SCALE-LLS - Skalierung der bestehenden LLS Datentreuhand

Abstract

Das Projekt SCALE-LLS entwickelte eine bestehende Datentreuhand in der Intralogistik gezielt weiter. Im Mittelpunkt standen die technische Weiterentwicklung der vorhandenen Digital-Twin- und Datenstrukturen zu einer KI-gestützten „ScaleLLS Flottenanalytic“, die Ausarbeitung datenbasierter Geschäftsmodellpfade sowie die organisatorische Skalierung der Kooperation. Auf technischer Ebene wurden insbesondere Plausibilisierungs- und Anomalieerkennungslogiken, ein kartenbasiertes Dashboard sowie GenAI-gestützte Analysefunktionen prototypisch umgesetzt und auf ihre Überführbarkeit in die Datentreuhand geprüft. Geschäftsmodellseitig wurde deutlich, dass Pay-per-Use nicht isoliert betrachtet werden sollte, sondern als Teil eines breiteren datenbasierten Service- und Ökosystemmodells einzuordnen ist. Organisatorisch wurde mit dem Corporate-Ecosystem-Start-up-Ansatz eine Struktur entwickelt, die Governance, Rollen, Ressourcen und Skalierungspfade für eine kooperative Weiterentwicklung der Datentreuhand ordnet. Ergänzende Transferaktivitäten, Publikationen und Arbeitsformate trugen dazu bei, die Projektergebnisse in Praxis und Wissenschaft sichtbar zu machen und Anschlussmöglichkeiten für die weitere Verwertung zu schaffen.