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Künstliche Intelligenz Wie künstliche Intelligenz die Resilienz von Unternehmen stärkt

| Redakteur: Juliana Pfeiffer

Heutzutage setzen Automobilzulieferer, wie viele andere Branchen auch, auf „Just in time“-Produktion: Sie ordern ihre benötigten Bauteile und Rohstoffe kurzfristig bei Bedarf und haben oft kein großes Lager. Was geschieht, wenn nur ein Glied der Lieferkette ausfällt, zeigt die momentane Corona-Pandemie. Wie KI die Resilienz von Unternehmen berechenbarer macht, zeigt ein Projekt von DFKI und Uni Saarland.

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Die „Just in Time“-Produktion ist bei Automiobilzulieferern heutzutage nicht unüblich, macht das Geschäft jedoch risikoanfällig. Wie Künstliche Intellgenz die Resilienz von Unternehmen stärkt, zeigt das Spacier-Projekt.
Die „Just in Time“-Produktion ist bei Automiobilzulieferern heutzutage nicht unüblich, macht das Geschäft jedoch risikoanfällig. Wie Künstliche Intellgenz die Resilienz von Unternehmen stärkt, zeigt das Spacier-Projekt.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Die „Just in time“-Produktion von Automobilzulieferern und anderen Branchen macht ihr Geschäft enorm risikoanfällig. 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“, sagt Wolfgang Maaß, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes und Leiter des Forschungsbereichs Smart Service Engineering am DFKI.

Künstliche Intelligenz spürt potenzielle Störungen in der Produktion auf

Zusammen mit einem Konsortium von Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft will Maaß 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. „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“, erklärt Wolfgang Maaß.

Ausfall von Zulieferern vorhersagen

Das Spaicer-System soll 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“, erklärt Maaß. Außerdem füttern die Forscherinnen und Forscher ihre Plattform unter anderem mit:

  • prognostizierten Pegelständen
  • Temperaturentwicklungen
  • Urlaubszeiten oder
  • Trends der Logistikbranche

Algorithmen berechnen aus all diesen Daten und Informationen 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.

Vorrausschauende Instandhaltung

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.

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie investiert zusammen mit beteiligten Unternehmen in den kommenden drei Jahren mehr als zehn Millionen Euro in diese Forschung. „Das Projekt Spaicer ist ein wichtiger Baustein zur Lösung der Frage, wie unsere Wirtschaft resilient durch die aktuelle und durch künftige Krisen kommen kann“, erklärt Dr. Alexander Tettenborn, Referatsleiter für Entwicklung digitaler Technologien im Bundeswirtschaftsministerium. Das Spaicer-Konsortium konnte sich als Leuchtturmprojekt im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ erfolgreich gegen starke, nationale Konkurrenz durchsetzen.

Über 40 assoziierte Partner unterstützen das Projekt

Das Projekt ist im April offiziell gestartet. An Spaicer beteiligt sind:

  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Universität des Saarlandes
  • Werkzeugmaschinenlabor (WZL) an der RWTH Aachen
  • Universität Freiburg
  • Technische Universität Darmstadt
  • Institut für Technologie- und Innovationsmanagement der RWTH Aachen
  • Otto Beisheim School of Management (WHU)
  • deZem
  • Feintool
  • SAP
  • Schott
  • Schaeffler
  • Seitec
  • Senseering
  • Waelzholz

Über 40 assoziierte Partner unterstützen das Projektkonsortium mit wichtigem Praxiswissen.

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