Silicon Economy: Start-up entwickelt digitalen Palettenschein

Wenige Monate nach dem Auftakt des vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geförderten Großforschungsprojekts „Silicon Economy“ bringt eine Ausgründung des Fraunhofer IML eine App-gesteuerte Plattform für ein cloudbasiertes Ladungsträgermanagement auf Basis von Künstlicher Intelligenz auf den Markt. Dabei kommen laut einer Pressemitteilung des Fraunhofer IML vom 5. Januar erstmals Open-Source-Komponenten der Silicon Economy zum Einsatz.

Entwicklungsprojekt zur Silicon Economy

Die Plattform wurde demzufolge im Rahmen des gemeinsamen Enterprise Labs mit der European Pallet Association (EPAL) am Fraunhofer IML entwickelt. Bei der nun hinzugekommenen Open-Source-Komponente handelt es sich nach Institutsangaben um den sogenannten „e-Palettenschein“ aus einem Entwicklungsprojekt zur Silicon Economy.

„Die Verwendung der Open-Source-Komponente bringt sowohl unser Unternehmen als auch unsere Plattform ein großes Stück nach vorne. Die Integration des digitalen Palettenscheins hat uns monatelange Entwicklungszeit gespart und liefert gleichzeitig die Blaupause zur Industrialisierung von Open-Source-Software aus der Silicon Economy“, erklärt Philipp Wrycza, im Team der Ausgründer verantwortlich für Strategie und Vertrieb.

Alleine in Europa befänden sich rund 600 Millionen Europaletten, 135 Millionen Automotive-Kleinladungsträger (KLT), 600 Millionen Steigen für Obst und Gemüse sowie 700 Millionen Fleisch- und Brotkisten im Umlauf, so das Fraunhofer IML. Deren Nachverfolgung, Verbuchung und Bestandsverwaltung erfolge überwiegend händisch oder über spezielle technische Systeme, die in die jeweilige IT-Landschaft eines Unternehmens integriert werden müssten.

Die von den Gründern entwickelte App soll hier Abhilfe schaffen: Sie soll den Tauschprozess digital erfassen, beiden Parteien zugänglich machen und die dazugehörigen Konten vollautomatisch und rechtssicher belasten.

Vor allem kleine und mittelständische Unternehmen mit bis zu 250 Mitarbeitern sollen so alle möglichen Ladungsträger identifizieren, tracken, tauschen und managen können. So erfassen laut den Entwicklern KI-Algorithmen in der Bilderkennung Ladungsträger-IDs und ermitteln auf Basis eines einzelnen Fotos Typ und Anzahl eines Ladungsträgers.