Lager- und Kranplaner sind die wichtigsten Anwender: Gestalten Sie gemeinsam mit ihnen, lassen Sie die Modelle zunächst im Schattenbetrieb laufen und die Planer die Pläne beurteilen.

Betriebsrat: ja. Gate- und Lagerdaten, Eingriffe der Planer und Gerätetelemetrie können individuelles Verhalten oder individuelle Leistung offenlegen; deshalb greift § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG, sobald das System Aktivitäten von Nutzern oder Fahrern protokolliert; § 90 Abs. 1 Nr. 3 verlangt rechtzeitige Information, wenn Arbeitsabläufe mit KI geplant werden, und § 80 Abs. 3 erlaubt einen KI-Sachverständigen. In öffentlichen Stellen ist der Personalrat zuständig. Vermeiden Sie individuelle Leistungsbewertung von Hafenarbeitern. Binden Sie die Datenschutzbeauftragte bzw. den Datenschutzbeauftragten ein und prüfen Sie die Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) für Daten von Lkw-Fahrern und Kennzeichen, mit AVV für jeden Auftragsverarbeiter (GUIDE-005).

KI-Kompetenz: Unterstützen Sie die Mitarbeitenden mit kurzen, rollenbezogenen Schulungen zu Prognosen, Unsicherheit und dazu, wann man übersteuern sollte (Art. 4 KI-Verordnung (AI Act), GUIDE-006). Kommunizieren Sie, dass der Planer Entscheider bleibt und die Pläne Vorschläge sind. Wählen Sie ein Terminal oder einen Liegeplatz als Pilotgruppe. Typische Ängste sind Arbeitsplatzverlust und der Verlust von Planungskompetenz; begegnen Sie ihnen mit transparenten Kennzahlen und einer sichtbaren Regel zum Übersteuern und Zurückschalten. Siehe GUIDE-004, GUIDE-008 und GUIDE-009.

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (AI Act): in der Regel minimales Risiko für Planung/Optimierung. Hochrisiko (Anhang III Nr. 2) nur, wenn die KI eine Sicherheitskomponente bei der Verwaltung/dem Betrieb kritischer digitaler oder physischer Infrastruktur ist (z. B. Sicherheitssteuerung von Straßenverkehr, Energie), was Terminalplanung üblicherweise nicht ist; autonome Geräte unterliegen den Sicherheitsregeln der Maschinenverordnung 2023/1230. Funktionen zur Arbeitszuteilung oder Leistungsbewertung von Hafenarbeitern können unter Anhang III Beschäftigung (Hochrisiko) fallen — vermeiden Sie individuelle Überwachung. Kein Problem nach Art. 5 zu erwarten; verwenden Sie AIS-/Kameradaten nicht zweckfremd zur biometrischen Identifizierung von Besatzungen.
• Cybersicherheit: Häfen sind wesentliche/wichtige Einrichtungen nach NIS2; Trennung von OT und IT, Lieferantensicherheit und Meldung von Vorfällen sind zu beachten [7]. Ergebnisse der Optimierung dürfen Geräte nicht ohne die TOS-Sicherheitsebenen direkt ansteuern.
• DSGVO: Daten von Lkw-Fahrern und Fahrzeugkennzeichen an Gates und in Terminsystemen sind personenbezogen; minimieren, Aufbewahrungsfristen festlegen, AVV mit Herstellern; AIS-Daten von Schiffen sind überwiegend nicht personenbezogen.
• Wettbewerb und Datenaustausch: Der Austausch von Liegeplatz- und ETA-Daten zwischen konkurrierenden Terminals/Reedereien erfordert eine kartellrechtliche Prüfung und Datenaustauschvereinbarungen (der EU Data Act ist für Daten vernetzter Geräte relevant).
• Geschäftsrisiken: Herstellerabhängigkeit vom TOS, übermäßiges Vertrauen in Prognosen, Plan-Instabilität. Gegenmaßnahmen: Schattenbetrieb, Rückfallregeln und Übersteuern durch Planer mit Protokollierung.

Erste Schritte

1. Das Terminal als Ausgangsbasis erfassen: Wartezeit der Schiffe, Kranauslastung, Umstapelquote, Gate-Durchlaufzeit, ETA-Fehler.
2. Daten prüfen: TOS-Ereignishistorie, AIS-Zugang, PCS-Schnittstelle, Qualität der Schiffs- und Abholdaten.
3. Mit einer begrenzten Prognose beginnen (Schiffs-ETA oder Container-Standzeit/Abholart) und sie im Schattenbetrieb laufen lassen.
4. Einen Optimierer ergänzen (Glättung der Lkw-Zeitfenster oder Liegeplatzplanung mit OR-Tools CP-SAT) und dabei einen Replay-Simulator nutzen.
5. Mit Planern in der Schleife pilotieren, dann auf die Lagerstapelung ausweiten; Regeln zum Übersteuern und Zurückschalten vereinbaren.

Quellen

1. Navis — N4 terminal operating system — https://www.navis.com
2. Kaleris — terminal and supply-chain software incl. appointment and XVELA — https://kaleris.com
3. HHLA — Container Terminal Altenwerder / Hamburg port automation — https://hhla.de
4. Portbase — port community system Netherlands — https://www.portbase.com
5. IMO — Just-in-time arrival / port call optimisation (GloMEEP) — https://www.imo.org
6. Google OR-Tools — CP-SAT scheduling documentation — https://developers.google.com/optimization
7. Directive (EU) 2022/2555 (NIS2) — https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2022/2555/oj
8. Regulation (EU) 2019/1239 European Maritime Single Window — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2019/1239/oj
9. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
10. PortXchange — port call optimisation platform — https://portxchange.com