| Forschungsprojekt: | eCargo |  |
| Forschungsbereich: | Beladungsoptimierung, Synthetische Trainingsdatenerzeugung, Datenverarbeitung, KI | |
| Gefördert durch: | Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) | |
| In Zusammenarbeit mit: | 3D.aero GmbH, IT Concepts GmbH, Espace 2001 SA, Köhl Maschinenbau, Lödige Industries | |
| Beginn des Projekts: | April 2024 | |
| Ende des Projekts: | März 2027 | |
| Ansprechpartner am Institut: | M.Sc. Felix Geiger |
Beschreibung:
Im Bereich der Luftfahrtlogistik kommen bis heute noch manuelle Prozesse zum Einsatz, um Paletten für Frachtflugzeuge zusammen zu stellen. Hierbei müssen Arbeitnehmer unter Zeitdruck und sich verändernder Frachtlage eine möglichst optimale Beladungskonfiguration finden. Zu berücksichtigende Parameter sind hierbei die dichteste Packung, Gewichtsverteilung, keine Beschädigungen zu verursachen, eine spätere Verladbarkeit zu gewährleisten und fristgerecht alle Frachtstücke bearbeitet zu haben. Insbesondere zeitliche Komponenten werden häufig zugunsten einer höheren Packungsdichte bevorzugt, weswegen optimierungspotentiale vom einzelnen Menschen nicht ausgeschöpft werden können. Aufgrund dessen erforscht das IFPT im Projekt eCargo Möglichkeiten modernste Softwareanwendungen für die Beladungsoptimierung zu nutzen.
Zum einen soll Maschinelles Lernen dazu genutzt werden, eine dichtere Packungsstruktur unter gegebenen Randbedingungen wie Gewichtsverteilung der gesamten Ladung, Belastbarkeit der einzelnen Frachtstücke, Berücksichtigung der Frachtraumgeometrie des genutzten Flugzeuges und der Gesamtheit der zu verladenen Fracht zu identifizieren. Zum anderen begegnet das IFPT einem prominenten Problem in der KI-Forschung: Der Datenverfügbarkeit. Hierfür sollen mittels simulativer Umgebungen Trainingsdaten für modernste KI-Anwendungen erzeugt werden und somit die Möglichkeit geschaffen werden, die ansonsten nur schwer zu erstellenden Daten zu erzeugen. Diese sollen dazu genutzt werden, in Bereichen wo analytische Verfahren in der Verarbeitung von Sensorwerten an ihre Grenzen stoßen, durch stochastische Methoden die Auswertung zusätzlich zu verbessern.
Das IFPT beschäftigt sich in seinem Teilvorhaben mit der Erhebung von Messdaten für einzelne Packstücke, der Nachbearbeitung von Sensordaten, der Beladungsoptimierung, sowie der synthetischen Trainingsdatenerzeugung. Dabei ergeben sich folgende Arbeitsziele:
- Entwicklung einer Simulationsumgebung für das Beladen von Frachtpaletten
- Entwicklung eines Softwaretools für die Manipulation von Frachtpaletten in einer 3D Umgebung
- Untersuchung von KI-Anwendungen in der Beladungsoptimierung
- Entwicklung einer Beladungsoptimierungsstrategie
- Erzeugung synthetischer Trainingsdaten
- Aufbau einer Softwarekomponente, um synthetisches Bildmaterial zu erzeugen
- Identifikation notwendiger Parameter für Annotationen
- Entwicklung einer automatisierten Pipeline für die Trainingsdatenerzeugung
- Verbesserung der Sensorauflösung
- Entfernung von Störquellen im Messfeld
- Ermitteln von Verpackungsmaterial im Bild
- Unterscheidung von kompressiblen und starren Bereichen einer Ladung
- Bestimmen der Außengeometrie einer verpackten Palette ohne Schutzfolie oder Transportnetze
Ansprechpartner am Institut: M.Sc. Felix Geiger