Projektdetails
Beschreibung
Das Projekt LoadBuilder zielt darauf ab, den in der Praxis ofmtals manuellen und erfahrungsbasierten Prozess der Ladungsbildung und LKW-Zuweisung in der Logistik KI-basiert zu optimieren. Dieser Prozess erfolgt oftmals auf Grundlage impliziten Wissens der Mitarbeitenden, was die Einarbeitung neuer Personen erschwert. Durch die Analyse von Vergangenheitsdaten sollen Muster in der Ladungsbildung identifiziert werden, um das bisher implizite Wissen sichtbar und nutzbar zu machen. Dabei werden Standard- und Spezialkombinationen von Ladungen und Transportfahrzeugen analysiert, visualisiert und in Form eines interaktiven Tools bereitgestellt. Dies erleichtert die Entscheidungsfindung und unterstützt die Integration neuer Fahrzeugkonfigurationen durch spezifische Mustererkennung. Ziel ist die Entwicklung eines KI-Tools, das ähnliche vergangene Ladungs- und Zuweisungsmuster klassifiziert und visualisiert und dadurch eine wertvolle Unterstützung bei der operativen Planung bietet.
Kurztitel | LoadBuilder |
---|---|
Status | Abgeschlossen |
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende | 01.09.2023 → 31.08.2024 |
UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieses Projekts leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
Fingerprint
Erkunden Sie die Forschungsthemen, die von diesem Projekt angesprochen werden. Diese Bezeichnungen werden den ihnen zugrunde liegenden Bewilligungen/Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.