BML-EcoSys - Bauhaus.MobilityLab Erfurt

© Gerd Altmann, pixabay

Kurzbeschreibung des Projekts

Das Projekt Bauhaus.MobilityLab soll Innovation in den Bereichen Mobilität, Energie und Logistik für die Smart City hervorbringen. Hierzu wird ein Reallabor in dem Erfurter Stadtteil Brühl aufgebaut. Hier werden Daten aus den Bereichen Mobilität, Energie und Logistik erfasst und mittels Technologien der künstlichen Intelligenz analysiert. Zentrale Herausforderungen bei der technischen Gestaltung des Reallabors bestehen in der komplexen und dynamischen Struktur der einzubindenden Systeme, dem Management von Daten und Diensten sowie der Implementierung individueller Lösungen. Im Reallabor sollen Anbieter und Nutzer neuer Dienstleistungen von Beginn an interagieren und innovative Lösungen entwickelt und erprobt werden können. Das entwickelte Konzept soll dabei skalierbar und übertragbar auf andere Kommunen sein.

Projektziele

Das Bauhaus.MobilityLab (BML) steht für die Entwicklung eines offenen IKT-Ökosystems (BML-EcoSys), das am Beispiel eines Reallabors mit Fokus auf Mobilität, Logistik und Energie demonstriert werden soll. Durch den Einsatz von KI-Technologien wird es einzigartig hinsichtlich Flexibilität und Systemintegration. Die Kopplung von Daten aus den drei Bereichen Energie, Mobilität und Logistik soll sektorübergreifende Produkte und Dienstleistungen ermöglichen und dadurch eine intelligente Mobilitäts- und Energiewende fördern. Der skalier- und übertragbare Ansatz des Projekts bietet ein ausgeprägtes volkswirtschaftliches Potenzial zur Unterstützung disruptiver Innovationen in unterschiedlichen Branchen und ermöglicht es Reallabore nachhaltig zu etablieren.

Projektergebnis

Im Projekt wird aktuell die Architektur der Laborplattform konzipiert und implementiert. Hierzu wird ein erster Use Case aufgesetzt, in dem es um die Erfassung von Luftschadstoffen wie Stickoxide und Feinstaub durch Messboxen der Robert Bosch GmbH geht, einem Partner in dem Projekt. Zu diesem Zweck werden die Sensordaten im FROST-Server des Fraunhofer IOSB gespeichert und für KI-Services aufbereitet und zur Verfügung gestellt. Durch diese soll die voraussichtliche Entwicklung der Luftschadstoffkonzentration prognostiziert werden. Diese Prognose stellt dann den Ausgangspunkt dar, um die Tarife im ÖPNV kurzfristig anzupassen und über Incentives den Einsatz verschiedener Mobilitätsformen zu „steuern“. Diese Aufgabe übernehmen im Projekt die Partner highQ Computerlösungen GmbH und BPV Consult GmbH. Weitere Use Cases aus den Bereichen Energie und Logistik folgen.

Projektpartner

  • Bauhaus-Universität Weimar
  • BPV Consult GmbH
  • Fraunhofer IOSB-AST, ITWM, ISST
  • highQ Computerlösungen GmbH
  • INNOMAN GmbH
  • Landeshauptstadt Erfurt
  • Robert Bosch GmbH
  • Siemens Digital Logistics
  • WLA Software
 

Publikationen/Downloads

Leistung ILT

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Weitere Informationen

Projektlaufzeit: 01.04.2020 – 31.03.2023

Das Projekt wird gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Abteilung ILT des Fraunhofer IOSB

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