KI für transparentere Produktion und nachhaltigeres Wirtschaften

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Die Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS und der Nürnberger IT-Dienstleister Trevisto AG haben im Herbst zwei gemeinsame Forschungsprojekte zu Künstlicher Intelligenz (KI) gestartet: Das Projekt ‚AI-Nalyze‘ hat die Digitalisierung der industriellen Produktion durch intelligente Prozessanalyse mit KI zum Ziel, im Projekt ‚Ober‘ soll der Großhandel durch den Einsatz von KI nachhaltiger wirtschaften. Beide Projekte werden im Rahmen des Programms Informations- und Kommunikationstechnologie durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert.

‚AI-Nalyze‘ – Intelligente Prozessanalyse mit KI

Das Forschungsprojekt zur Digitalisierung der industriellen Produktion durch intelligente Prozessanalyse mit KI wird von der Siemens AG mit ihrem Gerätewerk in Amberg als weiterem Projektpartner mitgetragen. Gemeinsam wollen die drei Partner mittels KI mehr Transparenz in Produktionsprozesse bringen und Steuerungsbedarfe sowie Verbesserungspotenziale identifizieren. Dabei soll eine automatische Aufnahme und Analyse von Prozessmodellen erfolgen. Daten aus der Smart Factory werden so aufbereitet und integriert, dass produktionsrelevante Ereignisse identifiziert und Prozessschritte in Echtzeit abgeleitet werden können.

‚Ober‘ – Optimale Bestandsplanung unter Unsicherheit zur Ressourcenschonung

Das Forschungsprojekt untersucht den Einsatz von KI im Großhandel mit dem Ziel, Lösungen für nachhaltigeres Wirtschaften zu entwickeln. Weitere Projektpartner sind das Großhandels-Unternehmen Eisen-Fischer GmbH, Nördlingen, und die FIS Informationssysteme und Consulting GmbH (FIS), Grafenrheinfeld, als Software-Haus. Konkreter Anwendungsfall im Projekt ist die Forschung zur Technologieunterstützung der Prozesse im Lagerhaltungsmanagement im Großhandel. Dabei soll KI eingesetzt werden, um die Unsicherheit in der Prognose besser zu quantifizieren und stochastische Optimierung, um diese Information über die Unsicherheit zu verarbeiten. Die Innovation des Vorhabens besteht in der Entwicklung eines besseren Verfahrens zur Festlegung von Sicherheitsbeständen und in der Nutzbarmachung dieser KI-Verfahren für kleine und mittelständische Handelsunternehmen.

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