TY - JOUR

T1 - KI-Kanban-Behälter

T2 - Mobile, dezentrale Logistikdatenerfassung mittels Edge-ML

AU - Rokoss, Alexander

AU - Popkes, Lennart

AU - Kramer, Kathrin

AU - Green, Thorben

AU - Schmidt, Matthias

N1 - Publisher Copyright: © 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany.

PY - 2023/2/11

Y1 - 2023/2/11

N2 - 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.

AB - 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.

KW - Ingenieurwissenschaften

KW - Künstliche Intelligenz

KW - Maschinelles Lernen

KW - Kanban

KW - Produktionslogistik

KW - Edge ML

UR - https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/zwf-2023-1004/html

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85148213035&partnerID=8YFLogxK

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/745516e1-66da-3e61-9b3d-4b4e9d0e6b91/

U2 - 10.1515/zwf-2023-1004

DO - 10.1515/zwf-2023-1004

M3 - Zeitschriftenaufsätze

VL - 118

SP - 59

EP - 63

JO - ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

JF - ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

SN - 0947-0085

IS - 1-2

ER -