Marvin Kastner, M.Sc.
Address
Hamburg University of Technology
Institute of Maritime Logistics
Am Schwarzenberg-Campus 4 (D)
21073 Hamburg
Contact Details & Profiles
Office: building D room 5.007
Phone: +49 40 42878 4793
E-mail: marvin.kastner(at)tuhh(dot)de
ORCiD: 0000-0001-8289-2943
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/marvin-kastner/
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Marvin-Kastner
Google scholar: https://scholar.google.de/citations?user=lAR-oVAAAAAJ&hl=de&oi=ao
Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57221938031
Research Focus
- Simulation-based Design of Container Terminals
- Optimization of Yard Operations at Container Terminals
- Data-driven Improvement of Maritime Security
- Machine Learning in Maritime Logistic
- Optimization of Multivariate Black-box Functions
Presentations and workshops (Excerpt)
- 26.09.2024 a talk at the Hamburg International Conference of Logistics (HICL): "Hinterland rail connectivity of seaport container terminals" with the coauthors Owais Ahmed Shaikh, Yasser Shaikh, and Anish Sundar Gowthaman
- 06.05.2024 a workshop at the Graduate Academy of TUHH: "Introduction to Jupyter Notebooks" (title translated) [more]
- 25.01.2023 a talk at the 7. Suderburger Logistics Forum: "AI-assisted planning of cargo handling facilities with the example of container terminals" (title translated)
- 15.09.2022 a talk at the MLE-Days 2022: "Synthetic data for reinforcement learning in container terminal control systems."
- 28.06.2022 a workshop at the Graduate Academy of TUHH: "Introduction to Jupyter Notebooks" (title translated) [more]
- 02.07.2021 a workshop at the MLE-Days 2021: "Machine Learning in Maritime Logistics" (title translated) [zip]
- 16.03.2021 a workshop at the Graduate Academy of TUHH: "Introduction to Jupyter Notebooks" (title translated) [more]
- 30.11.2020 in the lecture series "Train Your Engineering Network" of the MLE initiative: "How to Talk About Machine Learning with Jupyter Notebooks"
- 22.11.2019 at DISRUPT NOW! AI for Hamburg: "Artificial Intelligence in Maritime Economy" (title translated) [more]
- 29.10.2019 in the context of forschungsbörse: "Maritime Logistics - an all-round cover" (title translated) [more]
- 23.10.2019 at the Open Access Week 2019 at TUHH: "Data Analysis - Describe and Visualize Data with Jupyter Notebooks" (title translated) [more] [git]
- 16.11.2018 at the GI DevCamp Hamburg: "Mobility Research and GDPR"
- 27.09.2018 at SGKV WG regarding truck arrivals: "Forecasting and Neural Networks – What is possible?" (title translated)
2024
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
| Volume: Number: |
| on pages: |
| Chapter: |
| Editor: |
| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
| Series: |
| Address: |
| Edition: |
| ISBN: |
| how published: |
| Organization: |
| School: |
| Institution: |
| Type: |
| DOI: |
| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
| ARXIVID: |
| PMID: |
Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist
2023
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
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| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
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| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
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Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist
2022
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
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| Editor: |
| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
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| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
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Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist
2021
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
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| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
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| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
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Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist
2020
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
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| Editor: |
| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
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| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
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Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist
2019
| [182473] |
| Title: Simulationsstudie zur Verbesserung der Effizienz der Lagerung in Seehafen-Containerterminals. <em>Maritime Research Forum 2023</em> |
| Written by: Wiebers, Sascha and Kastner, Marvin |
| in: <em>Maritime Research Forum 2023</em>. (2023). |
| Volume: Number: |
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| Chapter: |
| Editor: |
| Publisher: Maritime Research Forum 2023: |
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| Type: |
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| URL: http://hdl.handle.net/11420/15047 |
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Note:
Abstract: Containerterminalbetreiber sind häufig damit konfrontiert, dass sie von den Reedereien nicht alle Informationen erhalten, die sie für einen effizienten Betrieb benötigen. Bei zu löschenden Containern helfen Informationen zum Weitertransport, einen guten Stellplatz für diesen auszuwählen. Wenn diese Informationen fehlen oder nicht zutreffend geschätzt werden können, kommt es in der Folge immer wieder zu unnötigen Umstapelvorgängen, die zu zeitlichen Verzögerungen und Energieverschwendung führen. In einer Simulationsstudie wird untersucht, wie stark sich die fehlenden und fälschlich angenommenen Informationen auf den Terminalbetrieb auswirken. Hierbei werden die Produktivität der Stapelkrane und die Anzahl der umzustapelnden Container pro auszulagernden Containern betrachtet. Als Simulationsparameter werden die Menge der fehlenden Informationen als auch die Qualität der Schätzung variiert. Die beiden Simulationsparameter werden in jeweils drei Abstufungen unterteilt und in allen neun Kombinationen simuliert. Als Kontrollgruppe diente eine weitere Simulation mit vollständigen und fehlerfreien Daten. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigen, dass fehlende Daten die Produktivität der Stapelkrane nur geringfügig beeinträchtigen, solange die Qualität der Schätzung hinreichend gut ist. Die Schätzung kann durch den Einsatz KI-gestützter Prognoseansätze verbessert werden. Mit sinkender Prognosegüte fällt die Lagerkranproduktivität; im gewählten Szenario sind dies 2,5 Prozent, was auf einen Anstieg der Umstapelvorgänge von 10 Prozent zurückzuführen ist