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19.07.2019

Forschungsprojekt „Future Logistics – Smart Transport“ am CCI der RWTH bringt erste Ergebnisse hervor

DSA engagiert sich im Center Connected Industry (CCI) der RWTH Aachen, um die Kooperation mit der Forschung zu intensivieren und neue Synergieeffekte zu erschließen. Dort arbeiten wir in enger Kooperation mit anderen Mitgliedern aus Forschung, Industrie und Verbänden an zukunftsweisenden Themen innerhalb der logistischen Wertschöpfungskette.

Im gemeinsamen Forschungsprojekt „Future Logistics – Smart Transport“ ist die DSA-Expertise im Bereich Connected Vehicle gefragt: Selbstfahrende Transportfahrzeuge bzw. Skids, die (z.B. Karosserie-) Teile über kurze Strecken transportieren, müssen sowohl Zustände, Umgebungs- und Transportgutparameter als auch Positionsdaten in Echtzeit an geeignete Systeme kommunizieren können. So kann ein neues Level der Informationstransparenz mobiler Materialflüsse erreicht werden.

Wir freuen uns nun, dass wir gemeinsam mit unseren Konsortialpartnern erste Arbeitsergebnisse erzielt haben.
Der Versuchsträger – in diesem Fall ein e.Go Kart – wurde mit unserer Telematik- und Diagnoseeinheit VCG (Vehicle Connectivity Gateway) ausgerüstet. Die VCG stellt eine Verbindung zwischen dem Kart und einer – in diesem Fall – Microsoft Azure-basierten Plattform her. Dadurch wird die kontinuierliche Erfassung von Telemetrie-Daten des Karts, wie beispielsweise Motorleistung, Fahrzeuggeschwindigkeit, Bordnetzspannung und GPS-Position, sowie das Auslesen von Fehlercodes ermöglicht. Diese Daten werden kontinuierlich an die Plattform gesendet und dort gespeichert. Über ein Web-Interface können die Werte abgefragt und weiterverarbeitet werden. Außerdem ermöglicht der Connected Vehicle Monitor die Echtzeit-Visualisierung der Daten. Weitere Sensoren, wie z. B. NFC-Tags, Reifendruck u.a., können bei Bedarf eingebunden werden.

Einblicke in den Status und die Position der Karts bzw. der Fahrzeuge einer Flotte sind nun möglich. Durch die umfassende Echtzeit-Überwachung der Betriebsdaten in Kombination mit Datenanalyse und Predictive Maintenance kann die Transparenz in der Wertschöpfungskette hergestellt werden. Dies soll im nächsten Projektschritt nachgewiesen werden.


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