Hypermotion Hackathon
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Hypermotion
hackathon

18. – 20.11.2017 × Frankfurt am Main

 

Hypermotion Hackathon zum Thema
„Next Generation Mobility“

18. - 20. November 2017 Messe Frankfurt


Du begeisterst Dich für digitale Lösungen und tüftelst gerne selbst an Applikationen? Du möchtest gerne in einem Team aus talentierten Soft-, Hardware- und UX-Spezialisten neue Ideen für das Verkehrssystem von morgen entwickeln und umsetzen? Du möchtest dabei spannende Technologien kennenlernen und einsetzen?

Stelle beim Hypermotion Hackathon in weniger als 48 Stunden Deine Skills in Programmierung, Design oder Geschäftsmodellentwicklung unter Beweis. Unsere Mentoren unterstützen Dich dabei mit Know-How rund um die exklusiven APIs unserer Hauptsponsoren Lufthansa Cargo, DB Systel und Schmitz Cargobull. Sie stellen Dir spannende Technologien für IoT-, VR- und AR-Ideen bereit und unterstützen Dich und Dein Team bei der Ideenfindung und Entwicklung.

Lerne Gleichgesinnte kennen, finde Dein Team und stelle Dich dem freundschaftlichen Wettkampf um ein Preisgeld, das sich sehen lassen kann:

1. Preis: 7.500 €

2. Preis: 5.000 €

3. Preis: 2.500 €

Der Hackathon findet vom 18. bis 20. November 2017 in der Halle 5 auf dem Frankfurter Messegelände statt. Los geht es am Samstag um 19:00 Uhr mit der Eröffnung und anschließendem Get-Together.

Was ist die Hypermotion?
Die Hypermotion ist die erste eigenständige Plattform im Transport- und Verkehrsbereich für die digitale Transformation. Mit einem spannenden Mix aus Ausstellung, Konferenzen, Workshops und dem Hypermotion Lab mit Pitches, Talks und Hackathon bietet die Hypermotion einen Treffpunkt für große Player und Start-ups der Branche.

So sehen Sieger aus …

Herzlichen Glückwunsch! Das sind die Sieger des Hypermotion Hackathons:

 

Jurywertung

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1. Platz, 7.500 €:
Butterfly Effect

Bürger in Deutschland warten im Durchschnitt 58 Stunden pro Jahr auf die Bahn. Das führt zu hoher Unzufriedenheit.

Butterfly Effect löst dieses Problem. Verspätungen werden erkannt noch bevor diese eintreten. Außerdem werden die jeweiligen Verspätungsursachen ermittelt. Anhand einer Social Media Analyse des Twitter Feeds sowie einer bildbasierten Fahrgasterkennung aus dem Führerhaus eines Zuges kann mit diesem System bereits bei der Einfahrt des Zuges eine Vorhersage über die Haltedauer des Zuges am Bahnsteig getroffen werden. Es wird analysiert, ob dieser Halt zu einer Verzögerung führen wird. Diese Information kann dann direkt an die Leitstelle zur Umdisponierung weitergeleitet oder frühzeitig an Zusteiger späterer Haltestellen übermittelt werden.

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2. Platz, 5.000 €:
Tauri

Der LKW Fahrer erfasst die freie Ladefläche mithilfe einer mobilen App. Versandkunden, die eilig etwas versenden müssen, stellen einen Antrag über die Weboberfläche. Der Spediteur kann die Informationen der LKW Fahrer nutzen, um den Auftrag entgegenzunehmen und an die Fahrer weiterzuleiten, um dadurch die freien Ladeflächen zu füllen.

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3. Platz, 2.500 €:
TaaS – Trailer as a Service

Künstliche Intelligenz zur Steuerung von Frachtstücken nach dem Eimerprinzip.

Taas – Trailer as a Service: Unser Produkt ist das Versprechen Waren schnellstmöglich von A nach B zu bringen. Wir setzen dabei auf ein durch künstliche Intelligenz gesteuertes System, welches Routen nicht strecken-, sondern clusterbasiert verarbeitet. Das heißt, dass Trailer vollautomatisiert im Eimerkettenprinzip von einem zum anderen Transportmittel (Zug, Flugzeug, LKW) weitergegeben werden.

Da es sich um ein lernendes System handelt, welches auf immer größere Datenbasen zurückgreifen kann, werden Prognosen zum Beispiel zu Lieferzeiten immer genauer.

 

Community Voting

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Packery

Packery besteht aus drei Modulen und ist eine Art Tetris für Cargo Loading:

Measure Module – misst Pakete in beliebiger Form und Größe mithilfe von Augmented Reality mit einer Genauigkeit von bis zu 0,1 cm. Optimierungsmodul – Messungen werden zusammen mit Parametern wie Gewicht, Fragilität, Stapelbarkeit in die Cloud hochgeladen, wobei ein Algorithmus alle diese Parameter und die Anzahl der verfügbaren Container berücksichtigt. Visualisierungsmodul – Die Anweisungen und Koordinaten aus dem Algorithmus werden in die Game-Engine eingespeist, die sie dann in der richtigen Reihenfolge und mit allen relevanten Parametern und Details darstellt. So wissen die Packer vor Ort genau, wie sie verpacken und wohin sie packen sollen.

Partner Challenges

Schmitz Cargobull Challenge

Problemstellung

Mit fast 500 Mrd. Tonnenkilometern (2017) ist die Straße mit großem Abstand der wichtigste Güterverkehrsweg in Deutschland. Jeden Tag sind heute mehr als 1,3 Millionen LKWs auf Deutschlands Autobahnen unterwegs. 35% der vorhandenen Kapazitäten werden heute noch nicht genutzt, durch vorhersehbare Schadensfälle, unnötige Wartezeiten und fehlende Transparenz über die Verfügbarkeit von Kapazitäten. Unser Anspruch als Service-Unternehmen ist es, den Transport, gemeinsam mit unseren Kunden, so sicher & effizient wie möglich zu gestalten und so maßgeblich zur Optimierung des Güterverkehrs in Deutschland mit beizutragen.

  • Hierzu zählt für uns heute insbesondere:

  • Die Positionierung & Nachverfolgung von Transporten

  • Die Überwachung von Temperatur- & Zustandsdaten

  • Die Vermittlung von Service- & Wartungsterminen

  • Verkürzung von Standzeiten

Challenge

Die Befähigung unserer Kunden, Transporte so sicher & effizient wie möglich durchzuführen, durch die Bereitstellung eines innovativen, digitalen Services unter der Berücksichtigung der bereitgestellten Daten.

  • Die Vorhersage von Ankunftszeiten

  • Die Vorhersage von Wartungs- & Reparaturfällen

  • Die Optimierung der Auslastung von Transportkapazitäten

  • Die Vermeidung von unvorhergesehenen Ereignissen (Ablaufstörungen)

Dabei sollten mindestens zwei der folgenden Datenquellen genutzt werden:

  • Positionsdaten

  • Start-/Zieldaten (müssen gesondert erhoben werden – automatisch oder manuell)

  • Auslastungsdaten (müssen gesondert erhoben werden – automatisch oder manuell)

  • Temperaturdaten

  • Zustandsdaten (Fahrzeug)

  • Reparaturhistorie

Servicepartnerdaten Darüber hinaus können folgende Datenquellen optional verwendet werden:

  • Verkehrs- & Staudaten

  • Verfügbarkeit von Rastplätzen

  • Lenk- & Ruhezeiten für Fahrer

  • Wetterdaten etc.

ENGLISCH VERSION

Current Situation

With more than 500 bil. of ton kilometre (2017) roads are by far the most important transportation route in Germany. Every day more than 1.3 mil. trailers are pulled on German highways. 
35% of available transport capacities (loading space) on those trailers are unused, caused by possibly predictable maintenances, needless waiting times as well as missing transparency about availability of capacities. 
 
As a service driven company it is our objective to jointly shape with our customers tomorrows’ transport logistics as safe and as efficient as possible. By this we contribute to optimized transportation logistics across Europe.

To enable this, today we consider:

  • The positioning of vehicles as well track & trace of transports 

  • The monitoring of temperature and vehicle status data as well as the data from the electronic braking system 

  • The placement of service and maintenance appointments 

  • The reduction of holding/waiting times

Challenge

Enable our customers to transport freights as safe and as efficient as possible by providing innovative, digital services and utilizing considerable data:

  • The prediction of arrival times,

  • The prediction of service and maintenance incidents,

  • The optimization of the degree of capacity utilization,

  • The avoidance of unexpected events like breakdowns (disruption in processes).

At least two of the following data sources should be used:

  • Global positioning data, 

  • Start / destination data (have to be imposed - automatically or manually),

  • Data about the degree of capacity utilization (have to be imposed - automatically or manually),

  • Temperature data,

  • Status data (trailer),

  • History of service & maintenance incidents,

  • Service partner data.

Beyond these following data sources might be relevant either:

  • Traffic data & traffic jam data,

  • Availability of resting places,

  • Driving and rest periods ,

  • Weather data,

  • etc.. 

Lufthansa Cargo Challenge

Kurzbeschreibung:

Lufthansa Cargo ist Leader im globalen Airfreightmarkt, der das Bindeglied zwischen First und Last Mile der Transportkette bildet. Mit Hilfe einer Open API will man neue Services für eine automatisierte Verbindung zwischen First und Last Mile schaffen.

Challenge:

Wie können durch umfassende Integration von sinnvoll gewählten Datenströmen und darauf aufbauende technische Lösungen neue Services und/oder Markplätze im Kontext schneller globaler Warenlieferung entwickelt werden?

-- ENGLISh VERSION --

Short description

Lufthansa Cargo is a leader in the global airfreight market, forming the crucial link between first and last mile of the transport chain. Using an Open API, new services for an automated link between first and last mile shall be created.

Challenge:

How can new services and/or marketplaces be developed in the context of fast global cargo deliveries using comprehensive integration of useful data and resulting technological solutions?

Deutsche Bahn

Challenge

Die IST-/SOLL-Meldungen der Reisenden-Informationssysteme über äußere Einflüsse der S-Bahn Stuttgart gilt es in einem Zusammenhang zu setzen. Gleichzeitig ist die Genauigkeit der Prognosen, welche die Deutsche Bahn daraus ableitet von Interesse.

ENGLISH VERSION

Challenge

The challenge is to use external data coupled with the scheduled- and actual arrival time of the S-Bahn Stuttgart, to improve the accuracy of the predicted arrival time.

Agenda

Samstag, 18. November

18:00 Uhr - Ankunft & Registrierung

19:30 Uhr - Eröffnung durch Messe Frankfurt, hack.institute

19:45 Uhr - Präsentation der Challenges

20:00 Uhr - Netzwerken bei Finger-Food & Drinks

00:00 Uhr - Schlafen gehen & fit in den nächsten Tag

Sonntag, 19. November

09:00 Uhr - Registrierung & Frühstück

10:00 Uhr - Welcome 

10:30 Uhr - Ideen-Pitches & Teambuilding

13:30 Uhr - Mittags-Snack                                                     hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken

19:00 Uhr - Abendessen hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken

23:00 Uhr - Mitternachts-Snack hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken

Montag, 20. November

09:00 Uhr - Frühstücken  hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken.hacken

09:30 Uhr - Welcome & Tagesübersicht

10:00 Uhr - Vorbereitung der Pitches

13:00 Uhr - Programmierungen stoppen. Projektabgabe.          

14:00 Uhr - Erfrischung, Vorbereitung auf den Pitch

15:15 Uhr - Project Pitches 

17:00 Uhr - Beratung der Jury 

17:30 Uhr - Award Verleihung         

ab 19:00 Uhr - Party in der Hackathon Area             

 

Partner

Veranstalter


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Medienpartner

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Anreise

KartendatenKartendaten © 2018 GeoBasis-DE/BKG (©2009), Google
Kartendaten © 2018 GeoBasis-DE/BKG (©2009), Google
1 km 

Kontakt

Bei jeglichen Fragen steht dir hack.institute jederzeit zur Verfügung.