Die Forschungsgruppe "Digital Supply Chain"

Der durchgehende und reibungslose Datenaustausch zwischen und innerhalb von Unternehmen ist erfolgskritisch. Dennoch stehen viele Unternehmen erst am Anfang der Entwicklung und Umsetzung einer Digital Supply Chain (DSC).

Die DSC-Forschungsgruppe unterstützt Unternehmen bei der Suche nach anwendungsorientierten, technischen und organisatorischen Lösungsansätzen und der anschließenden Realisierung einer digitalisierten Supply Chain von heute und morgen.

In ihrer Arbeit kombiniert die DSC-Forschungsgruppe ein wissenschaftlich fundiertes Vorgehen mit praxisorientierten Methoden, aktuellen Architekturkonzepten und innovativen Technologien auf dem Stand der Forschung und der Praxis. Diese stammen aus den Bereichen:

  • Enterprise Application Integration und Serviceorientierte Architekturen zur Integration bestehender IT-Systeme und Gestaltung von IT- und Anwendungsarchitekturen 
  • (Industrial) Internet of Things Lösungen zur Erfassung von echtzeitnahen Daten aus operativen Prozessen und deren Integration in Anwendungssysteme 
  • Künstliche Intelligenz zur besseren Nutzung von Daten für die Entscheidungsunterstützung und Prozessautomatisierung

News

Forschung

Im Zentrum der Arbeit der DSC-Forschungsgruppe stehen folgenden Fragen:

  • Wie können Echtzeitdaten und echtzeitnahe Daten in Produktion und Logistik erfasst, in übergeordnete Anwendungssysteme integriert und für bessere Entscheidungen genutzt werden? 
  • Welche Potenziale ergeben sich aus der Supply-Chain-weiten und unternehmensübergreifenden intelligenten Analyse operativer Daten? 
  • Wie können diese Potenziale strategisch genutzt werden? 
  • Wie kann der durchgängige Informationsaustausch in Supply Chains organisatorisch und technisch gestaltet werden? 
  • Wie und mit welchen Informationstechnologien können Prozesse in der Produktion, der Logistik und dem Supply Chain Management optimiert und digitalisiert werden?  
  • Mit welchen Architekturansätzen und Technologien können zukunftsfähige IT-Architekturen und die jeweiligen Informations- und Anwendungssysteme designt und realisiert werden? 

Sie haben eine Projektidee oder Forschungsbedarf? Sprechen Sie uns an! 

An folgenden Projekten ist die DSC-Forschungsgruppe aktuell beteiligt:

Immer mehr Menschen in Deutschland legen Wert auf qualitativ hochwertiges Fleisch. Sie sorgen sich um Tierschutzstandards und eine nachhaltige Produktion. In der Praxis wird die Lebensmittelsicherheit sichergestellt, indem Unternehmen beispielsweise Grenzwerte für Gartemperaturen festlegen und somit reaktiv auf Nichteinhaltung reagieren können. Dies führt jedoch auch zu Verschwendung und höheren Kosten. Die Unternehmen stehen somit vor der Herausforderung, sichere, qualitativ hochwertige, nachhaltige und mit dem Tierwohl vereinbare Lebensmittel zu einem Preis zu produzieren, den die breite Bevölkerung bereit ist, zu bezahlen.

Im Projekt KINLI soll ein Ansatz entwickelt werden, um die Qualitäts- und Sicherheitsansprüche proaktiv und mit weniger Verschwendung sicherzustellen. Dabei soll die Technik der künstlichen Intelligenz (KI) genutzt werden, um Probleme zu erkennen, bevor sie überhaupt auftreten. Mithilfe von KI will KINLI auf der Basis von Daten vorhersagen, wann in der Produktion Probleme auftreten können, um entsprechend entgegenzuwirken. 

Die Ergebnisse des Projekts unterstützen Unternehmen dabei, den Anforderungen der Verbraucher*innen zu entsprechen und gleichzeitig wirtschaftlich arbeiten zu können.

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.

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.

 

Handwerksunternehmen setzen oft mehrere spezialisierte Anwendungen für die digitale Auftragsabwicklung ein. Die fehlende Vernetzung zwischen diesen Tools führt dazu, dass Daten wie Adressen oder Auftragsdetails mehrfach manuell eingegeben werden müssen. Dieser Mehraufwand verursacht Fehler, sowohl intern als auch im Austausch mit Kund*innen und Partner*innen. Es mangelt an einer integrierten Lösung, die die verschiedenen Anwendungen effizient in den Arbeitsprozess eines Handwerksbetriebs einbettet, um die Auftragsabwicklung zu vereinfachen.

Das Projekt KINCHI zielt darauf ab, Handwerksunternehmen die durchgängige Digitalisierung ihrer Auftragsabwicklung mittels einer Cloud-Plattform zu ermöglichen. Diese Plattform integriert bestehende ERP-Systeme und Apps, indem sie eine einheitliche Schnittstelle bietet. Handwerksbetriebe können ihre gewohnten Softwarelösungen nutzen, während die Plattform den Datenaustausch und die Optimierung beispielsweise von Angeboten und Kalkulationen durch KI-Services übernimmt. ​​

Die KINCHI-Plattform steigert die Produktivität und Effizienz im Handwerk durch vereinfachte Administration und mehr Zeit für das Kerngeschäft. Softwarefirmen profitieren von reduzierter Schnittstellenkomplexität und neuen KI-gestützten Geschäftsmodellen. Die Kompatibilität mit KINCHI wird zu einem Qualitätsmerkmal für effiziente Prozesse. Endkund*innen genießen einen effizienteren, kundenfreundlicheren Service.

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.

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.

Unternehmen und Privatpersonen erwarten eine flexible, schnelle und sichere Lieferung ihrer Waren. Der konventionelle Lieferwagenverkehr trägt jedoch nicht nur zu einer erhöhten Straßenauslastung und damit Staus bei, sondern belastet durch Lärm- und Abgasemissionen auch die Anwohner*innen. Umweltfreundliche Alternativen können sich jedoch bisher kaum durchsetzen. Entsprechend sind Systeme der Logistikdienstleistenden meist ausschließlich auf den konventionellen Straßentransport ausgelegt, Alternativen wie der fahrplanbasierte Gütertransport innerhalb des Systems des Personennahverkehrs werden nicht berücksichtigt.

Das Projekt LogIKTram zielt auf eine Kombination von effizienten Umschlags- und Transportverfahren ab, die die Nutzung einer Stadtbahn für den innerstädtischen und regionalen Gütertransport ermöglichen. Außerdem wird die dafür notwendige Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) aufgebaut. Die Methoden und Ergebnisse werden am Beispiel der Stadt Karlsruhe entwickelt und angewandt. Gleichzeitig wird die Übertragbarkeit und Nutzbarkeit der Ausarbeitungen auf beziehungsweise für andere Städte und Regionen sichergestellt.

Mit der Ausarbeitung des Logistikkonzepts soll gezeigt werden, ob ein stadtbahnbasierter Gütertransport umsetzbar ist. Gleichzeitig werden mit der Erstellung eines Planungsmodells sowie dem Aufbau einer IKT-Plattform die Grundlagen für einen beispielhaften Ablauf gelegt. Mit der Zusammenführung der Erwartungen verschiedenster Stakeholder werden zusätzliche Prämissen für die Konzeptumsetzung berücksichtigt. Die hierauf basierten Projektergebnisse zu denkbaren Abläufen, möglichen Transportkapazitäten und Wirtschaftlichkeitsberechnungen dienen den Interessensgruppen als Entscheidungsgrundlage für die potenzielle Umsetzung.

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.

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.

Die Logistikbranche steht vor Herausforderungen wie Lieferkettenstörungen, Nachhaltigkeit, Fachkräftemangel, technologische Disruption, steigende Kundenanforderungen und regulatorische Anforderungen. Diese Herausforderungen erfordern Anpassungsfähigkeit, technologische Investitionen, Nachhaltigkeitsinitiativen und strategische Entwicklungen.

Das Ziel des Projekts ist es, Wissen und Erfahrungen der Hochschulen Offenburg und Karlsruhe an regionale Unternehmen weiterzugeben und den Austausch zwischen ihnen zu fördern. Durch enge Zusammenarbeit soll ein Ökosystem am Oberrhein entstehen, das gemeinsame Zukunftsthemen in der Produktions- und Distributionslogistik identifiziert und weiterentwickelt, einschließlich multimodaler Szenarien.

Das Projekt "Multimodale Logistik" ist Teil des Transferprojekts move.mORe der Hochschulen Offenburg und Karlsruhe.

Durch die gemeinsame Bearbeitung von Zukunftsthemen ergibt sich für Unternehmen der Vorteil, Themen mit mehr Schlagkraft und mit zusätzlichem Input aus Forschung und Praxis angehen zu können. Dadurch werden auch solche Themen umsetzbar, die für einzelne Unternehmen zu umfangreich sind. Die Themen werden in einem regelmäßigen Roadmapping-Prozess identifiziert und priorisiert. Unternehmen werden dadurch dabei unterstützt, längerfristige Themen strukturiert anzugehen.

In der Umsetzung können Unternehmen zudem Infrastruktur aus dem Netzwerk nutzen, beispielsweise Labore der Hochschulen oder Einrichtungen der beteiligten Unternehmen.

Das multimodale Logistikkonzept repräsentiert eine zukunftsweisende Vision, die auf drei wesentlichen Säulen ruht. Diese Säulen sind nicht nur eigenständige Elemente, sondern bilden vielmehr eine untrennbare Einheit, deren Stärke aus ihrer wechselseitigen Abhängigkeit resultiert, wie aus der Abbildung oben entnommen werden kann.

Das erste Arbeitspaket zielt darauf ab, das Innovationsnetzwerk "Logistik am Oberrhein" zu etablieren. Dieses Netzwerk ermöglicht es lokalen Unternehmen, sich aktiv zu beteiligen und gemeinsam logistische Herausforderungen anzugehen. Zudem fördert es den Austausch und bietet eine Plattform, auf der Unternehmen auf Augenhöhe miteinander kommunizieren können.
Zu Beginn werden gemeinsame "Roadmap-Workshops" durchgeführt, um logistische Zukunftsthemen der Unternehmen zu identifizieren. Dabei werden sechs verschiedene Ebenen betrachtet, die sowohl interne als auch externe Faktoren berücksichtigen, um kurz-, mittel- und langfristige Herausforderungen zu erkennen und zu priorisieren.

Das zweite Arbeitspaket umfasst den Aufbau eines dezentralen Logistikcampus. Die Laborinfrastruktur der Hochschulen Offenburg und Karlsruhe wird um IoT-Technologien erweitert, die für das Tracking, Tracing und die Simulation von transportlogistischen Abläufen (HSO) sowie für die Analyse und Entwicklung von Schnittstellentechnologien zwischen Informationstechnologie und Operativer Technologie (HKA) genutzt werden. Ein mobiles Labor, ausgestattet mit IoT-Sensorik, Speichermedien und Infrastruktur für Workshops, ermöglicht direkte Forschung vor Ort in den Unternehmen und eröffnet neue Wege des Wissenstransfers.

Das dritte Arbeitspaket fokussiert sich auf die Umsetzungsprojekte, die aus den ersten beiden Arbeitspaketen resultieren. Die identifizierten Themen werden mit Unterstützung der Forschungsinfrastruktur und in Zusammenarbeit mit den beteiligten Unternehmen des Innovationsnetzwerks umgesetzt.

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.

Veröffentlichungen

  • 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 
  • 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

Labore

Die DSC-Forschungsgruppe betreut momentan zwei Labore:

Im Digital Supply Chain Lab wird der physische Prozess und der Datenaustausch entlang einer Lieferkette vom Lieferanten über einen Produzenten bis zum Kunden abgebildet. Das Lab stellt eine Lern- und Arbeitsumgebung für Unternehmen und Studierende bereit, in der aktuelle Konzepte und digitale Technologien in praxisnahen Prozessen ausprobiert und weiterentwickelt werden können. Gleichzeitig soll die Arbeit an Demonstratoren in Forschungsprojekten frühzeitig die zielgerichtete Entwicklung praxistauglicher Projektergebnisse sicherstellen. Das Digital Supply Chain Lab befindet sich aktuell noch im Aufbau. 

  • Supply-Chain-Demonstrator: Echtzeittransparenz durch RFID-Unterstützung eines geschlossenen Behälterkreislaufs und der gesamten Auftragsabwicklung vom Lieferanten bis zum Kunden 
  • Industrial IoT-Demonstrator: Erhebung von Daten in einem Fertigungsprozess mit Losgröße 1 mittels Industrial IoT-Technologien, Integration der Daten in übergeordnete Systeme und Verknüpfung mit dem Supply-Chain-Demonstrator 
  • Projekt LogIKTram: IKT-Plattform für den regionalen Güterverkehr per Gütertram in der Region Karlsruhe, Demonstration der taktischen und operativen Planung der Transporte 
  • EDI-Demo: Demonstration des Datenaustausches zwischen ERP-Systemen per UN/EDIFACT 
  • Weitere Demonstratoren sind in Planung für die Projekte KINCHI, KINLI und move.mORe 

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 

Für Studierende bietet das Labor folgende Möglichkeiten 

  • Kennenlernen aktueller Technologien in Lehrveranstaltungen 
  • Studentische Projekte  
  • Abschlussarbeiten 

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 

Ein mobiles Logistiklabor in Form eines Kastenwagens erweitert das Digital Supply Chain Lab und die Laborinfrastruktur der Hochschule Offenburg. Angeschafft wird das Fahrzeug im Rahmen des Projektes move.mORe und dem Teilprojekt „multimodale Logistik“. Das Labor basiert auf einem ausgebauten Renault Master e-Tech mit Elektroantrieb, was auch den Nachhaltigkeitsgedanken des Projektes widerspiegelt. Das Fahrzeug befindet sich aktuell in der Beschaffung und soll voraussichtlich 2024 ausgeliefert werden.

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 

Das Fahrzeug ist mit einer Vielzahl verschiedener Technologien ausgestattet, darunter

  • RFID- und UWB-Hardware mit entsprechender Software, Lokalisierung per GPS und Galileo
  • WLAN und IoT-Netzwerk
  • Storage und Server
  • Arbeitsplätze
  • Workshopmaterialien
  • interaktives Display 

Industrie

Wissen Sie jederzeit und in Echtzeit, wo sich in Ihren Lieferketten welche Ware befindet? Können Sie die künftigen Bedarfe Ihrer Kundinnen und Kunden belastbar und weit genug im Voraus abschätzen? Wissen Sie, wie Sie diese Bedarfe decken können und wie sich Veränderungen nicht nur auf Ihre eigenen Produktions- und Logistikprozesse, sondern auch für die gesamte Lieferkette auswirken, beispielsweise in Form des Bull-Whip-Effekts? 

Mit diesen und vielen weiteren Fragen müssen sich Unternehmen in einer vernetzten und volatilen Welt beschäftigen, die zunehmend schneller, unvorhersehbarer, unsicherer und komplexer wird. Wir arbeiten anwendungsorientiert mit Unternehmen, um Lösungsansätze für die digitalisierte Supply Chain zu entwerfen und zu realisieren. 

Wir unterstützen Sie insbesondere bei folgenden Themen: 

  • Strategische Planung im Bereich IoT, KI und Digitalisierung Ihrer Lieferketten und den daraus folgenden Auswirkungen auf die Unternehmens-IT 
  • Konzeption und Proof-of-Concept (Prototyp, Demonstrator) für KI-Services und IoT-Anwendungen zur Erfassung, Auswertung und Nutzung von Daten entlang operativer Prozesse in Produktion und Logistik 
  • Konzeption von zukunftsfähigen IT- und Anwendungsarchitekturen sowie Begleitung bei deren Umsetzung 
  • Begleitung der Softwareauswahl im Bereich ERP, MES, IoT-Plattformen und Enterprise Application Integration 

Ansprechpartner

Arbeitsweise

Die Arbeit im DSC-Team ist genau so vielfältig wie die Forschungsbereiche, in denen die DSC-Forschungsgruppe aktiv ist. 

Das DSC-Team bietet: 

  • Gemeinsame Entwicklung und Umsetzung von Projekten
  • Offene und transparente Kommunikation 
  • Kultur des Wissensaustauschs und der Zusammenarbeit  
  • Möglichkeit des Remote-Arbeitens für mehr Flexibilität 

Die DSC-Forschungsgruppe arbeitet mit den folgenden Tools und Technologien:

Standort

Seit dem 1. Dezember 2023 ist die gesamte DSC-Forschungsgruppe in Räumen an der Schwedenstraße 7 in 77723 Gengenbach untergebracht, was eine nahtlose Zusammenarbeit der einzelnen DSC-Forschungsbereiche ermöglicht. Der neue Standort bietet: 

  • eine moderne Arbeitsatmosphäre in hellen Räumen 
  • ergonomische Arbeitsplätze mit höhenverstellbaren Schreibtischen 
  • eine umfangreiche, innovative IT-Ausstattung 
  • ausreichend Platz zur persönlichen Entfaltung 

Jobs

Die DSC Forschungsgruppe ist kontinuierlich auf der Suche nach studentischen Hilfskräften sowie wissenschaftlichen Mitarbeitenden, die eine Leidenschaft für Forschung und Innovation mitbringen. Auch ein Promotion ist in verschiedenen Bereichen möglich.

Sind Sie auf der Suche nach einer Stelle als studentische Hilfskraft?
Dann möchten wir Sie herzlich dazu einladen, uns eine kurze Nachricht an Prof. Dr.-Ing. Theo Lutz zu schreiben und dabei anzugeben, an welchen Projekten oder Themenbereichen Sie interessiert sind. Wir werden uns so bald wie möglich bei Ihnen melden. 

Wir suchen kontinuierlich Unterstützung in den Bereichen:

  • Projektmanagement
  • Entwicklung browserbasierter Frontends
  • Entwicklung und Integration von Backendlösungen mit Java und Python
  • Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Um die Digitalisierung der Supply Chain zu verwirklichen, brauchen wir Menschen aus verschiedensten Disziplinen, denn die Vielfältigkeit unserer Projekte bietet nicht nur eine spannende Bandbreite an Herausforderungen, sondern auch die einzigartige Gelegenheit, Ihre individuellen Fähigkeiten und Fachkenntnisse in die laufenden Forschungsvorhaben einzubringen. Die DSC-Forschungsgruppe vereint die Bereiche Betriebswirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen & Informatik und sorgt somit für eine Interdisziplinäre Sichtweise auf die Forschungsprojekte. 

Als Teil unseres Teams haben Sie die Möglichkeit, an wegweisenden Projekten mitzuwirken, innovative Ideen einzubringen und somit einen bedeutenden Beitrag zur Weiterentwicklung der Digital Supply Chain zu leisten. 

Wir suchen kontinuierlich nach neuen Teammitgliedern, als wissenschaftliche Mitarbeiter:innen sowie studentische Hilfskräfte, die eine Leidenschaft für Forschung und Innovation mitbringen und sich aktiv in unsere Projekte einbringen möchten. Zudem bietet die DSC Forschungsgruppe die Möglichkeit eine Promotion in verschiedenen Bereichen anzustreben.   

Wenn Sie Teil unseres Teams werden wollen und Interesse daran haben, die Zukunft der Digital Supply Chain mitzugestalten, dann zögern Sie nicht, sich bei uns zu bewerben. 

Die folgenden Stellen für Absolventen haben wir aktuell zu besetzen: 

 

Team

Studentische Mitarbeiter:innen

  • Amal Kaithavalappil Ajay, CME
  • Christian Friedrich, WIN
  • Jonathan Samuel Ndop, CME
  • Carmen Schmieder, AKI
  • Miriam Velasco, WINM
  • Lea Wagner, BW