Kein Mensch braucht Big Data,…

Big Data hilft beim Umweltschutz

Neben dem Finanzsektor bietet die Logistikbranche ein weiteres Anwendungsfeld für Big Data-Anwendungen. Verlässt ein Container-Schiff seinen Ursprungshafen, kann ein solches System eine Prognose liefern, wann es bei einer bestimmten Geschwindigkeit den Zielhafen erreichen wird. Im Zielhafen lassen sich damit entsprechende Vorbereitungen für das Löschen der Ladung zum voraussichtlichen Ankunftszeitpunkt treffen. Ein Ankerplatz wird reserviert und die, Verfügbarkeit von Kränen, LKW und Platz auf Güterzügen geprüft.

Während das Schiff unterwegs ist, werden nun ständig Daten abgefragt - dazu gehören Wetterdaten, Meeresbewegungen, Daten anderer Schiffe, Hafendaten. Zeigt die Analyse all dieser Daten, dass das Schiff erst eine Stunde später als geplant entladen werden kann, geht diese Information direkt an die Kapitänsbrücke, und der Kapitän reduziert die Fahrgeschwindigkeit so, dass die Fahrt eine Stunde länger dauert. Das spart enorme Mengen an Diesel, und auch die nachfolgenden Prozessschritte lassen sich so anpassen, dass ein weiterhin ein reibungsloser Ablauf garantiert ist. Fährt ein Schiff dieser Dimension nur mit halber Kraft, ist eine Einsparung von 150 Tonnen Diesel pro Stunde möglich.

Im Schnitt könnte jedes Schiff so viel Diesel einsparen, wie 50 deutsche Haushalte im Jahr verbrauchen. Durch das Monitoring aller relevanten Daten des Schiffsverkehrs in Echtzeit und dem Abgleich dieser Daten mit denen des Zielhafens erfolgt eine Echtzeit-Regulierung der Schiffsgeschwindigkeit, der CO2-Ausstoß wird erheblich reduziert, weniger Energie verbraucht - das kommt alles der Umwelt zugute.

Egal ob in der Finanzbranche oder in der Logistik: Als Frühwarnsystem kann Big Data alternative Handlungsoptionen aufzeigen. Diese reduzieren die globalen Risiken, denn sie machen das Wirtschaftssystem stabiler, und sie bremsen zumindest ein Stück weit den Klimawandel.