Projekt IMAGINE: Instrumentarium zur Gestaltung einer KI-gestützten Intralogistik

Herausforderung

In der Intralogistik sehen sich produzierende Unternehmen mit zunehmend volatilen Absatz- und Beschaffungsmärkten konfrontiert: Die Fähigkeit, auf dynamische Änderungen von Rahmenbedingungen und Kundenanforderungen zu reagieren, wird zum Wettbewerbsvorteil. Um die damit einhergehenden Herausforderungen zu beherrschen, versprechen die aktuellen Entwicklungen im Themenfeld ‚Künstliche Intelligenz‘ neuartige Lösungsansätze. Ziel des Projekts ist es, entsprechende Ansätze zu nutzen, um signifikante Verbesserungen bei der Erfüllung der Kernleistungen der Intralogistik zu erzielen: Prozesse in Lagerhaltung, Transport und Auftragsabwicklung sollen um mindestens 10 bis 15 Prozent optimiert werden.Dazu werden Methoden und Hilfsmittel erarbeitet, mit denen Unternehmen ihre innerbetriebliche Logistik analysieren und optimieren können. Auf dieser Grundlage werden in Unternehmen Pilotprojekte für die Produktion von Hausgeräten, Separatoren und Pumpen für Gebäude umgesetzt. Ziel des Vorhabens ist ein Instrumentarium zur Gestaltung einer KI-gestützten Intralogistik produzierender Unternehmen. Dabei sollen zum einen Methoden und Hilfsmittel erarbeitet werden, welche die Analyse der KI-Potentiale in der Intralogistik, die Zieldefinition sowie die Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Zum anderen sollen in den Anwendungsunternehmen konkrete KI-Anwendungen in Form von Pilotprojekten umgesetzt werden. Dabei sind die Aktivitäten zur Methodenentwicklung und zur Umsetzung der KI-Anwendungen eng verzahnt. Das zentrale Nutzenversprechen des zu erarbeitenden Instrumentariums sind signifikante Verbesserungen bei der Erfüllung der Kernleistungen der Intralogistik (Lagerhaltung, Transport, Auftragsabw.) in Höhe von mind. 10-15%.

Lösungsansatz

• Wissenschaftliche Anforderungsanalysen: Hier prüfen die Forscherinnen und Forscher den Stand der Technik und eruieren die zur Verfügung stehenden Verfahren des maschinellen Lernens. Insbesondere die Frage, inwieweit diese für die jeweiligen Anwendungsfälle konfiguriert und umgeschrieben werden müssen, ist hier interessant. 
• Daten- und IT Architektur: Ein wichtiger Bestandteil des Projekts ist - wie in nahezu allen KI-nahen Forschungsvorhaben - die Aufbereitung und Homogenisierung der Datenbestände. Diese „Hausaufgaben“ sind notwendig, um überhaupt eine Verfügbarkeit und  Kompatibilität zu gewährleisten. 
• KI-Bibliothek: Im Laufe des Projekts sollen die geprüften und aufgearbeiteten Verfahren in einer Sammlung zusammengefasst werden. Diese „KI-Bibliothek“ soll die getesteten, erprobten Verfahren bündeln und auch nach Projektabschluss verfügbar machen, so dass diese auch in Zukunft in anderen Betrieben und branchenübergreifend zur Weiterentwicklung und Anwendung kommen könnten.
• Befähigung: Diese Projektphase sieht vor, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Betriebe für den Einsatz von KI zu sensibilisieren und aufzuklären. 

Steckbrief