德國Landshut應用科學大學正在研究如何利用人工智能（AI）在內部物流中發揮潛力。

該項目開發的研究結果將在Dingolfing的TZ PULS的學習和模型工廠中實施。（照片：Landshut大學）

中國叉車網（m.cn338.cn）援引外媒的消息說；年1月15日，德國Landshut應用科學大學在一個新聞發布會上介紹了 "KIProLog--生產物流中的人工智能 "項目。在四年的時間里，該大學生產與物流系統技術中心（TZ PULS）的研究團隊將專注于內部物流的智能規劃和控制。該校表示，在Sebastian Mei?ner教授博士的領導下，將開發基于人工智能的生產物流優化的概念、方法和算法，以進一步加強該地區工業特別是中小企業的競爭力和增長。據校方介紹，該項目由巴伐利亞州科學與藝術部資助60萬歐元。

Landshuter的研究人員認為，由于產品變型和過程的多樣性不斷增加，現代生產越來越依賴于智能控制系統。在人工智能的幫助下，研究人員現在希望優化工廠中的物料流。據校方介紹，該項目重點是智能數據分析和機器學習。

Mei?ner教授解釋說：

"我們的目標是通過提供有針對性的信息，降低出錯頻率，提高工作效率，支持人們進行決策。"

從子項目到模型工廠

整體項目分為兩個子項目，由6人組成的研究團隊期望通過創新推動生產物流的進一步發展。第一個子項目旨在優化物料供應過程。在實時數據的幫助下，智能物流系統應學習知識，從而自主識別和消除物流鏈上的瓶頸。

據該校介紹，第二個子項目將分析過去的數據，并創建未來的預測。隨后，將利用自學習算法對控制和設計參數進行相應的優化，這樣可以大大減少人工計劃的工作量，用戶將得到如何改進生產和物流系統的解決方案建議。

與Mann + Hummel、Kühne+Nagel、NeoLog以及Agrotel一起，該大學為該項目指定了四個工業合作伙伴。合作企業將能夠在現場測試結果，并與蘭茨胡特應用科學大學一起借助人工智能系統進行流程優化。此外，慕尼黑工業大學（TUM）還在研究和合作攻讀博士學位領域為該項目提供支持。

在項目結束時，計劃將兩個子項目的研究成果匯集到TZ PULS的學習和模型工廠。該項目不僅要展示那里的科學附加值，而且要展示一個影響日益深遠的數字基礎設施的實際實施情況。

Mei?ner教授說：

"在TZ PULS，我們正在將研發工作轉移到實踐中，同時也為該地區感興趣的公司提供清晰的項目成果。"