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AIN adressiert die Erforschung, Erprobung und Standardisierung von 5G-basierten Diensten in öffentlichen Mobilfunknetzen, zugeschnitten auf die Anforderungen von Industrie und öffentlichen Diensten für regionale wie auch überregionale Anwendungsfälle der Logistik. Ziel ist es dabei, im vom Logistikverkehr und der Automobilproduktion geprägten Leipziger Nordraum ein 5G Forschungs- und Erprobungsnetz zu schaffen, anhand dessen professionelle industrielle wie auch behördliche 5G-Kommunikationsdienste in einer öffentlichen Mobilfunkinfrastruktur und unter realen Bedingungen getestet und evaluiert werden können. Es werden insgesamt 14 Tri5G-Use-Cases, die 5G- sowie Mobile-Edge-Computing-Technologien erfordern, untersucht und dafür spezialisierte 5G-Dienste, dazu erforderliche Quality-of-Service-Profile sowie deren Umsetzung in Logistik-spezifischen 5G Network Slices entwickelt. Die Anwendungen sind dabei in die Kategorien „Vernetztes Fahren“, „Automatisierte Drohnen“ und „Tracking, Monitoring, IoT & Maintenance“ unterteilt und adressieren die trimodalen Verkehrswege Straße, Schiene und Luft.
Tri5G unterscheidet bei den Szenario-Betrachtungen vor allem auch zwischen verschiedenen Orten und Wegen, entlang derer Logistikanwendungen zum Tragen kommen müssen. Hierbei wird zwischen On-Campus‑, Inter-Campus- und Off-Campus-Anwendungsfällen unterschieden. Das Vorhaben Tri5G soll aufzeigen, wie öffentliche 5G-Netze dazu befähigt werden können, auch virtuelle regionale Netze zu schaffen. Diese sollen sowohl den Anforderungen industrieller Logistik-Anwendungen, als auch den Anwendungen öffentlicher Dienste standhalten. Die Campusnetz-Lösung soll unternehmens- und standortübergreifende durchgängige Vernetzung entlang verschiedener Logistikketten ermöglichen. Gerade bei Inter-Campus-Anwendungen sollen zudem Aspekte herausgearbeitet und untersucht werden, die die gegenseitige Beeinflussung sowie ggf. erforderliche Handover-Strategien betrachten. Diese kommen bei paralleler Nutzung von virtuellen privaten Campusnetz-Diensten (in öffentlichen Mobilfunknetzen) sowie Campusnetz-Diensten in abgeschlossenen (nicht-öffentlichen) 5G-Campusnetzen zum Tragen.
Use Case 2: Auto-Trailer
Use Case 14: Breitbandanwendungen für Dienstleister
Use Case 1: Autonomer Pendelbus
Use Case 7: Automatische Analyse patientenspezifischer Daten
Use Case 6: Datenübertragung aus dem Rettungsfahrzeug zur telemedizinischen Begutachtung
Use Case 9: Automatisiertes versetztes Fahren im Winterbetrieb
Use Case 10: Zaunüberwachung
Use Case 8: Valet Parking
Use Case 1: Autonomes Fahren auf dem Flughafenvorfeld
Use Case 13: Mobiles Gateway
Use Case 11: Echtzeitpositionsbestimmung, Periodisierung der Landungseinheit
Use Case 5: Smart Glass Remote Maintenance
Use Case 4: Visual Drone Inspection
Use Case 12: Smart Sensor Technology
Use Case 3: Electronic Maintenance Book
AIN führt die Echtzeitvernetzung von Systemen und Prozessen des Smart Farming (SF) mittels 5G durch, um in der Landwirtschaft eine bisher nicht vorhandene Informationsbasis für erfolgskritische und nachhaltige Entscheidungen bei der Bewirtschaftung von Anbauflächen zu bieten. Konkret wird im Projekt, anhand des Anwendungsfalls der smarten Düngung, das Potential von 5G in der Landwirtschaft unter realistischen Bedingungen aufgezeigt. Mittels Sensoren werden diverse Umwelt- und Pflanzendaten unmittelbar vor und während dem Düngevorgang erfasst und für die Echtzeitauswertung an die Edge-Cloud, die das Kernelement der 5G-PreCiSe Umgebung darstellt, übermittelt. Unter Hinzunahme weiterer Daten aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Satellitenbildern) sowie Simulationsmodellen wird in der Edge-Cloud durch Regelalgorithmen der optimale Düngebedarf für die aktuell durch die Landmaschine befahrene Managementzone berechnet und die Information an die Landmaschine zurückgespielt.
Damit dieser Prozess von der Datenerfassung, über die Berechnung bis hin zur eigentlichen Düngung in Echtzeit erfolgen kann, wird 5G als schnelles Kommunikationsmedium benötigt. Die smarte Düngung dient im Projekt als ein exemplarischer Anwendungsfall. Zusätzlich werden, unter Anwendung von 5G, die im Projekt entwickelten Konzepte zur Vernetzung von Sensoren, Aktoren, Datenquellen, Cloud-Services sowie Simulationsmodellen in einem Data-Mesh, auch auf andere Anwendungsfälle in der Landwirtschaft erweitert.
