Projekt KISS für Wertschöpfungsnetzwerke Produktionsgüter in der Krise KI-gestützt beauftragen

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Im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs wurde ein neues KI-Projekt gestartet: Das KI-gestützte Rapid Supply Network (KISS) soll eine Markt- und Vernetzungsplattform hervorbringen, die mittels KI die zügige Identifizierung und Beauftragung von Produktionsgütern ermöglicht.

Die Plattform soll beispielsweise in Krisenszenarien Krankenhäusern und Hilfsorganisationen ermöglichen, ihre Anforderungen exakt zu spezifizieren. Anschließend ermitteln KI-gestützte Analysen und Simulationen die optimale und nach spezifischen Kriterien konfigurierte Produktions- und Lieferkette. Zudem wird die direkte Vernetzung mit den Produzenten möglich. Entwickelt wird das Projekt von einem Konsortium, zu dem unter anderem das Institut für Angewandte Informatik e. V. an der Universität Leipzig, die TU Chemnitz, die USU GmbH und DATEV zählen.

Als Grundlage des Projekts nennen die Entwickler die teils sehr langsame Reaktion der Industrie auf die Nachfrage nach Notfallprodukten wie etwa Schutzmasken im Zuge der Corona-Pandemie. Den jeweiligen Bedarfsstellen sei es schwergefallen, dringend benötigte Güter zu spezifizieren. Optimierte Produktions- und Lieferketten könnten dafür sorgen, dass benötigte Produkte in einer bestimmten Zeit und unter bestimmten Bedingungen hergestellt und ausgeliefert werden können. KISS soll daher sowohl die konkreten Anforderungen an Produkte als potenzielle Lieferanten zügig ermitteln. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf der additiven Fertigung (3D-Druck) und soll später auf weitere Bereiche ausgedehnt werden.

Wissenstransfer bremst Reaktion

Gerade in der Anfangsphase von Krisen fehlt es an Wissen über den Güterbedarf. Zudem wird das Know-how zu beispielsweise Material, Menge, Design oder Lieferbedingungen nur sehr langsam weitergereicht. Selbst existierende Kollaborationsnetzwerke waren nicht ausreichend schnell in der Lage, neue Produktions- und Lieferketten für benötigte Produkte zu finden. Die KISS-Plattform ermöglicht deshalb zügige, systematische Produkterfassung einschließlich Parametern wie etwa Zeit, Region und technische Rahmenbedingungen. Ermittelte Lösungsvorschläge lassen sich dynamisch konfigurieren, um zum Beispiel Produktions- und Logistikketten, Lieferzeiträume oder Verarbeitungsmaterialien anzupassen.

Das Projekt analysiert und dokumentiert zunächst das sozio-technische System und dessen Ökosystem auf den möglichen Einsatz einer KI-Plattform. Anschließend werden KI-Methoden zur Simulation der Fertigungs- und Logistikprozesse der teilnehmenden Unternehmen zu simulieren und einen Überblick über Herstellbarkeit und Belastbarkeit von Bauteilen sowie Produktions- und Planungszeiträume zu gewinnen. Ein digitales Meta-Modell aller möglichen Parameter, Dienstleistungen und Fertigungsoptionen wird dabei entwickelt. Es ermöglicht später die Ermittlung optimaler Herstellungs- und Lieferketten für spezifische Anliegen. Die Plattform soll zunächst im Rahmen von Test-Cases erprobt und validiert werden.

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