Neues Datensystem für bessere Planbarkeit

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und die Universität des Saarlandes wollen mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft die Zukunft berechenbarer machen. Gefördert wird das Leuchtturmprojekt vom Bundeswirtschaftsministerium und mehreren beteiligten Unternehmen mit insgesamt mehr als zehn Millionen Euro."Das im April gestartete Projekt ist auf einen Zeitraum von drei Jahren angelegt", erklärt Wolfgang Maaß, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes und Leiter des Forschungsbereichs Smart Service Engineering am DFKI.

Im Fokus des Projektes stehen vor allem Produktionsnetzwerke. Beispiel Automobilindustrie. Zulieferer verzichten hier auf große Lager und setzen stattdessen auf "Just in time"-Produktion: Sie ordern ihre benötigten Bauteile und Rohstoffe also kurzfristig bei Bedarf. Das birgt enorme Risiken. Fällt nur ein Glied der Lieferkette aus – sei es wegen Corona-Pandemie, wegen Handelsbarrieren infolge politischer Konflikte oder aus sonstigen Unwägbarkeiten wie niedrigen Flusspegeln – gerät die Produktion ins Stocken.

"Solch ein Stillstand der Montagelinien kann sich zu einem massiven Produktionseinbruch auswachsen. Bis der Normalzustand wiederhergestellt ist, können Monate ins Land gehen. Produktionsunterbrechungen und der Ausfall von Lieferketten sind seit vielen Jahren das Geschäftsrisiko Nummer eins", erklärt Wolfgang Maaß.

Zusammen mit einem Konsortium von Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft will der Wissenschaftler die Zukunft für Unternehmen berechenbarer machen: Im Rahmen des Projektes "Spaicer" (kurz für "Skalierbare adaptive Produktionssysteme durch KI-basierte Resilienzoptimierung") entwickeln sie ein neues Datensystem, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Unternehmen in die Lage versetzt, potenzielle Störungen in der Produktion frühzeitig zu erkennen und bestmöglich darauf zu reagieren. Die Plattform soll konkrete Vorschläge liefern, wie Unternehmer im Einzelfall gegensteuern können.Maaß sieht in der Plattform für die Produktionsindustrie hierzulande eine grundlegende Erweiterung zu den gängigen Plattformen von US-Anbietern.

"Unser Ziel ist es, die sogenannte Resilienz der Unternehmen zu stärken, also ihre Fähigkeit, sich permanent an interne und externe Veränderungen und Störungen anzupassen und schwierige Situationen stabil zu überstehen. Gerade auch durch Industrie 4.0 wird die Produktion zunehmend komplex. Das Resilienz-Management wird damit zu einem unabdingbaren Erfolgsfaktor für Produktionsunternehmen", erläutert Maaß.

So soll das Spaicer-System nicht nur die voraussichtlichen Auswirkungen drohender Pandemien auf die Produktion transparent machen, sondern auch bei politischen Konflikten Empfehlungen für eine optimierte Produktionsplanung geben. "Dafür fließen kontinuierlich zum Beispiel Trendanalysen für Rohstoffpreise und Analysen politischer Beiträge in das System ein, um Störungen wie den Ausfall von Zulieferern vorherzusagen", so Maaß.

Außerdem füttern die Forscherinnen und Forscher ihre Plattform unter anderem mit prognostizierten Pegelständen, Temperaturentwicklungen, Urlaubszeiten oder Trends der Logistikbranche. Aus all diesen Daten und Informationen berechnen Algorithmen Lösungsvorschläge. "Mögliche Handlungsoptionen des Automobilzulieferers aus dem erwähnten Beispiel wären etwa, das Lieferantennetzwerk zu erweitern, das Auftragsvolumen zu optimieren, die Produktion auf mehr Standorte zu verteilen oder etwa Lagerbestände anzupassen. Lieferketten können je nach Lage beizeiten stabilisiert werden, etwa durch frühzeitige, alternative Logistikplanung über Straßen, Schienen und Wasserwege oder Anfrage von Ersatzlieferanten", erläutert der Wirtschaftsinformatiker.

Auch gegen betriebsinterne Bedrohungen soll das System Unternehmen durch vorausschauende Instandhaltung wappnen. "Bei einem Mittelständler kann ein ungeplanter Austausch eines Bauteils wegen Verschleiß Kosten von bis zu 500.000 Euro pro Stunde nach sich ziehen", sagt Maaß. Das System soll in diesem Fall mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und verschiedensten maschinellen Lernmethoden unter anderem Störungen klassifizieren und passende Maßnahmen empfehlen.

An Spaicer sind neben dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), welches als Konsortialführer agiert, und der Universität des Saarlandes das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) an der RWTH Aachen, die Universität Freiburg, die Technische Universität Darmstadt, das Institut für Technologie-und Innovationsmanagement der RWTH Aachen, die Otto Beisheim School of Management (WHU), deZem, Feintool, SAP, Schott, Schaeffler, Seitec, Sensering und Waelzholz beteiligt. Insgesamt über 40 assoziierte Partner unterstützen das Projektkonsortium.

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