Publikationen
Mehr zu unseren Transferangeboten
In unserer Broschüren stellen wir Ihnen alle Angebote des Leistungszentrums für Logistik und IT auf einen Blick dar. Entdecken Sie neue Potenziale mit AI, Echtzeitdaten, Exoskeletten, Kommissionierung, XR und mehr.
Future Challenges in Logistics and Supply Chain Management
Die Schriftenreihe »Future Challenges in Logistics and Supply Chain Management« des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik IML greift aktuelle Herausforderungen auf, beleuchtet Trends und fokussiert neuartige Technologien sowie Geschäftsmodelle. In der Reihe sind bislang die folgenden vier Whitepaper des Leistungszentrums Logistik und IT erschienen:
Kognitive Ergonomie in der Logistik
Die zunehmende Digitalisierung in der Intralogistik geht mit Veränderungen der Arbeitsplätze in der Kommissionierung einher. Hierdurch ausgelöste Belastungen sollen analysiert werden, um diese im Sinne einer humanzentrierten, ergonomischen Gestaltung für den Beschäftigten zu optimieren.
Bedeutung von Daten im Zeitalter der Digitalisierung
Die wachsende Bedeutung der Ressource Daten in der Erstellung hybrider oder rein digitaler Geschäftsmodelle stellt Unternehmen stetig vor neue Herausforderungen. Unternehmen müssen durch eine ganzheitliche und wissenschaftlich fundierte Betrachtung von der Modellierung über die Architektur und Verwendung konkreter Technologien unterstützt werden.
Herausforderungen der Mensch-Technik-Interaktion in der Intralogistik
Der technische Fortschritt führt zu flexibleren, dynamischen Prozessen, deren Komplexität immens steigt. Der Mensch mit seinen vielseitigen Fähigkeiten wird weiterhin ein wesentlicher Bestandteil dieser Systeme sein. Es bedarf jedoch neuer Formen der Mensch-Technik-Interaktion. Techniksysteme müssen sich an den Menschen dynamisch anpassen, um so die Stärken beider Seiten optimal zu nutzen.
Künstliche Intelligenz in der Logistik
Anbieter von kommerziellen Lösungen und Forschungseinrichtungen versprechen, dass mit Künstlicher Intelligenz (KI) – insbesondere dem Maschinellen Lernen (ML) – in der Logistik eine Vielzahl von Aufgaben wirtschaftlicher und ressourcenschonender durchgeführt werden können.
Logistik IT im Wandel
Haben früher große, monolithische Softwaresysteme die Gesamtprozesse im Lager, im Unternehmen und in der Supply Chain gesteuert, so werden diese in den letzten Jahren immer häufiger durch eine Vielzahl modularer Softwarepakete ergänzt und abgelöst.
Paradigmenwechsel der Planung und Steuerung von Wertschöpfungsnetzen
In komplexer werdenden Wertschöpfungsnetzen müssen Entscheidungen zukünftig schneller und fundierter getroffen werden. Im Zuge dessen ist es unabdingbar, neue Methoden zur Entscheidungsunterstützung zu entwickeln. Vor dem Hintergrund des Paradigmenwechsels hin zur Industrie 4.0 wird die Planung und Steuerung entsprechender Netze gravierend von Ansätzen der Modellierung und Simulation profitieren.