Referenzprojekte

Der Schienenverkehr lässt als größter Einzelstromverbraucher in Deutschland trotz vieler Fortschritte noch bedeutende Energie- und CO2 Einsparpotenziale ungenutzt. Das Forschungsprojekt »EKSSE – Energieeffiziente Koordination und Steuerung des Schienenverkehrs in Echtzeit« setzt sich daher zum Ziel, den Energiebedarf im U-Bahn-Betrieb durch Erhöhung der Rückspeisequote bremsender Züge und energiesparendem Fahrverhalten zu senken und somit die Energieeffizienz des deutschen Schienenverkehrs maßgeblich zu steigern, diesen dadurch zugleich kostengünstiger zu gestalten und so einen wichtigen Beitrag zur modernen, nachhaltigen Mobilität zu leisten.

Semiconductor-X macht Halbleiter-Lieferketten sichtbar und steuerbar: Ein gemeinsamer Datenraum vernetzt Bedarfs-, Prozess- und Qualitätsdaten, KI verdichtet sie zu klaren Empfehlungen – direkt im Dashboard. Unternehmen planen verlässlicher, erhöhen Yield und Qualität, senken Bestände und reagieren schneller auf Störungen. So entstehen transparente Abläufe, robuste Produktionspläne und messbare Nachhaltigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Quantencomputing trifft Energiewirtschaft: Im Projekt »Attraqt’em« prüfen wir das Potenzial hybrider Optimierung für das Unit-Commitment – ein Schlüsselproblem für einen stabilen und wirtschaftlichen Netzbetrieb. Attraqt’em ist ein Projekt der @DLR Quantencomputing-Initiative des @Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt und wird ermöglicht mit Mitteln des @Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR).

Das Projekt »Gefahrenanalyse« unterstützt Kommunen bei der effektiven Gefahrenabwehrplanung. Mit einer benutzerfreundlichen WebGIS-Anwendung ermöglichen wir objektive Gefahrenanalysen und optimieren die Einsatzplanung von Feuerwehr und Notfallversorgung. So wird die Sicherheit der Bevölkerung effizient und transparent gesteigert.

ARGOS ist eine KI-gestützte Informations-Plattform zur flächendeckenden Identifikation und Bewertung von brachliegenden oder mindergenutzten Potenzialflächen auf Basis von Geodaten, Luft- und Satellitenbildern. Damit können Kommunen, Planer und Investoren Regionen, Standorte und Gewerbeflächen effizienter nachverdichten nachhaltiger entwickeln.

Im Projekt »Future Car Production« erforschen wir, wie Unternehmen der Automobilindustrie zirkuläre Geschäftsmodelle erfolgreich gestalten können. Dafür entwickeln wir ein zirkuläres Business-Ökosystem, u.a. mit Strategien, Akteuren sowie Daten- und Warenflüssen und einen interaktiven Werkzeugkoffer mit datenbasierten Tools und praxisnahe Methoden – von der Auswahl passender R-Strategien bis hin zur Umsetzung tragfähiger zirkulärer Geschäftsmodelle.

Das Forschungsprojekt »Agile Netzsteuerung zur Erhöhung der Resilienz der Kritischen Infrastruktur Wasserversorgung« untersucht, wie aktive Steuerungssysteme die Flexibilität der Trinkwasserversorgung erhöhen können. Durch den Einsatz mathematischer Optimierung und KI werden die optimalen Standorte für Sensoren und Aktoren in bestehenden Netzen bestimmt. Ziel ist es, die Netzsteuerung zu verbessern und die Versorgungssicherheit auch bei Extremereignissen zu gewährleisten.

Leistungsfähige und flexible logistische Prozesse leben von motivierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Um die Motivation zu steigern, werden insbesondere finanzielle Anreizsysteme eingesetzt. Diese sind jedoch gerade im Niedriglohnbereich ein nicht wirklich großer Stellhebel. Mithilfe gezielte Schulungen und Weiterbildungskonzepten unterstützt das Forschungsprojekt »MoLa« Unternehmen.

In KIProKV soll ein Planungstool entwickelt werden, welches mathematische Optimierungsansätze nutzt und mit datengetriebener Prozessprognose mittels Machine Learning verbindet. Dabei werden durch das Prognosemodell unsichere Prozessvariablen vorhergesagt, um vorausschauend und flexibel möglicherweise entstehende Verschiebungen oder Engpässe im geplanten Prozessablauf identifizieren zu können. Die Quantifizierung der Unsicherheiten fließt in den Entstehungsprozess der Optimierungsmodelle ein und trägt dazu bei, effiziente Lösungsalgorithmen zu entwickeln. Durch eine Feedbackschleife aus Optimierung und Prognose soll im Gesamtansatz eine Echtzeit-Planung der Umschlagsaufträge erfolgen, welche dem Terminalpersonal zur Verfügung gestellt wird.

Siemens und Fraunhofer IIS entwickeln zirkuläre Lösungen für die Digital Industry Sparte, um Nachhaltigkeit durch Digitalisierung zu fördern. Im Projekt wurden innovative Ansätze zur Optimierung des Produktlebenszyklus und zur Steigerung der Ressourceneffizienz identifiziert. Basierend auf Konzepten wie Everything-as-a-Service (XaaS) können nachhaltige Geschäftsprozesse und -modelle implementiert werden.