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 und Fleischprodukte. Sie sind besorgt um die Tierschutzstandards und eine nachhaltige Produktion. In der Praxis wird die Lebensmittelsicherheit sichergestellt, indem Unternehmen beispielsweise Grenzwerte für Gartemperaturen festlegen, und Gegenmaßnahmen definieren für den Fall, dass die Grenzwerte nicht eingehalten werden. Dies führt jedoch auch zu Verschwendung. 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 nun ein Ansatz entwickelt werden, um die Qualitäts-, Nachhaltigkeits- und Tierwohlansprüche in der Lebensmittelproduktion proaktiv und ressourceneffizent sicherzustellen. Dabei soll Künstliche Intelligenz (KI) auf Grundlage von erhobenen Daten Probleme erkennen, bevor sie auftreten, sodass Unternehmen bereits im Vorfeld gezielt entgegenwirken können.

Die Ergebnisse des Projekts sollen Unternehmen dabei unterstützen, den Anforderungen der Verbraucherinnen und Verbraucher zu entsprechen und gleichzeitig wirtschaftlich zu arbeiten.

Verbraucherinnen und Verbraucher sollen sich so noch stärker darauf verlassen können, dass sie zu erschwinglichen Preisen Lebensmittel erhalten, die nicht nur qualitativ einwandfrei sind, sondern auch unter Beachtung von Nachhaltigkeit und Tierwohl produziert wurden. 

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 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter 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 Verbraucherinnen und Verbraucher an die Optik und Beschaffenheit des Schinkens mit möglichst wenig Ausschuss sicherzustellen. Die KI soll hierbei 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. Der Landwirt erhält Hinweise zu Auffälligkeiten und kann dann frühzeitig Maßnahmen ergreifen, die das Tierwohl und die Tiergesundheit steigern. 

Die Datenplattform und die KI-Dienste werden so gestaltet, dass sie leicht für andere Anwendungsfälle erweitert werden können. 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 lange in der Branche arbeiten oder neu dazugekommen sind. Nur so können sie schnell und richtig handeln. 

Die DSC-Forschungsgruppe untersucht Daten, die an unterschiedlichen Stellen der Lieferkette entstehen und gemeinsam eine Aussage über den Gesamtprozess erlauben. 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 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nachvollziehbare Ergebnisse generieren. Zudem unterstützt DSC-Forschungsgruppe die Entwicklung des Gesamtkonzepts und die Umsetzung der Datenplattform. 

 

Handwerksunternehmen nutzen häufig mehrere aufgabenspezifische Anwendungen, um ihre Aufträge digital abzuwickeln. Allerdings sind diese einzelnen Lösungen nur selten über Schnittstellen verbunden. So müssen Daten wie beispielsweise Adressen, Auftragspositionen oder geleistete Stunden mehrfach händisch in verschiedene Anwendungen eingegeben werden. Dies bedeutet einen erheblichen Mehraufwand und führt immer wieder zu Fehlern. Diese treten nicht nur intern auf, sondern auch beim Austausch mit Kund*innen und anderen Unternehmen. Es fehlt eine Möglichkeit, die unterschiedlichsten Anwendungen abgestimmt auf den Prozess eines Handwerksunternehmens so zu integrieren, dass der Auftragsabwicklungsprozess effizient und mit wenig Verwaltungsaufwand durchgeführt werden kann.

Ziel des Projekts KINCHI ist es daher, Handwerksunternehmen die Digitalisierung ihrer gesamten Auftragsabwicklung durchgängig zu ermöglichen. Eine Cloud-Plattform verknüpft dabei die bestehenden Anwendungen wie ERP-Systeme und weitere Apps im Hintergrund. Anwendungen müssen lediglich die Schnittstelle zur Plattform anstelle einer Vielzahl von verschiedenen Schnittstellen implementieren. Handwerksunternehmen können dann weiter in ihren gewohnten und auf ihr Gewerk spezialisierten Softwarelösungen arbeiten, während die Plattform für den reibungslosen Datenaustausch sorgt. Die über die Plattform ausgetauschten Daten sollen zudem für KI-Services genutzt werden, um zum Beispiel Angebote und Kalkulationen zu optimieren. 

Die Plattform wird damit zu einem wichtigen Mittel, um die Produktivität und Effizienz von Handwerksunternehmen zu steigern. Die Administration bei der Zusammenarbeit mit Kund*innen und Partnerunternehmen wird erleichtert und es bleibt mehr Zeit für die eigentliche Kompetenz: Das Handwerk! 

Softwareunternehmen können langfristig ihre Schnittstellenkomplexität drastisch reduzieren. Darüber hinaus werden KI-Services möglich, die bis dato durch einen nicht existierenden Datenaustausch verhindert werden. Dadurch ergeben sich potenziell neue Geschäftsmodelle und Mehrwerte für Software- und Handwerksunternehmen. Die KINCHI-Kompatibilität kann darüber hinaus ein Qualitätsmerkmal für reibungslose Prozessgestaltung werden. 

Verbraucher*innen profitieren von einem insgesamt effizienteren und kundenfreundlicheren Auftragsabwicklungsprozess.  

Die Basis für diese Ergebnisse bildet die gemeinsame Erhebung der relevanten Anwendungsfälle und Prozesse der Handwerksunternehmen am Beispiel des Bau- und Ausbaubereichs. Anhand der Erkenntnisse soll ein referenzartiger Auftragsabwicklungsprozess mit gewerkspezifischen Varianten definiert werden, der die wesentlichen Prozesse und Daten der Handwerksunternehmen einheitlich beschreibt. Diese dienen als Ausgangsbasis für ein Schnittstellenkonzept, das definiert, welche Daten je Teilprozess als Input und Output über die Plattform bereitgestellt werden müssen. KINCHI wird dabei die Schnittstellen offen gestalten und soweit sinnvoll auf bestehende Schnittstellenstandards zurückgreifen. Die Schnittstellen und die Prozesslogik werden dann in einer Plattform implementiert, an die sich die unterschiedlichen Softwarelösungen andocken können. Die Plattform koordiniert den Datenaustausch und bietet verschiedene Dienste wie KI-Services für die Prozessunterstützung an.  

Die Forschungsgruppe DSC leitet das Projekt KINCHI. Sie legt mit der Entwicklung des Referenzprozesses und der fachlichen Definition der Datenmodelle und Schnittstellen die Grundlage für die KINCHI Cloudplattform. Sie verantwortet zudem die gemeinsame Erarbeitung des Plattformkonzepts und ist hierbei insbesondere für das Requirements Engineering und das Konzept für die Orchestrierung unterschiedlicher Anwendungen entlang des Referenzprozesses zuständig. Zudem konzipiert die Forschungsgruppe die KI-Unterstützung des Auftragsabwicklungsprozesses und setzt einen Prototyp eines KI-Service um. 

Unternehmen und Privatpersonen erwarten eine flexible, schnelle und sichere Lieferung ihrer Waren. Die dafür genutzten Transporter oder LKW steigern die Straßenauslastung, was stockenden Verkehr und Staus zur Folge hat, sowie die Abgasbelastung und den Verkehrslärm, was überwiegend den Anwohner*innen zu schaffen macht. Bislang existieren allerdings kaum Angebote, die sich als umweltfreundliche Alternative für den Lieferwagenverkehr durchsetzen können. Entsprechend sind die Systeme von Logistikdienstleistern nahezu ausschließlich auf Straßentransporte ausgelegt und fahrplanbasierte Gütertransporte innerhalb der Systeme des Personennahverkehrs nicht vorgesehen.

Das Projekt LogIKTram zielt nun 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 sowie die Nutzbarkeit der Ausarbeitungen für andere Städte und Regionen sichergestellt.  

Anhand von Stakeholderinterviews, der Analyse der Transportbedarfe potenzieller Gütertramkunden 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 Spediteure und Versender in der IKT-Plattform.  

Für die Anforderungsanalyse nutzt die DSC-Forschungsgruppe Transportdaten potenzieller Kunden 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 DSC-Forschungsgruppe bestehende Datenformate für die Planung und Buchung von Transporten und ergänzt diese um neue spezifische Datenformate. Diese sollen für eine reibungslose Kommunikation zwischen den Akteuren und damit eine effiziente Abwicklung von Transporten über die IKT-Plattform sorgen.  

Ein Teilprojekt im Rahmen des Gesamtvorhabens "move.mORe - Nachhaltige Mobilität am Oberrhein" der Hochschulen Offenburg und Karlsruhe ist die "multimodale Logistik".

Gerade in der heutigen Zeit steht die Logistikbranche vor einer Vielzahl von Herausforderungen und Problemen, die sich auf die Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit auswirken. Dazu gehören Faktoren wie: Lieferkettenstörungen, Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen, Fachkräftemangel, technologische Disruption, steigende Kundenanforderungen oder regulatorische Anforderungen. Diese Herausforderungen erfordern von Logistikunternehmen Anpassungsfähigkeit, Investitionen in Technologie, Nachhaltigkeitsinitiativen und die Entwicklung von Strategien, um die steigenden Anforderungen des Markts zu erfüllen. 

Das Teilprojekt "multimodale Logistik" versucht nun an den Herausforderungen in der Logistikbranche anzuknüpfen, indem durch gemeinsame Forschung und den Transfer von Wissen die aufkommenden Probleme und Herausforderungen gelöst werden sollen. Das Vorhaben zielt darauf ab, gemeinsam mit interessierten Unternehmen aus der Region neue, innovative Ansätze im Bereich der Intra- und Extralogistik zu entwickeln.  Im Rahmen des Teilprojektes wird ein Raum geschaffen, in welchem gemeinsam mit den Unternehmen analysiert wird, welche Herausforderungen sowohl kurz-, mittel- oder langfristig zu erwarten sind. Zudem werden innovative Formate eingeführt, in welchen sich beteiligte Unternehmen auf Augenhöhe austauschen können. 

Schließlich beherbergt die Oberrheinregion eine Vielzahl von logistischen Unternehmen, die maßgeblich zur wirtschaftlichen Dynamik und Erfolg in der Region beitragen. In diesem Umfeld fügt sich das Projekt hervorragend ein und kann aufgrund der vorhandenen Strukturen einen positiven Einfluss auf die Logistikbranche haben. 

Die Ziele des Projekts sind die Stärkung von Austausch und Innovation sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen den Hochschulen und den regionalen Unternehmen. Weiter soll das Wissen und das Know-how der beiden Hochschulen an die regionalen Unternehmen weitergegeben werden, um so gemeinsam an Strategien zu arbeiten, wie die oben genannten Probleme gelöst werden können.  

 

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 entnommen werden kann. 

Die erste Säule repräsentiert dabei den Aufbau des Innovationsnetzwerkes „Logistik am Oberrhein“. Dieses Netzwerk bietet lokalen Unternehmen die Möglichkeit, sich aktiv am Vorhaben zu beteiligen und gemeinsam an logistischen Herausforderungen zu arbeiten. Weiter soll das Innovationsnetzwerk auch den Austausch unter den Unternehmen fördern und einen Raum schaffen, in welchem Unternehmen sich auf Augenhöhe mit anderen Unternehmen austauschen können. Um dies zu realisieren, sind verschiedene Formate angedacht, wie z. B. Fachvorträge zu logistischen Themen. 

Um Unternehmen, die dem Innovationsnetzwerk beitreten möchten, einen Mehrwert zu bieten, werden zunächst gemeinsame "Roadmap-Workshops" mit den Unternehmen durchgeführt. Diese Workshops haben das Ziel, die logistischen Herausforderungen der Unternehmen zu identifizieren. Dabei werden sechs verschiedene Ebenen betrachtet, die interne und externe Faktoren berücksichtigen und darauf abzielen, kurz-, mittel- und langfristige Herausforderungen zu erkennen und zeitlich zu priorisieren. 

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

Die dritte Säule steht für die Umsetzungsprojekte, welche aus den ersten beiden Säulen resultieren. Hierbei werden die Themen, die innerhalb des Innovationsnetzwerkes identifiziert wurden, unter Zuhilfenahme der Forschungsinfrastruktur gemeinsam mit den am Innovationsnetzwerk beteiligten Unternehmen umgesetzt. 

Die DSC-Forschungsgruppe leitet das Teilprojekt multimodale Logistik und managet das Innovationsnetzwerk. Dabei hilft sie, die identifizierten Pain Points aus den vorangegangenen Workshops zu sichten, zu analysieren und zu priorisieren. Aufbauend darauf werden geeignete wissenschaftliche Verfahren und Methodiken herangezogen, um die analysierten Probleme zu lösen. 

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