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Im Rahmen des Forschungsvorhabens ‚iP4MoVE‘ will das FIR eine Intelligente Plattform konzeptionieren und entwickeln, um die beiden Sektoren Mobilität und Energie für eine Smarte Mobilität optimal zu verbinden. Mit der Definition eines idealen Elektrifizierungsgrades im Lastverkehr soll eine grundsätzliche Akzeptanz für Elektromobilität in multimodalen Logistikketten geschaffen werden.
Dabei steht die Konzeptionierung einer Intelligenten Plattform zur Ermittlung des energie-/preis- und emissionsoptimalen Einsatzes von Elektrofahrzeugen im Vordergrund. So tragen die Ergebnisse des Forschungsvorhabens dazu bei, die Elektromobilität ökologisch und ökonomisch zu gestalten und eine nachhaltige Quartiersbildung sicherzustellen. Gleichzeitig soll die Integration regenerativer Energiequellen und Speichertechnologien die Treibhausgasemissionen reduzieren.
Im Fokus dieses Artikels steht die Frage, inwiefern ein Ausbau beziehungsweise eine Umstrukturierung der aktuellen Ladeinfrastruktur das Voranschreiten der logistischen Elektrifizierung dynamisiert. Dabei gilt es, die bislang diametrale Relation von Angebot und Nachfrage mit Blick auf regenerative Energieträger zu diskutieren. Wie die logistischen Anforderungen die Ausgestaltung und Platzierung der Ladeparks beeinflussen, lautet eine weitere wichtige Frage.
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.