Temporal Alignment between Truck Booking Timeslots and Vessel Schedules

Am Rande der weltweit geschäftigsten Häfen spielt jeden Tag ein komplexer Rhythmus ab. Riesige Schiffe treffen ein und bringen tausende Metallboxen mit sich, während an Land Flotten von Lastwagen warten, um diese Boxen abzutransportieren. Damit der Hafen reibungslos funktioniert, müssen diese beiden Bewegungen perfekt aufeinander abgestimmt sein. Wenn zu viele Lastwagen gleichzeitig eintreffen, verstopfen die Tore, Motoren laufen im Leerlauf und die gesamte Lieferkette verlangsamt sich. Wenn zu wenige eintreffen, stehen die Kräne des Hafens still und die Schiffe können nicht schnell genug entladen werden. Um dies zu steuern, nutzen viele Häfen ein System, bei dem Lkw-Fahrer ein festes Zeitfenster buchen müssen, um das Tor zu passieren. Die große Frage für Hafenplaner war schon immer: Buchen diese Fahrer ihre Zeitfenster danach, wann das Schiff tatsächlich ankommt, oder basieren sie Buchungen auf einer Vermutung? Warten sie, bis die Fracht physisch am Boden steht, oder eilen sie herbei, um einen Platz zu buchen, sobald das Schiff am Horizont gesichtet wird?

Eine Forscherin an der University of New South Wales in Sydney beschloss, die Antwort zu finden, indem sie die Uhr an zwei großen Containerterminals beobachtete. Sie untersuchte vier Monate an realen Daten und verfolgte dabei jedes Mal, wenn ein Schiff ankam oder ablegte, sowie jedes Mal, wenn ein Lkw ein Zeitfenster für die Abholung oder Abgabe eines Containers buchte. Das Ziel war es zu sehen, ob das Timing der Lastwagen tatsächlich dem Timing der Schiffe folgte oder ob die beiden Zeitpläne auseinanderdrifteten. Die Studie konzentrierte sich auf verschiedene Arten von Fracht, von Standard-Trockengütern bis hin zu gefährlichen Chemikalien und gekühlten Lebensmitteln, da jede Art ihre eigenen Regeln und eine eigene Dringlichkeit besitzt. Durch den Einsatz fortschrittlicher statistischer Werkzeuge, um die täglichen Wellen der Schiffsbewegungen mit den täglichen Wellen der Lkw-Buchungen zu vergleichen, konnte die Forscherin genau messen, wie schnell die Lkw-Industrie auf die Ankunft eines Schiffes reagiert.

Die Untersuchung ergab, dass die Beziehung zwischen Schiffen und Lastwagen keine einzelne, einheitliche Regel ist; sie hängt stark davon ab, was transportiert wird und welcher Terminal genutzt wird. An einem der Terminals, der mit menschengesteuerten Kränen arbeitet, war die Verbindung stark und klar. Wenn ein Schiff mit Standardfracht ankam, stieg die Zahl der Lkw, die Buchungen zur Abholung dieser Container vornahmen, fast unmittelbar an. Die Daten zeigten, dass für jedes zusätzliche Schiff, das anlegte, etwa zweiundneunzig zusätzliche Lkw einen Slot am selben Tag buchten und weitere neunzig für den folgenden Tag. Dieses Muster hielt für die meisten Standardfrachtenarten stand, was darauf hindeutet, dass die Fahrer schnell auf die tatsächliche Ankunft des Schiffes reagieren, anstatt Wochen im Voraus zu raten. Am zweiten Terminal jedoch, das vollautomatisch arbeitet und in dem Schiffe häufiger und gleichmäßiger über die Woche verteilt ankommen, verschwand dieser klare Zusammenhang. Die Lkw-Buchungen dort schienen nicht in einer vorhersagbaren Weise auf einzelne Schiffsankünfte zu reagieren, wahrscheinlich weil der ständige Fluss der Schiffe es den Fahrern unmöglich machte, ihre Buchungen auf ein einzelnes Ereignis abzustimmen.

Die Art der Fracht veränderte die Geschichte ebenfalls. Container mit Gefahrgut zeigten die stärkste und dringlichste Reaktion. Da diese Container strengen Sicherheitsregeln unterliegen und nicht lange in den Lagerbereichen des Hafens verbleiben können, buchten die Fahrer ihre Slots mit der Ankunft des Schiffes viel enger im Hinterkopf als alle anderen. Sie handelten schnell und häuften ihre Buchungen in den ersten ein oder zwei Tagen nach der Ankunft des Schiffes an. Im Gegensatz dazu schienen die Fahrer, die leere Container bewegen, sich überhaupt nicht um den Zeitplan des Schiffes zu kümmern. Ihre Buchungen waren verstreut und folgten nicht dem Rhythmus der Schiffe, da leere Container nach anderen Regeln bewegt werden, wie zum Beispiel der Dauer, die ein Reederei erlaubt, bevor einem Fahrer eine Gebühr für einen leeren Container berechnet wird. Ähnlich verhielt es sich mit Kühlcontainern, bei denen man aufgrund des Risikos des Verderbs von Lebensmitteln eine extreme Dringlichkeit erwarten würde; sie zeigten nicht dieselbe enge Abstimmung wie die Gefahrgüter. Ihre Bewegung war weiter gestreut, was darauf hindeutet, dass andere Faktoren, wie Stromkosten oder Kundenschemata, eine größere Rolle spielen als die Ankunftszeit des Schiffes.

Die Studie untersuchte auch, wie Fahrer Exportfracht handhaben, bei der Lastwagen Boxen zum Hafen liefern, um sie auf ein Schiff zu laden. Hier war das Muster wieder einmal anders. Fahrer brachten ihre Container tendenziell einen Tag vor dem geplanten Ablegen des Schiffes zum Terminal, anstatt die Lieferungen über die gesamte Woche zu verteilen, in der die Fracht liegen bleiben durfte. Dies deutet darauf hin, dass Fahrer, obwohl der Hafen ein Sieben-Tage-Fenster für die Abgabe von Exportfracht gewährt, die meisten lieber kurz vor der Frist fertig werden, um ihre eigenen Zeitpläne flexibel zu halten. Dieses Verhalten war am manuellen Terminal konsistent, verblasste aber erneut am automatisierten Terminal, wo das schiere Volumen der Schiffe die täglichen Muster schwerer erkennbar machte.

Diese Erkenntnisse bieten ein klares Bild für Hafenmanager und politische Entscheidungsträger. Sie legen nahe, dass eine „Einheitsregel“ für Terminbuchungen nicht funktionieren könnte. An Terminals, an denen der Schiffsplan den Lkw-Zeitplan steuert, könnten Regeln, die von Fahrern verlangen, zu warten, bis ein Container physisch entladen wurde, bevor sie einen Slot buchen können, gut funktionieren, da die Fahrer bereits schnell auf die Ankunft des Schiffes reagieren. An Terminals, an denen die Verbindung schwach ist, oder für Fahrer, die leere Container bewegen, könnten solche Regeln jedoch eher Verwirrung stiften, ohne die Effizienz zu verbessern. Die Forscherin merkte auch an, dass, während die Daten eine starke Verbindung für Gefahrgut zeigten, die Verbindung für andere Arten komplexer war. Dies bedeutet, dass die Hafenbehörden verschiedene Arten von Fracht unterschiedlich behandeln müssen, indem sie beispielsweise Gefahrgut ein dediziertes, schnelles Buchungsfenster zur Verfügung stellen, während sie anderen Frachtarten mehr Flexibilität lassen.

Um den Hafenbetreibern zu helfen, diese Erkenntnisse praktisch anzuwenden, entwickelte die Forscherin ein einfaches, interaktives Tool, das jeder nutzen kann. Mit diesem Tool kann ein Hafenmanager die Anzahl der erwarteten ankommenden oder abfahrenden Schiffe an einem bestimmten Tag eingeben, und es prognostiziert sofort, wie viele zusätzliche Lkw-Buchungen wahrscheinlich folgen werden. Es fungiert als Vorhersage und hilft dem Hafen, sich auf den Ansturm des Verkehrs nach der Ankunft eines Schiffes vorzubereiten. Es ist kein Kristallball, der die Zukunft mit perfekter Präzision vorhersagt, aber es ist ein zuverlässiger Leitfaden, der auf dem bisherigen Verhalten des Hafens basiert. Es zeigt, dass der Hafen zwar ein massives, komplexes System ist, der Rhythmus der Schiffe jedoch den Takt für die Lastwagen vorgibt – zumindest für die Fracht, die schnell bewegt werden muss. Durch das Verständnis dieses Rhythmus können Häfen den Verkehrsfluss besser steuern, Staus reduzieren und die globale Lieferkette reibungslos am Laufen halten.