Logistik klingt nicht nach Forschung — ist es aber oft. Algorithmen für Echtzeit-Routenoptimierung unter stochastischen Bedingungen, autonome Lagersysteme mit Computer Vision, Digital Twins für Supply-Chain-Resilienz: Wenn der technische Ausgang unsicher war, ist es förderfähig. Die Logistikbranche ist ein unterschätzter Kandidat für die Forschungszulage.
Die Abgrenzung: Der Einsatz einer Standard-TMS-Software ist keine FuE. Aber die Entwicklung eines eigenen Optimierungsalgorithmus, dessen Performance unter realen Bedingungen (Staus, Wetter, Lieferausfälle) nicht vorhersehbar ist — das ist experimentelle Entwicklung im Sinne des FZulG.
| Vorhaben | FuE? | Begründung |
|---|---|---|
| ML-basierte Routenoptimierung unter Echtzeitbedingungen | ✓ | Modell-Performance bei stochastischen Störungen unsicher |
| Autonomes Lagersystem mit Computer Vision | ✓ | Objekterkennung bei variablen Lichtbedingungen und Verpackungstypen unklar |
| Digital Twin für Supply Chain Resilience | ✓ | Modellgenauigkeit bei Kaskadeneffekten nicht vorhersehbar |
| Predictive Maintenance für Flurförderzeuge mit IoT-Sensorik | ✓ | Vorhersage-Accuracy auf eigenen Maschinendaten unklar |
| Blockchain-basierte Lieferketten-Transparenz | ✓ | Konsensus-Mechanismus und Skalierbarkeit unter Last unsicher |
| Implementierung eines Standard-WMS (SAP, Oracle) | ✗ | Konfiguration bekannter Software |
| GPS-Tracking mit Standardhardware | ✗ | Bekannte Technologie, kein neues Wissen |
Software + Hardware verzahnt: Logistik-FuE kombiniert oft Algorithmen (Optimierung, ML) mit Hardware (Sensorik, Robotik, IoT). Beide Personalkosten-Anteile sind förderfähig.
Pilotprojekte: Die Entwicklung und der Test in einer Pilotumgebung (ein Lager, eine Route) sind klassische experimentelle Entwicklung — wenn das Ergebnis unsicher war.
Daten als FuE-Gegenstand: Die Entwicklung neuartiger Daten-Pipelines (Echtzeit-Aggregation aus heterogenen Quellen, Anomalie-Erkennung in Lieferketten) kann förderfähig sein.
Ja, wenn Sie die Bibliotheken auf ein neues Problem anwenden und das Ergebnis unsicher ist. Die Nutzung von PyTorch ist kein Ausschluss — entscheidend ist die Anwendung auf Ihre spezifische Domäne mit offenem Ausgang.
Wenn es Standard-Funktionalität mit bekannten Methoden umsetzt: nein. Wenn es neuartige Algorithmen (Slotting-Optimierung, ML-basierte Bedarfsprognose) enthält, deren Performance unsicher war: ja.
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