UdZ 03.23 / 49 ihre Ladungen an einem vereinbarten Treffpunkt tauschen und die Tour des jeweils Anderen zu Ende bringen. Der forcierte Algorithmus spricht die Dimensionen der Nachhaltigkeit gemäß des Triple-Bottom-Ansatzes an (s. Figure 1, S. 48). Auf ökologischer Ebene tragen optimierte Routen zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen bei. Die erhöhte Planungssicherheit fördert die Einführung umweltfreundlicherer Flotten. Die optimierte Routenplanung und der Begegnungsverkehr tragen auf sozialer Ebene dazu bei, dass die Länge der Fahrstrecken und damit die Belastung der Fahrer:innen minimiert wird. Auch kundenseitig kann die effiziente Routenplanung durch pünktlichere Lieferungen zu erhöhter Zufriedenheit führen. Die ökonomische Nachhaltigkeit wird durch die effizienteren Routen und die Umstellung auf umweltfreundlichere Flotten langfristig zur Senkung der Betriebskosten führen. Maintrans Internationale Spedition, Hammer Road-Cargo, Park Your Truck, MANSIO, Zekju as well as FIR at RWTH Aachen University and PEM at RWTH Aachen University form the project team from industry and research in the DRivE project. Since the start of the project in May 2023, a technical solution is being developed over the 20-month project period to address the challenges in road freight transport. The aim is to seamlessly integrate real-time data on available charging and refueling infrastructure, vehicle status and other relevant information on the route, such as topography. This data is to be combined in an intelligent route planning system, which suggests the optimum route taking into account the realtime data on the driver, the vehicle and the infrastructure. In particular, the cross-coordination consideration of driving and rest times as well as parking space availability enables the efficient organization of encounter traffic. This allows drivers to swap loads at an agreed meeting point and complete each other’s route. Merging all components Organization of the working meetings Data on infrastructure Data about the vehicle and driver Figure 2: Topic strands for the development of the DRivE algorithm
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