KISync: Künstliche Intelligenz zur prozessübergreifenden Synchronisierung von Entscheidungen in der operativen Supply-Chain-Planung

Abstract

Im Forschungsvorhaben KISync wurde untersucht, wie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) angewendet werden müssen, um die Entscheidungsprobleme verschiedener Prozesse in der operativen Supply-Chain-Planung unter dem Einfluss von Unsicherheiten zu synchronisieren. Dabei wurde vor allem die unternehmensinterne Planung in kompetitiven Supply Chains mit geringem Informationsaustausch untersucht. Neben der Entwicklung neuer methodischer Ansätze sollte geklärt werden, in welcher Weise KI zur Entscheidungsunterstützung in komplexen Planungssituationen beitragen und zugleich die prozessübergreifende Datenkompetenz von Entscheidungsträgern stärken kann. Das technische Arbeitsziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines datenbasierten Entscheidungsunterstützungssystems für die operative Supply-Chain-Planung, das eine prozessübergreifende Sichtweise einnimmt. Das System sollte die Entscheidungsprobleme in der operativen Supply-Chain-Planung optimieren und Handlungen für den Entscheidungsträger vorschlagen. Aufgrund der hohen Komplexität der operativen Supply-Chain-Planung und des kurzen Planungshorizonts sieht das System den Einsatz von KI-Methoden vor, insbesondere maschinelles Lernen und Reinforcement Learning. Dazu sollten die Nachwuchswissenschaftler ein prototypisches System implementieren und anhand realer Industriedaten evaluieren.