Lassen Sie uns gemeinsam die richtigen KI-Lösungen für Ihr Unternehmen identifizieren und implementieren.
In der anspruchsvollen Welt der Seelogistik sah sich Maersk, das weltweit größte Containerreederei-Unternehmen, mit erheblichen Problemen durch unerwartete Motorausfälle konfrontiert. Diese Ausfälle, häufig verursacht durch Verschleiß an kritischen Komponenten wie Zweitakt‑Dieselmotoren unter konstant hoher Belastung, führten zu kostspieligen Verzögerungen, Notreparaturen und mehrmillionenschweren Verlusten durch Ausfallzeiten. Bei einer Flotte von über 700 Schiffen, die weltweite Routen befahren, kann bereits ein einzelner Ausfall Lieferketten stören, die Kraftstoffeffizienz verringern und die Emissionen erhöhen [1][4].
Suboptimale Schiffsoperationen verschärften das Problem. Traditionelle Festgeschwindigkeitsrouten ignorierten Echtzeitfaktoren wie Wetter, Strömungen und Motorkondition, was zu übermäßigem Kraftstoffverbrauch führte — der bis zu 50% der Betriebskosten ausmachen kann — und zu höheren CO2‑Emissionen. Verzögerungen durch Ausfälle dauerten im Schnitt Tage pro Vorfall und verstärkten logistische Engpässe in einer Branche, in der Zuverlässigkeit oberste Priorität hat [2][5].
Maersk ging diese Probleme mit Maschinellem Lernen (ML) für vorausschauende Wartung und Optimierung an. Durch die Analyse großer Datensätze aus Motorsensoren, AIS (Automatic Identification System) und meteorologischen Daten sagen ML‑Modelle Ausfälle Tage bis Wochen im Voraus voraus und ermöglichen proaktive Eingriffe. Dies wird mit Algorithmen zur Routen‑ und Geschwindigkeitsoptimierung verknüpft, die Fahrten dynamisch für Kraftstoffeffizienz anpassen [1][6].
Die Implementierung erfolgte in Partnerschaft mit Technologieführern wie Wärtsilä für Flottenlösungen und der internen digitalen Transformation, wobei MLOps für skalierbare Bereitstellung über die gesamte Flotte genutzt wurde. KI‑Dashboards liefern Echtzeit‑Einblicke für Besatzungen und Landteams und verlagern den Betrieb vom Reaktiven zum Vorausschauenden [3][4].
Buchen Sie eine kostenlose Beratung, um zu erfahren, wie KI Ihre spezifischen Herausforderungen lösen kann.
Die Umsetzung bei Maersk begann mit der Aggregation von hochvolumigen Sensordaten aus Schiffsgegenmotoren, darunter Vibrationen, Temperatur, Druck und Ölanalysen von über 700 Schiffen. In Kombination mit externen Daten wie Wetterdaten der NOAA und AIS‑Trajektorien entstand ein robustes Datenset für das ML‑Training. Der Ansatz des digitalen Zwillings simuliert das Motorverhalten in Echtzeit [1].
Maßgeschneiderte ML‑Modelle, darunter Random Forests, neuronale Netze und Zeitreihenprognosen (z. B. LSTM), wurden entwickelt, um Anomalien zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen. Auf historischen Ausfalldaten von Zweitakt‑Marinedieselmotoren trainiert, erreichten die Modelle eine 85–95%ige Genauigkeit bei der Vorhersage von Problemen wie Kolbenringverschleiß oder Turbolader‑Fehlern bis zu 30 Tage im Voraus. MLOps‑Pipelines sorgen für kontinuierliches Retraining mit neuen Daten [4][5].
Parallel zur Wartung optimiert Reinforcement Learning Geschwindigkeit und Route. Die Algorithmen berücksichtigen Motorkondition, Kraftstoffpreise, ETA‑Beschränkungen und Wetter, um Anpassungen zu empfehlen und unnötiges Leerlaufen oder Übergeschwindigkeit zu vermeiden. In das Fleet Management System von Maersk integriert, erfolgt die Bereitstellung über Cloud‑Edge‑Computing für latenzarme Entscheidungen auf See [2].
Pilotprogramme starteten in 2018–2020 auf ausgewählten Schiffen und skalierten bis 2023 flottenweit im Zuge der digitalen Transformation. Partnerschaften mit Wärtsilä (Fleet Operations Solution) und Microsoft Azure beschleunigten die Integration. Bis 2025 nutzt über 80% der Flotte KI‑Monitoring, wobei Nachrüstungen älterer Schiffe die Sensorfähigkeiten verbesserten [3][6]. Herausforderungen wie Datensilos wurden durch standardisierte IoT‑Protokolle und Schulungsprogramme für die Besatzung überwunden.
Echtzeit‑Dashboards in Maersks Remote Operations Centres alarmieren Teams bei Risiken und reduzieren Fehlalarme durch Ensemble‑Modelle. Zentrale Hürden waren die harten Seebedingungen, die Sensoren beeinträchtigen (gelöst durch ruggedisierte Hardware), und Datenschutz (adressiert z. B. durch föderiertes Lernen). Die Integration mit Altsystemen erforderte API‑Überarbeitungen, brachte aber eine nahtlose Skalierbarkeit [1][7]. Aktueller Status: Ausbau in Richtung vollständiger Dekarbonisierungsziele, wobei KI den Übergang zu grünen Kraftstoffen unterstützt.
Entdecken Sie, wie wir Ihnen bei der Implementierung ähnlicher Lösungen helfen können.
Die Routenoptimierung senkte den Kraftstoffverbrauch pro Fahrt um 5–10%, was bei Maersks Umfang und aktuellen Treibstoffkosten jährliche Einsparungen von über $100 Millionen bedeutet. Dies reduzierte zudem die CO2‑Emissionen um bis zu 8% und unterstützt die Netto‑Null‑Ziele für 2040 sowie IMO‑Vorgaben [1][2].
Betriebliche Effekte umfassen eine 15% höhere Effizienz, schnellere ETAs und erhöhte Sicherheit durch Ausfallvermeidung. Besatzungen berichten von weniger Notfällen, was die Moral stärkt. Wirtschaftlich übertraf der ROI die Erwartungen innerhalb von 18 Monaten nach vollständigem Rollout, mit fortlaufenden Erweiterungen hin zu vorausschauender Logistik und Planung für Spitzenzeiten. Stand 2025 führt Maersk die KI‑Adoption in der Schifffahrt an und setzt Branchenstandards [3][6].
Founder & Partner
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Telefon