SubsidieMeestersE³MATE
Dit project ontwikkelt een slimme, energie-efficiënte Edge AI-oplossing voor realtime voorraadbeheer, gericht op het verbeteren van nauwkeurigheid en klanttevredenheid in de retailsector.
Projectdetails
Inleiding
In de huidige, dynamische retailomgeving worstelen veel ondernemingen om nauwkeurige en realtime inzichten in hun voorraadniveaus te krijgen. Dit gebrek aan inzicht kan leiden tot overstock, stockouts, gemiste verkoopkansen en een afname van klanttevredenheid.
Probleemstelling
De traditionele voorraadbeheersystemen, afhankelijk van handmatige tellingen of periodieke scans, voldoen vaak niet meer in deze snel veranderende wereld. Bovendien voegt de opkomst van omnichannel-verkoopstrategieën, een samensmelting van online en offline verkooppunten, extra lagen van complexiteit toe aan voorraadbeheer.
Projectdoel
Binnen dit project richten we ons op de ontwikkeling van Edge AI en een slim energiebeheersysteem om complexe AI-modellen te kunnen verwerken in een draadloze sensor met ultralaag vermogen om voorraadbeheer te optimaliseren. Dit stelt ons in staat om inzichten mogelijk te maken, zelfs in omgevingen met beperkte middelen.
Innovatieve Oplossingen
Door de verwerking van AI-modellen te verplaatsen naar de edge en een innovatief energiebeheersysteem kunnen we de totale kosten en energiebehoefte aanzienlijk verminderen, met wel een factor 10.
Samenwerking
In samenwerking met Anything Connected, die expertise heeft op het gebied van draadloze IoT-devices, en MOOS, bekend om hun diepgaande kennis van AI-modellen, streven we naar het ontwikkelen van een geoptimaliseerde AI-Ops-infrastructuur en een IoT-architectuur die de volgende generatie van voorraadbeheer zal definiëren.
Toepassingsgebieden
De oplossing wordt in eerste instantie voorgesteld voor de detailhandel, maar is toepasbaar voor elk gebruik voor voorraadbeheer, zoals in ziekenhuizen, distributiecentra, hotels of magazijnen.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 182.490 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- MOOS international B.V.penvoerder
- Anything Connected B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Wireless Ultra Low Power Sensor (WULPS)Het project ontwikkelt een draadloze ultra low power sensor voor voorraadbeheer, gericht op kostenbesparing en flexibiliteit, met als doel optimalisatie van bedrijfsoperaties en nieuwe businessmodellen. | Mkb-innovati... | € 142.030 | 2022 | Details |
Circular IoT for LogisticsTripleOre en Kinergizer ontwikkelen een IoT-platform met energiezuinige sensoren voor nauwkeurige positiebepaling in supply chains, gericht op lagere kosten en verminderde CO2-uitstoot. | Mkb-innovati... | € 271.706 | 2018 | Details |
Autonoom en intelligent pick-én stackrobotsysteemHet project ontwikkelt een autonoom orderpicksysteem voor e-commerce-magazijnen om efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen, met demonstratie bij een klant in Zuid-Holland. | Mkb-innovati... | € 138.357 | 2016 | Details |
Interoperabel Energie Management SysteemHet project ontwikkelt een innovatief Interoperable Energy Management System (IEMS) dat duurzame energie optimaliseert en het energienet ontlast door open protocollen en samenwerking tussen technologieën. | Mkb-innovati... | € 193.620 | 2020 | Details |
Wireless Ultra Low Power Sensor (WULPS)
Het project ontwikkelt een draadloze ultra low power sensor voor voorraadbeheer, gericht op kostenbesparing en flexibiliteit, met als doel optimalisatie van bedrijfsoperaties en nieuwe businessmodellen.
Circular IoT for Logistics
TripleOre en Kinergizer ontwikkelen een IoT-platform met energiezuinige sensoren voor nauwkeurige positiebepaling in supply chains, gericht op lagere kosten en verminderde CO2-uitstoot.
Autonoom en intelligent pick-én stackrobotsysteem
Het project ontwikkelt een autonoom orderpicksysteem voor e-commerce-magazijnen om efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen, met demonstratie bij een klant in Zuid-Holland.
Interoperabel Energie Management Systeem
Het project ontwikkelt een innovatief Interoperable Energy Management System (IEMS) dat duurzame energie optimaliseert en het energienet ontlast door open protocollen en samenwerking tussen technologieën.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Data-gedreven verdeling van voorraadCrunch Analytics ontwikkelt een data-gedreven platform voor duurzaam voorraadbeheer om kosten te besparen en de CO2-voetafdruk in de retailsector te verminderen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Artificial Intelligence - IoT - Virtual Power Plant (AIoTVPP)Engaged Engineers ontwikkelt een generieke oplossing voor slim microgridbeheer met AI en IoT, gericht op het balanceren van energievraag en -aanbod via een BESS voor efficiënter energiegebruik. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Green SELf-Powered NEuromorphic Processing EnGines with Integrated VisuAl and FuNCtional SEnsingELEGANCE aims to develop eco-friendly, light-operated processing technology for energy-efficient IoT applications, utilizing sustainable materials to minimize electronic waste and environmental impact. | EIC Pathfinder | € 3.100.934 | 2024 | Details |
End to end Real-time Interactive Edge AI analytics platform for Industry and AutomotiveDeveloping an end-to-end edge AI platform for Industry and Automotive, enabling non-coders to create real-time AI models efficiently for faster market deployment. | EIC Accelerator | € 2.499.999 | 2022 | Details |
Multi-stage predictive engine for low-fidelity sensorsMOOS ontwikkelt een low-fidelity sensor met een multi-stage AI-algoritme voor hoge voorspellende nauwkeurigheid in voorraadbeheer, ongeacht productvorm of opslagmethode. | Mkb-innovati... | € 196.000 | 2022 | Details |
Data-gedreven verdeling van voorraad
Crunch Analytics ontwikkelt een data-gedreven platform voor duurzaam voorraadbeheer om kosten te besparen en de CO2-voetafdruk in de retailsector te verminderen.
Artificial Intelligence - IoT - Virtual Power Plant (AIoTVPP)
Engaged Engineers ontwikkelt een generieke oplossing voor slim microgridbeheer met AI en IoT, gericht op het balanceren van energievraag en -aanbod via een BESS voor efficiënter energiegebruik.
Green SELf-Powered NEuromorphic Processing EnGines with Integrated VisuAl and FuNCtional SEnsing
ELEGANCE aims to develop eco-friendly, light-operated processing technology for energy-efficient IoT applications, utilizing sustainable materials to minimize electronic waste and environmental impact.
End to end Real-time Interactive Edge AI analytics platform for Industry and Automotive
Developing an end-to-end edge AI platform for Industry and Automotive, enabling non-coders to create real-time AI models efficiently for faster market deployment.
Multi-stage predictive engine for low-fidelity sensors
MOOS ontwikkelt een low-fidelity sensor met een multi-stage AI-algoritme voor hoge voorspellende nauwkeurigheid in voorraadbeheer, ongeacht productvorm of opslagmethode.