Il progetto tedesco Kiba si è concluso con successo nell’ottobre 2025, confermandosi come una delle più interessanti applicazioni dell’intelligenza artificiale nel trasporto merci ferroviario combinato. La società intermodale Kombiverkehr, che ha coordinato l’iniziativa, ha dimostrato come l’uso combinato di algoritmi di intelligenza artificiale e modelli di ottimizzazione matematica possa migliorare in modo sostanziale l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità del trasporto ferroviario europeo.
Kombiverkehr ha riunito per Kiba un consorzio di operatori scientifici e industriali, tra cui l’Università Tecnica di Darmstadt, l’Università Goethe di Francoforte, Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene-Straße, Vtg Rail Europe, Inform e KombiConsult. Il progetto è stato finanziato con 2,34 milioni di euro dal ministero federale per la Trasformazione Digitale e la Modernizzazione nell’ambito del programma “Intelligenza Artificiale nella Mobilità”.
Il progetto ha prodotto due moduli principali: la Pianificazione Ottimizzata della Rete e la Pianificazione Ottimizzata del Carico dei Treni. Entrambi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e tecniche di ottimizzazione matematica applicate a grandi volumi di dati operativi. Il modulo di pianificazione della rete combina previsioni di volume basate su intelligenza artificiale con ottimizzazione matematica per massimizzare l’utilizzo dei treni e ridurre i tempi di trasporto e i trasbordi.
Il modulo di pianificazione del carico dei treni migliora la disposizione delle unità di carico sui vagoni, riducendo i movimenti delle gru, minimizzando le operazioni di movimentazione e garantendo il rispetto delle norme di sicurezza. I modelli di ottimizzazione sviluppati garantiscono che i treni vengano utilizzati pienamente in termini di peso e lunghezza, riducendo contemporaneamente i processi di ricarico e le manovre di piazzale.
Con la conclusione del progetto, Kombiverkehr ha annunciato che è stata posta una base solida per l’ulteriore sperimentazione pratica e l’integrazione delle soluzioni nei sistemi operativi esistenti. Le prossime fasi prevedono il miglioramento della qualità dei dati, l’automazione dello scambio informativo e test operativi in tempo reale presso terminal e operatori ferroviari. L’esperienza maturata in Kiba fornisce indicazioni rilevanti per lo sviluppo futuro delle tecnologie d’intelligenza artificiale nella logistica.
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