DSC – Digital Supply Chain
Willkommen bei der Forschungsgruppe "Digital Supply Chain"
Wir konzipieren, entwickeln, erproben und transferieren KI- und IoT-basierte Lösungen für Produktion, Logistik und nachhaltige Wertschöpfungsketten. Unser Ziel ist es, Prozesse transparenter, effizienter und resilienter zu gestalten. Dabei verbinden wir physische Abläufe mit betrieblichen Informationssystemen und datenbasierten Entscheidungen, um Unternehmen bei der digitalen Transformation zu begleiten.
Einblicke in unsere Forschung
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Dort nehmen wir Sie regelmäßig mit hinter die Kulissen: Wir teilen aktuelle Projektergebnisse, berichten direkt aus unseren Laboren und informieren über Veranstaltungen.
Unsere Forschung
Mit unserer Forschung gehen wir gemeinsam mit Unternehmen folgenden Fragen nach:
Wie lassen sich Daten aus Produktion und Logistik intelligent erfassen und für bessere Entscheidungen nutzen?
Wie gelingt ein durchgängiger Informationsaustausch zwischen Systemen und Partnern?
Wie lassen sich durch digitale Technologien Prozesse und Wertschöpfungssysteme effizienter, resilienter und nachhaltiger gestalten?
Sie haben eine Projektidee oder Unterstützungsbedarf? Wir helfen gerne!
Projekt HyConnect
Fehlende Vernetzung zwischen H₂-Tankstellen und Logistikern erschwert die Planung von Angebot und Nachfrage. HyConnect löst dies mit einer digitalen Plattform für H2-Verfügbarkeiten und Tankslotbuchungen. Ziel ist die Erhöhung von Planungssicherheit und Wettbewerb.
Die Forschungsgruppe DSC entwickelt dafür einen ML-basierten Pricing Service sowie eine KI Middleware, die LLM-unterstützt Adapter generiert und so Transportmanagementsysteme nahtlos an HyConnect anbindet.
Lösungsweg
Der technologische Ansatz von HyConnect basiert auf drei zentralen Säulen, die eine nahtlose Verbindung zwischen Wasserstoff-Infrastruktur und Logistik herstellen:
Zentrale Reservierungsplattform: Kern der Lösung ist eine digitale Plattform, die eine verbindliche Reservierung von Wasserstoffkapazitäten ermöglicht. Sie dient als Instrument zum direkten Ausgleich von Angebot und Nachfrage, wodurch die Planungssicherheit für Logistikunternehmen massiv erhöht wird.
KI-basierte Schnittstellenanbindung: Um die Kommunikation zwischen Tankstellenbetreibenden und Spediteur*innen zu vereinfachen, entwickeln wir einen Service zur Schnittstellenanbindung auf Basis von GPT-Technologien. Dieser unterstützt die Anbindung verschiedener Softwarelösungen und ermöglicht einen effizienten, strukturübergreifenden Datenaustausch.
KI-gesteuerte Preisfindung: Mittels Machine-Learning-Modellen wird die Preiselastizität von Wasserstoff analysiert, um präzise Preisprognosen zu erstellen. Diese dynamische Preisbildung optimiert die Nutzung der Tankstelleninfrastruktur und steigert die wirtschaftliche Attraktivität für alle Beteiligten.
Aufgabe der DSC Forschungsgruppe
Die DSC-Forschungsgruppe übernimmt die Anforderungsanalyse sowie die detaillierte Spezifikation für den KI-basierten Schnittstellenservice und den Service zur Preisbildung. Wir erforschen und integrieren hierbei wegweisende Technologien wie agentische LLM-Workflows, um den Informationsfluss zwischen der Tankstelleninfrastruktur und den Speditionen automatisiert und systemunabhängig zu vernetzen. Parallel dazu konzipiert unser Team Machine-Learning-Modelle, um die Preiselastizität von Wasserstoff datenbasiert vorherzusagen. Außerdem wird neben der technischen Realisierung dieser Dienste auch an der Definition der semantischen Datenmodelle und der Gestaltung der operativen Prozessabläufe gearbeitet.
Weitere Informationen
Gefördert vom
Ministerium für Umwelt, Naturschutz und Verkehr (https://www.umwelt.nrw.de/) in Zusammenarbeit mit dem Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Lands Nordrhein-Westfalen (https://www.wirtschaft.nrw/ministerium)
Projektträger
Projektträger Jülich (https://www.ptj.de/)
Projektpartner
PEM RWTH Aachen University (https://www.pem.rwth-aachen.de/go/id/fecr/)
H2 Mobility Deutschland GmbH & Co. KG (https://h2-mobility.de/)
MANSIO GmbH (https://www.mansio-logistics.com/)
H2 Green Power & Logistics AG (https://www.h2greenpowerlog.de/)
Kontakt
Projekt move.mORe
Multimodale Logistik am Oberrhein
Im Projekt move.mORe unterstützt DSC zusammen mit der Hochschule Karlsruhe die Weiterentwicklung und Transformation der Logistik von Unternehmen am Oberrhein. Gemeinsam entwickeln wir ein Innovationsnetzwerk aus Forschung und Praxis. Wir bauen einen dezentralen Logistikcampus auf und setzen mit den Unternehmen pragmatische Transferprojekte um.
Lösungsweg
Das Projekt basiert auf drei eng verzahnten Säulen.
Das Innovationsnetzwerk „Logistik am Oberrhein“ bietet lokalen Unternehmen eine Plattform für den Austausch auf Augenhöhe. Wir identifizieren gemeinsam kurz-, mittel- und langfristige logistische Herausforderungen der Praxis. Diese Herausforderungen bearbeiten wir gemeinsam mit Unternehmen und Studierenden in kurzfristigen Umsetzungsprojekten beziehungsweise längerfristig angelegten Forschungsprojekten.
Dafür nutzen wir unseren dezentralen Logistikcampus. Er besteht aus der Laborinfrastruktur der beiden Hochschulen. Im Digital Supply Chain Lab der Forschungsgruppe DSC arbeiten wir zusammen mit Unternehmen und Studierenden in einem praxisnahem Setup an Technologien und Anwendung zur Digitalisierung von Produktion, Logistik und Lieferketten. Die Hochschule Karlsruhe erforscht in ihrem Labor die Schnittstellen zwischen IT und operativer Technologie.
Mit dem mobilen Logistiklabor bringen wir Forschung und Transfer zu den Unternehmen vor Ort und geben auf Veranstaltungen Einblicke in unsere Arbeit. Ergänzt wird der Campus durch Infrastruktur von Unternehmen, die diese in unseren Laboren oder am eigenen Standort mit einbringen.
Aufgabe der DSC Forschungsgruppe
Die DSC-Forschungsgruppe leitet das move.mORe-Teilprojekt “Multimodale Logistik” und betreut das Innovationsnetzwerk. Zudem gehören die Entwicklung und der Aufbau des dezentralen Campus mit dem mobilen Logistiklabor zu den Aufgaben. Der dritte Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung der Projekte, die sich aus der Forschungsroadmap ergeben.
Weitere Informationen
Gefördert von
eine gemeinsame Initiative von Bundesministerium für Bildung und Forschung und Gemeinsame Wissenschaftskonferenz GWK
Projekträger
VDI Technologiezentrum GmbH Düsseldorf
Projektpartner
Forschungskooperation von Hochschule Karlsruhe und Hochschule Offenburg
Offizielle Projektwebsite:
An folgenden Projekten hat die DSC-Forschungsgruppe bereits geforscht:
KINCHI
KI und Auftragsabwicklung in der Cloud, Handwerkerapps clever integriert
Handwerksbetriebe nutzen oft Softwarelösungen, die nicht über Schnittstellen miteinander verbunden sind. Die manuelle Eingabe der gleichen Daten in mehrere Anwendungen kostet Zeit und erzeugt Fehler. Das Projekt KINCHI löst dies durch eine universelle Cloud-Plattform, die ERP-Systeme und Apps nahtlos verbindet und den Handwerksunternehmen zusätzliche Mehrwerte bietet. Die Forschungsgruppe DSC leitet das Projekt und verantwortet den Referenzprozess, das Datenmodell sowie KI-Services für die Handwerksunternehmen. Mit unseren Services können Sie auf einfache und zielgruppengerechte Weise Optimierungspotenziale in Ihren Prozessen entdecken, in Dashboards die Performance Ihres Unternehmens analysieren und über einen Chatbot auf Ihre Unternehmensdaten zugreifen.
Lösungsweg
Auf Basis einer Prozessanalyse bei Handwerksunternehmen wird ein standardisierter Auftragsbearbeitungsprozess definiert. Dieser bildet die Grundlage für das Datenmodell und das Schnittstellenkonzept von KINCHI, das den Datenaustausch zwischen verschiedenen Softwarelösungen über eine zentrale Plattform koordiniert. Diese Plattform nutzt bestehende Technologiestandards und bietet KI-Dienste für die Unterstützung der Handwerksprozesse an.
Aufgabe der DSC-Forschungsgruppe
Die DSC-Forschungsgruppe leitet das Projekt KINCHI. Sie ist verantwortlich für die Entwicklung des Referenzprozesses, das Requirements Engineering und die gemeinsame Entwicklung des Plattformkonzepts. Basierend auf dem Plattformkonzept leitet die Forschungsgruppe DSC auch die Spezifikation des Datenmodells und der Schnittstellen sowie die Entwicklung eines Geschäftsmodells. In der Umsetzungsphase liegen die Schwerpunkte der Gruppe vor allem bei der Entwicklung der KI-Services.
Weitere Informationen
Gefördert vom
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Projektträger
Projektpartner
Offizielle Projektwebseite
Kontakt
KINLI
Künstliche Intelligenz für nachhaltige Lebensmittelqualität
Viele Menschen erwarten Fleisch- und Wurstwaren, die hohen Tierwohl- und Qualitätsstandards entsprechen. Im Projekt KINLI entwickelten wir einen proaktiven Ansatz: Mittels künstlicher Intelligenz (KI) und Datenanalysen werden Herausforderungen in der Produktion vorhergesagt, bevor sie entstehen. Dies reduziert den Ausschuss und hilft Unternehmen, hohe Qualitäts- und Nachhaltigkeitsansprüche wirtschaftlich und bezahlbar umzusetzen.
Lösungsweg
Ein wesentliches Projektergebnis wird eine zentrale Datenplattform sein, die alle nötigen Informationen entlang der Lieferketten aus vielen verschiedenen Quellen sammelt und sie für KI-Dienste nutzbar macht. Die KI-Dienste nutzen die Daten, um Mitarbeiter*innen auf potenzielle Probleme hinzuweisen und sie bei der Lösung dieser Probleme zu unterstützen.
Exemplarisch betrachtet das Projekt zwei Bereiche:
In der Kochschinkenproduktion werden Maschinendaten und Bilder kombiniert, um die Ansprüche der Verbraucher*innen hinsichtlich Optik und Beschaffenheit des Schinkens mit möglichst wenig Ausschuss zu erfüllen. Die KI soll dabei Maschinenparameter optimieren und Hinweise zur Verarbeitung des Fleisches geben.
In der Putenzucht werden mit KI Bilder und Umweltdaten überprüft, um sicherzustellen, dass die Tiere gesund und wohlbehalten aufwachsen. Die Landwirt*innen erhalten Hinweise zu Auffälligkeiten und können so frühzeitig Maßnahmen ergreifen, die das Tierwohl und die Tiergesundheit steigern.
Ein wichtiger Teil des Projekts ist zudem die Sicherstellung, dass Menschen die Empfehlungen der KI auch wirklich verstehen und nutzen können, egal, ob sie schon lang in der Branche arbeiten oder neu dazugekommen sind.
Aufgabe der DSC-Forschungsgruppe
Die Forschungsgruppe DSC betreibt Data Mining, um die benötigten Daten zu beschaffen, die an unterschiedlichen Stellen der Lieferkette entstehen und gemeinsam eine Aussage über den Gesamtprozess erlauben, und untersucht diese auf übergreifende Zusammenhänge. Dazu gehören insbesondere die Maschinendaten aus der Schinkenproduktion und die Umweltdaten aus der Putenzucht. Die Erkenntnisse werden in KI-Dienste implementiert, die erklärbare und für die Mitarbeiter*innen nachvollziehbare Ergebnisse generieren. Zudem unterstützt DSC die Entwicklung des Gesamtkonzepts und die Umsetzung der Datenplattform. Hierzu gehören nicht nur verschiedene interoperable Schnittstellen, sondern auch ein ganzheitliches Datenmodell entlang der Lebensmittellieferkette. Für die verschiedenen Services werden jeweils Demonstratoren entwickelt, die deren Funktionsweise einfach vermitteln.
Weitere Informationen
Gefördert durch
Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft aufgrund eines Beschluss des Deutschen Bundestags
Projektträger
Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung
Projektpartner
Kolsert KG
Offizielle Projektwebsite
Kontakt
LogIKTram
Logistikkonzept sowie IKT-Plattform für Gütertransport in Straßenbahn- und Stadtbahnwagen
Konventionelle Lieferungen auf der letzten Meile belasteten Straßen, Umwelt und Anwohner, während Alternativen im Personennahverkehr kaum genutzt werden. Das Projekt LogIKTram entwickelte am Beispiel Karlsruhe effiziente Umschlags- und Transportverfahren, um Stadtbahnen für den Güterverkehr zu nutzen. Hierfür hat die Forschungsgruppe DSC ein Planungsmodell entwickelt und mit den Projektpartnern eine IKT-Plattform für die Planung und die Durchführung von Transporten entwickelt. Ein übertragbares Logistikkonzept inklusive Wirtschaftlichkeitsberechnungen unterstützt die Planung und Bewertung der Idee auch in anderen Städten.
Lösungsweg
Anhand von Stakeholderinterviews, der Analyse der Transportbedarfe potenzieller Gütertramkund*innen und der örtlichen Gegebenheiten des Stadtbahnnetzes wird zunächst ein Logistikkonzept für die Region Karlsruhe erarbeitet. Dieses Konzept bildet die Basis für ein Modell für die strategische, taktische und operative Transportplanung. Aus dem Logistikkonzept und dem Planungsmodell werden dann Anforderungen an die IKT-Plattform abgeleitet. Zudem werden anhand des Logistikkonzepts Anforderungen an die Umschlag- und Transportverfahren erarbeitet. Die IKT-Plattform und die Umschlag- und Transportverfahren werden als Prototypen umgesetzt und demonstriert sowie in Simulationsmodellen hinsichtlich der Umsetzbarkeit und Wirkung auf Verkehrsströme überprüft und weiterentwickelt.
Aufgabe der DSC-Forschungsgruppe
Innerhalb des Projekts verantwortet die Hochschule Offenburg die Erarbeitung des Logistikkonzepts, des Betreiber- und Planungsmodells sowie die Konzeption und Umsetzung der notwendigen Softwarefunktionalitäten für Spediteur*innen und Versender*innen in der IKT-Plattform.
Für die Anforderungsanalyse nutzt die Forschungsgruppe DSC Transportdaten potenzieller Kund*innen der Gütertram, Daten des Stadtbahnbetreibers, öffentlich verfügbare Daten aus OpenStreetMap (OSM) sowie Angaben zu Fahrplänen und Haltestellen des öffentlichen Personennahverkehrs über die General Transit Feed Specification (GTFS). Anhand dieser Daten werden zudem Machbarkeitsanalysen für die Umsetzung der Konzepte durchgeführt.
Für die Umsetzung der Funktionalitäten auf der IKT-Plattform adaptiert die Forschungsgruppe DSC bestehende Datenformate für die Planung und Buchung von Transporten und ergänzt diese um neue spezifische Datenformate. Diese sollen für eine reibungslose Kommunikation zwischen den Akteur*innen und damit eine effiziente Abwicklung von Transporten über die IKT-Plattform sorgen.
Weitere Informationen
Gefördert durch
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestags
Projektträger
DLR Projektträger (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.)
Projektpartner
MARLO Consultans GmbH
Offizielle Projektwebsite
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Labore
Das Digital Supply Chain Lab und das Mobile Logistiklabor machen moderne Lieferketten und digitale Technologien praxisnah erlebbar. Während im Digital Supply Chain Lab Prozesse vom Lieferanten bis zum Kunden mit Technologien wie RFID, UWB, Industrial IoT und Künstlicher Intelligenz untersucht und weiterentwickelt werden, bringt das mobile Labor Forschung und Technologietransfer direkt zu Unternehmen und Veranstaltungen. So entstehen flexible Demonstrations-, Lern- und Entwicklungsumgebungen für transparentere, effizientere und widerstandsfähigere Logistikprozesse.
Digital Supply Chain Lab
Das Digital Supply Chain Lab bildet physische Prozesse, Datenerfassung, Datenaustausch und datenbasierte Anwendungen entlang einer Lieferkette vom Lieferanten über den Produzenten bis zum Kunden ab. Es schafft eine praxisnahe Lern-, Demonstrations- und Entwicklungsumgebung für Unternehmen, Forschende und Studierende.
In realitätsnahen Prozessen können aktuelle Konzepte, digitale Technologien und KI-basierte Anwendungen ausprobiert, erprobt und entwickelt werden. Gleichzeitig unterstützt die Arbeit an Demonstratoren in Forschungsprojekten die frühzeitige und zielgerichtete Entwicklung praxistauglicher Ergebnisse. So trägt das Lab dazu bei, digitale Lieferketten transparenter, effizienter und widerstandsfähiger zu gestalten.
Prozessvisualisierung
Demonstratoren
Supply Chain: Echtzeittransparenz im geschlossenen Behälterkreislauf und bei der gesamten Auftragsabwicklung (Lieferant bis Kunde) mittels RFID, UWB, der Integration von Sensorik, der Anbindung von ERP und MES und dem Datenaustausch entlang der Lieferkette.
Industrial IoT: Datenerhebung in einer Losgröße-1-Fertigung via IIoT, inklusive Systemintegration und Kopplung an den Supply-Chain-Demonstrator.
Circular Economy: Datenbasierte Integration der R-Strategien in die Lieferkette
Projektdemonstratoren: Forschung zum Anfassen durch zielgruppengerechte interaktive Demonstratoren unserer Forschungsergebnisse.
Angebote für Unternehmen
Das Labor kann von Unternehmen beispielsweise für folgende Themen genutzt werden.
Kennenlernen aktueller Technologien
Gemeinsame Entwicklung von Prototypen und Demonstratoren für den Einsatz der Technologien im eigenen Unternehmen
Integration und Demonstration eigener Produkte und Lösungen
Gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte
Seminare und Schulungen
Angebote für Studierende
Für Studierende bietet das Labor folgende Möglichkeiten
Kennenlernen aktueller Technologien in Lehrveranstaltungen
Studentische Projekte
Abschlussarbeiten
Technologien
Die technologischen Schwerpunkte liegen im Bereich
Tracking & Tracing in Lieferketten
Echtzeitlokalisierung (RTLS)
(Industrial) IoT-Lösungen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Schnittstellen und Datenübertragung
Zukunftsfähige IT- und Softwarearchitekturen
Mobiles Logistiklabor
Innovation entsteht dort, wo sie gebraucht wird. In Ihrer Halle, an Ihrer Rampe oder auf Ihrem Hof. Mit dem mobilen Labor der DSC-Forschungsgruppe bringen wir Technologie, Know-how und Experimentierfreude direkt zu Ihnen ins Unternehmen.
Herzstück ist ein vollständig zum Forschungsfahrzeug ausgebauter Renault Master e-Tech: Emissionsfrei unterwegs, autark im Betrieb und ausgestattet wie ein stationäres Labor. Damit erweitern wir unsere Laborinfrastruktur um etwas Entscheidendes, nämlich die Möglichkeit, Versuche und Demonstratoren unmittelbar in Ihrer realen Betriebsumgebung aufzubauen und zu erproben.
Alles an Bord:
Zwei vollwertige Arbeitsplätze für konzentriertes Arbeiten direkt vor Ort
Zusatzbatterien für echte Autarkie, auch fernab jeder Steckdose
High-Performance-Workstation: Rechenleistung für datenintensive Anwendungen
Schwenkbarer Touchscreen für Präsentationen und gemeinsames Arbeiten
Volle Konnektivität durch 5G, WLAN, GPS, LoRaWAN und RFID
Workshop-Ausstattung und Materialien für kreative Formate im Team
Angeschafft wurde das mobile Labor im Rahmen von „move.mORe – Nachhaltige Mobilität in der Oberrheinregion“, einem Verbundprojekt der Hochschulen Offenburg und Karlsruhe, gefördert durch die Bund-Länder-Initiative „Innovative Hochschule“.
Zielgruppe sind Unternehmen mit logistischer Tätigkeit in der Region, die neue Technologien nicht nur diskutieren, sondern erleben und ausprobieren wollen. Sprechen Sie uns an, wir kommen vorbei.
Anwendungsfälle
Das mobile Logistiklabor eröffnet neue Möglichkeiten für den Wissenstransfer, da es unabhängig von der stationären Laborinfrastruktur agieren kann. Das Fahrzeug wird flexibel ausgebaut, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken. Dabei kann das Fahrzeug unter anderem für die folgenden Use Cases eingesetzt werden:
Erfassung und Analyse von Logistikströmen in der Intralogistik und Distributionslogistik
Aufbau von Demonstratoren und Versuchen für Tracking & Tracing sowie Echtzeitlokalisierung (RTLS) sowohl indoor als auch outdoor
Erfassung und Erhebung logistikrelevanter Daten bei Projektpartnern oder in Versuchen und Testaufbauten
Durchführung von gemeinsamen Workshops direkt vor Ort
Präsentation und Demonstration von Projektergebnissen für die interessierte Öffentlichkeit
Technologien
Das Fahrzeug ist mit einer Vielzahl verschiedener Technologien ausgestattet, darunter
RFID- und UWB-Hardware mit entsprechender Software, Lokalisierung per GPS und Galileo
5G, WLAN und IoT-Netzwerk
Storage und Server
Arbeitsplätze
Workshopmaterialien und interaktives Display
Industrie
Lieferketten in einer volatilen Welt erfordern Echtzeittransparenz, vernetzte IT-Systeme und verlässliche Prognosen. Wir unterstützen Sie bei Ihrer digitalen Supply Chain.
Schwerpunkte:
Strategie: IoT-, KI- und Digitalisierungsplanung.
Prototypen: KI-Services und IoT-Anwendungen für Produktion, Logistik und SCM.
Architektur: Konzeption vernetzter, zukunftsfähiger IT-Landschaften.
Softwareauswahl: Unabhängige Begleitung bei Auswahl und Integration von ERP, MES und IoT-Plattformen.
Weitere Informationen
Team
Studentische Mitarbeiter*innen
Christian Friedrich
Elisa Busam
Jonas Walliser
Lisa Trüschel
Evgeniy Sulimov
Marius Köpke
Lucas Denon
Alumni
Robin Brischle
Jonas Ziegler
Tim Zeiser
Publikationen
Reviewed Paperes
Pack, C.I.; Zeiser, T.; Beecks, C.; Lutz, T. KINLI: Time Series Forecasting for Monitoring Poultry Health in Complex Pen Environments. Animals 2025, 15, 3180. https://doi.org/10.3390/ani15213180
Tim Zeiser, Alexander Prange, Corinna Köters, Maik Schürmeyer und Theo Lutz. Parameteroptimierung für einen Lakeinjektor. Industry 4.0 Science, 2024, 40. Jg.,Nr. 6, S.40-46. https://doi.org/10.30844/I4SD.24.6.40
T. Zeiser, D. Ehret, T. Lutz and J. Saar, "Explainable AI in Manufacturing," 2024 IEEE International Conference on Engineering, Technology, and Innovation (ICE/ITMC), Funchal, Portugal, 2024, pp. 1-8, doi: 10.1109/ICE/ITMC61926.2024.10794363.
U. Ertem, T. Lutz and T. Zeiser, "Bibliometric Analysis as a Means of Efficiently Assessing Trends in Artificial Intelligence," 2024 IEEE International Conference on Engineering, Technology, and Innovation (ICE/ITMC), Funchal, Portugal, 2024, pp. 1-7, doi: 10.1109/ICE/ITMC61926.2024.10794216.
Ziegler, J.; Menzer, M.; Lutz, T.; Dittrich, I.: Data formats for communication between freight tram operator and forwarder. In: M. Shafik (Hg.): Emerging Cutting-Edge Developments in Intelligent Traffic and Transportation Systems: Proceedings of the 7th International Conference (ICITT 2023), Incorporating the 7th International Conference on Communication and Network Technology (ICCNT) (2024) 50, S. 295-306
Fäßler, Lisa; Dittrich, Ingo; Lutz, Theo; Ziegler, Jonas; Frindik, Roland; Koch, Günter: Logistikkonzept für Gütertransporte per Straßenbahn. Analyse logistischer Anforderungen an ein Güterstraßenbahnkonzept, in: Internationales Verkehrswesen 74 (2022) 3, S. 46–51.
Ziegler, Jonas; Dittrich, Ingo; Lutz, Theo; Fäßler, Lisa: Planerische Herausforderungen im intermodalen Transport. Datenmodelle für den Austausch von Planungsdaten für regionale Gütertransporte. In: Industrie 4.0 Management 38 (2022) 6, S. 59–62.
Seifert, Benjamin; Lutz, Theo: Maschinelles Lernen im Supply Chain Management. Ein Überblick über bestehende Ansätze anhand des SCOR-Modells. In: Industrie 4.0 Management 37 (2021) 2, S. 49–51.
Bruder, Lukas; Neumayer, Dirk A.; Lutz, Theo: Auswahlkriterien für IoT-Plattformen. Fundierte Auswahl einerpassenden IoT-Plattform auf Basis häufig verwendeter Kriterien.In: Industrie 4.0 Management 37 (2021) 4, S. 55–58.
Knapp, Matthias; Lutz, Theo: Master Data Taxonomy -A systematic approach to assess and migrate master data, 2021IEEE International Conference on Engineering, Technology andInnovation (ICE/ITMC), 2021, pp. 1-8, doi:10.1109/ICE/ITMC52061.2021.9570250
Unreviewed Papers
Zeiser, T., Köters, C. Lutz, T., Schürmayer, M. , Köppen, L. , Prange, A.: KINLI- Lieferketten optimieren mit künstlicher Intelligenz zur prädiktiven Förderung von Tierwohl und Lebensmittelsicherheit. In: Der Lebensmittelbrief (2024) Mai/Juni 35. Jahrgang S. 48-49
Lutz, T.; Shuvo, S.; Brischle, R.: KINCHI: Intelligente Digitalisierung der Auftragsabwicklung im Handwerk. In: Forschung im Fokus (2023) 26, S. 43–45
Dittrich, I.; Ziegler, J.; Lutz, T.; Menzer, M.: LogIKTram: Konzepte für den regionalen Gütertransport per Stadtbahn. In: Forschung im Fokus (2023) 26, S. 46–49
Lutz, T.; Ziegler, J.; Zeiser, T.: KINLI: Künstliche Intelligenz für nachhaltige Lebensmittelqualität. In: Forschung im Fokus (2023) 26, S. 112–113
Sautter, S.; Haigis, N.; Baumert, M.; Lutz, T.: Maschinelles Lernen in der Produktionsplanung und -steuerung. In: Forschung im Fokus (2022) 25, S. 78–81
Fäßler, L.; Dittrich, I.; Lutz, T.; & Ziegler, J.: LogIKTram: Nachhaltiger straßenbahnbasierter Gütertransport. In: Forschung im Fokus (2022) 25, S. 66-68
Anfahrt
Die gesamte DSC-Forschungsgruppe ist in Räumen an der Schwedenstraße 7 in 77723 Gengenbach untergebracht, was eine nahtlose Zusammenarbeit der einzelnen DSC-Forschungsbereiche ermöglicht. Der Standort bietet:
eine moderne Arbeitsatmosphäre in hellen Räumen
ergonomische Arbeitsplätze mit höhenverstellbaren Schreibtischen
eine umfangreiche, innovative IT-Ausstattung
ausreichend Platz zur persönlichen Entfaltung
Stellenangebote
Die DSC Forschungsgruppe ist kontinuierlich auf der Suche nach studentischen Hilfskräften sowie wissenschaftlichen Mitarbeitenden, die eine Leidenschaft für Forschung und Innovation mitbringen. Auch eine Promotion ist in verschiedenen Bereichen möglich.
Unsere praxisnahen Abschlussarbeiten und Thesenthemen
Praxisnahe Abschlussarbeiten: Thesenthemen im Moodle-Kurs!
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Hier geht es zum Moodle Kurs: https://elearning.hs-offenburg.de/moodle/course/view.php?id=7832
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