Motivation
Steigende Kosten und Anforderungen an die Flexibilität zwingen Unternehmen dazu, ihre Produktionsabläufe kontinuierlich zu verbessern. Die Einführung dafür geeigneter und vielversprechender Intralogistiklösungen setzt jedoch zunächst eine arbeits- und zeitaufwändige systematische Analyse aller relevanten Prozesse sowie viel Fachwissen, insbesondere auf technischer Ebene, voraus. Die Auswahl von Automatisierungstechnologien ist daher vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) herausfordernd, wobei die Vielzahl an Angeboten zusätzlich erschwerend hinzukommt.
Ziele und Vorgehen
SENSOMAI setzt hier an. Das Ziel ist die Entwicklung einer Datenplattform, um insbesondere KMU bei den oben beschriebenen Herausforderungen gezielt zu unterstützen. Dadurch sollen geeignete Systeme und Prozesse teilautomatisiert ausgewählt und später eingeführt werden können. Die Plattform greift dabei auf Bewegungsdaten zurück, die von Sensoren, beispielsweise an Gabelstaplern oder Personen vor Ort und im operativen Prozess, gesammelt werden. Mithilfe neuartiger Deep-Learning-Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz werden diese Daten dann analysiert, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. Anschließend werden spezifische Details für die zu erarbeitende Lösung eingeholt und in einer benutzerfreundlichen Oberfläche angezeigt. Basierend auf diesen Informationen schlägt die Plattform anhand eines eingebetteten Katalogs und Referenzlösungen geeignete Maßnahmen und Intralogistiksysteme vor. Diese Empfehlungen werden durch kontinuierliche Validierungen stetig verbessert.
Innovationen und Perspektiven
Die in SENSOMAI angestrebte, prototypische Datenplattform bedeutet einen deutlichen Innovationssprung mit hohem Mehrwert. Denn das Konzept einer solchen technologieoffenen Auswahlmöglichkeit von Automatisierungs-, Unterstützungs- und Assistenzsystemen ist derzeit einzigartig. Eine perspektivische Weiterentwicklung zu einer marktreifen Lösung würde sowohl deutschen als auch europäischen Unternehmen zu effizienteren Prozessen und automatisierten Abläufen verhelfen.