Logistik – Aktuelle Projekte für Forschung und Industrie

AI4EU: Kompetenzen zur künstlichen Intelligenz bündeln und zugänglich machen – für große wie für kleine Unternehmen

Künstliche Intelligenz ist eine bahnbrechende Technologie unserer Zeit. Die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz werden so weitrechende Folgen haben wie einst bei der Elektrizität oder bei der Erfindung des Buchdrucks. Die Ressourcen für Innovationen werden derzeit jedoch von riesigen Technologieunternehmen in Nordamerika und China dominiert.

AMable: Wissenslücken ausgleichen und Unternehmen den Zugang zum 3D-Druck ermöglichen

KMUs sehen sich bei der Einführung additiver Fertigungsverfahren (AM) mit Hindernissen konfrontiert: Es mangelt an qualifizierten Arbeitskräften oder es fehlt an Zugang zu Know-how, Ausrüstung, Infrastruktur und Märkten. Das Hauptziel des Projekts AMable besteht darin, diese Implementierungsbarrieren zu überwinden und die Einführung von AM-Technologien durch KMUs zu ermöglichen.

Anknüpfung von Haiers Kundenplattform COSMOPlat an die GAIA-X Architektur

Das Projekt befasst sich mit der konzeptionellen Integration der GAIA-X-Komponenten in die Plattform COSMOPlat des Projektpartners Haier. Der weltweite Marktführer für Haushaltsgeräte unterstützt mit der Kundenplattform unter anderem dabei, Fertigungs-prozesse ihrer Produkte zu optimieren.

CCIT: Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies

Der Fraunhofer-Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT erforscht kognitive Technologien für das industrielle Internet. Forscher aus unterschiedlichen Disziplinen entwickeln Schlüsseltechnologien entlang der Wertschöpfungskette vom Sensor über intelligente Lernverfahren bei der Datenverarbeitung bis hin zur Cloud. Der CCIT befähigt Unternehmen zur zukunftssicheren Gestaltung ihres Geschäfts, indem er Marktzugänge mit kognitiven Lösungsangeboten und Produkten eröffnet.

DataPorts: Datenplattform für die Vernetzung von Seehäfen

Nur drei Prozent der Containerterminals sind heute automatisiert. Die Herausforderungen und Anforderungen, die in diesem Sektor auftreten, lassen sich aber nur durch eine weitere Digitalisierung und Automatisierung von Abläufen bewältigen. Es gilt den Hafenbetrieb zu optimieren, die Lieferkette von Betreibern und Beförderern zu verbessern und die Emissionen und Abfälle zu reduzieren.

DB Schenker: Enterprise Lab für Logistik und Digitalisierung

Innovative Logistiklösungen und Prozessinnovationen tragen maßgeblich zur Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bei. Mit dem im Jahr 2015 eingerichteten »DB Schenker Enterprise Lab for Logistics and Digitization« wird die digitale Transformation von Prozessen im konkreten unternehmerischen Umfeld eines Logistikdienstleisters beschleunigt.

Diagnosis Data Management bei Thales

Die industrielle Datenhaltung und -nutzung erfährt bei zunehmend digitalisierenden Prozessen eine immer größere Bedeutung. So gilt es etwa einen unternehmensspezifischen Weg der zentralen und dezentralen Datenverwaltung zu finden und betriebliche Zuständigkeiten eindeutig zu definieren. Für Geschäftsprozesse wie den Kundenservice ist ein funktionierendes Datenmanagement von strategischer Bedeutung.

Blockchain Europe: Das Projekt zum Aufbau des Europäischen Blockchain-Instituts in Nordrhein-Westfalen

Die digitale Transformation wirkt sich auf nahezu alle Bereiche des Landes, ob gesellschaftlich, politisch, sozial oder auch rechtlich aus. Im Projekt zum Aufbau des Europäischen Blockchain-Instituts in Nordrhein-Westfalen werden prägende Kräfte aus Forschung und Wirtschaft für die zukunftsweisende Blockchain-Technologie konzentriert, um diesen Wandel voranzutreiben.

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Fraunhofer-Datenraum: Transparenz zu Forschungsdaten – übergreifend, funktional und sicher

Forschungsdaten liegen in der dezentralen Organisation der Fraunhofer-Gesellschaft vielfach in einzelnen Informationssilos der Institute vor. Ein Austausch zwischen Instituten findet oft nicht statt, weil ein nachfragendes Institut keine Transparenz über die Existenz artverwandter Daten hat und ein potenzielles Anbieterinstitut seine Daten schützen möchte.

IDS@BKM: Kollaborative Datennutzung von Kunden und Lieferanten – sicher, souverän, auf Augenhöhe

Auftretende Engpässe können für alle Partner in der Supply Chain signifikante technische und wirtschaftliche Konsequenzen nach sich ziehen. Eine proaktive Engpasskommunikation und Darstellung erfolgt in der Regel oft zu spät oder ist mit stetig hohem manuellen Aufwand verbunden. Der Use Case »IDS@BKM« liefert einen Beitrag zur Lösung bestehender Hemmnisse im Bedarfs- und Kapazi-tätsmanagement (BKM) mit gegenseitigem Nutzen.

Industrial Data Management bei VW: Industrielle Daten nicht nur erzeugen, sondern nutzen

Unternehmen verfügen über immer mehr Stamm-, Bewegungs- und Prozessdaten, die permanent erfasst und in einer Vielzahl von Geschäftsprozessen verwendet werden. Das intelligente Management dieser Daten wird dadurch mehr und mehr zu einem erfolgskritischen Faktor im globalen Wettbewerb. Denn nur, wenn es gelingt, qualitativ hochwertige Daten vorzuhalten und diese zur Verfügung zu stellen, können gewinnbringende Erkenntnisse erzielt sowie unternehmerischen Prozesse nachhaltig zu verbessern.

InDaSpacePlus: Industrial Data Spaces Plus

Die digitale Vernetzung der Welt schreitet voran. Neue Geschäftsmodelle, smarte Services und innovative Leistungsangebote werden dadurch ermöglicht. Die Voraussetzung dafür ist der sichere Austausch von Daten in Wertschöpfungsketten. Die Rufe nach deutschen und europäischen Lösungen im umkämpften Markt für industrietaugliche cloudbasierte Lösungen werden derweil immer lauter.

Leistungszentrum Logistik und IT: Innovationsökosystem am Wissenschaftsstandort Dortmund

Unter dem Dach des Leistungszentrums Logistik und IT arbeiten wissenschaftliche Institutionen aus Dortmund zusammen, die schon heute – jede für sich – die Logistikforschung prägen und vorantreiben. Im Leistungszentrum bauen sie nun nicht nur gemeinsam, sondern synergetisch eine nationale Infrastruktur und ein offenes Innovationsökosystem zusammen mit der Industrie auf – von der Grundlagenforschung bis hin zur angewandten Forschung.

Recht-Testbed: Rechtssicherheit bei autonomen Vertragsverhandlungen in der Industrie 4.0 unterstützen

Neben der Digitalisierung und der Individualisierung ist die Automatisierung die dritte wesentliche Säule der Industrie 4.0. Mit der zunehmenden Vernetzung in der Fertigung und der Logistik werden viele Prozesse vereinfacht, können letztlich sogar autonom durch spezielle Softwarekomponenten (Agenten) durchgeführt werden. Das »Recht-Testbed« bietet eine Simulationsumgebung zur Unterstützung der Agentenentwicklung durch KMUs mit den Schwerpunkten der Rechts- und IT-Sicherheitsprüfung.

SELE: Silicon Economy Logistics Ecosystem

Die Potenziale bei der Optimierung von Prozessen im Hinblick auf Effizienzsteigerung oder für digitale Dienste und neue Geschäftsfelder sind nahezu unerschöpflich. Doch nur, wenn die sich bietenden Potenziale erschlossen werden, wird die Logistik in Deutschland ihre Weltmarktführerschaft verteidigen bzw. ausbauen können.

Service-Meister: KI-basiertes Serviceökosystem für technischen Service in der Industrie 4.0

In der deutschen Industrie findet ein grundlegender Wandel in der Wertschöpfung von Produkten hin zu Dienstleistungen statt. Das nötige »Service-Wissen« zu industriellen Anlagen übersteigt aber das Wissen einzelner Servicetechniker und zum Teil sogar von Unternehmen. Einhergehend mit dem Fachkräftemangel steht der deutsche Mittelstand in den nächsten Jahren vor einer enormen Herausforderung, seinen Vorsprung in der Erbringung von Dienstleistungen zu sichern.

Trusted-Secure-Data-Sharing-Space: Vertrauen in Datenmärkte stärken

Der Datenmarkt florierte in den vergangenen Jahren. Ein deutlicher Vertrauensverlust gegenüber Plattformen, die als sicher und datenschutzfreundlich betrachtet werden, hat den Markt jedoch erschüttert. Dieser Vertrauensmangel hat die Datenwirtschaft hart getroffen, da ihre Ressourcen auf offene Daten beschränkt wurden. Dieser Rückgang dürfte sich fortsetzen, wenn die technischen Standards nicht angepasst werden.

XAPS: Künstliche Intelligenz für automatisierte Produktionssysteme

In modernen Produktionssystemen gibt es trotz der Überwachung einzelner Prozessschritte komplexe Abhängigkeiten zwischen Material, Betriebsmitteln und Bearbeitungsschritten, die selbst bei vermeintlich korrekter Bearbeitung nicht das erforderliche Qualitätsniveau erreichen. Teure Nacharbeiten oder sogar Ausschussware sind die Folge.