Logistikprojekt SKALA: Fraunhofer legt Source-Code für GreenComplAI, SiMBA und InstaSCAN offen

GreenComplAI ermöglicht die automatisierte Prüfung und Visualisierung von Herkunfts-, Nachhaltigkeits- und Supply-Chain-Daten. Bild: mehrzeiler – Thomas Willemsen

Dortmund, 02.03.2026.

Mit dem Abschluss des Forschungsprojekts SKALA legt das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML einen wichtigen Meilenstein für die digitale Transformation der Logistik. In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST und der TU Dortmund haben Forschende offene, interoperable Technologien entwickelt, die organisationsübergreifende Multi-Agenten-Systeme ermöglichen.

SiMBA realisiert eine KI-basierte, dynamische Preisbildung und Abrechnung in Echtzeit. Bild: mehrzeiler – Thomas Willemsen

Isolierte IT-Systeme, fehlende Interoperabilität und papierbasierte Prozesse bremsen die Potenziale digitaler Technologien und damit die Effizienz von Unternehmen. Das vom Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (BMDS) mit rund 5 Millionen Euro geförderte Projekt SKALA (Skalierbare KI- und Blockchain-Lösungen zur Automatisierung und Autonomisierung in Wertschöpfungsnetzwerken) setzte genau dort an.

Ziel war der Aufbau einer offenen technologischen Basis für kollaborative KIAgenten, die über Unternehmensgrenzen hinweg zusammenarbeiten können. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz (KI) und Blockchain schafft dabei eine sichere digitale Brücke zwischen bislang getrennten Systemen und Akteuren.

Alle Softwarekomponenten, KI-Modelle und Schnittstellen wurden konsequent als Open Source entwickelt. Von Beginn an verfolgten die Forschenden einen besonderen Transferansatz. Im Mittelpunkt stand ein kontinuierlicher Abgleich zwischen Kundenbedarf und Lösungsentwicklung, gepaart mit einer individuellen Open-Source-Strategie. So entwickelten sie gemeinsam mit über zwölf Industrie- und Logistikunternehmen drei praxiserprobte Anwendungen:

  • GreenComplAI ermöglicht die automatisierte Prüfung und Visualisierung von Herkunfts-, Nachhaltigkeits- und Supply-Chain-Daten. Produktpässe und Zirkularitätskennzahlen schaffen Transparenz und unterstützen den Aufbau souveräner Ressourcenkreisläufe. (Link zum Code)
  • SiMBA realisiert eine KI-basierte, dynamische Preisbildung und Abrechnung in Echtzeit. Unternehmen können so Auslastungsschwankungen besser berücksichtigen und ihre Profitabilität steigern. (Link zum Code)
  • InstaSCAN digitalisiert Transportdokumente wie Frachtbriefe oder Lieferscheine webbasiert und ohne Integrationsaufwand. KI extrahiert automatisch alle relevanten Informationen und überführt sie in strukturierte Datensätze. (Link zum Code)

 

Zwei Projektmitrarbeiter stehen sich gegenüber und besprechen die instaScan-Lösung
Bild: InstaSCAN digitalisiert Transportdokumente wie Frachtbriefe oder Lieferscheine webbasiert und ohne Integrationsaufwand. Bildquelle: mehrzeiler – Thomas Willemsen

 

Die im Projekt geschaffenen Technologien bilden die Basis für eine neue Generation  organisationsübergreifender Multi-Agenten-Systeme. Durch echte Interoperabilität – vom Shopfloor bis zur Supply-Chain-Planung – entsteht eine hochvernetzte, resiliente und leistungsfähige Logistik ohne System- und Unternehmensgrenzen.

Zusätzlich wurde im Rahmen des Projekts die Wissensplattform LogiDo (www.logido.de) aufgebaut. Sie bietet Unternehmen Lernmaterialien, Quick-Checks und konkrete Leitfäden zur Integration und Weiterentwicklung der SKALA-Ergebnisse im eigenen Betrieb. Damit erhalten insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) einen niedrigschwelligen, transparenten und unabhängigen Zugang zu Schlüsseltechnologien.

"Mit seinem offenen, modularen Ansatz leistet SKALA einen Beitrag zur digitalen und technologischen Souveränität in Deutschland und Europa. Die entwickelten Lösungen basieren auf Prinzipien wie Zukunftsfähigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Nachhaltigkeit und liefern übertragbare Architektur- und Umsetzungsansätze für weitere Initiativen", betont Prof. Michael Henke, Institutsleiter am Fraunhofer IML. Quelle: Fraunhofer IML

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