Effiziente Produktentstehungsprozesse sind ohne effiziente, flexible und verlässliche Materialflusssystem nicht möglich. KI – insbesondere maschinelles Lernen – ermöglichen erhebliche Fortschritte auf diesem Gebiet. Die enge Integration von Produktion und Materialfluss erfordert Flexibilität auf Seiten der Materialflusssysteme, die nur über software-defined mobility – auch im innerbetrieblichen (emmissionsfrei) und zwischenbetrieblichen Bereich erreicht werden kann. Eine Versuchsflotte von Fahrzeugen mit exzellenter Sensorik und offener Software hat international eine Ausnahmestellung und ermöglicht es, neue Forschungsfelder in diesen Bereichen zu erschließen.

Ziel des Vorhabens ist die Einrichtung eines verteilten Labors für Fahrerlose Transportsysteme, in dem der standortübergreifende Betrieb und die Vernetzung von heterogenen Flotten von autonomen, fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) erforscht und die Innovation vorangetrieben werden soll. Zu den wesentlichen Forschungsgebieten zählen:

• Standortübergreifendes Verhaltenslernen von heterogenen FTF-Flotten
• Standortübergreifendes, integriertes Routing von Materialtransporten
• Explorierendes Lernen der Flottensteuerung von heterogenen FTF-Flotten

Hierzu soll eine Flotte von Fahrerlosen Transportfahrzeugen beschafft werden, die experimentelle Untersuchungen mit einer Mehrzahl an Fahrzeugen an einem Standort und standortübergreifend erlaubt.