Поєднання Інтернету речей (IoT), кіберфізичних систем (CPS) та аналітики великих даних перетворює процеси виробництва та ланцюгів постачання. У міру того, як ланцюги поставок стають більш оцифрованими, для логістичних операторів та всіх зацікавлених сторін важливо забезпечити простий доступ до технології, прийняти гнучку інформаційну технологію, безпеку і, що ще важливіше, об’єднати їх під одним дахом. Інноваційні рішення надають такі функції, як планування, оптимізація маршруту, планування потужностей та оперативний контроль. Ще одна перевага – менший час простою. Скорочення часу простою покращує споживання палива та економічну ефективність транспортних компаній. Проект зосереджений на розробці нових систем, які можуть швидко реагувати на нові адаптації та зміни за допомогою вдосконалених, гнучких методів рішення. Завдяки когнітивним рішенням у проекті, поставки можуть бути відкладені для задоволення підвищеного попиту на кільцеві маршрути в рамках партнерства. Фізичний об’єкт у ланцюзі поставок (вантаж, транспортний засіб, склад, паркувальне місце, інші види транспорту, системи тощо) буде визначений як когнітивний логістичний об’єкт (КЛО). COG-LO буде обробляти величезну кількість гетерогенних даних та представляти пізнавальну основу для КЛО для розуміння, прогнозування альтернатив та надання рішення для тимчасових подій. Цілісний доступ, контроль операцій та вдосконалені методи шифрування посилять заходи безпеки та конфіденційності відповідно до законів та правил, особливо із Загальним регламентом захисту даних (GDPR). Проект запропонує спільну та пізнавальну основу. Будуть надані інструменти, які сприятимуть обміну інформацією між КЛО, а рішення будуть прийматися після того, як буде оброблено велику кількість даних.

Використання автомобільного транспорту має різні економічні, екологічні та соціальні наслідки. Екологічні наслідки включають зменшення природних ресурсів, землекористування, токсичний вплив та інші проблеми, що виникають внаслідок шуму, аварій та викидів парникових газів (ПГ). Викиди ПГ, вуглекислого газу, оксиду азоту та частинок є особливо важливими, оскільки вони загрожують здоров’ю людини безпосередньо, як у випадку забруднення повітря, а опосередковано мають вплив на виснаження озонового шару та глобальне потепління. В останні роки громадяни розвинених країн вимагають заходів щодо зменшення цих негативних наслідків та очищення міських центрів. Як результат, уряди розпочали впроваджувати нові норми, що стосуються використання транспортних засобів. Отже, такі альтернативи, як сонячна енергія, біодизельне паливо, електричний, скраплений природний газ (СПГ) та стиснений природний газ (СтПГ), стали більш популярними. Окрім цих розробок, дослідження, які сприяють використанню електричних автомобілів у логістиці та пропонують нові підходи, в останні роки потрапили в центр уваги. Електричні автомобілі мають високу перевагу у вантажному та пасажирському транспорті, оскільки вони мають нульові викиди ПГ та низьку вартість енергії. Однак вони мають деякі недоліки, такі як висока вартість, обмежений діапазон і тривалі періоди зарядки. Усунути ці недоліки в логістиці можна за допомогою ефективного планування роботи електромобілів. Таким чином, планування маршруту для цих транспортних засобів стало більш важливим. Ця проблема також відома як проблема маршрутизації електричного транспортного засобу (EVRP). Проект буде охоплювати EVRP за допомогою часових вікон (E-VRPTW) парку електромобілів.

Проект спрямований на правильне визначення пріоритетів відправлень з використанням ефективної системи потоку матеріалів та для більш точного моніторингу етикетки штрих-коду на продуктах під час логістичних операцій складу шляхом використання інтегрованої системи перевірки та аналізу динамічних зображень, який буде розроблено власними силами. Для цього проекту буде розроблена перша в Туреччині система Smart Camera, яка може похвалитися процесором GPU Core та процесором Quad Core 2,13 ГГц. Завдяки вбудованій технології розумної камери, додатки для обробки зображень можуть працювати безпосередньо в системі завдяки високій потужності обробки, без потреби коштовних та великих комп’ютерів. Система може швидко обробляти зображення з високою роздільною здатністю за допомогою однієї камери і сканувати рухомі штрих-коди та QR-коди, які знаходяться на різних ділянках продуктів.

Проект грунтується на принципі інтернету об’єктів, з метою встановлення зв’язків пристроїв між собою та з людьми для прийняття децентралізованих рішень. Розробка системи відстеження з моніторингом та втручанням в режимі реального часу дозволить задовольнити міжнародні стандарти та усунути вразливі місця в транспортній діяльності.

Щоб забезпечити оптимальну площу інвентаризації, розроблений алгоритм розміщення продукту з математичною моделлю, щоб максимізувати ефективність процесу управління асортиментом; і мінімізувати споживання енергії за допомогою модульних структур.

Розроблено обладнання та систему, яка моментально отримує доступ до статусу транспортного засобу, його місцезнаходження, швидкості, деталізації рівня завантаження, безпеки тощо, беручи до уваги вимоги галузі та можливість створити цінний продукт.

Розроблено платформу систем підтримки прийняття рішень на основі імітації для управління перешкодами та пом’якшення ризиків мультмодальних систем між Туреччиною та Німеччиною, беручи до уваги підтримку та стимули, необхідні для створення транспортної інфраструктури, спрямованої на різноманітні промислові сфери між Туреччиною та Німеччиною, щоб прискорити перехід законодавства по інфраструктурі в галузі логістики, від автомобільного транспорту до морського та залізничного транспорту.

Розроблено формат документів, сховища зберігання, стандарти подання, плани утилізації, автоматичні системи попередження для зміни місця розташування та адресації документів на етапі їх створення, забезпечення доступу до всіх файлів через базу даних та створення документації та системи відстеження файлів за допомогою передової технології . Використовуються автоматизовані компактні архіви для зберігання та пошуку операцій та інтегруються у автоматизовані системи складського управління.

Жорстока конкуренція серед роздрібних гігантів полягає у швидкості розміщення товарів на полицях; побудовано експлуатаційну інфраструктуру Ekol, оптимізовано цей складний і багатофункціональний процес, щоб допомогти нинішнім та потенційним клієнтам перемогти в інтенсивній конкуренції, а також керувати ймовірними піковими і нижніми рівнями , які можуть викликати невизначеність, але також можуть призвести до значних результатів у обсягах продажів у майбутньому.

Розроблено інструмент планування, використовуючи наукові методи, щоб визначити, чи є проект необхідним чи ні, і покращити пропускну здатність системи та швидкість для подолання набору проблем, таких як неефективна робота поточної системи, її нездатність задовольнити зростаючу кількість клієнтів і їх очікування, дефіцит поточної потужності та невдоволення клієнтів.

Проект спрямований на визначення структури флоту для різних моделей транспорту, запропонованих компанією; розроблено комп’ютерний інструмент підтримки прийняття рішень, заснованих на різних сценаріях під час невизначеності, одночасно з урахуванням призначення флоту, рішень купівлі / продажу власних товарів, використання аутсорсингу та перерозподілу ресурсів в мережі.

Розроблено систему підготовки бракованого продукту, упаковки, і яка спрямовує продукти різного розміру до місця призначення, відповідно до регіону, без будь-яких змін та усунення людського фактору.

Створено алгоритм сортування, який виконує вибір і спрямування продукту, на додаток до механічних елементів, в яких механічна система, електронні компоненти та автоматизовані блоки управління взаємодіють в унісон.

Розроблено та впроваджено систему автоматизації, яка готує замовлення для текстильних ритейлерів. Розроблено проект автоматизації та необхідне програмне забезпечення для підготовки замовлень, завантаживши отримані коробки на сортувальні станції на конвеєрах та розподіливши товари всередині коробки, використовуючи систему «розміщення за світловим сигналом» для відправки за конкретними адресами.

Розроблено систему управління, яка забезпечує планування, засноване на оптимальних значеннях, мінімізуючи похибки, які можуть виникнути в результаті людських факторів у плануванні маршрутів шляхом традиційних методів;

Оптимізовано процес завантаження, що включає 3D-моделювання;

Систему оптимізації, потрібно проаналізувати та інтегровувати в систему  Quadro.

Розроблено інфраструктуру, необхідну для перетворення інформації в корисні дані, передачі її відповідним сторонам, зберігання та звітування про неї в проекті, який був започаткований для зберігання більшої кількості продуктів у меншій площі, підготовки більше замовлень та надання послуг протягом коротшого періоду часу з тим, щоб підвищити оперативність для задоволення майбутніх потреб шляхом підвищення ефективності систем управління складом та відвантаження.

Розроблено конвеєрну механічну конструкцію, конвеєрне програмне забезпечення PLC та проведена інтеграція програмного забезпечення для підвищення продуктивності та вдосконалення оперативності для задоволення майбутніх потреб і, таким чином, зберігання більшої кількості продуктів у меншій площі та підготовки більше замовлень у більш короткий проміжок часу.