CTH: Kostengünstige, präzise und zuverlässige OCR-Gate-Lösung

Ein Güterzug bringt Container ins Terminal. Doch bis alle Nummern erfasst und geprüft sind, braucht es oft noch einen Menschen mit einem Tablet. Zwischen der Bewegung der Güter und ihrer digitalen Erfassung liegt Arbeit, die Zeit kostet und Fehler ermöglichen kann.

Genau hier setzt die Zusammenarbeit von airis:net mit der Container Terminal Herne GmbH (CTH) an. Mit einem KI-basierten OCR-Gate wird die Zugpassage selbst zum Ausgangspunkt für verlässliche Terminaldaten. Ein alltäglicher Kontrollgang wird damit zum Ansatzpunkt für die nächste Stufe der Automatisierung.

Bei CTH bedeutete Zugerfassung zunächst: am Zug entlanggehen, Kennzeichnungen ablesen, Nummern eintippen. Bei jedem Wetter. Für die Mitarbeitenden gehörte diese Aufgabe zum Alltag, obwohl ihre Erfahrung an anderen Stellen des Terminalbetriebs ebenso gebraucht wurde.

Jede manuelle Übertragung brachte zudem das Risiko eines Zahlendrehers mit sich. Eine unklare Nummer konnte Rückfragen auslösen und weitere Prüfungen nötig machen. Für den Betrieb zählt aber, dass die richtige Information rechtzeitig vorliegt. Die Verbesserung musste deshalb dort beginnen, wo diese Daten entstehen: direkt am Zug.

Für einen Terminalbetreiber steckt darin ein wichtiger Hebel: Werden Informationen früher und zuverlässiger verfügbar, lassen sich nachfolgende Arbeitsschritte besser vorbereiten und unnötige Rückfragen reduzieren.

Heute übernimmt das OCR-Gate von airis:net die Erfassung während der Zugpassage. Kameras nehmen die Kennzeichnungen auf, die KI liest und prüft sie. So werden Container- und Wagennummern digital verfügbar, ohne dass jede Angabe einzeln abgeschrieben werden muss.

Dabei geht es um mehr als gut lesbare Zeichen. Verschmutzte oder teilweise verdeckte Nummern gehören zum Bahnbetrieb. Die Lösung verbindet deshalb mehrere Aufnahmen und berücksichtigt, welche Angaben zusammengehören. Auch die Prüfziffer einer standardisierten Containernummer hilft, mögliche Übertragungsfehler aufzudecken.

Zu den erkannten Daten bleiben passende Bilder oder Videos verfügbar. Taucht später eine Frage auf, lässt sich der betreffende Vorgang gezielt nachvollziehen. Aus einer vorbeifahrenden Einheit wird ein prüfbarer digitaler Datensatz.

Unsere Lösung erreicht eine autonome Ganzzug-Erkennungsrate von circa 99 % und ist für Erfassungsgeschwindigkeiten von bis zu 50 km/h ausgelegt. Das kompakte Systemkonzept nutzt zwei hochauflösende Kameras mit abgestimmter Beleuchtung. Ihre Anordnung richtet sich nach den Bedingungen am Standort.

Für Betreiber bedeutet das einen konkreten Einstieg: einen wichtigen Erfassungsschritt automatisieren und die gewonnenen Daten in bestehende Abläufe einbinden. Die von airis:net selbst entwickelte KI kann direkt vor Ort arbeiten und Informationen an vorhandene Terminal- und Verwaltungssysteme weitergeben.

Damit gelangt die Information dorthin, wo sie gebraucht wird. Wie daraus weitere Anwendungen entstehen, zeigen unsere Beiträge zu OCR in der Logistik und den Vorteilen lokaler KI-Verarbeitung.

Der Wert des Projekts zeigt sich im Arbeitsalltag: Bei CTH steigt die Erfassungsgenauigkeit, während sich die Durchlaufzeiten verkürzen. Mitarbeitende gewinnen Zeit für Aufgaben, die ihre Erfahrung und Entscheidungen brauchen. Dennis Majewski bringt diesen Fortschritt auf den Punkt:

„Unsere Mitarbeiter können sich endlich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren statt Nummern abzuschreiben. Nahezu 100% automatische Erkennung – in Echtzeit. Ein wichtiger Schritt hin zum vollautomatisierten Terminal für den Bruchteil des Preises anderer Lösungen.“

– Dennis Majewski, CTH Container Terminal Herne GmbH

Für CTH verbindet sich damit der unmittelbare Nutzen mit einer längerfristigen Perspektive: weniger manuelle Erfassung heute und eine belastbare Datengrundlage für weitere automatisierte Abläufe morgen. Die Zusammenarbeit zeigt, welchen Unterschied Visual AI machen kann, wenn sie an einer konkreten Aufgabe im Betrieb ansetzt.

Was CTH voranbringt, betrifft auch andere Bahnterminals, Häfen und Logistikstandorte. Wo Kennzeichnungen noch von Hand erfasst werden, kann die Lösung den nächsten Automatisierungsschritt ermöglichen.

Das OCR-Gate kann auch Lkw erfassen: Es erkennt Kennzeichen von Zugmaschinen und Aufliegern sowie Containerkennzeichnungen. Weitere Fahrzeugmerkmale lassen sich je nach Aufgabe ergänzen. Damit entstehen auch an Straßenzufahrten digital nutzbare Informationen für die Zuordnung und Dokumentation von Fahrzeugen und Ladung. Das eröffnet Anwendungen an trimodalen Terminals, in Logistikzentren und auf Betriebsgeländen mit regelmäßigem Lkw-Verkehr.

airis:net betrachtet mit dem Betreiber, welche Informationen gebraucht werden und wie die Erfassung in den Alltag passt. Ein Pilotprojekt prüft den Nutzen vor Ort. Unser Leitfaden für den Einstieg in Visual AI beschreibt diesen Weg.

Die Zusammenarbeit mit CTH zeigt, wo dieser Weg beginnen kann: bei einer konkreten Aufgabe, die sich täglich wiederholt.

Ein OCR-Gate liest mit Kameras die Kennzeichnungen vorbeifahrender Züge oder Lkw. Die Lösung von airis:net prüft die erkannten Angaben und speichert dazu passende Bilder oder Videos.

Die automatische Erfassung verbessert die Genauigkeit und verkürzt die Durchlaufzeiten. Dennis Majewski beschreibt die Erkennung bei CTH mit „nahezu 100%“. Mitarbeitende haben dadurch mehr Zeit für andere Aufgaben im Terminalbetrieb.

Ja. Erkannte Angaben können an bestehende Terminal- und Verwaltungssysteme weitergegeben werden. airis:net stimmt die Verbindung darauf ab, welche Informationen im jeweiligen Betrieb benötigt werden.

Die Lösung eignet sich auch für weitere Terminals, Häfen und Logistikstandorte. Neben Zügen kann sie Lkw erfassen, beispielsweise Kennzeichen von Zugmaschinen und Aufliegern sowie Containerkennzeichnungen. Ein Pilotprojekt zeigt, wie sie unter den Bedingungen vor Ort arbeitet und in die vorhandenen Abläufe eingebunden werden kann.

Sie möchten prüfen, was ein OCR-Gate an Ihrem Standort leisten kann? Sprechen Sie mit airis:net über eine Demonstration oder ein Pilotprojekt.