KI-gestützte Wertstrommodellierung Lieferketten mit neuronalen Netzen optimieren

Ein niederschwelliger Zugang zu KI-gestützter Wertstromsimulation: Das ist Ziel des Vorhabens VaStNet.

Bild: Prof. Dr. Adrian Ulges; OpenAI
27.06.2024

Im Projekt VaStNet wird an einem KI-gestützten Assistenten gearbeitet, mit dessen Hilfe Nutzer korrekte Wertströme in Produktions- und Lieferketten einfacher modellieren und optimieren können. Das kann gerade in Zeiten von Fachkräftemangel, Lieferengpässen und schwankenden Rohstoffpreisen mehr Flexibilität für Unternehmen bieten. Gesteigert werden auch Wettbewerbsfähigkeit und Nachhaltigkeit.

Um Produktionsprozesse und Lieferketten effizient zu gestalten, setzen viele Planer auf Wertstrommodellierungen mit digitalen Tools. Mit diesen werden Produktionsprozesse als Graph mit Produktions-, Transport- und Lagerschritten abgebildet.

Das Projekt VaStNet (Value Stream Optimization Networks) zielt jetzt darauf ab, Produktions- und Lieferketten mit KI zu optimieren. Angelegt auf zwei Jahre wird es vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 237.358,80 Euro gefördert. Projektpartner sind die Firmen SimPlan und Sieben Consulting-Training-System sowie die Hochschule RheinMain (HSRM).

Inhalt des Projekts

Durch die Simulation von Wertströmen in Produktionsprozessen und Lieferketten können Planer mit digitalen Tools die Effizienz bewerten, Alternativen prüfen und Ressourcen planen. In der Praxis können diese Wertströme mehrere hundert Knoten mit sogenannten Annotationen, etwa Anmerkungen zu den erzeugten Produkten und Laufzeiten, umfassen.

„Die korrekte Erstellung eines Wertstroms ähnelt dabei der Erstellung einer Software: Häufig unterlaufen Fehler durch die Anwender, die anhand des Verhaltens des Wertstroms schwer zu lokalisieren und beheben sind“, erklärt Prof. Dr. Sven Spieckermann, CEO von SimPlan. „So bleibt digitale Wertstrommodellierung bis heute überwiegend Simulationsspezialisten vorbehalten.“

Genau hier setzt VaStNet an. „Unser Ziel ist es, die Nutzer KI-gestützt bei der Modellierung korrekter Wertströme zu unterstützen. Hierzu sollen Lernverfahren entstehen, die den Wertstromexperten als digitaler Assistent unterstützen“, sagt Prof. Dr. Dirk Krechel, der das Projekt gemeinsam mit Prof. Dr. Adrian Ulges an der HSRM leitet. VaStNet zeige dabei Fehler im Wertstrom auf und mache Vorschläge, einen digital dokumentierten, aber fehlerbehafteten Wertstrom in einen simulationsfähigen und korrekten Wertstrom zu überführen.

Um dies zu erreichen, formuliere VaStNet ein maschinelles Lernproblem ähnlich dem Language Modeling in Text-KIs, wie Krechel weiter erläutert. „Gegebene korrekte Wertströme werden verändert, und das Modell wird nun darauf trainiert, die Veränderungen auf Grundlage des Kontexts vorherzusagen.“

Einfacher Zugang zu Wertstromsimulation

VaStNet baut auf erfolgreichen Vorarbeiten von SimPlan und der HSRM auf, in denen weltweit erstmalig KI-Methoden zur interaktiven Reparatur von Wertströmen eingesetzt wurden. Diese Arbeiten werden nun auf drei Ebenen um neue Innovationen erweitert: der Adaptionsebene (indem die KI auf die spezifischen Wertströme eines Kunden anpassbar wird), der Modellebene (indem ein Deep-Learning-Modell Verwendung findet) sowie der Simulationsebene (indem das Modell die Simulationsergebnisse des Wertstroms für seine Empfehlungen berücksichtigt).

„Durch den smarten VaStNet-Assistenten soll Wertstromsimulation niedrigschwelliger zugänglich gemacht und für einen deutlich größeren Kundenkreis geöffnet werden“, sagt Martin Dahinten, Inhaber von Sieben Consulting-Training-System, die als Transferpartner im Projekt fungiert. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel, Lieferengpässen und schwankenden Rohstoffpreisen solle hiermit „ein Beitrag zur Flexibilisierung von Produktions- und Lieferketten geleistet werden, um industrielle Prozesse wettbewerbsfähiger und nachhaltiger zu gestalten“.

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