德国Landshut应用科学大学正在研究如何利用人工智能（AI）在内部物流中发挥潜力。

该项目开发的研究结果将在Dingolfing的TZ PULS的学习和模型工厂中实施。（照片：Landshut大学）

中国叉车网（www.chinaforklift.com）援引外媒的消息说；年1月15日，德国Landshut应用科学大学在一个新闻发布会上介绍了 "KIProLog--生产物流中的人工智能 "项目。在四年的时间里，该大学生产与物流系统技术中心（TZ PULS）的研究团队将专注于内部物流的智能规划和控制。该校表示，在Sebastian Meißner教授博士的领导下，将开发基于人工智能的生产物流优化的概念、方法和算法，以进一步加强该地区工业特别是中小企业的竞争力和增长。据校方介绍，该项目由巴伐利亚州科学与艺术部资助60万欧元。

Landshuter的研究人员认为，由于产品变型和过程的多样性不断增加，现代生产越来越依赖于智能控制系统。在人工智能的帮助下，研究人员现在希望优化工厂中的物料流。据校方介绍，该项目重点是智能数据分析和机器学习。

Meißner教授解释说：

"我们的目标是通过提供有针对性的信息，降低出错频率，提高工作效率，支持人们进行决策。"

从子项目到模型工厂

整体项目分为两个子项目，由6人组成的研究团队期望通过创新推动生产物流的进一步发展。第一个子项目旨在优化物料供应过程。在实时数据的帮助下，智能物流系统应学习知识，从而自主识别和消除物流链上的瓶颈。

据该校介绍，第二个子项目将分析过去的数据，并创建未来的预测。随后，将利用自学习算法对控制和设计参数进行相应的优化，这样可以大大减少人工计划的工作量，用户将得到如何改进生产和物流系统的解决方案建议。

与Mann + Hummel、Kühne+Nagel、NeoLog以及Agrotel一起，该大学为该项目指定了四个工业合作伙伴。合作企业将能够在现场测试结果，并与兰茨胡特应用科学大学一起借助人工智能系统进行流程优化。此外，慕尼黑工业大学（TUM）还在研究和合作攻读博士学位领域为该项目提供支持。

在项目结束时，计划将两个子项目的研究成果汇集到TZ PULS的学习和模型工厂。该项目不仅要展示那里的科学附加值，而且要展示一个影响日益深远的数字基础设施的实际实施情况。

Meißner教授说：

"在TZ PULS，我们正在将研发工作转移到实践中，同时也为该地区感兴趣的公司提供清晰的项目成果。"