Master Logistik und Supply Chain Management

Datenräume sind mehr als Container oder eine Sammelstelle für Daten: Ein Datenraum umfasst sämtliche Datenbestände, beschreibt sie einheitlich und verbindet sie miteinander. Die daraus gewonnenen relevanten Informationen dienen als Basis für Entscheidungen, beispielsweise in einer intelligenten Produktion, in der damit Maschinen oder Produktionsgüter befähigt werden, selbstständig in einem automatisierten Umfeld zu agieren. Dies wiederum setzt voraus, dass die vielen Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten nicht chaotisch, sondern strukturiert vorliegen – und zwar mit Hilfe von Datenräumen, in denen Daten aus heterogenen Quellen semantisch beschrieben, verarbeitet und verknüpft werden. Denn Informationen z.B. über Maschinen und Produktionsprozesse bieten erst dann einen wirklichen Mehrwert, wenn sie in Zusammenhang gebracht werden können. Das Fraunhofer SCS bietet hier unter anderem eine Metastudie und Marktübersicht zu RFID-Middleware an.

Zum Forschungsfeld »Datenräume in Produktion und Logistik«

Gerade Anwendern aus Produktion und Logistik fehlt es oft an Erfahrung, Ressourcen oder Mitarbeitern, um sich einen Überblick über die am Markt vorherrschenden IoT-Technologien und ihre Einsatzmöglichkeiten zu verschaffen oder eigene Digitalisierungsprojekte und Prototypentwicklungen voranzutreiben. Hier unterstützt Fraunhofer SCS, indem es sein Know-how bei der Software-Entwicklung, Software-Integration und Optimierung mit der Sensor- und Hardware-Entwicklungskompetenz seines Mutterinstituts, dem Fraunhofer IIS, verbindet. Beispielsweise im Projekt »Pick-by-local-Light« in dem Drahtlosnetzwerke in der Kommissionierung eingesetzt werden oder auch die digitale Vernetzung mehrstufiger Produktprozesse oder ein smartes Behältermanagement in der Logistik.

Zum Forschungsfeld »IoT-Anwendungen in Produktion und Logistik«

Unternehmen mit den besten Prozessen haben einen klaren Wettbewerbsvorteil – das gilt in der Produktion und Fertigung genauso wie in der Materialversorgung, der Intralogistik, der Transportlogistik oder im Lager. Dieser Vorteil lässt sich durch die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung noch verstärken: Der Einsatz neuer Technologien, Künstlicher Intelligenz und Data Analytics Verfahren ermöglicht eine immer intelligentere Erfassung, Analyse und Optimierung von Material- und Informationsflüssen.

Das Fraunhofer SCS bietet hierbei  seit über 20 Jahren die entscheidende Kombination aus Methode und Branchen-Know-How an. Aktuelle Projekte befassen sich unter anderem mit der Entwicklung eines Intralogistikkonzeptes oder die Entwicklung eines intelligenten Netzwerkes für modulare Sonderladungsträger.

Zum Forschungsfeld »Process Analytics in Produktion und Logistik«

Unter Transportlogistik 4.0 verstehen wir – in Anlehnung an den Begriff »Industrie 4.0« – die Anwendung der Prinzipien cyberphysischer Systeme zur verbesserten Steuerung, Selbstorganisation und Optimierung von überbetrieblichen Transporten. Mithilfe moderner Technologien werden bei Be- und Entladung sowie aus den Transportprozessen Daten erfasst und ausgewertet. Die Daten ermöglichen es, ein zeitnahes, digitales Abbild zu erstellen. Anschließend lassen sich diese Informationen mit weiteren Informationen aus IT-Systemen, Kamerasystemen oder Sensoren verknüpfen, mit Hilfe von Data Analytics Verfahren weiter analysiert und optimiert, so dass letztendlich Maßnahmen zur unternehmensübergreifenden Effizienzsteigerung der Netze in Echtzeit abgeleitet werden können, beispielsweise um selbststeuernde Teilsysteme aufzubauen oder um die Transportabwicklung und -abrechnung zu automatisieren.

Dafür forschen wir an der Frage, wie intern und extern vorliegende Transportdaten intelligent verknüpft werden können, so dass zukünftig automatisiert und in Echtzeit valide und relevante Daten zur Verfügung stehen. Weitere Projekte beschäftigen sich unter anderem mit der Verkehrsverlagerung durch innovative Logistikdienstleistungen oder den multimodalen Transport von palettierter Ware.

Zum Forschungsfeld »Digitalisierung in Transportlogistik und kombinierter Verkehr«

In der heutigen Zeit werden für Supply Chain Analysen  Predictive und Prescriptive Analytics eingesetzt, um die Zukunft so präzise wie möglich prognostizieren sowie die Prozesse optimieren zu können. Hier kommen mathematische und statistische Methoden, Verfahren und Modelle zum Einsatz, mit denen automatisiert Abläufe und Ereignisse analysiert und konkrete Vorgaben für die Planung und Steuerung von Prozessen abgeleitet werden können. Dabei gelten im Supply Chain Management besondere Herausforderungen: In logistischen Prozessen werden stetig riesige Datenmengen erzeugt, z. B. durch das Erfassen von Sendungsdaten, durch Lagerverwaltungssysteme oder Maschinensensoren. Diese Daten wurden in den meisten Fällen ursprünglich zu konkreten Anwendungszwecken erhoben und gespeichert, etwa für Steuerungs-, Informations- und Dokumentationsaufgaben.

Wir lösen aktuell noch zu komplex scheinende Fragestellungen im Supply Chain Management: Dafür verknüpfen wir als eines der wenigen Institute in der mathematischen Welt Prognose- und Optimierungsmethoden und reduzieren die Komplexität bei der mathematischen Darstellung von industriellen Problemstellungen. Projekte in diesem Bereich sind unter anderem das ADA Lovelace Center für Analytics, Daten und Anwendung sowie effiziente Prozess in der Produktion und Logistik unter Einbezug der Digitalisierung.

Zum Forschungsfeld »Supply Chain Analytics«

Fraunhofer SCS betreibt kontinuierliche Datenforschung für den Logistikmarkt, um wichtige Daten zu extrahieren, Unternehmen kennenzulernen, neue Datenbestände aufzubauen und diese zielgruppengerecht aufzubereiten, damit der Logistikmarkt Stück für Stück transparenter wird. Durch modernste Analytics Methoden ermöglicht das Fraunhofer SCS so eine kontinuierliche Aktualisierung der Wissenssammlung und der Datenbanken zum Logistikmarkt. Aktuell forschen die Mitarbeiter im Bereich der Logistikmarkt-Analyse für Unternehmen und in der Logistikstandort-Analyse für Regionen und Kommunen. Darüber hinaus bietet die Fraunhofer Arbeitsgruppe SCS das Standardwerk für die Logistikbrache »TOP 100 der Logistik« an oder auch eine online Research Plattform für Logistikimmobilien »L.Immo online«.

Zum Forschungsfeld »Märkte und Standorte in der Logistik«