KI-Kanban-Behälter: Mobile, dezentrale Logistikdatenerfassung mittels Edge-ML
Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
Authors
Mit dem Kanban-Verfahren gesteuerte Produktionssysteme nutzen heute elektronische Unterstützung zur Verfolgung einzelner Behälter, um datenbasiert Logistikprozesse zu verbessern. Dieser Beitrag stellt eine alternative technische Auslegung vor. Es finden mit Sensoren ausgestattete Behälter Verwendung, welche über einen KI-fähigen Mikrocontroller ihren Standort im Produktionssystem dezentral ermitteln, um ohne feste Erfassungspunkte eine permanente Nachverfolgbarkeit der Behälter zu gewährleisten.
Titel in Übersetzung | AI Kanban Containers Mobile, Decentralized Logistic Data Acquisition Using Edge-ML |
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Originalsprache | Deutsch |
Zeitschrift | ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb |
Jahrgang | 118 |
Ausgabenummer | 1-2 |
Seiten (von - bis) | 59-63 |
Anzahl der Seiten | 5 |
ISSN | 0947-0085 |
DOIs | |
Publikationsstatus | Erschienen - 11.02.2023 |
Bibliographische Notiz
Publisher Copyright:
© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.
- Ingenieurwissenschaften - Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Kanban, Produktionslogistik, Edge ML