FAKULTÄT FÜR MASCHINENBAU

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Übersicht
"IMIQ - Intelligenter Mobilitätsraum im Quartier" ist ein Projekt des IMR - Intelligenter Mobilitätsraum Sachsen Anhalt (https://niimo.ovgu.de/Intelligenter+Mobilit%C3%A4tsraum.html), welches im Wissenschaftshafen in Magdeburg ansässig sein wird. In der Laufzeit von 3 1/2 Jahren (01/2024 - 12/2027, tatsächlicher operativer Beginn 8/2024) wird der Wissenschaftshafen zu einem Zukunfts-Quartier, in welchem neue Lösungen bedürfnisorientiert erdacht, technisch und informatorisch getestet und sozio-ökonomisch implementiert werden. Wesentliche Innovationen sind ein Digitaler Work-Life-Zwilling (DWLZ) und ein Reallabor intelligenter Mobilität (RIM).

Ambitionen
Ziel ist die Entwicklung und Erprobung innovativer Mobilitäts- und Kommunikationsansätze. In einem Digitalen Work-Life-Zwilling (DWLZ) wird eine ganzheitliche und innovative Mobilitäts- und Kommunikationserfahrung ermöglicht, die durch Sensoren, 5G und digitale Services effiziente und personalisierte Lösungen bietet und gleichzeitig die soziale Interaktion und den Austausch vor Ort fördert. Im Reallabor Intelligente Mobilität (RIM) werden die Entwicklungen der Forschenden zur Intelligenten Mobilität physisch sichtbar und anfassbar / erlebbar, sie werden getestet und evaluiert. Technologien zur Kommunikation und V2X, zu Lokalisierung und Tracking werden in einem Operation Control Center gesteuert, mit Infrastruktur (u.a. Mobilitätsstationen) integriert und mit
autonomen Fahrzeugen umgesetzt.

Weiterführende Informationen
Detaillierte Beschreibung, aktuelle Nachrichten und Personalstellen finden Sie hier: https://niimo.ovgu.de/IMIQ.html. Unter diesem link, oder unter den oben verlinkten Namen, finden Sie auch Informationen zu den IMIQ-Arbeitsbereichen der Projektpartner.

Mit diesem Vorhaben wird die Spitzenforschung im interdisziplinären Forschungsfeld Mobilität an der OVGU ausgebaut und der Transfer neuer Mobilitätslösungen in Sachsen-Anhalt und darüber hinaus ermöglicht. Die Sichtbarkeit bzw. Erlebbarkeit richtet sich an alle Stakeholder.

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Übersicht zum Gesamtvorhaben:
"IMIQ - Intelligenter Mobilitätsraum im Quartier" (https://niimo.de/IMIQ.html) ist ein Projekt des IMR - Intelligenter Mobilitätsraum Sachsen Anhalt (https://niimo.ovgu.de/Intelligenter+Mobilit%C3%A4tsraum.html), welches im Wissenschaftshafen in Magdeburg ansässig sein wird. In der Laufzeit von 3 1/2 Jahren (01/2024 - 12/2027, tatsächlicher operativer Beginn 8/2024) wird der Wissenschaftshafen zu einem Zukunfts-Quartier, in welchem neue Lösungen bedürfnisorientiert erdacht, technisch und informatorisch getestet und sozio-ökonomisch implementiert werden. Wesentliche Innovationen sind ein Digitaler Work-Life-Zwilling (DWLZ) und ein Reallabor intelligenter Mobilität (RIM).

Forschungsinhalte:
Autonomes Befördern und Transportieren im Wissenschaftshafen Magdeburg

• Infrastruktur- und Verkehrsanalysen zur Bedarfserhebung
• Anforderungsanalyse für Fahrzeuge und Infrastruktur
• Planung der Ausstattung des Reallabors für Intelligente Mobilität
• Kartierung des Wissenschaftshafens und einer Pendelstrecke zum OVGU-Campus
• Beschaffung autonomer Elektro-Shuttlebusse für die Personenbeförderung und autonomer Roboter zum Gütertransport auf der Letzten Meile
• Vorbereitung der Infrastruktur zum autonomen Fahren
• Verkehrssimulationen für die mobile Tagesplanung im Quartier und Kapazitätsberechnungen für die Einsatzplanung von Fahrzeugen
• dynamische, bedarfsorientierte Routenplanung für die autonomen Fahrzeuge
• Organisation des Betriebes autonomer Fahrzeuge im Wissenschaftshafen Magdeburg und der Anbindung an den OVGU-Campus und dem Straßenbahnnnetz der Landeshauptstadt

Forschungsinhalte:
Entwicklung einer Betriebsleitstelle zur Fernüberwachung und -steuerung von Roboterfahrzeugen

• Anforderungsanalyse zu Leistungsmerkmalen einer Betriebsleitstelle anhand ausgewählter use-cases
• Planung der Ausstattung einer Betriebsleitstelle für Fernüberwachung und -steuerung bis hin zum Teleoperieren von autonomen Fahrzeugen
• Definition, Ausgestaltung und Umsetzung erforderlicher Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle zwischen Leistelle, Infrastruktur und Fahrzeugen für den Betrieb
• Untersuchung zu Latenzzeiten in der Kommunikation und Steuerung von Fahrzeugen und Infrastruktur durch die Betriebsleitstelle und deren Minimierung zur Sicherstellung der erforderlichen Echtzeitperformance
• Unterstützung bei dem Aufrechterhalten eines individuellen öffentlichen Verkehrs mit den autonomen Fahrzeugen
• Planung und Überwachung der entstehenden Mobilitätsstation(en)
• Datenaustausch und Interaktion mit dem Digitalen Work-Life-Zwilling
• Evaluierung der Funktionalität und Verfügbarkeit der Betriebsleitstelle beim Einsatz autonomer Elektro-Shuttlebusse und Roboterfahrzeugen für Gütertransport und Lieferdiensten auf der letzten Meile
• Ableitung eines Betriebsmodells für den dauerhaften Regelbetrieb der Leitstelle

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Der Modulare Peristaltische Flächenförderer (MPFF) ist ein gänzlich neuartiges Gerät, das erstmals konzeptionell die Vereinzelung und Sortierung von biegeweichen Kleinstendungen (Polybags) erlaubt und damit eine Alternative zur kostenintensiven händischen Verarbeitung darstellt. Erstmalig soll parallel zur Entwicklung des realen MPFF ein KI-basierter Digitaler Zwilling (DZ) entwickelt werden, der auf Basis von KI-optimierten Simulationsmodellen Vorhersagen des Systemverhaltens und eine automatisierte Parametrierung der Aktoren und Sensordatenverarbeitung erlaubt.

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Die Logistik und Mobilität auf Industriegeländen in Deutschland ist gekennzeichnet vom fehlenden Fahrernachwuchs und steigenden Kosten. Beides gefährdet die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, insbesondere an Standorten der Kohleregionen, die besonders vom demografischen Wandel betroffen sind. Autonome Transport- und Handlingssysteme können mit ihren datenbasierten Innovationen diesen Entwicklungen entgegenwirken. Bislang existieren keine derartigen kombinierten Lösungen für das Außengelände von Betrieben.

Hauptziel ist die Implementierung eines automatisierten Transportes und Umschlag von Gütern und Personen mithilfe eines Routenzuges. Dazu werden eine Betriebsleitstelle mit offenen Schnittstellen zur Fernüberwachung und -steuerung von Routenzügen entwickelt und die Infrastruktur des Werksgeländes der AGCO Hohenmölsen GmbH zu einem intelligenten Betriebsgelände ertüchtigt. Innovationen sind u.a. sensorbasierte V2X-Kommunikationstechnik mit Datenintegration und -übertragung in Echtzeit.

Anhand einer Prozessanalyse werden die Anforderungen und Schnittstellen an den Transport und Umschlag auf dem Betriebsgelände erarbeitet. Anschließend werden Hardwarekomponenten zur V2X-Kommunikation und Fahrzeugsensorik entwickelt. Zusätzlich wird die Software programmiert, welche die Fernüberwachung und -steuerung der Routenzüge in Echtzeit erlaubt. Die Machbarkeit wird durch die prototypische Umsetzung auf dem Betriebsgelände mit Ableitung von Optimierungs- und Transfermöglichkeiten nachgewiesen.

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Intelligente Automatisierung der Logistik auf Industriegeländen! Warum?

Die Logistik und Mobilität auf Industriegeländen in Deutschland steht vor entscheidenden Herausforderungen: Der Fachkräftemangel, besonders im Bereich der Fahrer, und die stetig steigenden Kosten gefährden zunehmend die Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen. Diese Problematik wird in den Kohleregionen, die besonders stark vom demografischen Wandel betroffen sind, noch verstärkt. Autonome Transport- und Handlingssysteme bieten eine vielversprechende Perspektive, um diesen Herausforderungen mit innovativen, datengetriebenen Lösungen zu begegnen.

Ziel des Projekts IBATOUR ist es, erstmalig ein integriertes System zur automatisierten Beförderung von Gütern und Personen im Außenbereich von Industriegeländen zu implementieren. Im Mittelpunkt steht die Implementierung eines automatisierten Routenzugsystems, dessen Überwachung und Steuerung über eine neuartige Betriebsleitstelle mit offenen Schnittstellen realisiert wird. Die AGCO Hohenmölsen GmbH dient hierbei als Modellstandort, um das Betriebsgelände in ein intelligentes, vernetztes Areal zu transformieren.

Ein entscheidender Bestandteil des Projekts ist die Einführung einer sensorbasierten V2X-Kommunikationstechnologie, die eine nahtlose Datenintegration und Echtzeitübertragung gewährleistet. Durch eine detaillierte Prozessanalyse werden die spezifischen Anforderungen und Schnittstellen für den Transport und Umschlag auf dem Betriebsgelände identifiziert und optimiert. Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung fortgeschrittener Hardwarekomponenten für die V2X-Kommunikation sowie moderner Fahrzeugsensorik. Die zugehörige Software wird so programmiert, dass eine präzise Echtzeit-Fernüberwachung und Steuerung der Routenzüge ermöglicht wird.

Die Durchführbarkeit und Effizienz des gesamten Systems werden durch eine prototypische Implementierung auf dem ausgewählten Betriebsgelände evaluiert. Ziel ist es, durch praxisnahe Erprobungen Optimierungs- und Transferpotenziale aufzuzeigen, welche die Basis für eine breitere Anwendung der entwickelten Technologien in der Industrie bilden könnten.

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Der ego.-Inkubator „Intelligente Prototypen für Automation, Logistik und Mobilität“ (IP-AuLoMo) motiviert Studierende und Mitarbeitende der Hochschulen Sachsen-Anhalts, intelligente Prototypen mit Aspekten der Automatisierung in den Anwendungsfeldern Logistik und Mobilität zu erstellen und somit sich auf den Pfad der Gründung zu begeben. Der zunehmende Fachkräftemangel in Logistik und Mobilität erfordert verstärkten Einsatz automatisierter bzw. autonomer Systeme und dazu erforderlicher Komponenten - angefangen im betrieblichen Umfeld bis zukünftig hinein in den öffentlichen Raum. Dabei gewinnen neben intelligenten Komponenten die Vernetzung der Bausteine (Industrie 4.0 und Vehicle-to-Infrastructure-Communication – V2X) sowie die IT-technische Steuerung von Komponenten und Gesamtsystemen immer mehr an Bedeutung.
Da die Fakultät Maschinenbau (FMB) und der Lehrstuhl Logistik aufgrund der vorangegangenen Förderungen die erforderliche Anlagen- und Maschinentechnik zur physischen Bearbeitung von Prototypen besitzen, konzentriert sich die Beantragung der Investitionen dieses neuen Inkubators auf informations- und steuerungstechnische Aspekte. Hierzu werden erforderliche V2X- und Robotertechnologien für das vernetzte Fahren, Umschlagen und Transportieren, Sensoriken für die Automation, Tracking und Tracing und Identifikation, eine technologieoffene Leitstelle für die Steuerung des automatisierten Fahrens und Handlings der zu schaffenden Prototypen, ein adaptierbares Cockpit für Simulationen und Teleoperationen mit Autonomous Mobile Robots (AMR), eine ROS-/KI-Programmierungsplattform für Sensoriken / Autonomous Mobile Robots (AMR) beschafft werden.

Die Ausstattung wird einerseits den Inkubator-Nutzenden ermöglichen, in dem zur Verfügung gestellten Labor bzw. Testgelände ihren entwickelten Prototypen Leben einzuhauchen, und andererseits den Betreuenden helfen, Studierende zu motivieren, den Inkubator kennenzulernen und Ideen in Verbindung mit der Ausstattung zu generieren. Die Nutzenden werden niederschwellig an die Nutzung herangeführt, indem erforderliche Grundlagen zur Programmierung und Steuerungstechnik über Lehrveranstaltungen im Rahmen von Wahlmodulen angeboten werden, Selbstlern-Webinare über die ROS-/KI-Plattform zugänglich gemacht werden und ein Betreuer mit IT-, Programmierungs- und Steuerungskompetenzen mit Rat und Tat zur Seite stehen wird. In enger Zusammenarbeit mit dem Technologie- und Gründerzentrum (TUGZ) werden die Gründungspotenziale der Prototypenideen sowie der beteiligten Nutzenden erhoben und bewertet. Ggf. werden Nutzerteams mit potenziell geeigneten Prototypen vom TUGZ gecoacht und ggf. sinnvoll personell im Hinblick auf geeignete Gründerteams ergänzt. Ziel ist es, die Nutzenden derart zu begleiten, dass eine möglichst hohe Gründerquote realisiert werden kann.

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Motivation:

Für die Stärkung der Wirtschaftskraft vor Ort, insb. in strukturschwachen Regionen, ist die
Versorgung mit Facharbeitskräften und deren Mobilität von entscheidender Bedeutung.
Attraktive Arbeitsplätze alleine genügen nicht, denn diese Regionen sind bei Ansiedlungen von
Unternehmen auf Einpendler aus dem entfernteren, ländlich geprägten Umland angewiesen.
Gleichzeitig tragen diese Einpendler die Wertschöpfung auch zurück in den ländlichen Raum.
Nicht zuletzt durch Neuansiedlungen wie Intel in Magdeburg oder Daimler in Halberstadt stellt
sich die Frage, wie das zu erwartende Mehr an Mobilität nachhaltig und intelligent gestaltet
werden kann. Gewerbegebiete sollten Mitarbeitenden die Möglichkeit bieten, kostengünstig und
unkompliziert im Umweltverbund oder durch Nutzung neuer Mobilitätsangebote wie autonomer
Shuttlebusse anzureisen. So kann ein Win-Win-Win für Wirtschaft, Region und Umwelt entstehen.

Ansatz:

Im Projekt STRAHLKRAFT vernetzen sich gewerbliche und kommunale Akteure in Sachsen-Anhalt
mit Arbeitnehmer*innen und Bürger*innen, um attraktive Mobilitätsoptionen zum Anschluss des
ländlichen Raums und der Strukturwandelregionen an Industrie- und Gewerbegebiete zu
entwickeln und umzusetzen. In der Entwicklungsphase werden transferierbare
Mobilitätslösungen am Beispiel des Technologieparks Ostfalen (TPO) in Barleben erarbeitet, die
in der Umsetzungsphase prototypisch und als Vorbild für andere Industrie- und Gewerbegebiete
implementiert werden sollen. Ein breites Bündnis aus Wirtschaft, Verwaltung und Wissenschaft
der Region unterstützt das Vorhaben.

Ziele:

- Steigerung der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit und regionalen Wertschöpfung durch
Steigerung der Attraktivität des Umweltverbundes auf der letzten Meile für Pendler,
- Fachkräftegewinnung aus dem größeren Einzugsbereich durch eine nachhaltig gestaltete
Pendlermobilität auf Basis erneuerbarer Energien,
- Gründung und Ansiedlung von Unternehmen mit Hilfe eines Mobility-as-a-Service-Konzepts
(MaaS) für Industrie- und Gewerbegebiete.
STRAHLKRAFT trifft in der Region auf ein durchweg positives Momentum. Durch die bereits
vorhandene Einbindung der Akteure sind die Erfolgsaussichten exzellent. Die Ergebnisse sind
auch für andere Regionen hochrelevant, handelt es sich doch sowohl beim Fachkräftemangel, als
auch beim Stadt-Land-Gefälle um wachsende Probleme unserer Zeit.
Stichworte: Stadt-Land Beziehung, Transformation, Strukturwandel, Chancengleichheit,
Nachhaltigkeit

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Problemstellung
Weltweit stehen Städte, besonders in Europa, unter enormen Wandlungsdruck. Urbane Räume müssen ihren Verkehr mittelfristig CO2-neutral gestalten. Neue Paradigmen wie die 15-Minuten Stadt verändern grundlegend die Art und Weise von Mobilität und wie öffentlicher Raum in Städten aufgeteilt wird. Die aktuell entwickelten autonomen PKW und ihre konventionellen Ansätze zur Umsetzung des autonomen Fahrens sind für diese Zukunft von Stadt nicht geeignet. In Zukunft werden automatisierte Mikromobile bei der Bewältigung von Mobilität und Logistik eine immer größere Rolle spielen.
Durchführung
Das Vorhaben entwickelt das „AuRa-Hirn“. Das Hirn ist ein universelles Modul, welches die Umsetzung von automatisierten Fahrfunktionen auf verschiedenen Mikromobilen ermöglicht. Langfristig wird damit das autonome Fahren dieser unstrukturierten Verkehrsräumen möglich. AuRa-Hirn wird möglich durch das Paradigma der Automatisierung und Autonomisierung für friedliche Koexistenz. Dafür werden Fahrzeuge genutzt, die in Größe/Gewicht/Geschwindigkeit ähnlich zu vulnerablen Verkehrsteilnehmenden sind. Damit sinkt das Gefährdungsrisiko enorm. Das Fahrzeug kann sich so durch unstrukturierte Verkehrsräume bewegen und ermöglichte automatisierte Fahrfunktionen abseits der Kfz.-Fahrbahn.
Projektziel
In dem Projekt Aura-Hirn 2 erfolgt die Entwicklung einer marktnahen Realisierung einer integrierten Recheneinheit zur Umsetzung von hardwarenahen Steuerungs- und Regelungsfunktionen als Grundlage für die Automatisierung von verschiedensten Mikromobilen und Weiterentwicklung und Adaption von sicheren und zuverlässigen Softwaremodulen zur Realisierung der automatisierten Fahrfunktionen auf einer geeigneten Middleware. Hier steht besonders die Entwicklung einer modularen Softwarearchitektur zur Einbindung verschiedener Softwaremodule, Sensoriksysteme und Aktorikkomponenten im Fokus sowie der Umsetzung einer Bewegungsplanung für automatisierte Ausweich- und Überholmanöver für den Einsatz besonders bei Reinigungsdiensten.
Das Vorhaben AuRa-Hirn 2 wird gemeinsam mit der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg durchgeführt.
Das Projekt Aura-Hirn 2 wird gefördert aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und dem Land Sachsen-Anhalt.

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AI Engineering (AiEng) umfasst die systematische Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Lösungen nach Vorbild ingenieurwissenschaftlicher Methoden. Gleichzeitig schlägt AiEng eine Brücke zwischen der Grundlagenforschung zu KI-Methoden und den Ingenieurwissenschaften und macht dort den Einsatz von KI systematisch zugänglich und verfügbar. Das Projektvorhaben konzentriert sich auf die landesweite Entwicklung eines Bachelorstudiengangs «AI Engineering», welcher die Ausbildung von Methoden, Modellen und Technologien der KI mit denen der Ingenieurwissenschaften vereint. AiEng soll als Kooperationsstudiengang der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen HS Anhalt, HS Harz, HS Magdeburg-Stendal und HS Merseburg gestaltet werden. Der fächerübergreifende Studiengang wird Studierende befähigen, KI-Systeme und -Services im industriellen Umfeld und darüber hinaus zu entwickeln und den damit einhergehenden Engineering-Prozess - von der Problemanalyse bis zur Inbetriebnahme und Wartung / Instandhaltung - ganzheitlich zu begleiten. Das AiEng-Curriculum vermittelt eine umfassende KI-Ausbildung, ergänzt durch eine grundlegende Ingenieurausbildung und eine vertiefende Ausbildung in einer gewählten Anwendungsdomäne. Um eine Symbiose von KI- und ingenieurwissenschaftlicher Lehre zu erreichen, wird ein neuer handlungsorientierter Rahmen entwickelt und gelehrt, welcher den vollständigen Engineering-Prozess von KI-Lösungen beschreibt und alle Phasen methodisch unterstützt. AIEng zeichnet sich durch eine modulübergreifende Verzahnung von Lehr- und Lerninhalten innerhalb eines Semesters sowie durch ein fakultäts- und hochschulübergreifendes Tandem-Lehrkonzept aus und verfolgt ein studierendenzentriertes Didaktikkonzept, welches durch viele praxisorientierte (Team-)Projekte und ein großes Angebot an Open Educational Resources (OERs) mit (E)-Tutorenprogramm getragen wird.

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AI Engineering (AiEng) umfasst die systematische Konzeption, Entwicklung, Integration und den Betrieb von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Lösungen nach Vorbild ingenieurwissenschaftlicher Methoden. Gleichzeitig schlägt AiEng eine Brücke zwischen der Grundlagenforschung zu KI-Methoden und den Ingenieurwissenschaften und macht dort den Einsatz von KI systematisch zugänglich und verfügbar. Das Projektvorhaben konzentriert sich auf die landesweite Entwicklung eines Bachelorstudiengangs «AI Engineering», welcher die Ausbildung von Methoden, Modellen und Technologien der KI mit denen der Ingenieurwissenschaften vereint. AiEng soll als Kooperationsstudiengang der Otto-von-Guericke-Universität (OVGU) Magdeburg mit den vier sachsen-anhaltischen Hochschulen HS Anhalt, HS Harz, HS Magdeburg-Stendal und HS Merseburg gestaltet werden. Der fächerübergreifende Studiengang wird Studierende befähigen, KI-Systeme und -Services im industriellen Umfeld und darüber hinaus zu entwickeln und den damit einhergehenden Engineering-Prozess - von der Problemanalyse bis zur Inbetriebnahme und Wartung / Instandhaltung - ganzheitlich zu begleiten. Das AiEng-Curriculum vermittelt eine umfassende KI-Ausbildung, ergänzt durch eine grundlegende Ingenieurausbildung und eine vertiefende Ausbildung in einer gewählten Anwendungsdomäne. Um eine Symbiose von KI- und ingenieurwissenschaftlicher Lehre zu erreichen, wird ein neuer handlungsorientierter Rahmen entwickelt und gelehrt, welcher den vollständigen Engineering-Prozess von KI-Lösungen beschreibt und alle Phasen methodisch unterstützt. AIEng zeichnet sich durch eine modulübergreifende Verzahnung von Lehr- und Lerninhalten innerhalb eines Semesters sowie durch ein fakultäts- und hochschulübergreifendes Tandem-Lehrkonzept aus und verfolgt ein studierendenzentriertes Didaktikkonzept, welches durch viele praxisorientierte (Team-)Projekte und ein großes Angebot an Open Educational Resources (OERs) mit (E)-Tutorenprogramm getragen wird.

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Die Kompostierung von organischen Abfällen leistet einen wesentlichen Beitrag zum Klimaschutz. Dennoch entstehen bei der Kompostierung klimaschädliche Treibhausgase, wie z.B. Kohlendioxid (CO2) oder Methan (CH4). Zusätzlich werden in der gewerblichen Kompostierung große Arbeitsmaschinen (z.B. Kompostwender) benötigt. Wenn jeder Kompostplatzbetreiber diese Arbeitsmaschinen selbst erwirbt und nur wenige Stunden am Tag nutzt, werden Ressourcen schlecht genutzt.

Das Projekt zielt darauf ab, den gesamten CO2-Fußabdruck bei der gewerblichen Kompostierung zu verringern. Mithilfe von GNSS-basierter kooperativer Lokalisierung soll ein innovatives Sharing-Konzept für Kompostwender ermöglicht werden. Neuartige Sharing-Konzepte im Verkehrs- und Logistiksektor stellen eine wichtige Möglichkeit zur CO2-Einsparung dar. Zusätzlich ermöglicht eine geteilte Nutzung (Sharing) auch kleinen Betrieben mithilfe moderner Maschinen hochqualitativen Kompost herzustellen. So würde im Sinne der Nachhaltigkeit sowohl der Nutzungsgrad einzelner Maschinen als auch die generelle Kompostierungsquote erhöht.

Die GNSS-basierte kooperative Lokalisierung von miteinander kommunizierenden Fahrzeugen soll es ermöglichen, Abläufe auf der Kompostieranlage zu optimieren und somit weiter CO2 einzusparen. Im Vorprojekt ANDREA wurde bereits ein Datenmanagementmodell (DMM) für die Kompostierung entwickelt. In das DMM wurden allerdings nur Daten von einer Maschine, einem selbstfahrenden Kompostwender, gespeist. Zusätzliche Informationen von anderen Fahrzeugen, wie z.B. Radladern, können nun hinzugezogen werden. Die Radlader sollen mit low-cost GNSS Sensorik ausgestattet werden. Durch Kombination der Beobachtungen der low-cost Sensorik mit der hochgenauen Sensorik des selbstfahrenden Kompostwenders soll untersucht werden, welche Genauigkeitsverbesserungen mit einem kooperativen Ansatz möglich sind. So soll sich beispielsweise herausstellen, ob es in Zukunft möglich sein wird, eine Flotte an Fahrzeugen auf der Kompostieranlage mithilfe von low-cost GNSS automatisch zu steuern.

Zusätzlich soll mithilfe einer gekoppelten Computational Fluid Dynamics (CFD)-Diskrete Elemente Methode (DEM)-Simulation untersucht werden, wie CO2 und CH4 während des Kompostwendeprozesses emittiert werden. Es kann davon ausgegangen werden, dass während des Wendeprozesses, der für die Entwicklung des DMM bereits im Projekt ANDREA auf der Partikelebene untersucht wurde, signifikante Mengen von CO2 und CH4 an die Umgebung abgegeben werden. Daher soll auf Basis der CFD-DEM-Simulation ein Emissionsmodell entwickelt werden, mit dem es möglich sein wird, Maßnahmen und Konzepte zur Emissionsreduzierung (z.B. Absaugung, Filterung direkt hinter dem eWender) zu entwickeln.

Das Projekt bietet durch die nachhaltige Ressourcennutzung und Reduktion von Emissionen einen Mehrwert für den Klimaschutz. Durch eine Förderung entstünden auf technischer und wirtschaftlicher Ebene zahlreiche Vorteile für die am Projekt beteiligten Organisationen. Das Institut für Geodäsie könnte seine Kompetenzen im Bereich der GNSS-basierten Positionierung und Sensorfusion durch die kooperative Lokalisierung erweitern. Das Institut für Technische Logistik könnte mit der Simulation und Anwendung von Sharing-Konzepten eine mehrjährige Forschungstätigkeit aufbauen. Das Institut für Logistik und Materialflusstechnik könnte seine Kompetenz in der Schüttgutsimulation mit der zu entwickelnden CFD-DEM-Simulationsmodell ausbauen. Die Firma Sonnenerde als Kompostanlagenbetreiber profitiert von der Entwicklung der optimierten und automatisierten Abläufe auf der Kompostieranlage, bei denen die CO2 und CH4-Emission reduziert wird, und kann durch das Sharing-Konzept auch wirtschaftlich profitieren. Für die Firma Pusch & Schinnerl als Hersteller von Kompostwendern kann durch das Sharing-Konzept ein neuer Kundenkreis erschlossen werden. Außerdem können mit den zu entwickelnden Emissionsreduzierungskonzepten in Zukunft zusätzliche technologische Merkmale für den Pusch & Schinnerl - Kompostwender geschaffen werden, die dieses Produkt von Konkurrenzprodukten unterscheidet.

Das Projekt adressiert insbesondere Ziel 3 der ASAP-Ausschreibung, dass Satellitendaten zunehmend als integraler Bestandteil des Alltags genutzt und GNSS-basierte Dienstleistungen eine hohe Servicequalität und Zuverlässigkeit bieten sollen. In Bezug auf die Ausschreibungsschwerpunkte leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zu den Bereichen Mobilitätswende und Kreislaufwirtschaft. Das innovative Sharing-Konzept ermöglicht eine neue Dienstleistung im Logistiksektor.

Die auf der Kompostieranlage vernetzten, intelligenten Arbeitsmaschinen tragen zu einer effizienten und kreislauforientierten Wirtschaft und Gesellschaft bei.

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Entwicklung eines Konzeptes für einen auftragsorienten Digitalen Steuerungs-Zwilling, um komplexe Prozesse der Produktion und des Materialflusses zu steuern. Ziel ist eine synschrone Planung und Steuerung der internationalen Produktions-, Transport- und Lagerungsprozesse von Endprodukten und deren Komponenten. Der neue Forschungsansatz geht von einer gemeinsamen Abbildung des Produktions- und Materialflusses als ideale hierarchische Booleschen Interval-Algebra aus, die eine synchrone Steuerung auf unterschiedlichen Hierachie-Ebenen für unterschiedlche Aufgabenstellungen erlaubt.

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Im Forschungsvorhaben KISync soll untersucht werden wie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) angewandt werden müssen, um die Entscheidungsprobleme verschiedener Prozesse in der operativen Supply-Chain-Planung unter dem Einfluss von Unsicherheiten zu synchronisieren. Dabei soll vor allem die unternehmensinterne Planung in kompetitiven Supply Chains mit geringem Informationsaustausch untersucht werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie KI Synergien mit dem Menschen bilden kann, damit Entscheidungen in komplexen Situationen im Supply Chain Management verbessert werden und auch die prozessübergreifende Datenkompetenz des Menschen nachhaltig gesteigert wird. Aufgrund der Dynamik von globalen Supply Chains mit zunehmenden Unsicherheiten, ist durch die Entwicklung eines solchen Systems zu erwarten, dass die Planungsqualität und Robustheit der operativen Supply-Chain-Planung verbessert werden kann. Das System soll prototypisch implementiert werden, um die Funktionsweise anhand vorliegender Supply-Chain-Daten von zwei mittelständischen Unternehmen zu evaluieren.

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Hauptziel des FuE-Kooperationsprojektes "ENORM" ist die Entwicklung eines Online Überwachungssystems zur Bestimmung der Restnutzungsdauer von neuartigen Composite-Tragrollen aus Glasfaserverstärktem Kunststoff (GFK) mit PU-Decklage. Durch Implementierung eines neuartigen Messsystems zur Erfassung der Schichtdicke und die Funkübertragung der Zustandsgrößen mittels LoRa-WAN wird ein Cloud-basiertes Online-Überwachungssystem entwickelt. Das Vorhaben ist für eine Laufzeit von 2,5 Jahren ausgelegt. An der Realisierung der Entwicklung sind ein KMU (AKT) und eine Forschungseinrichtung (OVGU/ILM) beteiligt.

Das FuE-Vorhaben ist ein aus dem ZIM-Netzwerk "NekoS" hervorgegangenes FuE-Projekt und wird von der Netzwerkmanagementeinrichtung (ZPVP) bei der Umsetzung begleitet.

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