Exploring
Tomorrow

Durch wegweisende Forschungsprojekte mit starken Partnern aus Wissenschaft und Industrie erweitert ABF kontinuierlich ihr Produktportfolio – für die Lösungen von morgen.

KI in der Intralogistik: Ein echter Gamechanger.

In unserem Forschungsprojekt NextBase untersuchen wir, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning bestehende Intralogistiksysteme intelligenter und effizienter gestalten können – ohne zusätzliche Hardwareinvestitionen. Ziel ist es, durch datenbasierte Optimierungen bestehende Anlagen leistungsfähiger zu machen und damit nachhaltige Effizienzgewinne zu erzielen. Gemeinsam mit der RISC Software GmbH konnten wir im ersten Projektjahr zwei praxisnahe Use Cases umsetzen, die zeigen, wie KI-basiertes Optimierungspotenzial in realen Anwendungen genutzt werden kann.

Use Case 1

Effizienzsteigerung von Kränen durch intelligente Koordination

In einem Lagersystem, in dem zwei Kräne auf derselben Schiene arbeiten, kommt KI-basierte Optimierung zum Einsatz, um deren Bewegungen effizient zu koordinieren.
Das System lernt aus realen Betriebsdaten und passt kontinuierlich die Fahrwege an. Dadurch werden schnellere und sicherere Aufgabenabfolgen identifiziert. Ein direkter Vergleich zwischen regelbasierter und KI-optimierter Kransteuerung zeigt in der Simulation eine Verbesserung um 24,6 %.

Mehr Durchsatz, höhere Effizienz – bei gleicher Hardware.

Use Case 2

Intelligentes Stapeln für Langgutlager

Bei der Lagerung von Langgutprodukten werden datengetriebene Simulationen eingesetzt, um unnötige Umlagerungen zu vermeiden.
Die KI analysiert kontinuierlich historische Ein- und Auslagerungsdaten und lernt, wie Stapelzusammensetzungen so optimiert werden können, dass sie sich flexibel an wechselnde Materialmischungen anpassen.

In Kooperation mit

What's next for NextBase

Nachdem wir gezeigt haben, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Effizienz in der Intralogistik signifikant steigern kann, geht das Projekt NextBase nun den nächsten Schritt: Wir bringen Intelligenz direkt in die Produktion.
Im zweiten Forschungsjahr erweitern wir unsere KI-basierten Methoden auf zwei neue, zukunftsweisende Bereiche der Fertigung – mit dem Ziel, Produktionsprozesse flexibler, effizienter und datengestützt zu gestalten.

Use Case 1

Feinplanung - Smarte Produktionsplanung

In komplexen Fertigungsumgebungen kann eine einzige Planungsentscheidung die gesamte Prozesskette beeinflussen.
Unsere neuen KI-gestützten Feinplanungsmethoden lernen aus realen Produktionsdaten, um Arbeitslasten intelligent auszugleichen, Auftragsreihenfolgen zu optimieren und Produktionspläne dynamisch anzupassen.
Das Ergebnis: Schnellere Abläufe, höhere Flexibilität und eine widerstandsfähigere Produktion.