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KINLI
(2023)
Konsumenten haben immer höhere Ansprüche an Lebensmittelsicherheit, -qualität und -nachhaltigkeit. Bei Fleisch erwarten viele Menschen auch eine artgerechte und ethisch vertretbare Aufzucht, Haltung und Schlachtung der Tiere. Im Projekt KINLI sollen eine Datenplattform und Dienste mit künstlicher Intelligenz entwickelt werden, um mögliche Probleme vorherzusagen. Unternehmen in der Lieferkette können damit proaktiv ihre Prozesse anpassen, bevor Probleme tatsächlich eintreten.
LogIKTram
(2023)
Der Anstieg des urbanen Verkehrs belastet zunehmend die Anwohner, die Nutzer der Infrastruktur sowie die Umwelt. Während für die Personenbeförderung die Straßenbahnen eine Entlastung bieten, existieren für den innerstädtischen Logistikverkehr keine passenden Angebote. Aus diesem Grund verfolgt das Projekt LogIKTram das Ziel, den Logistikverkehr mit einer Gütertram auf die Schiene zu verlagern. Hierfür werden ein Logistikkonzept sowie verschiedene Planungsmodelle entwickelt, die eine vereinfachte Nutzung erlauben.
Editorial
(2022)
Editorial
(2022)
Editorial
(2022)
Editorial
(2022)
Editorial
(2022)
Editorial
(2022)
Zunehmender städtischer und regionaler Güterverkehr belastet die Anwohner, Verkehrsteilnehmer und die Umwelt. Das Projekt LogIKTram verfolgt das Ziel, regionalen Güterverkehr von der Straße auf die Schiene zu verlagern und somit eine Entlastung zu erzielen. Diese Idee soll am Beispiel einer Gütertram in der Region Karlsruhe erprobt werden. Dafür entwickelt die Hochschule Offenburg unter anderem ein Logistikkonzept und ein Planungsmodell. Beides wird in einer IKT-Plattform umgesetzt.
Maschinelles Lernen verändert zusehends die Arbeitswelt. Auch in der Produktionsplanung und -steuerung finden sich vielversprechende Anwendungsfälle. In diesem Beitrag sollen ausgewählte Anwendungsbereiche und Ansätze vorgestellt werden, die anhand einer umfangreichen Untersuchung wissenschaftlicher Veröffentlichungen identifiziert wurden. Als Strukturierungshilfe dient das Aachener PPS-Modell.