Übersicht abgeschlossener Forschungsprojekte

Im Rahmen von Produktions- und Logistikprozessen treten immer wieder ungeplante Soll-Ist-Abweichungen in Form von Störungen auf. Diese unterbrechen und verzögern den Regelablauf und können zu schwerwiegenden Produktions- und Lieferausfällen führen. Gerade bei KMU mit wenigen Betriebsmitteln kann der Ausfall viel eingesetzter Maschinen zum vollständigen Produktionsstillstand führen. Häufig treten insbesondere in der Anlaufphase (bspw. Einführung neuer Betriebsmittel, Serien- oder Produktwechseln etc.) viele Störungen auf. So müssen zum Teil externe Wartungsdienstleister in Anspruch genommen werden, sodass zusätzliche Kosten entstehen.
Der Umgang mit Störungen ist im Produktions- und Logistikumfeld für Mitarbeiter (MA) oft herausfordernd, da sie nicht immer das relevante Wissen zur Störungsbehebung besitzen. Durch die typischerweise hohe Spezialisierung von KMU besteht zudem die Gefahr des spezifischen Erfahrungs- bzw. Wissensverlustes durch Pensionierung oder Personalfluktuation. Zur Lösung dieser Probleme wird ein digitales Assistenzsystem mit einer sprachbasierten und visuellen Schnittstelle entwickelt, welches bei der Störungsdokumentation und -behebung behilflich ist und die MA durch punktuelle Informationen zielgerichtet unterstützt. Auch für das Einlernen neuer MA ist ein Einsatz des Systems denkbar.
Um eine gute Nutzbarkeit und damit schnelle Störungsbehebung zu gewährleisten, werden produktionslog. Kontextfaktoren untersucht, anhand denen das System entwickelt wird. Dies schließt umwelt- und tätigkeitsbasierte, organisatorische und inhaltliche Faktoren ein. Durch Verfahren des Data-Minings soll auch auf die Störungen eingegangen werden können, die firmenintern erstmalig auftreten. Durch Künstlichen Intelligenz (KI) sollen die Inhalte entsprechend zusammengefasst und der MA-Qualifikation angepasst werden.

Die Wareneingangskontrolle erfolgt in vielen KMUs noch manuell. Eine Automatisierung dieser Prozesse optimiert den Wareneingang, reduziert Fehler entlang der gesamten Lieferkette und schafft Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt der Transport- und Lagerlogistik. Die Umsetzung dieser Automatisierung, sei es durch eigene Entwicklung oder Nutzung von bestehenden Lösungen auf dem Markt, ist sehr kostspielig und für viele KMUs nicht realisierbar.Hier setzt das Forschungsvorhaben „Pakur“ an, um KMUs im Logistik-Segment eine (teil-)automatisierte Datenerfassung in der Wareneingangskontrolle bzw. bei der Inventur zu ermöglichen. Die neueren Durchbrüche im Bereich der Bildverarbeitung mittels neuronaler Netze sollen verwendet werden, um eine einfach zu nutzende, automatische, digitale Standardlösung zur Identifikation und Zählung von Paketen anhand von Bildern der palettierten Ware zu entwickeln. Dabei soll der Mitarbeiter durch eine App unterstützt werden, um so den Prozess der Warenannahme und Inventur zu beschleunigen und gleichzeitig mögliche Fehlerpotenziale zu minimieren. Hierbei sollen Algorithmen entwickelt und neuronale Netze trainiert werden, die in der Lage sind, die einzelnen Elemente, wie z.B. Pakete oder Säcke, auf einer Palette fehlerfrei auch in heterogenen Umgebungen zu erkennen, ihr Packmuster zu analysieren und daraus dann die Anzahl der Elemente entsprechend je Stückgut abzuleiten. Diese Information kann dann direkt an ein mögliches Warenwirtschaftssystem weitgegeben werden. Fehler werden so frühzeitig erkannt und falsche Informationen im System vermieden.Der Fokus der Entwicklung liegt auf der Erstellung der Algorithmen, basierend auf aktueller, innovativer Forschung. Der Transfer in die Praxis wird durch eine fertige, quelloffene, durch Dritte einfach nutzbare Softwarebibliothek und eine quelloffene Demo-Anwendung für das Smartphone realisiert. Damit wird sichergestellt, dass auch Dritte das Ergebnis aktiv nutzen und auf andere Bereiche anwenden können.

Schlussbericht-IGF-Pakur.pdf

Bedingt durch steigende Produktindividualisierung und schwankende Nachfragen, wird die operative Beherrschung von Produktions- und Logistikabläufen in variantenreichen Produktionsumgebungen mit kleinen Losgrößen und hoher Volatilität für KMU zunehmend zur Herausforderung. Um auch zukünftig eine hohe Wettbewerbsfähigkeit der KMU sicherzustellen, adressiert das Forschungsvorhaben zwei Problemfelder. Zum einen nutzen KMU meist die Effizienzpotentiale des innerbetrieblichen Transports nicht aus, zum anderen wird das Digitalisierungspotential in Produktion und Logistik nicht ausgeschöpft.Das Ziel des Projekts ist die Erarbeitung einer harmonisierten und dezentralen Produktions- und Logistikregelung (PLR), die für KMU unter dem Aspekt der Digitalisierung nutzbringend und ohne großen Aufwand umsetzbar ist. Aufgrund der Abhängigkeiten zwischen den produktionslogistischen Zielgrößen, ist eine enge, bidirektionale Abstimmung zwischen Produktion und Logistik erforderlich. Wie der Stand der Forschung zeigt, existiert ein vielversprechender Produktionsregelungsansatz, auf den im Projekt aufgebaut werden kann und der im Projektverlauf weiterentwickelt wird. Zudem wird eine dazu kongruente Logistikregelung für den innerbetrieblichen Transport entwickelt. Anschließend erfolgt die Zusammenführung zur PLR, die mittels Simulation untersucht und optimiert wird. Darüber hinaus wird ein Funktionsnachweis der PLR erbrachtUm den Ansatz für KMU nutzbar zu machen, wird eine frei zugängliche Informationsplattform entwickelt, mittels der sich KMU über die Funktionsweise der PLR informieren sowie deren Einsatzmöglichkeiten und Realisierungsaufwand abschätzen können. Ebenso wird ein Leitfaden erarbeitet, der als Anleitung zur Umsetzung und Implementierung des Ansatzes dient. Durch diese Maßnahmen sowie die Veröffentlichung der im Projekt entstehenden Algorithmen wird ein hoher Nutzen für viele KMU erzielt, die die Projektergebnisse in ihre Produkte und Abläufe integrieren können.

Fahrerlose Transportsysteme (FTS) übernehmen immer mehr die innerbetrieblichen Transportbedarfe, da technologische Entwicklungen in der Robotik, wie etwa leistungsfähigere Sensorik und Datenverarbeitung, einen zunehmend flexibleren Einsatz von FTS in der Logistik ermöglichen. Die Autonomie und Effizienz der fahrerlosen Transportfahrzeuge (FTF) oder mobilen Roboter hängt wesentlich von ihren Fähigkeiten zur Wahrnehmung der Umgebung ab. In heterogenen FTS ist bisher kein ganzheitlicher Austausch zwischen FTF zu diesen Wahrnehmungen möglich. Ziel des Forschungsvorhabens ist daher die Entwicklung, Umsetzung und Evaluation eines kollektiven Umgebungsinformationssystems für mobile Roboter. Hierfür werden Anforderungen an ein Umgebungsinformationssystem ermittelt und darauf aufbauend die Systemarchitektur entworfen. Anschließend wird ein Datenmodell entwickelt, das die Daten zur geometrischen und semantischen Abbildung der Umwelt umfasst. Für ein allgemeingültiges Abbild der Umgebung werden im nächsten Schritt Strategien zur Datenkonsolidierung und -verteilung entwickelt. Schließlich wird das Umgebungsinformationssystem demonstratorisch implementiert und mithilfe von Feldtests evaluiert. Die Ergebnisse sind daher in großem Maß vorwettbewerblich und vielseitig nutzbar. Die Zusammensetzung des projektbegleitenden Ausschusses bestätigt die KMU-Relevanz des Vorhabens. Insbesondere KMU-Anwender, welche zunehmend auch heterogene FTS-Flotten für den innerbetrieblichen Transport einsetzen, können durch ein Umgebungsinformationssystem Synergieeffekte zwischen den Flotten erzielen und ihre automatisierten Transportprozesse ganzheitlich optimieren. Aber auch Hersteller von FTS, die häufig KMU darstellen, profitieren durch die Anbindung an das Umgebungsinformationssystem, das eine Steigerung der Effizienz aller FTF verspricht. Schließlich profitieren auch KMU-Softwareanbieter, welche die Ergebnisse im Bereich Data Science für die Entwicklung eigener Softwarelösungen verwenden können.

In der Bauindustrie existieren viele Insellösungen bzw. Informationssilos, proprietäre Datenformate und politische Spannungen, die die Interoperabilität und Dynamik des Wertschöpfungsnetzwerkes einschränken. Individuelle Interessen Beteiligter stehen bisher über den Idealen einer offenen und fairen Informationslogistik. Mit anderen Worten werden Digitalisierungslösungen heute von GUs bestimmt ohne Beteiligung der KMUs, die über 96 % in der Bauindustrie ausmachen. Dabei werden die Daten mit zunehmender Digitalisierung brisanter und die Gestaltung des Datenaustausches komplexer. Es fehlt ein externer Impuls zur Schaffung einer fairen und offenen Informationslogistik für die Baustelle durch eine neutrale Stelle und der praxisnahe Beweis, dass alle Beteiligten, vor allem KMUs, davon profitieren.In der Agrarindustrie hat sich bereits eine Initiative, namens „agrirouter“, für den herstellerunabhängigen Datenaustausch etabliert. Solch ein branchenweiter KMU endnutzerzentrierter Datentreuhand-Ansatz existiert in der Bauindustrie bis dato nicht. Forschungsziel ist daher die Entwicklung und Etablierung eines vertrauensvollen und fairen Datenaustauschs für die Informationslogistik der digitalen Baustelle. Im Vordergrund stehen die Identifikation der Anforderungen der Beteiligten an der Informationslogistik Baustelle, die Entwicklung einer auf die Interessen aller Beteiligten maßgeschneiderten Web-Applikation für den fairen, transparenten und nachhaltigen Datenaustausch und die Etablierung eines von allen Beteiligten abgesegneten Datentreuhandmodells. Die Neuheit der Projektidee ist, dass alle Beteiligten der Informationslogistik kollaborieren und ihre Interessen innerhalb des Projekts gewinnbringend berücksichtigt werden. Dazu sind im PA stellvertretend Firmen aller Nutzungsgruppen vertreten, was letztlich als Grundlage für die Schaffung des bisher fehlenden baubranchenweiten Standards für die Nutzungsrechte der einzelnen Beteiligten dient.

Der Verkehrssektor ist mit rund 20% CO2-Austoß der drittgrößte Verursacher von Treibhausgasemissionen in Deutschland. Ein großer Anteil entfällt dabei auf den Gütertransport mit LKW. Der vielfach aus kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bestehende Kombinierte Verkehr (KV), also die Kombination der Verkehrsträger Straße, Wasserstraße und Schiene, hat das Potential, den CO2-Austoß deutlich zu senken. Allerdings ist der KV heute aufgrund höherer Transportzeiten und kosten oft nicht konkurrenzfähig. Grund hierfür sind maßgeblich die Zeitverluste und Kosten für den Umschlag auf den Terminals. Ein geringer Anteil an Direktumschlägen und zugleich lange und unproduktive Wartezeiten für LKW werden vor allem durch eine unzureichende logistische Planung und Steuerung, insbesondere der Portalkrane als zentrale Arbeitssysteme, verursacht.Ziel des Vorhabens ist es entsprechend, zum einen Durchlaufdiagramme und Betriebskennlinien für Portalkrane als Grundlage für eine modellbasierte Steuerung auf KV-Terminals zu entwickeln. Zum anderen soll im Vorhaben ein geeignetes System entwickelt werden, um LKW-Ankünfte zu planen und zu steuern (Access Management System).Der Arbeitsplan sieht dazu vor,1. Referenzprozesse an KV-Terminals aufzunehmen und grundlegende Definitionen von Auftragsarten bzw. Zeitanteilen abzuleiten,2. Betriebskennlinien und grundlegende Wirkzusammenhänge für KV-Terminals zu modellieren,3. aus den Modellen ein Vorgehen zur Termin- und Kapazitätsplanung abzuleiten,4. ein einfaches Monitoring- sowie Auslastungs- und Buchungssystems prototypisch umzusetzen.Dieses System soll auf die vielen KMU des KV zugeschnitten sein und vergleichsweise einfache Anforderungen an Datenbedarf, Softwaresysteme und Handhabung stellen.KMU können die Modelle und das Access Management System nutzen, um die heute hohen Wartezeiten der LKW zu verringern, den Anteil der Direktumschläge zu erhöhen sowie Durchlaufzeit und Zuverlässigkeit der Schiffs- und Zugabfertigung zu verbessern.

Schlussbericht 01IF22590

Künstliche Intelligenz (KI) gilt heute als eine der entscheidenden Schlüsseltechnologien. Durch die Umsetzung geeigneter KI-Anwendungsfälle können Unternehmen nicht nur bestehende Prozesse optimieren, sondern auch bisher ungenutzte Wertschöpfungspotenziale entdecken und bestehende Geschäftsfelder durch KI-getriebene Geschäftsmodelle erweitern. In der Wissenschaft wurde das enorme Potenzial von KI für Logistik und SCM bereits erkannt. Als Hauptnutzen von KI für Logistik und SCM werden die Steigerung der Produktivität, die Erhöhung der Transparenz in der Supply Chain, die Optimierung bestehender Prozesse und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit genannt. Allerding ist die Einführung von KI in KMU mit großen Schwierigkeiten verbunden. Dies liegt zum einen an den strukturellen Voraussetzungen der KMU, da diese in der Regel über nicht ausreichende Kompetenzen und begrenzte Ressourcen verfügen. Für KMU besteht generell ein Bedarf an methodischer Unterstützung bei der Einführung von KI in Logistik und SCM. Ziel des beantragten Forschungsprojektes ist es, ein Konzept zu entwickeln, mit dem sich KMU bei der Einführung von KI in Logistik und SCM besser orientieren und so das Potenzial von KI in diesem Bereich wirtschaftlich nutzen können. Dabei sollen insbesondere die spezifischen Herausforderungen in Logistik und SCM sowie die heterogenen Anforderungen von KMU berücksichtigt werden.

Cardboard-Engineering-Workshops (CE-Workshops) haben sich in der Montageplanung bewährt: Sie binden Mitarbeiter frühzeitig in die Gestaltung ein und können so Planungsfehler und Produktivitätspotenziale aufdecken. Allerdings gelingt es bislang nicht, das umfassende Methoden- und Modellwissen datenbasierter Analysen in den CE-Workshops zu nutzen. Idee des Forschungsvorhabens ist es, mithilfe eines Motion-Capture-Systems eine verknüpfte Datenbasis für ein kognitives Digitales Assistenzsystem und den Einsatz von Produktivitäts- und Ergonomiemethoden in Echtzeit zu schaffen, ohne den praxisnahen Hands-on-Charakter der CE-Workshops zu verlieren. Dadurch soll es gelingen, die Qualität der Montageplanung zu steigern, Dokumentationsaufwand und -qualität zu verbessern und den Hochlauf mit ergonomisch und zeitlich optimierten Prozessen zu beginnen. Durch den großen Hebel in der früheren Phase des PEP (ca. Faktor 10 nach der Zehnerregel der Fehlerbehebungskosten) ist der Nutzen als sehr hoch einzuschätzen. Dies ist für KMU besonders relevant, weil sie oft eine hohe Produktvielfalt in kleinen Stückzahlen produzieren und Planungsaufgaben daher häufig durchzuführen sind. Zudem soll das Digitale Assistenzsystem nicht nur in der Montageplanung, sondern auch in Verbesserungsworkshops bei laufender Produktion eingesetzt werden, um auch hier eine Datenbasis für KMU zu schaffen. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, ein kognitives digitales Assistenzsystem für CE-Workshops zu entwickeln, das- Bewegungen umfassend analysieren kann,- die Analyseergebnisse durch einfache Zuordnung von Bewegungen zu einer Arbeitsstation oder einem Mitarbeiter sinnvoll aggregieren kann,- einen einfachen Zugriff auf Analyseergebnisse und eine strukturierte Dokumentation erlaubt,- Verbesserungen einzelner Bewegungen im Workshop einfach erfassen und wieder in den Gesamtablauf integrieren kann - und so Systemanalysen umfassender Arbeitsabläufe und Detailanalysen einzelner Bewegungen erlaubt.

Die Baubranche ist eine der am wenigsten digitalisierten Branchen und ist gekennzeichnet durch eine unterdurchschnittliche Produktivitätssteigerung in den letzten Jahrzehnten. Davon betroffen sind insbesondere KMUs, die über 96 % in der Bauindustrie ausmachen. Im ressourcenintensiven Tiefbau erbringen Baumaschinen, insbesondere deren Anbaugeräte, die zentrale Wertschöpfung. Deren prozesstechnischer Stellenwert hinsichtlich informations- sowie produktionstechnischer Gesichtspunkte wird in der Praxis noch nicht ausgeschöpft. Die informationstechnische Verbindung zwischen Geräteführenden und Anbaugeräten beschränkt sich heutzutage in der Praxis auf Daten für die Maschinensteuerungsassistenzsysteme. Aus produktionstechnischer Sicht bleiben damit wertvolle Informationen über die Produktionsleistung und den Anbaugerätezustand für Geräteführende und Projektverantwortliche vorenthalten bzw. werden durch die aktuell fehlende Sensorik am Anbaugerät auch noch nicht erhoben. Das Forschungsprojekt „ToolFlott – BIM gekoppelter Baumaschinen Werkzeugbedarf beim Einsatz maschineller instationärer Prozesse zur Verifikation des Baufortschrittes" möchte daher einen Mehrwert generieren, in dem Lösungsansätze geschaffen werden, um das Anbaugerät vom zweckgebundenen Werkzeug der Maschine, hin zur Schlüsselschnittstelle zwischen Planung und Bauausführung, zu transformieren. Letzteres impliziert die Nutzung von Building Information Modeling (BIM) im Forschungsprojekt, was seit 2020 zwar verpflichtet in öffentlichen Infrastrukturausschreibungen vorgeschrieben ist, faktisch in der Praxis noch nicht angewendet wird – insbesondere KMUs sind im Thema BIM abgehängt. Durch die Aufrüstung von geeigneter Sensorik inkl. Datenaufbereitung sowie der BIM-Integration von Anbaugeräten, bietet das Forschungsprojekt insbesondere KMUs die Möglichkeit, von der Entwicklung und dem Einsatz von intelligenten Anbaugeräten und damit einer zukünftigen Effizienzsteigerung auf der Baustelle zu profitieren.

Schlussbericht:

ToolFlott_Schlussbericht_Abgabe.pdf

Im Zuge der Globalisierung sehen sich auch KMUs mit schweren Störungen konfrontiert (Naturkatastrophen, Pandemien, Börsencrashs, Handelsbeschränkungen durch Brexit etc.). Um trotz der schweren Störungen über eine funktionierende Lieferkette zu verfügen, gewinnt die Betrachtung der Resilienz bei der Zuliefererauswahl an Bedeutung. Dennoch werden Zulieferer noch immer vornehmlich nach Qualität, Liefertermintreue oder Preis ausgewählt. Aktuell existiert kein allgemeines Verständnis oder quantitatives Bewertungsmaß für die Resilienz bei der Zuliefererauswahl. Somit lässt sich weder zuverlässig bestimmen, wie hoch die vorhandene Resilienz von Zulieferern ist, noch wie hoch die von ihm benötigte Resilienz basierend auf den Anforderungen des auswählenden Unternehmens sein muss. Ein objektiver Vergleich potenzieller Zulieferer bzgl. der Resilienz ist nicht einfach möglich.Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Bewertungsmaßes für die Resilienz im Kontext der Zuliefererauswahl. Das Bewertungsmaß soll sowohl die Sichtweise des Zuliefererunternehmens, in Form der vorhandenen Resilienz, als auch die Sichtweise des auswählenden Unternehmens, in Form der benötigten Resilienz, berücksichtigen. Angestrebt wird ein Bewertungsmaß in Form eines Abgleichs der vorhandenen mit der benötigten Resilienz. Dieser Abgleich soll es dem auswählenden Unternehmen ermöglichen, ein Zuliefererunternehmen zu identifizieren, das die durch die Gegebenheiten beim auswählenden Unternehmen bedingten resilienzbezogenen Anforderungen erfüllt. Das entwickelte Bewertungsmaß soll insbesondere KMU zur Berücksichtigung der Resilienz bei der Zuliefererauswahl befähigen.

Schlussbericht

22440N_ReKriWahl_Schlussbericht_20250225_Ni.pdf