Der Fachkräftemangel und steigender wirtschaftlicher Druck fordern besonders KMU heraus und erfordern Unterstützung. Bestehende Lösungen zur automatischen Ladungsträgerplanung berücksichtigen erweiterte Randbedingungen nur unzureichend. Wissenschaftliche Ansätze bieten meist nur mathematische Modelle, jedoch keine anwendbare und frei verfügbare Implementierung. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Algorithmus, der praxisrelevante Randbedingungen einbezieht und als Open-Source-Bibliothek bereitgestellt wird. Eine nutzerzentrierte Demo demonstriert die Anwendung bei benutzerdefinierten Ladungsträgern und Objekten durch Ausgabe stabiler Stapelmuster, Füllteile und Sicherungsmaßnahmen.

In diesem Projekt wird eine mobile Transfereinheit, der sogenannte „Living Hub“, konzipiert und detailliert ausgearbeitet. Ziel ist es, vorhandenes sowie künftig in Community-Projekten erworbenes Wissen rund um Smartport-Themen anschaulich aufzubereiten. In Form von Exponaten, Demonstratoren, Prototypen und Simulationen sollen die Smartport-Themen sowohl der Smartport-Community als auch der interessierten Öffentlichkeit, Hochschulen und Schulen zugänglich und nutzbar gemacht werden.

Das Projekt MycelCreation vermittelt leicht verständlich Wissen zur Zirkularität im Alltag am Praxisbeispiel von Produkten aus Myzel-Verbundwerkstoffen. Hierzu werden Räume zum Mitmachen eröffnet, sowohl in praxisorientierten Workshops vor Ort als auch über eine digitale Community-Plattform. In den Workshops werden Produkte aus Myzel-Verbundwerkstoffen hergestellt und Wissen zur Integration in einen zirkulären Prozess vermittelt. Das Ziel ist es, eine Mitmach-Community zum Diskutieren und Austauschen aufzubauen, um neue Ideen zur Umsetzung von Myzel-basierten Lösungen zu entwickeln. Dabei sollen die Teilnehmenden für Ressourcenschonung sensibilisiert werden und ein Verständnis für eine Kreislaufwirtschaft in der Gesellschaft gefördert werden.

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden.

Das BIBA-Teilvorhaben konzentriert sich auf die Entwicklung einer semantischen Mediator-Middleware, die für die Datenakquise und -transformation verwendet wird. Darüber hinaus wird eine probabilistische Personaleinsatzplanung implementiert, um effizientere Ressourcenallokation in Unternehmen zu ermöglichen.

Das Projekt zielt darauf ab, ein KI-basiertes Analysewerkzeug für ERP-Systeme zu entwickeln, das Verkaufsdaten mit internen und externen Faktoren kombiniert. Dadurch sollen nicht nur allgemeine Verkaufstrends erkennbar werden, sondern auch individuelle Zusammenhänge, wie Rabatte oder externe Einflüsse wie Wetter und politische Ereignisse. Dies hilft, präzisere Einkaufsprognosen zu erstellen, Engpässe zu vermeiden und Überbestände zu reduzieren, was Lagerkosten spart. Zudem wird ein Large Language Model zur Erklärung der KI-Prognosen eingesetzt, um die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen zu gewährleisten, unterstützt durch Ansätze erklärbarer KI.