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Für das Projekt CargoTrailSense hat Marius Jones vom Fachbereich Maschinenbau der FH Dortmund Lkw mit zahlreichen Sensoren unter anderem am Reifen ausstattet. Die gewonnenen Daten lassen Rückschlüsse auf die Lastenverteilung zu.  Benedikt Reichel  Fachhochschule Dortmund
Für das Projekt CargoTrailSense hat Marius Jones vom Fachbereich Maschinenbau der FH Dortmund Lkw mit zahlreichen Sensoren unter anderem am Reifen ausstattet. Die gewonnenen Daten lassen Rückschlüsse auf die Lastenverteilung zu. Benedikt Reichel Fachhochschule Dortmund

Mit einer Kombination aus Sensoren kann die Lastenverteilung in Lkw
bereits beim Beladen optimiert und auch während des Transports
kontinuierlich überprüft werden. Dies belegen Daten aus dem Verbundprojekt
„CargoTrailSense“ unter Leitung der Fachhochschule Dortmund. Die
Beteiligten sprechen von einem Paradigmenwechsel bei der
Ladungssicherheit, der Herstellern sowie Speditionen und Fahrern
zugutekommt und die Infrastruktur schützt.

Die Beladung von Lkw erfolgt im Spannungsfeld von Kosten- und Zeitdruck
sowie maximaler Ladung mit möglichst effizientem Sicherungsaufwand. Den
Speditionen stehen bis dato nur rudimentäre Hilfsmittel zur Verfügung,
sodass statt genauer Messung oft Erfahrungswerte herangezogen werden.
Weicht die Achsenlast aber von gesetzlichen Vorgaben ab, drohen neben
erhöhtem Verschleiß auch empfindliche Geldbußen und erhöhte Unfallgefahr.
„Unsere Forschung soll Fahrern und Speditionen mehr Sicherheit bieten und
Zeit im Beladungsprozess sparen“, sagt Marius Jones, wissenschaftlicher
Mitarbeiter am Fachbereich Maschinenbau der FH Dortmund. Zugleich könne
dadurch die Belastung der Straßen verringert und deren Verschleiß
frühzeitig erkannt werden.

Gemeinsam mit den Projektpartnern Log4-Consult und Impaqed Products BV aus
Lünen hat die FH Dortmund im März 2021 Lkw mit Temperatur-, Druck- und
Beschleunigungssensoren ausgestattet und über ein eigens konzipiertes
Steuergerät Daten an Reifen und Anhängern (Trailern) gesammelt. Eine von
den Wissenschaftlern speziell für das Projekt entwickelte Software erlaubt
die systematische Auswertung. Nun liegen die Ergebnisse vor.

„Wir können mit unserer Verknüpfung der Sensoren sowohl im Stand als auch
während der Fahrt konkrete Aussagen über die Gesamtladung und
Lastenverteilung auf dem Trailer machen“, fasst Prof. Dr. Yves Rosefort,
Prodekan des Fachbereichs Maschinbau der FH Dortmund, zusammen. Das helfe
nicht nur bei der kontrollierten Beladung der Lkw, sondern lässt auch
Rückschlüsse auf Ladungsbewegungen während der Fahrt zu. Ein
Frühwarnsystem, das die Sicherheit auf der Straße deutlich erhöht.

„Unser Ziel ist es, künftige Lkw- und Trailer-Generationen mit
Messinstrumenten zur optimalen Lastenverteilung auszustatten und zugleich
ein Produkt zu liefern, um heutige Fahrzeuge nachzurüsten“, erklärt Ralf
Damberg, Geschäftsführer des Projektpartners Log4-Consult. Dazu sollen im
nächsten Schritt ein Prototyp entwickelt und die Daten-Kompatibilität mit
bestehenden Systemen wie etwa Mautstellen und Brückensensoren
gewährleistet werden. Die Kooperation mit Herstellern sowohl von
Telematik-Produkten wie auch von Lkw-Trailern soll dazu in einer weiteren
Projektphase intensiviert werden.

Sensorik: Grundlage für Digitalisierung im Lastenverkehr

Die sensorgestützte Überwachung der Ladung ist für Damberg Grundlage für
die Zukunft des Lastenverkehrs auf der Straße. „Ladungsprozesse werden
künftig noch stärker digital gesteuert”, sagt er auch mit Blick auf das
autonome Fahren. Fehldispositionen müssten daher unbedingt verhindert
werden. „Unser System bietet hier vollkommene Abhilfe.“ Es sei ein
Paradigmenwechsel – weg von stichprobenartiger, nachträglicher Kontrolle
hin zu einer kontinuierlichen Messung und frühzeitiger Erkennung von
Problemen.

„Unsere genauen Daten zum Verschleiß ermöglichen Herstellern zudem
Wartungsintervalle mit Kunden besser abzustimmen und so Ausfallzeiten zu
minimieren“, ergänzt Marius Jones. Auch die nachhaltigere Runderneuerung
von Reifen sei leichter möglich, weil definierte Verschleißgrenzen nicht
versehentlich überschritten würden. Aus den Daten lassen sich ebenso
Rückschlüsse auf den Zustand der Straßeninfrastruktur ziehen, die gezielt
an Straßenmeistereien weitergegeben werden können, um größere Schäden gar
nicht erst entstehen zu lassen.