SUCCESS STORIES
Zusammenfassungen von vergangenen Veranstaltungen und Events sowie erfolgreichen Firmenkooperationen im Rahmen des Green-Inno Projekts
Juli 2025
Nachhaltige Optimierung der Auftragsallokation und Routenplanung für mobile Roboter
in der Fabriklogistik
Motivation
Die Zukunft des Transports in Fabriken gehört mobilen Robotern. Die Flexus AG, ein SAP-Partner für Lagerverwaltung, entwickelt Software für die Aufgabenzuteilung und Routenplanung für mobile Roboter. Im Rahmen dieses Projekts, das unter dem Dach des EFRE-Projekts Green-Inno läuft, wird untersucht, wie mit bestehenden kosten- oder distanzbasierte Algorithmen zur Auftragsallokation und Routenplanung von mobilen Robotern eine CO2e Reduktion erzielt werden kann und wie die Algorithmen entsprechend dahingehend modifiziert werden können.
Aufgabenstellung
- Analyse der CO2e-Emissionen: Zunächst sollte untersucht werden, in wieweit CO2e-Emissionen von Faktoren wie Routenlänge, Ladezyklen und den Robotern selbst abhängen.
- Modifikation der Algorithmen: Zusätzlich sollte eine Anpassung der Algorithmen zur Berücksichtigung von CO2e-Emissionen vorgeschlagen werden. Dabei war zum Beispiel auch von Interesse, wie Ladezyklen bei der Routenplanung und Auftragsallokation berücksichtigt werden können.
Projektergebnisse
- Prototypenentwicklung: Es wurde ein Prototyp entwickelt, der den bestehenden Algorithmus ebenso abbildet, wie Modifikationen des Algorithmus, um die Effizienz und Nachhaltigkeit der Routenplanung und Aufgabenzuteilung zu testen und zu vergleichen.
- Optimierung der Routenplanung: im Zuge dessen wurde insbesondere die Aufgabenallokation angepasst, um die Gesamtroute der Roboter zu verkürzen.
- Energieeffizienz und Lademonitoring: Darüber hinaus wurde ein Lademonitoring zur Unterstützung von CO2-reduziertem Langsamladen konzipiert, um eine praktische Umsetzung und Einsparungen bei den Emissionen zu ermöglichen.
- Weitere Konzepte und Ideen: Schließlich wurden Ideen wie die Optimierung der Robotergeschwindigkeit, Vermeidung von Leerlaufzeiten und Nutzung erneuerbarer Energien zur weiteren Verbesserung der Energieeffizienz und Reduzierung der CO2-Emissionen beschrieben und diskutieret.
- Dokumentation: Über das gesamte Projekt erfolgte eine umfassende Projektdokumentation, die alle Schritte, Analysen und Ergebnisse detailliert beschreibt.
April 2025
Innovationsworkshop
Use Case Ideation
Zusammenfassung
Am 9. April 2025 fand im Rahmen des Projekts GREEN-INNO ein erfolgreicher Innovationsworkshop mit dem Schwerpunkt KI-Use-Case-Ideation statt.
Ziel war es, konkrete Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen aus der Region zu identifizieren und gemeinsam erste Lösungsideen zu entwickeln.
Der Workshop brachte Unternehmensvertreter:innen, Forschende und Interessierte zusammen, um in einem kreativen und praxisorientierten Rahmen die Potenziale von KI zu erkunden und nutzbar zu machen.
Der GREEN-INNO Workshop war geprägt von intensiver Zusammenarbeit, kreativen Methoden und einem starken Praxisbezug. In mehreren interaktiven Phasen wurden vielfältige Ideen für KI-Anwendungen entwickelt, bewertet und dokumentiert.
Erreichte Ziele:
- Entwicklung konkreter und relevanter Use-Case-Ideen für KI-Anwendungen.
- Verständnis für die Besonderheiten von KI-Projekten im Vergleich zur klassischen Softwareentwicklung.
- Einsatz bewährter Methoden wie Design Thinking, Empathy Maps, SWOT-Analyse und Six Thinking Hats.
- Strukturierte Bewertung und Dokumentation der Use-Cases mit dem AI Use-Case Canvas.
Die Teilnehmenden lobten besonders den methodischen Aufbau und die praxisnahe Herangehensweise. Die Ergebnisse bieten eine solide Grundlage für weiterführende KI-Projekte in Unternehmen.
Kurzüberblick
1. Begrüßung & Zielsetzung
Einführung in KI-Use-Cases und Zieldefinition des Workshops.
2. Ideation-Vorbereitung
Festlegung von Fokusbereichen (z. B. Produkte, Prozesse, Services), Gruppenbildung.
3. Kreativphase: Use-Case-Ideation
Methoden wie Blitzlichtgewitter, AI-Playing Cards, Erstellung von Personas und Empathy Maps.
4. Strukturierung & Bewertung
Schnellbewertung der Ideen, Anwendung der Six Thinking Hats, SWOT-Analyse.
5. Ausarbeitung & Dokumentation
Konkrete Beschreibung und Visualisierung der ausgewählten Use-Cases im AI Use-Case Canvas.
6. Abschluss & Reflexion
Zusammenfassung der Ergebnisse, offenes Feedback, Austausch über nächste Schritte.
Fazit
Der GREEN-INNO Workshop hat gezeigt, wie kreative Methoden und strukturierte Analyse in Kombination zu praxisrelevanten KI-Innovationen führen können. Die erarbeiteten Use-Cases bieten eine wertvolle Grundlage für weiterführende Entwicklungen und werden auf unserer Projektseite zur weiteren Bearbeitung aufgeführt.
Teilnehmer
