Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Predictive Maintenance minimiert Maschinenausfälle, Algorithmen optimieren Routenplanung und Kapazitätsauslastung, Simulationen werden zur Lernumgebung für Fahrzeugschwärme: Das Potenzial für Verfahren Künstlicher Intelligenz (KI) in logistischen Anwendungen ist nahezu erschöpflich.

Die zentralen Zukunftsaufgaben

Durch eine Vielzahl von Datenquellen und neue technologische Möglichkeiten werden heute Jahr für Jahr viele Milliarden Terabyte Daten erzeugt und erfasst. Dieses „Datengold“ bietet die Grundlage für unterschiedlichste Verfahren Künstlicher Intelligenz (KI). So können die Daten für Simulationen genutzt oder im Bereich des Maschinellen Lernens – etwa in der Sprach-, Bild- oder Texterkennung und -verarbeitung – eingesetzt werden. Damit erschließen sich neue Möglichkeiten der Automatisierung und Autonomisierung.

Neue Dimensionen eröffnet der Logistik auch die simulationsbasierte KI: Simulationen werden zu Lernumgebungen, in der beispielsweise Schwärme von Fahrzeugen trainiert werden können. Einzelne Fahrzeuge wie mobile Transportroboter werden dabei als Avatar mit allen physischen und steuerungstechnischen Fähigkeiten in einer simulierten Realität abgebildet. Das Verhalten der Fahrzeuge kann in komplexen Szenarien virtuell beobachtet und verstanden werden. Der finale Steuerungscode kann dann ohne Transformations- oder Adaptionsschritte 1:1 in die Realität – auf die realen Fahrzeuge – übertragen werden.

Datenschutz und Datenverarbeitung

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Dem Einsatz von KI zugrunde liegenden Daten und Services können zudem auch für Anwendungen von Smart Finance dienen und schaffen die Grundlage neuer Geschäftsmodelle. Dabei steht die oftmals plattformbasierte Darbietung und Auswertung der Daten im Sinne ihrer Qualität und Aussagekraft sowie Verfügbarkeit für Nutzer im Vordergrund.

Unsere Forschung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erstreckt sich auf eine Vielzahl an Anwendungen. Dabei sind insbesondere folgende Bereiche für die Logistik von morgen von besonderer Bedeutung:

  • Predictive Maintenance 
  • KI-gestützte Qualitätskontrolle
  • Bestandsmanagement
  • Forecasting 
  • Optimierung von Routen
  • Auslastung von Kapazitäten
  • KI-basierte Simulation
  • Smart Finance

Unsere Forschungsprojekte & Initiativen

 

Silicon Economy

In der Silicon Economy entwickeln die Forschenden KI-basierte Lösungen für das zukünftige Plattformen-Ökosystem mit engem Bezug zur Anwendung. Die Quell- und Objektcodes stehen Unternehmen open source zur Verfügung.

 

ML2R

Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) betreibt Spitzenforschung im Bereich Maschinelles Lernen, fördert wissenschaftlichen Nachwuchs und stärkt somit den Technologietransfer in Unternehmen.

 

Mittelstand-Digital Zentrum Ruhr-OWL

Kleine und mittelständische Unternehmen können den Einsatz Künstlicher Intelligenz unter dem Dach des Mittelstand-Digital Zentrum Ruhr-OWL in gemeinsamen Transferprojekten mit dem Fraunhofer IML erproben.

Kontaktieren Sie uns!

Dr. Michael Schmidt

Ansprechpartner für das Themenfeld KI in der Anwendung

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon +49 231 9743-285

michael.b.schmidt@iml.fraunhofer.de

M.Sc. Anike Murrenhoff

Ansprechpartnerin für KI in Intralogistik und IT-Planung

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon +49 231 9743-202

anike.murrenhoff@iml.fraunhofer.de

Nils Kalbe

Ansprechpartner für KI in Produktionslogistik

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon +49 231 9743-460

nils.kalbe@iml.fraunhofer.de

Dr.-Ing. Sören Kerner

Abteilungsleiter KI und Autonome Systeme

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon  +49 231 9743-170

soeren.kerner@iml.fraunhofer.de

Dr.-Ing. Jana Jost

Abteilungsleiterin Robotik und Kognitive Systeme

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon +49 231 9743-522

jana.jost@iml.fraunhofer.de

M.Sc. Jens Leveling

Abteilung Software & Information Engineering

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Telefon +49 231 9743-221

jens.leveling@iml.fraunhofer.de