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Fraunhofer-Studie: 'Transportlogistik 4.0' Die positiven Erwartungen überwiegen

Bild: Fraunhofer-Institut SCSBild: Fraunhofer-Institut SCS

Laut der gleichnamigen Studie sehen die Unternehmen als größte Herausforderung fehlende Standards, die Abhängigkeit von IT-Systemen und -Dienstleistern und die Problematik des Datenschutzes. Dennoch würden aber die positiven Erwartungen in Zusammenhang mit der Transportlogistik der Zukunft überwiegen. So seien die Möglichkeiten zu Prozessverbesserungen, optimierter Steuerung und transparenter Kommunikation deutlich als positive Aspekte erkannt.

Unterschiedliche Verbreitungsgeschwindigkeit

Die Verbreitungsgeschwindigkeit der Technologien und Konzepte unterscheiden sich laut Studie deutlich. So können Barcodes in Verbindung mit mobiler Datenerfassung und GPS-Lokalisierung als Grundstock der Entwicklung angesehen werden. Der Barcode wird aber nur noch wenige Jahre das Mittel der Wahl zur Identifikation von Waren bleiben. In der künftigen Entwicklung wird die Verbreitung von professionellen Apps, Cloud Computing mit Big-Data-Anwendungen sowie Predictive Analytics, eine Methode, bei der aus Daten der Vergangenheit Prognosen für die Zukunft abgeleitet werden, zunehmen. Diese könnten dann mittelfristig die zweite Umsetzungswelle der 'Transportlogistik 4.0' bilden. Realistisch ist eine hohe Verbreitung dieser Technologien und Konzepte in den nächsten etwa fünf bis acht Jahren, so die Prognose aus den gesammelten Daten. Erst nach 2025 sollten Themen wie der Einsatz von Robotik und künstlicher Intelligenz oder auch von Bildsensorik, fahrerlosen Transportsystemen und Sprach-/ oder Gestensteuerung deutlich zunehmen. Die Entwicklungsgeschwindigkeiten einzelner Technologien könnten dabei über die Zeit stark variieren. Basierend auf dieser Studie konnten verschiedene Thesen zur Digitalisierung in der Transportbranche aufgestellt werden: So etwa zur Fokussierung auf Smart Data, um zielgerichtete Analysen von Daten für den Kundennutzen zu generieren.

(mst/Fraunhofer-Institut SCS)

Fraunhofer-Institut

Dieser Artikel erschien in Industrie 4.0 - 10 2017 - 18.05.17.
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