Cluster Mobility & Logistics Rückblick (Cluster Mobility & Logistics)

Vernetzt für die Intralogistik

18.05.2026

M-AIR präsentiert KI-Ansätze beim Digital Tag 2026 an der TH Deggendorf

Am 12. Mai 2026 fand der Digital Tag 2026 an der Technischen Hochschule Deggendorf statt. Unter dem Leitgedanken „praxisnah & umsetzbar“ kamen Vertreterinnen und Vertreter aus Wirtschaft und Wissenschaft zusammen, um konkrete Einsatzmöglichkeiten digitaler Technologien für kleine und mittlere Unternehmen zu diskutieren.

Mit dabei war auch das F&E-Netzwerk M-AIR – Multimodale KI für adaptive Intralogistik und Robotik. Das Projektteam nutzte die Veranstaltung, um mit Flyern und im direkten Gespräch über Ansätze zu informieren, wie KI-Anwendungen die industrielle Intralogistik künftig flexibler, verständlicher und besser nutzbar machen können. Im Mittelpunkt standen dabei unter anderem Sprachsteuerung, KI-basierte Prozessunterstützung und die Frage, wie Unternehmen neue Technologien schrittweise in bestehende Abläufe integrieren können.

Das Programm bot hierfür zahlreiche Anknüpfungspunkte. In Panels und Praxisimpulsen standen die Themen KI-Agenten, Digitalisierung & Nachhaltigkeit, Führung & KI sowie Wissensmanagement mit KI im Fokus. Besonders wertvoll waren die Gespräche in den Netzwerkpausen. Viele Teilnehmende suchten Orientierung beim Einstieg in KI-Anwendungen und interessierten sich für konkrete, robuste und nachvollziehbare Lösungen jenseits reiner Tool-Demonstrationen. Für M-AIR zeigte sich: Der Bedarf an praxisnahen Transferformaten ist groß – vor allem dort, wo KI mit realen Prozessen in Produktion, Logistik und Intralogistik zusammenkommt.

Wir bedanken uns bei den Organisatorinnen und Organisatoren des Digital Tags sowie bei allen Gesprächspartnerinnen und Gesprächspartnern für den offenen Austausch in Deggendorf.


HINWEIS

Das F&E-Netzwerk M-AIR wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.  Das Netzwerk bündelt Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die gemeinsam neue Ansätze für KI-basierte Anwendungen in Produktion, Logistik und Industrie erforschen. Im Fokus stehen multimodale KI-Modelle für adaptive robotische Systeme und deren Einsatz in intralogistischen Umgebungen.

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