Unsere Referenzen – Ein Überblick über unsere Kompetenzen

Die Digitalisierung und Automatisierung revolutionieren die Logistik und eröffnen neue Möglichkeiten für Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung und datengetriebene Entscheidungen.

Unsere erfolgreich umgesetzten Projekte zeigen, wie moderne Technologien in der Praxis angewendet werden und welchen konkreten Mehrwert sie bieten. Unsere Zielgruppen sind sowohl Unternehmen, die individuelle Lösungen für spezifische Herausforderungen suchen (industrielle Auftragsforschung), als auch Forschungskonsortien, die für ein Forschungsprogramm einen Antrag stellen und von unserer technologischen Expertise profitieren möchten.

Machine Learning verbessert die Klassifikation in Logistikprozessen

Durch den Einsatz von Machine Learning konnte ein großer Industriepartner (Logistikdienstleister) die Klassifikation von Paketen automatisieren und Mengenprognosen verbessern. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein ML-basiertes System, das optische Eigenschaften von Paketen analysiert und sich durch kontinuierliches Training optimiert. Das Ergebnis: eine effizientere Informationsgewinnung, reduzierte Fehlerquoten und verbesserte Logistikprozesse.

Künstliche Intelligenz und Big Data | Laderaumoptimierung | Digitalisierung und Automatisierung

Optimierung der Versandabwicklung durch innovativen Packalgorithmus

Durch einen leistungsfähigen Packalgorithmus konnten Versandverpackungen optimiert und Logistikkosten gesenkt werden. Die Lösung minimierte Artikelsplits, verbesserte die Packmittelauswahl und reduzierte Verpackungsfehler. Die Implementierung in das ERP-System führte in über 5 % der Sendungen zu einer besseren Nutzung der Packmittel, was zu Kosteneinsparungen und höherer Kundenzufriedenheit beitrug.

Laderaumoptimierung | Individuelle Software-Entwicklung

PUZZLE® – Effiziente Lager- und Transportoptimierung für Cash-Center

Im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts optimierte die PUZZLE® Software die Dimensionierung und Logistik eines Geldlagers. Die Software berechnete die optimale Ladeanordnung und Behälteranzahl zur effizienten Planung interner Abläufe. Dadurch konnte die Volumenauslastung um 17 % erhöht und die Transportkosten im Containerbereich langfristig gesenkt werden. PUZZLE® bewies erneut seine branchenübergreifende Einsatzfähigkeit für eine effizientere Lager- und Transportlogistik.

Laderaumoptimierung | Individuelle Software-Entwicklung

Effiziente Ablösung der Logistiksoftware bei EUROPART Materials GmbH

Die EUROPART Materials GmbH ersetzte erfolgreich ihre alte Logistiksoftware durch ein modernes System. Durch eine detaillierte Planung und ein strukturiertes Change Management wurde ein reibungsloser Übergang sichergestellt. Die Umstellung ermöglichte optimierte Prozesssteuerung, nahtlose Systemintegration und erhöhte Effizienz in der Logistik.

IT-Strategie

Data Quality Checks – Optimierung heterogener Datenlandschaften

Unvollständige und fehlerhafte Daten beeinträchtigten Analysen und Geschäftsentscheidungen. In Kooperation mit CDQ AG wurden Data Quality Checks entwickelt und in eine Data Analytics Plattform integriert. Die Bereinigung und Konsolidierung heterogener Datenquellen verbesserte die Datenqualität, Konsistenz und Entscheidungsfindung und ermöglichte effizientere Geschäftsanalysen.

IT-Strategie

E-Commerce-Anforderungen in der Logistik

Ein schweizerischer Logistikdienstleister optimierte mit Unterstützung der Software & Information Engineering Abteilung seine E-Commerce-Logistikprozesse. Durch die Implementierung eines intelligenten Warenwirtschaftssystems wurden Retourenprozesse optimiert, die Multichannel-Integration verbessert und die IT-Sicherheit erhöht. Die Beratung umfasste zudem Maßnahmen zur Verschlüsselung sensibler Daten und zur Systemintegration, um die Effizienz und Sicherheit im digitalen Handel zu steigern.

IT-Strategie

Geschäftsobjekte für die Logistik – Effiziente Prozessoptimierung

Im Forschungsprojekt wurde ein digitales Geschäftsobjekt-Modell entwickelt, das die Verwaltung logistischer Prozesse optimiert. Durch standardisierte Datenmodelle und flexible Anpassungsmöglichkeiten können Unternehmen ihre Abläufe effizienter gestalten. Die Lösung ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme und erleichtert die Steuerung sowie Analyse logistischer Daten.

Digitalisierung und Automatisierung | Digitaler Zwilling | IT-Strategie

Hub2Move – Flexible Umschlagszentren für eine dynamische Logistik

Das Projekt Hub2Move entwickelte Konzepte für bewegliche Hubs, die flexibel auf- und abgebaut werden können, um sich den sich wandelnden Anforderungen globaler Warenströme anzupassen. Ziel war es, Umschlagszentren standortunabhängig und modular zu gestalten, sodass sie in kürzester Zeit an neue Marktanforderungen angepasst werden können. Dabei wurden innovative Materialflusssysteme entwickelt, die durch ihre Anpassungsfähigkeit sowohl Effizienz als auch Nachhaltigkeit in der Logistik steigern.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

Industrial Data Space – Sicherer Datenaustausch in Geschäftsökosystemen

Der Industrial Data Space (IDS) stellte einen virtuellen Datenraum für den sicheren und souveränen Austausch von Unternehmensdaten bereit. Durch die Entwicklung der IDS-Referenzarchitektur und der IDS Integration Toolbox wurde eine effiziente Datenvernetzung ermöglicht. Unternehmen konnten durch IDS ihre Datensicherheit erhöhen, Interoperabilität verbessern und digitale Geschäftsmodelle optimieren.

Digitalisierung und Automatisierung | IT-Strategie

InnoLogBat – Nachhaltige Batterie-Logistik für die E-Mobilität

Im Forschungsprojekt InnoLogBat wurde eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft für Lithium-Ionen-Batterien entwickelt. Schwerpunkte waren die sichere Lagerung, das Second Life von Batterien sowie Recycling- und Remanufacturing-Prozesse. Die Ergebnisse führten zu effizienteren Logistikprozessen, höheren Sicherheitsstandards und ressourcenschonender Batterie-Logistik.

Risikomanagement | Digitalisierung und Automatisierung | IT-Strategie

Innovationslabor: Hybride Dienstleistungen in der Logistik

Das Innovationslabor erforschte neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Technik in der Social Networked Industry. Es wurden hybride Dienstleistungen entwickelt, die technologische, soziale und organisatorische Aspekte der Industrie 4.0 verbinden. Im Fokus standen neue Interaktionsmodelle, der Einsatz von Augmented Reality in Logistikprozessen und die Integration von IoT-Technologien zur Effizienzsteigerung. Die Forschungsergebnisse liefern eine wichtige Grundlage für die digitale Transformation in der Logistik und darüber hinaus.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

Lamarr-Institut – Zukunftsweisende ML- und KI-Technologien

Das Lamarr-Institut erforschte nachhaltige Machine Learning (ML)- und KI-Technologien, die sich durch geringen Ressourceneinsatz, hohe Leistungsfähigkeit und einen vertrauensvollen Umgang mit Daten auszeichnen. Im Fokus standen die Weiterentwicklung der Open-Source-Entwicklung MLCVZoo, die Anpassung von ML-Algorithmen für eingeschränkte Systeme und der Transfer von Forschungsergebnissen in die Logistik.

Künstliche Intelligenz und Big Data | IT-Strategie

ML2R – Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen

Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) hatte das Ziel, die Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens in Deutschland voranzutreiben und industrienahe Anwendungen zu ermöglichen. Die Abteilung beschäftigte sich insbesondere mit dem Einsatz von ML auf ressourcenbeschränkten Systemen sowie der Entwicklung von Demonstratoren zur praxisnahen Anwendung. Ein weiterer Fokus lag auf dem Technologietransfer, um Unternehmen den Zugang zu modernen ML-Technologien zu erleichtern.

Künstliche Intelligenz und Big Data | IT-Strategie

Optimierung der IT-Infrastruktur bei CargoLine

Im Rahmen des Projekts wurde die zentrale IT-Landschaft von CargoLine analysiert, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und eine zukunftsfähige IT-Strategie zu entwickeln. Durch den Einsatz von Stakeholder- und Risikoanalysen sowie die Erstellung einer Systemlandkarte wurden wesentliche Grundlagen geschaffen. Workshops und Interviews lieferten dabei wichtige Erkenntnisse zu Anforderungsmanagement, Benutzerführung und Datenqualität. Zudem flossen neue Schwerpunkte wie Lernkultur, Security und Echtzeitüberwachung in die strategische Ausrichtung ein.

IT-Strategie

Optimierung der Anlagenautomatisierung durch IT-Strategieberatung

Ein Industriepartner optimierte durch gezielte IT-Strategieberatung die Automatisierung seiner Anlagen. Durch IST-Analyse, Risikoanalyse und ein flexibles Lastenheft wurden Optimierungspotenziale identifiziert und die Softwaresteuerung verbessert. Die Umsetzung erfolgte durch Workshops und Beratungsgespräche, wodurch die Automatisierungsprozesse effizienter und die IT-Infrastruktur nachhaltiger optimiert wurden.

IT-Strategie

Strategie-Workshop zur Logistik in Mega-Cities 2020

Zusammen mit Siemens wurden in strategischen Workshops Logistik-Szenarien für Mega-Cities 2020 analysiert. Ziel war die Übertragung von Netzwerkplanungsmethoden aus der IT- und Telekommunikationswelt auf urbane Logistiksysteme. Die Ergebnisse führten zu neuen Ansätzen für die Optimierung urbaner Transportinfrastrukturen und lieferten wertvolle Erkenntnisse für zukunftsweisende Logistikstrategien.

IT-Strategie

Automodal – Automatisierung von trimodalen Terminals

Das Projekt Automodal untersuchte die durchgängige Automatisierung von Umschlagterminals im Kombinierten Verkehr. Im Fokus stand die prototypische Automatisierung eines Portalkrans, der mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet wurde, um sichere und effiziente Arbeitsprozesse zu ermöglichen. Durch den Open-Source-Ansatz der Steuerungssoftware konnten Erkenntnisse für verschiedene Einsatzszenarien abgeleitet werden. Das Projekt trug zur Optimierung von Terminalprozessen und zur Stärkung des intermodalen Verkehrs bei.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | Open Source | Künstliche Intelligenz und Big Data

CRISTAL – Nachhaltige und zuverlässige Binnenschifffahrt

Das CRISTAL-Projekt entwickelte Strategien zur Optimierung des Binnenschiffsverkehrs und setzte auf digitale Zwillinge zur prädiktiven Wartung. Ziel war die Erhöhung des Anteils der Binnenschifffahrt am europäischen Frachtverkehr durch effizientere Routen- und Infrastrukturplanung sowie den Einsatz nachhaltiger Technologien. Die entwickelten Lösungen tragen zur Reduzierung von Betriebsunterbrechungen, Emissionen und zur Förderung umweltfreundlicher Transportalternativen bei.

Digitaler Zwilling | Digitalisierung und Automatisierung

Digitaler Zwilling für Schleusen – Effizienz, Sicherheit und vorausschauende Wartung

Der digitale Zwilling ermöglicht eine präzise Analyse und Optimierung von Schleusenbetrieben. Durch die Erfassung von Echtzeit-Sensordaten verbessert er die Betriebsabläufe, minimiert Ausfallzeiten und erhöht die Sicherheit. Im CRISTAL-Projekt wird diese Technologie gezielt eingesetzt, um Wasserstraßen effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Digitaler Zwilling | Digitalisierung und Automatisierung

DyCoNet – Smarte Luftfracht-Container mit IoT-Integration

Ein Machine-Learning-Algorithmus wurde entwickelt, um die automatische Klassifikation von Paketen in Logistikprozessen zu verbessern. Durch intelligente Bildverarbeitung konnten optische Eigenschaften erkannt und Mengenprognosen optimiert werden. Der Ansatz reduzierte Fehlklassifikationen, steigerte die Effizienz der Logistikprozesse und senkte den Entwicklungsaufwand im Vergleich zur traditionellen Softwareprogrammierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

E³-Produktion – Effiziente und nachhaltige Fertigungssysteme

Das Forschungsprojekt E³-Produktion entwickelte innovative Lösungen zur Optimierung von Produktionsprozessen und Reduzierung des Ressourceneinsatzes. Durch die Verknüpfung von Industrie 4.0-Technologien, die Digitalisierung von Produktionsabläufen und nachhaltige Fabrikkonzepte wurde eine effizientere und umweltfreundlichere Fertigung ermöglicht. Zentrale Ergebnisse waren die Integration digitaler Plattformen und die Entwicklung von Echtzeit-Datenlösungen zur Steuerung von Produktionsprozessen.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

Geschäftsobjekte für die Logistik – Effiziente Prozessoptimierung

Im Forschungsprojekt wurde ein digitales Geschäftsobjekt-Modell entwickelt, das die Verwaltung logistischer Prozesse optimiert. Durch standardisierte Datenmodelle und flexible Anpassungsmöglichkeiten können Unternehmen ihre Abläufe effizienter gestalten. Die Lösung ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme und erleichtert die Steuerung sowie Analyse logistischer Daten.

Digitalisierung und Automatisierung | Digitaler Zwilling | IT-Strategie

Hub2Move – Flexible Umschlagszentren für eine dynamische Logistik

Das Projekt Hub2Move entwickelte Konzepte für bewegliche Hubs, die flexibel auf- und abgebaut werden können, um sich den sich wandelnden Anforderungen globaler Warenströme anzupassen. Ziel war es, Umschlagszentren standortunabhängig und modular zu gestalten, sodass sie in kürzester Zeit an neue Marktanforderungen angepasst werden können. Dabei wurden innovative Materialflusssysteme entwickelt, die durch ihre Anpassungsfähigkeit sowohl Effizienz als auch Nachhaltigkeit in der Logistik steigern.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

I2PANEMA – IoT für effiziente Hafenlogistik

Das Projekt I2PANEMA entwickelte IoT-basierte Lösungen zur Optimierung von Prozessen in Binnen- und Seehäfen. Ziel war die Effizienzsteigerung, Emissionsreduktion und nachhaltige Digitalisierung. Dazu wurden Containerlokalisierung, Verkehrssteuerung und Lärmreduktion optimiert. Zudem entstand der ISO 4891 Standard für ein digitales Logbuch. Die Innovationen steigerten die Containerbewegungen und verbesserten die Umweltverträglichkeit. I2PANEMA erhielt den ITEA Award of Excellence.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | Risikomanagement

ICT-Biochain – Digitale Innovation für nachhaltige Biomasselieferketten

Das Projekt ICT-Biochain zielte darauf ab, die Effizienz von Biomasselieferketten durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) zu steigern. Dazu wurde eine Plattform entwickelt, die Nutzer aus der Bioökonomie mit relevanten ICT-Lösungen verbindet. Durch die Bereitstellung von Biomassedaten aus Modellregionen sowie die Integration digitaler Technologien sollten nachhaltige Wertschöpfungsketten optimiert werden. Die entwickelte Software-Architektur umfasste ein Metadatenmodell, Anforderungsanalysen sowie Mockups zur Tool-Evaluierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

Industrial Data Space – Sicherer Datenaustausch in Geschäftsökosystemen

Der Industrial Data Space (IDS) stellte einen virtuellen Datenraum für den sicheren und souveränen Austausch von Unternehmensdaten bereit. Durch die Entwicklung der IDS-Referenzarchitektur und der IDS Integration Toolbox wurde eine effiziente Datenvernetzung ermöglicht. Unternehmen konnten durch IDS ihre Datensicherheit erhöhen, Interoperabilität verbessern und digitale Geschäftsmodelle optimieren.

Digitalisierung und Automatisierung | IT-Strategie

Industrie 4.0 Recht-Testbed – Rechtssichere Verhandlungen zwischen Maschinen

Das Industrie 4.0 Recht-Testbed untersuchte die rechtlichen Herausforderungen autonomer Vertragsverhandlungen zwischen Maschinen. Im Fokus standen Blockchain- und Smart-Contract-Technologien zur Absicherung von Maschinenverträgen, Haftungsfragen und der Nachweisbarkeit erbrachter Leistungen. Das Fraunhofer IML entwickelte eine digitale Infrastruktur zur Simulation von Vertragsverhandlungen, erarbeitete praxisnahe Use Cases und lieferte Handlungsempfehlungen für Unternehmen.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

InnoLogBat – Nachhaltige Batterie-Logistik für die E-Mobilität

Im Forschungsprojekt InnoLogBat wurde eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft für Lithium-Ionen-Batterien entwickelt. Schwerpunkte waren die sichere Lagerung, das Second Life von Batterien sowie Recycling- und Remanufacturing-Prozesse. Die Ergebnisse führten zu effizienteren Logistikprozessen, höheren Sicherheitsstandards und ressourcenschonender Batterie-Logistik.

Risikomanagement | Digitalisierung und Automatisierung | IT-Strategie

Innovationslabor: Hybride Dienstleistungen in der Logistik

Das Innovationslabor erforschte neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Technik in der Social Networked Industry. Es wurden hybride Dienstleistungen entwickelt, die technologische, soziale und organisatorische Aspekte der Industrie 4.0 verbinden. Im Fokus standen neue Interaktionsmodelle, der Einsatz von Augmented Reality in Logistikprozessen und die Integration von IoT-Technologien zur Effizienzsteigerung. Die Forschungsergebnisse liefern eine wichtige Grundlage für die digitale Transformation in der Logistik und darüber hinaus.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

IoT-Gateway – Echtzeit-Vernetzung für die Logistik

Das IoT-Gateway ermöglichte die Echtzeit-Verarbeitung von Steuerungs- und Sensordaten zur Optimierung von Maschinen und Anlagen in der Logistik. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein Softwarekonzept zur Prozessüberwachung, das die Produktivität und Effizienz erheblich steigerte. Auf der SPS-Fachmesse wurde die Lösung an fünf Demonstratoren präsentiert und eine Webanwendung zur Steuerung entwickelt.

Digitalisierung und Automatisierung |  Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

Logistics Mall – Cloud Computing für die Logistik

Die Logistics Mall war ein Forschungsprojekt zur Entwicklung einer cloudbasierten Plattform für Logistiksoftware. Ziel war es, eine digitale Marktplatzlösung zu schaffen, auf der Logistik-Dienstleister und Software-Anbieter flexibel IT-Dienste als Software as a Service (SaaS) bereitstellen konnten. Dadurch wurde die Zusammenstellung individueller Logistiklösungen vereinfacht, Kosten gesenkt und die Interoperabilität verschiedener IT-Systeme verbessert. Im Projekt wurden innovative Konzepte für digitale Geschäftsprozesse, Automatisierung und Cloud-Technologien erarbeitet.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

Machine Learning verbessert die Klassifikation in Logistikprozessen

Durch den Einsatz von Machine Learning konnte ein großer Industriepartner (Logistikdienstleister) die Klassifikation von Paketen automatisieren und Mengenprognosen verbessern. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein ML-basiertes System, das optische Eigenschaften von Paketen analysiert und sich durch kontinuierliches Training optimiert. Das Ergebnis: eine effizientere Informationsgewinnung, reduzierte Fehlerquoten und verbesserte Logistikprozesse.

Künstliche Intelligenz und Big Data | Laderaumoptimierung | Digitalisierung und Automatisierung

MultiRELOAD – Nachhaltige Optimierung des Güterverkehrs

Das Projekt MultiRELOAD entwickelte effiziente multimodale Güterverkehrslösungen, um eine nachhaltige Emissionsreduzierung zu erreichen. Der Binnengüterverkehr wurde in Demonstrationshäfen optimiert und Transporte auf Binnenschiffe sowie Schienenverkehr verlagert. Eine Visualisierungsplattform unterstützte die Analyse von Verkehrsströmen und die Echtzeit-Transportplanung.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

ÖPNV-Flexi – Intelligente Fahrgastprognosen für einen optimierten Nahverkehr

Das Projekt ÖPNV-Flexi entwickelte KI-gestützte Modelle zur präzisen Vorhersage des Fahrgastaufkommens im öffentlichen Nahverkehr. Durch die Analyse von Buslinien und Zeitreihenalgorithmen wurden Stoßzeiten frühzeitig erkannt und Kapazitäten effizienter geplant. Echtzeit-Informationen über Mobilitätsangebote und eine intelligente Kapazitätssteuerung ermöglichten eine flexiblere und sicherere Nutzung des ÖPNV – ein innovativer Schritt zur digitalen Verkehrsoptimierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data    Individuelle Software-Entwicklung

PlatonaM – Sicheres Plattform-Ökosystem für Maschinendaten

Das Forschungsprojekt PlatonaM ermöglichte die sichere und rechtskonforme Nutzung von Maschinendaten für eine optimierte Instandhaltungsplanung. Durch ein innovatives Plattform-Ökosystem wurden Datenschnittstellen reduziert, verborgene Zusammenhänge aufgedeckt und die vorausschauende Wartung verbessert. Mithilfe von maschinellem Lernen konnten Muster erkannt und präzise Vorhersagen für Wartungsmaßnahmen getroffen werden. Die entwickelte Lösung ermöglichte datengetriebene Geschäftsmodelle und fand Anwendung in Industrie, Logistik und Energieversorgung.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

Silicon Economy – Open-Source-Infrastruktur für die Logistik der Zukunft

Im Rahmen der Silicon Economy wurde eine Open-Source-Infrastruktur für eine autonome, KI-gestützte Logistik entwickelt. Ziel war es, Unternehmen eine effiziente und sichere Plattformökonomie bereitzustellen, um digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Prozesse zu optimieren. Die Lösung ermöglicht eine flexible Systemintegration, reduziert Kosten und erhöht die Nachhaltigkeit in der Logistik.

Open Source | Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data | Digitaler Zwilling | Internet of Things

SMART FACE – Dezentrale Materialflusseinheiten für die Kleinstserienfertigung

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt SMART FACE entwickelte innovative Lösungen für die Kleinstserienfertigung, insbesondere in der Produktion von Elektrofahrzeugen. Durch den Einsatz von Cyber-Physical Systems (CPS) wurden dezentrale, hochflexible Materialflusseinheiten realisiert, die eine schlanke Produktionsplanung ermöglichten. Ein zentraler Bestandteil war die Anbindung des Shopfloors an die Cloud-Plattform „Logistics Mall“, um eine effiziente Steuerung und Vernetzung von Produktionsprozessen zu gewährleisten.

Internet of Things | Digitalisierung und Automatisierung

Autonomes Fahren auf dem Logistikhof

Gemeinsam mit KAMAG entwickelte das Fraunhofer IML ein Fahrzeug zur automatisierten Bewegung von Wechselbrücken auf dem Logistikhof. Mithilfe intelligenter Sensorik und Software rangierte es selbstständig an Laderampen und wurde erfolgreich bei DB Schenker in Nürnberg erprobt.

Künstliche Intelligenz und Big Data

Automodal – Automatisierung von trimodalen Terminals

Das Projekt Automodal untersuchte die durchgängige Automatisierung von Umschlagterminals im Kombinierten Verkehr. Im Fokus stand die prototypische Automatisierung eines Portalkrans, der mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet wurde, um sichere und effiziente Arbeitsprozesse zu ermöglichen. Durch den Open-Source-Ansatz der Steuerungssoftware konnten Erkenntnisse für verschiedene Einsatzszenarien abgeleitet werden. Das Projekt trug zur Optimierung von Terminalprozessen und zur Stärkung des intermodalen Verkehrs bei.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | Open Source | Künstliche Intelligenz und Big Data

ENSURESEC – End-to-End Sicherheit für den digitalen Handel

Das EU-Forschungsprojekt ENSURESEC entwickelte eine Sicherheitsplattform, um den E-Commerce-Sektor vor cyber- und physikalischen Bedrohungen zu schützen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Analysen, Blockchain-Technologie und Schulungsmaßnahmen wurden Unternehmen und Verbraucher für digitale Risiken sensibilisiert. Das Projekt stärkte die Resilienz des digitalen Binnenmarkts und lieferte innovative Sicherheitslösungen für Online-Handel und Lieferprozesse.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data

Integration des STILL cubeXX in die SAP HANA Cloud Plattform

Zusammen mit SAP SE und STILL wurde ein IoT Device Adapter entwickelt, um das Konzeptflurförderzeug cubeXX direkt in die SAP HANA Cloud Plattform zu integrieren. Ohne zusätzliche Datenkonverter wurden Echtzeitdaten für die Transportauftragssteuerung verarbeitet. Die Lösung ermöglichte eine effiziente Steuerung von Transportaufträgen und eine optimierte Nutzung von Smart Devices in der Logistik.

Digitaler Zwilling | Künstliche Intelligenz und Big Data |  Internet of Things

Lamarr-Institut – Zukunftsweisende ML- und KI-Technologien

Das Lamarr-Institut erforschte nachhaltige Machine Learning (ML)- und KI-Technologien, die sich durch geringen Ressourceneinsatz, hohe Leistungsfähigkeit und einen vertrauensvollen Umgang mit Daten auszeichnen. Im Fokus standen die Weiterentwicklung der Open-Source-Entwicklung MLCVZoo, die Anpassung von ML-Algorithmen für eingeschränkte Systeme und der Transfer von Forschungsergebnissen in die Logistik.

Künstliche Intelligenz und Big Data | IT-Strategie

LoadRunner – Autonome Hochgeschwindigkeitslogistik

LoadRunner ist ein hochdynamisches, autonomes Transportsystem, das sich selbstständig im Schwarm organisiert. Mit Geschwindigkeiten von bis zu 10 m/s kann es Transportaufträge flexibel übernehmen und sich für komplexe Aufgaben zusammenschließen. Durch künstliche Intelligenz, 5G-Kommunikation und eine vernetzte Steuerung bietet es eine effiziente Lösung für moderne Logistikprozesse.

Individuelle Software-Entwicklung | Internet of Things | Künstliche Intelligenz und Big Data

Machine Learning verbessert die Klassifikation in Logistikprozessen

Durch den Einsatz von Machine Learning konnte ein großer Industriepartner (Logistikdienstleister) die Klassifikation von Paketen automatisieren und Mengenprognosen verbessern. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein ML-basiertes System, das optische Eigenschaften von Paketen analysiert und sich durch kontinuierliches Training optimiert. Das Ergebnis: eine effizientere Informationsgewinnung, reduzierte Fehlerquoten und verbesserte Logistikprozesse.

Künstliche Intelligenz und Big Data | Laderaumoptimierung | Digitalisierung und Automatisierung

MITIGATE – Cyber-Risikomanagement für maritime Lieferketten

Das Forschungsprojekt MITIGATE entwickelte ein multidimensionales, integriertes Risikobewertungs- und Managementsystem für kritische Informationsinfrastrukturen im maritimen Sektor. Ziel war die kollaborative Analyse und Vorhersage von Cyber-Bedrohungen entlang der gesamten Lieferkette. Durch die Integration von Big Data und Social-Media-Analysen wurden potenzielle Schwachstellen identifiziert und geeignete Schutzmaßnahmen abgeleitet.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data

ML2R – Kompetenzzentrum für Maschinelles Lernen

Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) hatte das Ziel, die Forschung im Bereich des Maschinellen Lernens in Deutschland voranzutreiben und industrienahe Anwendungen zu ermöglichen. Die Abteilung beschäftigte sich insbesondere mit dem Einsatz von ML auf ressourcenbeschränkten Systemen sowie der Entwicklung von Demonstratoren zur praxisnahen Anwendung. Ein weiterer Fokus lag auf dem Technologietransfer, um Unternehmen den Zugang zu modernen ML-Technologien zu erleichtern.

Künstliche Intelligenz und Big Data | IT-Strategie

ÖPNV-Flexi – Intelligente Fahrgastprognosen für einen optimierten Nahverkehr

Das Projekt ÖPNV-Flexi entwickelte KI-gestützte Modelle zur präzisen Vorhersage des Fahrgastaufkommens im öffentlichen Nahverkehr. Durch die Analyse von Buslinien und Zeitreihenalgorithmen wurden Stoßzeiten frühzeitig erkannt und Kapazitäten effizienter geplant. Echtzeit-Informationen über Mobilitätsangebote und eine intelligente Kapazitätssteuerung ermöglichten eine flexiblere und sicherere Nutzung des ÖPNV – ein innovativer Schritt zur digitalen Verkehrsoptimierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data    Individuelle Software-Entwicklung

SAFE³LY – Autonome Versetzfahrzeuge im Yard

Im Projekt SAFE³LY wurde die Nutzung elektrisch betriebener, autonom fahrender Versetzfahrzeuge auf Werksgeländen erprobt. Unser Beitrag bestand in der Entwicklung von Software zur Objekterkennung in 3D-Sensordaten, um autonome Fahr- und Kopplungsvorgänge mit Wechselbrücken zu ermöglichen. Ziel war die ressourcenschonende Integration autonomer Fahrzeuge in die Werkslogistik.

Künstliche Intelligenz und Big Data

Silicon Economy – Open-Source-Infrastruktur für die Logistik der Zukunft

Im Rahmen der Silicon Economy wurde eine Open-Source-Infrastruktur für eine autonome, KI-gestützte Logistik entwickelt. Ziel war es, Unternehmen eine effiziente und sichere Plattformökonomie bereitzustellen, um digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Prozesse zu optimieren. Die Lösung ermöglicht eine flexible Systemintegration, reduziert Kosten und erhöht die Nachhaltigkeit in der Logistik.

Open Source | Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data | Digitaler Zwilling | Internet of Things

Transforming Transport – Big Data revolutioniert den Transportsektor

Das EU-Forschungsprojekt Transforming Transport untersuchte, wie Big Data Methoden nachhaltige und effiziente Transportmodelle ermöglichen. Durch 13 Piloten in sieben Anwendungs-Domänen wurden reale, messbare und replizierbare Ergebnisse erzielt. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte eine Plattform für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch und leitete das Arbeitspaket für Data Governance und Datenschutz. Das Projekt wurde mit dem Best Success Story Award der BDVA ausgezeichnet.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data | Individuelle Software-Entwicklung

Optimierte Spielzeitberechnung für Shuttle-Lagersysteme

Ein Tool zur Berechnung von Spielzeiten in Shuttle-Lagersystemen wurde entwickelt, um die optimale Anzahl an Shuttles und Trägerfahrzeugen zu ermitteln. Die Lösung ermöglichte eine präzise Simulation der Spielzeiten, wodurch Planungskosten gesenkt, Lagerabläufe effizienter gestaltet und die Transparenz bei der Systemauslegung verbessert wurden.

Digitaler Zwilling | Individuelle Software-Entwicklung

DE4L – Datengetriebene Innovation für die Logistikbranche

Das Projekt Data Economy 4 Advanced Logistics (DE4L) stattete KEP-Dienstleister mit Sensoren aus, um wertvolle Echtzeitdaten zu Umweltbelastung, Lautstärke, Erschütterungen und GPS-Positionen zu sammeln. Die erfassten Daten wurden auf einer sicheren Plattform bereitgestellt, um Logistikprozesse zu optimieren, Fehlzustellungen zu reduzieren und die Tourenplanung effizienter zu gestalten. Ergänzend wurde eine App für Kurierfahrer entwickelt, um zusätzliche Informationen wie Parkregelungen oder Anlieferanweisungen bereitzustellen.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

DREAM – Intelligente Steuerung für zukunftsfähige Stromnetze

Das EU-Forschungsprojekt DREAM entwickelte neue Steuerungsverfahren zur Flexibilisierung und Stabilisierung von Stromnetzen. Ziel war die effiziente Integration erneuerbarer Energien und die stärkere Einbindung von Verbrauchern in eine wirtschaftliche und ökologische Stromnutzung. Die Forschungsergebnisse legten den Grundstein für innovative Managementansätze in der Energieversorgung.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

PUZZLE® – Effiziente Lager- und Transportoptimierung für Cash-Center

Im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts optimierte die PUZZLE® Software die Dimensionierung und Logistik eines Geldlagers. Die Software berechnete die optimale Ladeanordnung und Behälteranzahl zur effizienten Planung interner Abläufe. Dadurch konnte die Volumenauslastung um 17 % erhöht und die Transportkosten im Containerbereich langfristig gesenkt werden. PUZZLE® bewies erneut seine branchenübergreifende Einsatzfähigkeit für eine effizientere Lager- und Transportlogistik.

Laderaumoptimierung | Individuelle Software-Entwicklung

Industrie 4.0 Recht-Testbed – Rechtssichere Verhandlungen zwischen Maschinen

Das Industrie 4.0 Recht-Testbed untersuchte die rechtlichen Herausforderungen autonomer Vertragsverhandlungen zwischen Maschinen. Im Fokus standen Blockchain- und Smart-Contract-Technologien zur Absicherung von Maschinenverträgen, Haftungsfragen und der Nachweisbarkeit erbrachter Leistungen. Das Fraunhofer IML entwickelte eine digitale Infrastruktur zur Simulation von Vertragsverhandlungen, erarbeitete praxisnahe Use Cases und lieferte Handlungsempfehlungen für Unternehmen.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

IoT-Gateway – Echtzeit-Vernetzung für die Logistik

Das IoT-Gateway ermöglichte die Echtzeit-Verarbeitung von Steuerungs- und Sensordaten zur Optimierung von Maschinen und Anlagen in der Logistik. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein Softwarekonzept zur Prozessüberwachung, das die Produktivität und Effizienz erheblich steigerte. Auf der SPS-Fachmesse wurde die Lösung an fünf Demonstratoren präsentiert und eine Webanwendung zur Steuerung entwickelt.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

LoadRunner – Autonome Hochgeschwindigkeitslogistik

LoadRunner ist ein hochdynamisches, autonomes Transportsystem, das sich selbstständig im Schwarm organisiert. Mit Geschwindigkeiten von bis zu 10 m/s kann es Transportaufträge flexibel übernehmen und sich für komplexe Aufgaben zusammenschließen. Durch künstliche Intelligenz, 5G-Kommunikation und eine vernetzte Steuerung bietet es eine effiziente Lösung für moderne Logistikprozesse.

Individuelle Software-Entwicklung | Internet of Things | Künstliche Intelligenz und Big Data

Loop Recording Camera – Smarte Prozessüberwachung

Die Loop Recording Camera ermöglicht die kontinuierliche Überwachung automatisierter Prozesse. Sie speichert kritische Ereignisse in Echtzeit und unterstützt eine präzise Fehleranalyse über eine Web-Oberfläche. Durch nahtlose Integration und flexible Anpassungsmöglichkeiten optimiert sie industrielle Abläufe und reduziert Stillstandzeiten.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

Logistics Mall – Cloud Computing für die Logistik

Die Logistics Mall war ein Forschungsprojekt zur Entwicklung einer cloudbasierten Plattform für Logistiksoftware. Ziel war es, eine digitale Marktplatzlösung zu schaffen, auf der Logistik-Dienstleister und Software-Anbieter flexibel IT-Dienste als Software as a Service (SaaS) bereitstellen konnten. Dadurch wurde die Zusammenstellung individueller Logistiklösungen vereinfacht, Kosten gesenkt und die Interoperabilität verschiedener IT-Systeme verbessert. Im Projekt wurden innovative Konzepte für digitale Geschäftsprozesse, Automatisierung und Cloud-Technologien erarbeitet.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

MultiRELOAD – Nachhaltige Optimierung des Güterverkehrs

Das Projekt MultiRELOAD entwickelte effiziente multimodale Güterverkehrslösungen, um eine nachhaltige Emissionsreduzierung zu erreichen. Der Binnengüterverkehr wurde in Demonstrationshäfen optimiert und Transporte auf Binnenschiffe sowie Schienenverkehr verlagert. Eine Visualisierungsplattform unterstützte die Analyse von Verkehrsströmen und die Echtzeit-Transportplanung.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

myWMS – Open-Source Warehouse Management System

myWMS ist ein offenes Rahmenwerk für Warehouse Management Systeme (WMS) und bietet eine flexible, modular aufgebaute Alternative zu proprietären Lagerverwaltungssystemen. Es ermöglicht eine individuelle Anpassung an spezifische Anforderungen, reduziert Kosten und verbessert die Effizienz von Logistikprozessen durch offene Schnittstellen und eine skalierbare Architektur.

Open Source | Individuelle Software-Entwicklung

ÖPNV-Flexi – Intelligente Fahrgastprognosen für einen optimierten Nahverkehr

Das Projekt ÖPNV-Flexi entwickelte KI-gestützte Modelle zur präzisen Vorhersage des Fahrgastaufkommens im öffentlichen Nahverkehr. Durch die Analyse von Buslinien und Zeitreihenalgorithmen wurden Stoßzeiten frühzeitig erkannt und Kapazitäten effizienter geplant. Echtzeit-Informationen über Mobilitätsangebote und eine intelligente Kapazitätssteuerung ermöglichten eine flexiblere und sicherere Nutzung des ÖPNV – ein innovativer Schritt zur digitalen Verkehrsoptimierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data    Individuelle Software-Entwicklung

PlatonaM – Sicheres Plattform-Ökosystem für Maschinendaten

Das Forschungsprojekt PlatonaM ermöglichte die sichere und rechtskonforme Nutzung von Maschinendaten für eine optimierte Instandhaltungsplanung. Durch ein innovatives Plattform-Ökosystem wurden Datenschnittstellen reduziert, verborgene Zusammenhänge aufgedeckt und die vorausschauende Wartung verbessert. Mithilfe von maschinellem Lernen konnten Muster erkannt und präzise Vorhersagen für Wartungsmaßnahmen getroffen werden. Die entwickelte Lösung ermöglichte datengetriebene Geschäftsmodelle und fand Anwendung in Industrie, Logistik und Energieversorgung.

Digitalisierung und Automatisierung | Individuelle Software-Entwicklung

PREsTiGE – Datenschutzkonforme Cloud-Lösungen für Geschäftsprozesse

Das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt PREsTiGE entwickelte innovative Methoden und Werkzeuge zur Privacy-Erhaltung im Geschäftsmodell Business-Process-as-a-Service (BPaaS). Durch verschlüsselte Datenflüsse, Monitoring und Zertifizierung wurden sichere Cloud-Geschäftsprozesse ermöglicht. Die Abteilung Software & Information Engineering unterstützte die Entwicklung eines Cloud-Cockpits und eines Identitätsmanagements zur Verbesserung von Effizienz und Datenschutz.

Risikomanagement | Internet of Things

Transforming Transport – Big Data revolutioniert den Transportsektor

Das EU-Forschungsprojekt Transforming Transport untersuchte, wie Big Data Methoden nachhaltige und effiziente Transportmodelle ermöglichen. Durch 13 Piloten in sieben Anwendungs-Domänen wurden reale, messbare und replizierbare Ergebnisse erzielt. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte eine Plattform für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch und leitete das Arbeitspaket für Data Governance und Datenschutz. Das Projekt wurde mit dem Best Success Story Award der BDVA ausgezeichnet.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data | Individuelle Software-Entwicklung

Optimierung der Versandabwicklung durch innovativen Packalgorithmus

Durch einen leistungsfähigen Packalgorithmus konnten Versandverpackungen optimiert und Logistikkosten gesenkt werden. Die Lösung minimierte Artikelsplits, verbesserte die Packmittelauswahl und reduzierte Verpackungsfehler. Die Implementierung in das ERP-System führte in über 5 % der Sendungen zu einer besseren Nutzung der Packmittel, was zu Kosteneinsparungen und höherer Kundenzufriedenheit beitrug.

Laderaumoptimierung | Individuelle Software-Entwicklung

Web-UI für die Steuerung eines fahrerlosen Transportsystems

Für das norwegische Aluminiumschmelzwerk von Alcoa entwickelte das Fraunhofer IML eine browserbasierte Web-UI zur Steuerung und Visualisierung eines fahrerlosen Transportsystems (FTS). Die Lösung ermöglichte sicheren Datenaustausch, optimierte Fahrwege und reduzierte Stillstandzeiten. Dank responsive Webdesign konnte die Anwendung auf Leitstand-PCs, Tablets und Großdisplays genutzt werden.

Individuelle Software-Entwicklung

Automodal – Automatisierung von trimodalen Terminals

Das Projekt Automodal untersuchte die durchgängige Automatisierung von Umschlagterminals im Kombinierten Verkehr. Im Fokus stand die prototypische Automatisierung eines Portalkrans, der mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet wurde, um sichere und effiziente Arbeitsprozesse zu ermöglichen. Durch den Open-Source-Ansatz der Steuerungssoftware konnten Erkenntnisse für verschiedene Einsatzszenarien abgeleitet werden. Das Projekt trug zur Optimierung von Terminalprozessen und zur Stärkung des intermodalen Verkehrs bei.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | Open Source | Künstliche Intelligenz und Big Data

DE4L – Datengetriebene Innovation für die Logistikbranche

Das Projekt Data Economy 4 Advanced Logistics (DE4L) stattete KEP-Dienstleister mit Sensoren aus, um wertvolle Echtzeitdaten zu Umweltbelastung, Lautstärke, Erschütterungen und GPS-Positionen zu sammeln. Die erfassten Daten wurden auf einer sicheren Plattform bereitgestellt, um Logistikprozesse zu optimieren, Fehlzustellungen zu reduzieren und die Tourenplanung effizienter zu gestalten. Ergänzend wurde eine App für Kurierfahrer entwickelt, um zusätzliche Informationen wie Parkregelungen oder Anlieferanweisungen bereitzustellen.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

DREAM – Intelligente Steuerung für zukunftsfähige Stromnetze

Das EU-Forschungsprojekt DREAM entwickelte neue Steuerungsverfahren zur Flexibilisierung und Stabilisierung von Stromnetzen. Ziel war die effiziente Integration erneuerbarer Energien und die stärkere Einbindung von Verbrauchern in eine wirtschaftliche und ökologische Stromnutzung. Die Forschungsergebnisse legten den Grundstein für innovative Managementansätze in der Energieversorgung.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

DyCoNet – Smarte Luftfracht-Container mit IoT-Integration

Ein Machine-Learning-Algorithmus wurde entwickelt, um die automatische Klassifikation von Paketen in Logistikprozessen zu verbessern. Durch intelligente Bildverarbeitung konnten optische Eigenschaften erkannt und Mengenprognosen optimiert werden. Der Ansatz reduzierte Fehlklassifikationen, steigerte die Effizienz der Logistikprozesse und senkte den Entwicklungsaufwand im Vergleich zur traditionellen Softwareprogrammierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

E³-Produktion – Effiziente und nachhaltige Fertigungssysteme

Das Forschungsprojekt E³-Produktion entwickelte innovative Lösungen zur Optimierung von Produktionsprozessen und Reduzierung des Ressourceneinsatzes. Durch die Verknüpfung von Industrie 4.0-Technologien, die Digitalisierung von Produktionsabläufen und nachhaltige Fabrikkonzepte wurde eine effizientere und umweltfreundlichere Fertigung ermöglicht. Zentrale Ergebnisse waren die Integration digitaler Plattformen und die Entwicklung von Echtzeit-Datenlösungen zur Steuerung von Produktionsprozessen.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

Hub2Move – Flexible Umschlagszentren für eine dynamische Logistik

Das Projekt Hub2Move entwickelte Konzepte für bewegliche Hubs, die flexibel auf- und abgebaut werden können, um sich den sich wandelnden Anforderungen globaler Warenströme anzupassen. Ziel war es, Umschlagszentren standortunabhängig und modular zu gestalten, sodass sie in kürzester Zeit an neue Marktanforderungen angepasst werden können. Dabei wurden innovative Materialflusssysteme entwickelt, die durch ihre Anpassungsfähigkeit sowohl Effizienz als auch Nachhaltigkeit in der Logistik steigern.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

I2PANEMA – IoT für effiziente Hafenlogistik

Das Projekt I2PANEMA entwickelte IoT-basierte Lösungen zur Optimierung von Prozessen in Binnen- und Seehäfen. Ziel war die Effizienzsteigerung, Emissionsreduktion und nachhaltige Digitalisierung. Dazu wurden Containerlokalisierung, Verkehrssteuerung und Lärmreduktion optimiert. Zudem entstand der ISO 4891 Standard für ein digitales Logbuch. Die Innovationen steigerten die Containerbewegungen und verbesserten die Umweltverträglichkeit. I2PANEMA erhielt den ITEA Award of Excellence.

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ICT-Biochain – Digitale Innovation für nachhaltige Biomasselieferketten

Das Projekt ICT-Biochain zielte darauf ab, die Effizienz von Biomasselieferketten durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) zu steigern. Dazu wurde eine Plattform entwickelt, die Nutzer aus der Bioökonomie mit relevanten ICT-Lösungen verbindet. Durch die Bereitstellung von Biomassedaten aus Modellregionen sowie die Integration digitaler Technologien sollten nachhaltige Wertschöpfungsketten optimiert werden. Die entwickelte Software-Architektur umfasste ein Metadatenmodell, Anforderungsanalysen sowie Mockups zur Tool-Evaluierung.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things

Innovationslabor: Hybride Dienstleistungen in der Logistik

Das Innovationslabor erforschte neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Technik in der Social Networked Industry. Es wurden hybride Dienstleistungen entwickelt, die technologische, soziale und organisatorische Aspekte der Industrie 4.0 verbinden. Im Fokus standen neue Interaktionsmodelle, der Einsatz von Augmented Reality in Logistikprozessen und die Integration von IoT-Technologien zur Effizienzsteigerung. Die Forschungsergebnisse liefern eine wichtige Grundlage für die digitale Transformation in der Logistik und darüber hinaus.

Digitalisierung und Automatisierung | Internet of Things | IT-Strategie

IoT-Gateway – Echtzeit-Vernetzung für die Logistik

Das IoT-Gateway ermöglichte die Echtzeit-Verarbeitung von Steuerungs- und Sensordaten zur Optimierung von Maschinen und Anlagen in der Logistik. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte ein Softwarekonzept zur Prozessüberwachung, das die Produktivität und Effizienz erheblich steigerte. Auf der SPS-Fachmesse wurde die Lösung an fünf Demonstratoren präsentiert und eine Webanwendung zur Steuerung entwickelt.

Digitalisierung und Automatisierung |  Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

Integration des STILL cubeXX in die SAP HANA Cloud Plattform

Zusammen mit SAP SE und STILL wurde ein IoT Device Adapter entwickelt, um das Konzeptflurförderzeug cubeXX direkt in die SAP HANA Cloud Plattform zu integrieren. Ohne zusätzliche Datenkonverter wurden Echtzeitdaten für die Transportauftragssteuerung verarbeitet. Die Lösung ermöglichte eine effiziente Steuerung von Transportaufträgen und eine optimierte Nutzung von Smart Devices in der Logistik.

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Innovationslabor: Hybride Dienstleistungen in der Logistik

Das Innovationslabor erforschte neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Technik in der Social Networked Industry. Es wurden hybride Dienstleistungen entwickelt, die technologische, soziale und organisatorische Aspekte der Industrie 4.0 verbinden. Im Fokus standen neue Interaktionsmodelle, der Einsatz von Augmented Reality in Logistikprozessen und die Integration von IoT-Technologien zur Effizienzsteigerung. Die Forschungsergebnisse liefern eine wichtige Grundlage für die digitale Transformation in der Logistik und darüber hinaus.

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LoadRunner – Autonome Hochgeschwindigkeitslogistik

LoadRunner ist ein hochdynamisches, autonomes Transportsystem, das sich selbstständig im Schwarm organisiert. Mit Geschwindigkeiten von bis zu 10 m/s kann es Transportaufträge flexibel übernehmen und sich für komplexe Aufgaben zusammenschließen. Durch künstliche Intelligenz, 5G-Kommunikation und eine vernetzte Steuerung bietet es eine effiziente Lösung für moderne Logistikprozesse.

Individuelle Software-Entwicklung | Internet of Things | Künstliche Intelligenz und Big Data

Loop Recording Camera – Smarte Prozessüberwachung

Die Loop Recording Camera ermöglicht die kontinuierliche Überwachung automatisierter Prozesse. Sie speichert kritische Ereignisse in Echtzeit und unterstützt eine präzise Fehleranalyse über eine Web-Oberfläche. Durch nahtlose Integration und flexible Anpassungsmöglichkeiten optimiert sie industrielle Abläufe und reduziert Stillstandzeiten.

Internet of Things | Individuelle Software-Entwicklung

Silicon Economy – Open-Source-Infrastruktur für die Logistik der Zukunft

Im Rahmen der Silicon Economy wurde eine Open-Source-Infrastruktur für eine autonome, KI-gestützte Logistik entwickelt. Ziel war es, Unternehmen eine effiziente und sichere Plattformökonomie bereitzustellen, um digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Prozesse zu optimieren. Die Lösung ermöglicht eine flexible Systemintegration, reduziert Kosten und erhöht die Nachhaltigkeit in der Logistik.

Open Source | Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data | Digitaler Zwilling | Internet of Things

SMART FACE – Dezentrale Materialflusseinheiten für die Kleinstserienfertigung

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt SMART FACE entwickelte innovative Lösungen für die Kleinstserienfertigung, insbesondere in der Produktion von Elektrofahrzeugen. Durch den Einsatz von Cyber-Physical Systems (CPS) wurden dezentrale, hochflexible Materialflusseinheiten realisiert, die eine schlanke Produktionsplanung ermöglichten. Ein zentraler Bestandteil war die Anbindung des Shopfloors an die Cloud-Plattform „Logistics Mall“, um eine effiziente Steuerung und Vernetzung von Produktionsprozessen zu gewährleisten.

Internet of Things | Digitalisierung und Automatisierung

ENSURESEC – End-to-End Sicherheit für den digitalen Handel

Das EU-Forschungsprojekt ENSURESEC entwickelte eine Sicherheitsplattform, um den E-Commerce-Sektor vor cyber- und physikalischen Bedrohungen zu schützen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Analysen, Blockchain-Technologie und Schulungsmaßnahmen wurden Unternehmen und Verbraucher für digitale Risiken sensibilisiert. Das Projekt stärkte die Resilienz des digitalen Binnenmarkts und lieferte innovative Sicherheitslösungen für Online-Handel und Lieferprozesse.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data

I2PANEMA – IoT für effiziente Hafenlogistik

Das Projekt I2PANEMA entwickelte IoT-basierte Lösungen zur Optimierung von Prozessen in Binnen- und Seehäfen. Ziel war die Effizienzsteigerung, Emissionsreduktion und nachhaltige Digitalisierung. Dazu wurden Containerlokalisierung, Verkehrssteuerung und Lärmreduktion optimiert. Zudem entstand der ISO 4891 Standard für ein digitales Logbuch. Die Innovationen steigerten die Containerbewegungen und verbesserten die Umweltverträglichkeit. I2PANEMA erhielt den ITEA Award of Excellence.

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InnoLogBat – Nachhaltige Batterie-Logistik für die E-Mobilität

Im Forschungsprojekt InnoLogBat wurde eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft für Lithium-Ionen-Batterien entwickelt. Schwerpunkte waren die sichere Lagerung, das Second Life von Batterien sowie Recycling- und Remanufacturing-Prozesse. Die Ergebnisse führten zu effizienteren Logistikprozessen, höheren Sicherheitsstandards und ressourcenschonender Batterie-Logistik.

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MITIGATE – Cyber-Risikomanagement für maritime Lieferketten

Das Forschungsprojekt MITIGATE entwickelte ein multidimensionales, integriertes Risikobewertungs- und Managementsystem für kritische Informationsinfrastrukturen im maritimen Sektor. Ziel war die kollaborative Analyse und Vorhersage von Cyber-Bedrohungen entlang der gesamten Lieferkette. Durch die Integration von Big Data und Social-Media-Analysen wurden potenzielle Schwachstellen identifiziert und geeignete Schutzmaßnahmen abgeleitet.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data

PREsTiGE – Datenschutzkonforme Cloud-Lösungen für Geschäftsprozesse

Das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt PREsTiGE entwickelte innovative Methoden und Werkzeuge zur Privacy-Erhaltung im Geschäftsmodell Business-Process-as-a-Service (BPaaS). Durch verschlüsselte Datenflüsse, Monitoring und Zertifizierung wurden sichere Cloud-Geschäftsprozesse ermöglicht. Die Abteilung Software & Information Engineering unterstützte die Entwicklung eines Cloud-Cockpits und eines Identitätsmanagements zur Verbesserung von Effizienz und Datenschutz.

Risikomanagement | Internet of Things

Transforming Transport – Big Data revolutioniert den Transportsektor

Das EU-Forschungsprojekt Transforming Transport untersuchte, wie Big Data Methoden nachhaltige und effiziente Transportmodelle ermöglichen. Durch 13 Piloten in sieben Anwendungs-Domänen wurden reale, messbare und replizierbare Ergebnisse erzielt. Die Abteilung Software & Information Engineering entwickelte eine Plattform für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch und leitete das Arbeitspaket für Data Governance und Datenschutz. Das Projekt wurde mit dem Best Success Story Award der BDVA ausgezeichnet.

Risikomanagement | Künstliche Intelligenz und Big Data | Individuelle Software-Entwicklung

CRISTAL – Nachhaltige und zuverlässige Binnenschifffahrt

Das CRISTAL-Projekt entwickelte Strategien zur Optimierung des Binnenschiffsverkehrs und setzte auf digitale Zwillinge zur prädiktiven Wartung. Ziel war die Erhöhung des Anteils der Binnenschifffahrt am europäischen Frachtverkehr durch effizientere Routen- und Infrastrukturplanung sowie den Einsatz nachhaltiger Technologien. Die entwickelten Lösungen tragen zur Reduzierung von Betriebsunterbrechungen, Emissionen und zur Förderung umweltfreundlicher Transportalternativen bei.

Digitaler Zwilling | Digitalisierung und Automatisierung

Digitaler Zwilling für Schleusen – Effizienz, Sicherheit und vorausschauende Wartung

Der digitale Zwilling ermöglicht eine präzise Analyse und Optimierung von Schleusenbetrieben. Durch die Erfassung von Echtzeit-Sensordaten verbessert er die Betriebsabläufe, minimiert Ausfallzeiten und erhöht die Sicherheit. Im CRISTAL-Projekt wird diese Technologie gezielt eingesetzt, um Wasserstraßen effizienter und nachhaltiger zu gestalten.

Digitaler Zwilling | Digitalisierung und Automatisierung

Geschäftsobjekte für die Logistik – Effiziente Prozessoptimierung

Im Forschungsprojekt wurde ein digitales Geschäftsobjekt-Modell entwickelt, das die Verwaltung logistischer Prozesse optimiert. Durch standardisierte Datenmodelle und flexible Anpassungsmöglichkeiten können Unternehmen ihre Abläufe effizienter gestalten. Die Lösung ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme und erleichtert die Steuerung sowie Analyse logistischer Daten.

Digitalisierung und Automatisierung | Digitaler Zwilling | IT-Strategie

Integration des STILL cubeXX in die SAP HANA Cloud Plattform

Zusammen mit SAP SE und STILL wurde ein IoT Device Adapter entwickelt, um das Konzeptflurförderzeug cubeXX direkt in die SAP HANA Cloud Plattform zu integrieren. Ohne zusätzliche Datenkonverter wurden Echtzeitdaten für die Transportauftragssteuerung verarbeitet. Die Lösung ermöglichte eine effiziente Steuerung von Transportaufträgen und eine optimierte Nutzung von Smart Devices in der Logistik.

Digitaler Zwilling | Künstliche Intelligenz und Big Data |  Internet of Things

Silicon Economy – Open-Source-Infrastruktur für die Logistik der Zukunft

Im Rahmen der Silicon Economy wurde eine Open-Source-Infrastruktur für eine autonome, KI-gestützte Logistik entwickelt. Ziel war es, Unternehmen eine effiziente und sichere Plattformökonomie bereitzustellen, um digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Prozesse zu optimieren. Die Lösung ermöglicht eine flexible Systemintegration, reduziert Kosten und erhöht die Nachhaltigkeit in der Logistik.

Open Source | Digitalisierung und Automatisierung | Künstliche Intelligenz und Big Data | Digitaler Zwilling | Internet of Things

Automodal – Automatisierung von trimodalen Terminals

Das Projekt Automodal untersuchte die durchgängige Automatisierung von Umschlagterminals im Kombinierten Verkehr. Im Fokus stand die prototypische Automatisierung eines Portalkrans, der mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet wurde, um sichere und effiziente Arbeitsprozesse zu ermöglichen. Durch den Open-Source-Ansatz der Steuerungssoftware konnten Erkenntnisse für verschiedene Einsatzszenarien abgeleitet werden. Das Projekt trug zur Optimierung von Terminalprozessen und zur Stärkung des intermodalen Verkehrs bei.

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Silicon Economy – Open-Source-Infrastruktur für die Logistik der Zukunft

Im Rahmen der Silicon Economy wurde eine Open-Source-Infrastruktur für eine autonome, KI-gestützte Logistik entwickelt. Ziel war es, Unternehmen eine effiziente und sichere Plattformökonomie bereitzustellen, um digitale Geschäftsmodelle und datengetriebene Prozesse zu optimieren. Die Lösung ermöglicht eine flexible Systemintegration, reduziert Kosten und erhöht die Nachhaltigkeit in der Logistik.

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myWMS – Open-Source Warehouse Management System

myWMS ist ein offenes Rahmenwerk für Warehouse Management Systeme (WMS) und bietet eine flexible, modular aufgebaute Alternative zu proprietären Lagerverwaltungssystemen. Es ermöglicht eine individuelle Anpassung an spezifische Anforderungen, reduziert Kosten und verbessert die Effizienz von Logistikprozessen durch offene Schnittstellen und eine skalierbare Architektur.

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