Innovationen aus Österreich für den Logistiksektor
Es gilt derzeit in der Logistikbranche sowohl das traditionelle Geschäft zu beherrschen als auch deren digitale Transformation zu gestalten. Digitale Technologien schaffen (Echtzeit-)Transparenz, die eine Vielzahl von Anwendungen mit sich bringt: Im internen Materialfluss sind nach umfassenden digitalen Analysen erhebliche Produktivitätssteigerungen möglich. Die externen Lieferketten können durchgängig überwacht werden. Abweichungen aller Art ermöglichen ein proaktives Reagieren. Startups bieten gerade in diesen Themenbereich eine Vielzahl an Chancen und Erfolgspotenzialen und bereichern etablierte Unternehmen im laufenden Kampf um Wettbewerbsvorteile.
„Track and Trace" auf der „Last Mile"
Temperaturüberwachung, Inventarisierung und Handling des Transportgutes sowie eine durchgängige Liveüberwachung, das alles umfasst die Mission „Digitalisierung des Güterverkehrs". Das System von D3EIF, ein Startup aus Hagenberg im Mühlkreis, ist ein IoT Gateway der Extraklasse. Es kommuniziert drahtlos und kann mit allen Sensoren und weitverbreiteten Funkgeräten kommunizieren. Die Energie hierfür kommt aus Energiezellen, die in jedem Umfeld mit voller Leistung arbeiten. Die Daten können sicher und zuverlässig in die IoT Cloud übertragen werden – auch Fahrzeuginformationen wie Achslast, Kilometer, aktueller Verbrauch und vieles mehr. Durch die Übertragung der Daten aus dem Telematiksystem in das Integrationsportal Businesscare bietet D3EIF vollwertige Lösungen für Unternehmen in der Logistikbranche.
Effiziente Prozesse
Das Startup Motion-Mining® aus Dortmund ermöglicht hingegen eine ganzheitliche Analyse von Bewegungs- und Positionsdaten in manuellen Arbeitsprozessen, z.B. in der Logistik oder Produktion. Die Analyse wird dabei zeitsparend und anonym von Wearables und Beacons übernommen. Mitarbeiter tragen zur Erfassung der verschiedenen Tätigkeiten jeweils drei Wearables am Körper. Die Lokalisierung erfolgt über Kleinstfunksender, sogenannte Beacons. Die gewonnenen Daten werden automatisiert. Die Zuordnung der Aktivitäten erfolgt über ein auf Deep Learning basierendes Mustererkennungsverfahren. Dies ermöglicht eine äußerst präzise Ausgabe von Prozess-Kennzahlen und somit die Ermittlung von Optimierungsmaßnahmen in den Bereichen Effizienz und Ergonomie.
Softwaregestütztes Risikomanagement
Das Wiener Startup Prewave entwickelt derzeit ein Werkzeug, das dabei hilft anhand von Social-Media-Daten und Newsberichten drohende Gefahren automatisiert rechtzeitig zu erkennen bzw. vorherzusagen. Basierend auf einer Kombination von Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens analysiert die „Prewave Prediction Engine" lokale Social-Media-Daten sowie Newsberichte und generiert Warnungen über bevorstehende Risikoereignisse. Neben Prognoseanalysen bietet das Startup auch ein Nachhaltigkeitsscreening an. Lieferanten oder Investitionsprojekte werden bis zu zehn Jahre rückwirkend auf Umwelt- und Sozialrisiken überprüft. Unternehmen können sich zusätzliche durch laufendes Monitoring über aktuelle Ereignisse informieren.
Nähere Informationen: www.vnl.at
Event-Tipp:
26. Juni 2019
Future-Lab und Abendgala
Verleihung des Österreichischen Logistik-Preis
27. Juni 2019
26. Österreichischer Logistik-Tag
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