#Künstliche Intelligenz | Leistungszentrum Logistik und IT

Transparente Lieferketten durch verlässliche Nachhaltigkeits- & Produktdaten

Melissa Kohnen — Tue, 14 Apr 2026 09:47:27 +0000

Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen, der Lieferantenentwicklung und der nachhaltigen Transformation von Wertschöpfungsnetzwerken.

Ansprechpartner

Marius Bohlen
Projektmitarbeiter
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Dominik Sparer
Projektmitarbeiter
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KI-gestützte Inspektionen von Hafenkranseilen

Melissa Kohnen — Wed, 01 Apr 2026 12:40:48 +0000

Diese Ergebnisse werden dann anhand relevanter Industriestandards bewertet, um den Betriebsstatus des Seils zu bestimmen. Darüber hinaus bietet GRIP eine web-basierte Anwendung, die Live-Inspektionen des Seils ermöglicht. In Echtzeit werden Videos aufgenommen, analysiert und Berichte erstellt. Eine Live-Monitoring-Ansicht gibt den Nutzern die Möglichkeit, die Leistung des Schadensdetektionsmodells zu beobachten und bei Bedarf wichtige Leistungsparameter anzupassen. Diese fortschrittliche Technologie sorgt nicht nur für eine präzisere und schnellere Inspektion von Hebesträngen, sondern auch für eine höhere Sicherheit und Effizienz im Hafenbetrieb.

Weitere Infos:

Driver Knowledge Integration Tool

Melissa Kohnen — Thu, 04 Dec 2025 16:58:07 +0000

Über eine App auf dem Smartphone erhalten sie situationsbezogene Antworten auf Fragen zu Fahreranweisungen, Ladungssicherung, Gefahrgut oder kundenspezifischen Vorgaben. Die Inhalte werden mit Hilfe der KI Plattform Omnistics und eines RAG basierten Chatsystems aus Unternehmensdokumenten bereitgestellt. DRIVE KIT reduziert Rückfragen an Disposition und Leitstellen, erleichtert die Einarbeitung neuer Fahrerinnen und Fahrer und schafft eine einheitliche Wissensbasis im Fuhrpark.

Drive-Kit als neues Feature der Omnistics Plattform

Drive-Kit ist Teil der innovativen Plattform Omnistics, die speziell für Speditionsunternehmen entwickelt wurde ohne umfangreiche IT-Infrastruktur funktioniert. Omnistics bietet AI-as-a-Service (AIaaS) und senkt die Eintrittsschwelle zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) erheblich. Dadurch lassen sich logistische Prozesse effektiver und effizienter gestalten, ohne hohe Anfangsinvestitionen tätigen zu müssen.

Ansprechpartner

Martin Friedrich
Fraunhofer IML
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Daniel Hefft
Fraunhofer IML
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Datengetriebenes Lernen von Steuerungsregeln

Melissa Kohnen — Wed, 03 Dec 2025 09:51:55 +0000

Digitale Zwillinge schaffen Transparenz in Produktions- und Logistiksystemen und unterstützen bspw. in der Layout-, Auftrags- und Personaleinsatzplanung durch ihre Simulationskomponente. Das Projekt DaCoR (Data-driven Learning of Control Rules) fokussiert sich auf die Erstellung digitaler Materialflusszwillinge auf Basis von Unternehmensdaten, als Teil des open source verfügbaren OpenFactoryTwin (OFacT).

Obwohl die simulationsbasierte Planung in der Vergangenheit ihren Mehrwert unter Beweis gestellt hat, ist deren Erstellung bislang aufwendig und zeitintensiv. Hier setzt DaCoR an: Durch einen (teil-)automatisierten Ansatz lassen sich – u.a. mit Methoden der KI – nicht nur wie bisher statische Elemente wie Prozesszeiten und Ressourcenmodelle abbilden, sondern auch dynamische Systemaspekte wie Steuerungsregeln (z. B. FIFO, SPT) automatisch erlernen. Dies ermöglicht die effiziente Erstellung realitätsnaher Modelle, die in der Planung und Steuerung eingesetzt werden können – mit deutlich reduziertem Aufwand.

Fotos: Fraunhofer IML/Vinzenz Neugebauer

Ansprechpartner:

Jan Cirullies
Fraunhofer ISST
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Christian Schwede
Fraunhofer ISST
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Smarte Lösung für effiziente Auslastung im LKW-Verkehr

Melissa Kohnen — Mon, 24 Nov 2025 13:39:26 +0000

Die Herausforderung

Speditionen und Logistikdienstleister stehen vor erheblichen Herausforderungen: EU-Vorgaben zur Emissionsreduktion setzen die Branche unter Druck – Verkehr ist einer der größten Verursacher von Treibhausgasen in Deutschland. Diese verschärften Ziele bieten aber auch Chancen Ressourcen einzusparen, Prozesse effizienter zu gestalten und Kosten zu reduzieren.

Die Lösung

Hier setzt das Projekt AddRoute (Ad hoc Dynamic Route) an: Speditionen haben das Ziel, ihre Touren möglichst effizient und effektiv zu planen, häufig fehlen dazu aber notwendige Informationen. Auf Grundlage von Fotos aus dem LKW-Laderaum, erhalten Speditionen eine Entscheidungsgrundlage, um die Flächennutzung von LKWs zu optimieren und die Umlagerungsaufwände abzuschätzen. So kann Ad hoc entschieden werden, ob ein zusätzlicher Auftrag wirtschaftlich wäre und noch auf die Ladefläche eines LKWs passt. Durch eine effizientere Auslastung im LKW-Verkehr, können Kosten eingespart werden und zusätzliche Aufträge umgesetzt werden. Zeitgleich werden Emissionen gesenkt, was insgesamt zu einer besseren Ökobilanz führt.

Fotos: Fraunhofer IML/Vinzenz Neugebauer

Ansprechpartner:

Jonas Stenzel
Fraunhofer IML
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Georg Wichmann
Fraunhofer IML
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Echtzeitnahe Bestellung von medizinischen Produkten

Melissa Kohnen — Mon, 24 Nov 2025 12:56:24 +0000

AI4Demand ist eine innovative technische Lösung, zur intelligenten Materialanforderung in Krankenhäusern. Die aufwändige, manuelle Nachbestellung und Bestückung von Materialien in Stationsschränken kann durch das nachrüstbare System für bestehende Modulschränke vereinfacht werden. Die Lösung reduziert den Aufwand und die Zeit, die das Pflegepersonal oder die Versorgungsassistent:innen für die Materialentnahme aufbringen müssen und erlaubt ihnen sich auf die Patienten zu konzentrieren. Kernstück von AI4Demand ist eine kamerabasierte Hardware- und Softwarelösung, welche Daten in Echtzeit aufnimmt und verarbeitet. Die Technologie basiert auf Computer Vision-Verfahren, um niedrige Bestände zu erkennen und Nachschub automatisch zu bestellen.

Fotos: Fraunhofer IML/Vinzenz Neugebauer

Ansprechpartner

Dr.-Ing. Sebastian Wibbeling
Fraunhofer IML
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Sylvia Kaczmarek
Fraunhofer IML
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