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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

A SemProM Use Case: Tracking & Tracing for Green Logistics and Integrity Control

verfasst von : Markus Kückelhaus, Carsten Magerkurth, Jörg Baus

Erschienen in: SemProM

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This chapter addresses how visibility solutions based on Digital Product Memories (DPMs) developed in the SemProM project can be demonstrated in the logistics domain to guarantee carbon offset of transport and integrity control within supply chains. A demonstration system is presented to illustrate how a DPM can be used for computing, assessing, and reducing a product’s carbon footprint. In addition, semi-active and active RFID and sensor solutions developed to monitor product integrity are described. Finally, the SemProM browser is presented as a system for end-users to access product information and get visibility over product integrity.

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Fußnoten
1
The kind of emissions measured varies for each LCA type and might include thermal [g(CO2-eq)/MJth], energy intensity [W•hth/W•he] or electric [g(CO2-eq)/kW•he] measures.
 
Literatur
DHL Solutions & Innovations, Innovative Einsatzfelder von RFID & Sensor-Technologien zur Überwachung von Integritätsverletzungen in der Logistik-Industrie, Troisdorf, 2008
J. Neidig, T. Grosch, U. Heim, The Smart SemProM, in SemProM—Foundations of Semantic Product Memories for the Internet of Things, ed. by W. Wahlster. Cognitive Technologies (Springer, Berlin, 2013)
E.G. Plowman, Lectures on Elements of Business Logistics. Stanford Transportation Series (Stanford University, Graduate School of Business, Stanford, 1964)
M. Schneider, Towards a general object memory, in 1st International Workshop on Design and Integration Principles for Smart Objects in Conjunction with UbiComp’07, Austria (2007), pp. 307–312
P. Stephan, M. Eich, J. Neidig, M. Rosjat, R. Hengst, Applying digital product memories in industrial production, in SemProM—Foundations of Semantic Product Memories for the Internet of Things, ed. by W. Wahlster. Cognitive Technologies (Springer, Berlin, 2013)
W. Wahlster (ed.), SemProM—Foundations of Semantic Product Memories for the Internet of Things. Cognitive Technologies (Springer, Berlin, 2013)
Metadaten
Titel
A SemProM Use Case: Tracking & Tracing for Green Logistics and Integrity Control
verfasst von
Markus Kückelhaus
Carsten Magerkurth
Jörg Baus
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
SemProM

Print ISBN: 978-3-642-37376-3

Electronic ISBN: 978-3-642-37377-0

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37377-0_19

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