Inventur per Drohne: Entwicklung von Objekterkennungsalgorithmen zur Erfassung der Leergutmengen anhand von Paletten, Kisten und Füllständen auf dem Kundengelände per Drohne.

Integration von Torsteuerungen im Extended Warehouse Management (EWM): Mithilfe der Metaheuristik "genetischer Algorithmus", codiert in Python, wurde versucht das NP-schwere Zuordnungsproblem der optimalen Torbelegung in der Lagerlogistik zu lösen. Die lokationsbezogenen Daten des Lagers als auch die LKW-Termine für den genetischen Algorithmus stammen aus SAP und wurden mithilfe eines O-Data Services zwischen SAP und Python ausgetauscht.

Intelligente Palette: Aufbau eines IoT-Demoszenarios zum Live-Tracking von Ladungsträgern unter Verwendung von RFID-Tags. Standortinformationen vernetzter Paletten werden mittels Einplatinencomputer und SAP Business Technology Platform an das Warehouse Mangement System SAP EWM übermittelt.

Blockchain in der Seefracht: Ziel des Forschungsprojekts ist es, die Anforderungen an die Digitalisierung von Seefrachtdokumenten mittels der BlockChain-Technologie zu identifizieren, analysieren und zu adaptieren.

• Mobiles Arbeiten
• Flexible Arbeitszeiten

• Exzellente Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Umfangreiche Wissensressourcen und Demo-Systeme
• Speziell für abat entwickelte Weiterbildungsseminare
• Offenheit für innovative Ideen und Unterstützung bei der Realisierung
• Themenvielfalt