Für Fabrikplanungsprojekte werden eine Fülle an Informationen in unterschiedlichsten Formaten und
Varianz zu den einzelnen Elementen des Planungsgegenstands benötigt. Diese liegen zum einen in
verschiedenen Systemen, Darstellungsformen und Softwareapplikationen vor oder können zum anderen nur über Gespräche in Erfahrung gebracht werden. Das Sortieren und die Bewertung heterogener Datenmengen hinsichtlich der geeigneten Qualität und Vollständigkeit nimmt viel Zeit in Anspruch. Mithilfe von KI-Ansätzen (Clustering und Classification-Verfahren) kann dieser Aufwand im Vergleich zum derzeitigen manuellen oder teilautomatisierten Ansatz erheblich reduziert werden.
Im Rahmen des Projektvorhabens GenAI4FFD wird auf Basis von Generativer Künstlicher Intelligenz
(GenAI) ein Assistenzsystem entwickelt, das in den frühen Phasen des Fabrikplanungsprozesses
unterstützt – vom Beginn der Zielfestlegung bis zum Abschluss der Detailplanung. Dazu wird im ersten Schritt eine fabrikplanungsspezifische GenAI-basierte Lösung entwickelt werden, welche im Rahmen des Projekts prototypisch für drei zentrale Aufgabenfelder der Fabrikplanung zum Einsatz gebracht wird:

1. Anforderungsaufnahme und -analyse,
2. Generierung von Fabrikdesigns,
3. Modellerstellung und Evaluation.

Bestehende europäische GenAI-Modelle werden verglichen, bewertet und auf das Fabrikplanungswissen spezialisiert. Dazu wird Fachliteratur, relevante Normen und Richtlinien und vor allem Daten aus abgeschlossenen Fabrikplanungsprojekten mit Betriebsinformationen zu deren Performance und Rahmenbedingungen verwendet. Dies ist die Basis für die drei Anwendungsfelder, die dann prototypisch zum einen über das Digitale Raumbuch und zum anderen als eigenständige Webinstanz und Aggregator in Planungs- und Simulationssoftware implementiert werden. Parallel wird geprüft wie die Lösung auf weitere Planungsfragestellung, wie die Wohnraumentwicklung übertragen und für KMU leicht verwendet werden kann.

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Problem definition

Local public transport in rural areas is often poorly developed. Mobility stations can make public transport more attractive by providing a flexible and easily accessible transfer point between demand-oriented modules such as bikes, cars, buses and trains. However, the planning of these modules and the provision of mobility information for users has so far been individualized. Digitally available information on the stations (e.g. number of free car and bicycle parking spaces) is hardly available and cannot be retrieved in a standardized way. This delays the switch to environmentally friendly modes of transport on the supply and data side.

Project objective
A modular concept is being developed for a smart mobility station in the district of Mansfeld-Südharz. This is to consist of a total of three core components.
Smart mobility station - these will be equipped with an infotainment system that can be used to obtain tourist or timetable-related information.
Modular mobility station - the decisive advantage of the system for municipalities is that the modules are standardized and can be exchanged if necessary.
Open source planning tool - the digital data and the modular structure are to be made available in this tool.
A prototype is to be built and tested at a site in the Mansfeld-Südharz district.

Implementation

In the project, regional partners in the application region work together with supra-regional partners on an interdisciplinary basis. The first step is to define the requirements and interfaces for a smart mobility station in order to achieve the objectives. Subsequently, the partners will work in teams to develop the smart components, the modular station and the planning tool for it in parallel. In the final phase of the project, the prototype will be implemented in a field test with the construction of a functional model and the validation of the smart components and data exchange.
This text was translated with DeepL

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