Refine
Document Type
- Conference Proceeding (2)
- Contribution to a Periodical (6)
- Internet Paper (2)
- Report (2)
- Working Paper (2)
Language
- German (7)
- English (3)
- Multiple languages (4)
Is part of the Bibliography
- no (14)
Keywords
- 01 (3)
- 02 (3)
- Best of breed (1)
- Data platform (1)
- Datenaustausch (1)
- Datenplattform (1)
- Datensouveränität (1)
- Drohnen (1)
- EFRE-0801707 (1)
- ERP (1)
- Electric freight truck (1)
- Elektro-LKW (1)
- Elektrolyseure (1)
- Elektromobilität (1)
- Energie (1)
- Energiequartiere (2)
- Energy quarters (1)
- Enterprise resource planning (1)
- Enterprise-Resource-Planning (1)
- Fallstudien (1)
- Fehlerbehebung (1)
- Förderkennzeichen EFRE-0801707 (1)
- Geschäftsmodelle (1)
- Harmonisierung (1)
- Herstellung (1)
- IT landscape (2)
- IT-Systemlandschaft (1)
- IT-Systemlandschaften (1)
- Industrie 4.0 (1)
- Information system (1)
- Informationssystem (1)
- KI (2)
- Künstliche Intelligenz (2)
- Literature review (1)
- Logistics (1)
- Logistik (1)
- MES (1)
- Manufacturing (1)
- Manufacturing execution system (1)
- Manufacturing-Execution-System (1)
- Mobilität (1)
- Modularisierung (1)
- Modularität (1)
- Modularization (1)
- Nachhaltige Routenplanung (1)
- Nachhaltigkeit (1)
- Natural-Language-Processing (1)
- Produktion (1)
- SV7459 (1)
- Sector coupling (1)
- Sektorenkopplung (1)
- Studie (1)
- Sustainability (1)
- Trends (1)
- Wasserstoff (1)
- information system (1)
- literature review (1)
- manufacturing (1)
- modularization (2)
- rev (1)
- sustainable route planning (1)
- Überwachung (1)
Institute
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich über die letzten Jahre stetig zu einem Thema mit strategischer Priorität für Unternehmen entwickelt. Das zeigt sich nicht zuletzt in der gesteigerten Investitionsbereitschaft deutscher Unternehmen in KI-Projekte. Wirtschaftliche Akteure haben erkannt, dass durch eine sinnvolle Nutzung von KI-Technologien Wettbewerbsvorteile erzielt werden können. Die vorliegende Studie legt das Augenmerk auf den industriellen Einsatz einer KI-Technologie, die bereits heute von vielen Unternehmen erfolgreich genutzt wird: Die natürliche Sprachverarbeitung (engl. Natural Language Processing, kurz NLP). Die wirtschaftlichen Potenziale der Technologie liegen dabei in ihrer Fähigkeit, betriebliche Abläufe zu automatisieren und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu vereinfachen. Ziel der Studie ist es, die Potenziale der NLP-Technologie für Unternehmen nutzbar zu machen, indem konkrete Anwendungsfälle und allgemeine Handlungsempfehlungen sowie Nutzen und Risiken aufgezeigt werden.
Projekt iP4MoVE: Intelligente Plattform für E-Mobiltät und Vernetzung von Energieinformationen
(2020)
Mit dem Forschungsvorhaben iP4MoVE wird das Ziel verfolgt, eine Intelligente Plattform zur optimalen Kopplung der Sektoren Mobilität und Energie für eine smarte Mobilität zu konzeptionieren und zu entwickeln. Auf Basis dieser Entwicklung einer datenbasierten Plattform und einer kontextbasierten Applikation besteht das Kernelement aus der Vermittlung zwischen Energieangebot und -nachfrage (Energieinformationen) sowie der Realisierung eines echtzeitfähigen Austauschs zwischen Elektrofahrzeug und Quartier bzw. Ladestationen innerhalb und außerhalb des Quartiers. Mithilfe dieser Plattform und Applikation soll künftig der optimale Elektrifizierungsgrad (Lastverkehr) ermittelt werden. Hierbei wird der ressourcenoptimale Einsatz von Transporten und Logistikketten berücksichtigt. Auf diese Weise werden die Ergebnisse des Forschungsvorhabens einen Beitrag zur ökologischen und ökonomischen Gestaltung der Elektromobilität, insbesondere von Lastverkehren, und der nachhaltigen Quartiersbildung sowie zur Reduktion der Treibhausgasemissionen durch Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien leisten. Die prototypische Umsetzung im Projekt soll exemplarisch synergetische Potenziale, insbesondere am Standort NRW, aufzeigen und einen Baustein für eine smarte Mobilität (Mobilität 4.0) bilden. Das Vorhaben wird im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs Mobilität & Logistik.NRW durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE.NRW) und die Landesregierung Nordrhein-Westfalen unter der Fördersumme EFRE-0801707 gefördert.