Mit KI die Lieferkette stabilisieren

Die Lieferketten sind heute komplex, Störungen kommen immer wieder vor. Personalmangel, Streiks, gefährdete Transportwege, geschlossene Häfen oder Naturkatastrophen sind nur einige der Auslöser, die dafür sorgen, dass auf einmal nichts mehr so läuft wie geplant. Dies ist für Unternehmen, die auf Materialien oder Produkte angewiesen sind, die über diese Lieferketten zu ihnen gelangen sollen, ein Worst-Case-Szenario. Im besten Fall kommt es nur zu Verzögerungen, schlimmstenfalls muss die gesamte Produktion eingestellt werden und es drohen nicht nur finanzielle Einbußen, sondern auch Reputationsverluste.

Um trotz vielfältiger Unsicherheiten in der Lieferkette einen stabilen Betrieb aufrechtzuerhalten, setzen Unternehmen zunehmend auf eine robuste Lieferkettenplanung, zum Beispiel durch Diversifizierung ihrer Lieferantenbasis, Notfallpläne für den Umgang mit unvorhergesehenen Ereignissen und digitale Technologien zur Überwachung und Optimierung der gesamten Versorgungskette. Gerade in solchen Fällen bietet Künstliche Intelligenz Unterstützung, da auf ihrer Basis mithilfe großer Datenmengen Modelle entwickelt werden können, mit denen sich potenzielle Störfaktoren in der Zukunft prognostizieren lassen. Zudem können KI-basierte Echtzeitanalysen wichtige Entscheidungshilfen sein, wenn die Krise bereits in vollem Gange ist.

Um Betriebe besser auf Schwankungen in der Lieferkette vorzubereiten, entwickeln sechs Projekte des KI-Innovationswettbewerbs ganz unterschiedliche Lösungen. Mit diesem Technologieprogramm fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz herausragende Ansätze für neue Formen KI-basierter Plattformökonomie in wichtigen Sektoren der deutschen Wirtschaft.

Einen dieser Ansätze verfolgt das Projekt PAIRS (Privacy-Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management). In einem Use Case geht es vor allem darum, Krisenszenarien mit KI schneller zu identifizieren und zu antizipieren. Dies gelingt mithilfe eines Supply Chain Radar. Basis der Anwendung ist der ebenfalls in diesem Projekt kreierte Resilience & Sustainability Data Space (RSDS), in dem Informationen aus verschiedenen Quellen und Systemen zu Produktion, Lieferketten, Personalmanagement und Wetterinformation zusammenlaufen und dort mit weiteren Daten kombiniert werden. KI-Verfahren ermöglichen nun, aus diesen Daten und vergangenen Szenarien zu lernen, um gegenwärtige Situationen zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren.

Diese Voraussetzungen werden mithilfe des Supply Chain Radar individuell für das nutzende Unternehmen erstellt, wodurch Verantwortliche in der Lage sind, Verwundbarkeiten in ihren Lieferketten zu identifizieren und die Auswirkungen externer Krisenereignisse innerhalb ihres Wertschöpfungsnetzwerks früher zu erkennen und dementsprechend effektiver managen zu können. Damit eröffnet PAIRS Unternehmen einen wichtigen Aspekt erfolgreichen Krisenmanagements: Die Identifizierung von Engpässen, noch bevor diese eintreten.

Eine Plattform, auf der für das Lieferkettenmanagement relevante Informationen zusammenlaufen, entwickelt auch das Team des Forschungsprojektes Coy Pu (Cognitive Economy Intelligence Plattform für die Resilienz wirtschaftlicher Ökosysteme). Diese Informationen stammen sowohl aus externen verfügbaren Datenplattformen als auch direkt aus den Unternehmen selbst. Konkret gehören beispielsweise Lieferkettendaten, Marktdaten, gesamtwirtschaftliche Beziehungen, Regelwerke und Bilanzen dazu.

Durch die Integration dieser individuellen Datenquellen wird eine Datenbasis als Grundlage für bessere KI Analysen geschaffen, die exakt zum Unternehmen passen. Die aus der Untersuchung hervorgehenden Ergebnisse werden in branchenspezifischen Kennzahlen und Trends übersichtlich und gut verständlich dargestellt und bieten dadurch eine umfassende Entscheidungshilfe in sich anbahnenden Krisensituationen.

Im Krisenfall ist eine schnelle, direkte Verbindung zwischen Kunde und Hersteller wichtig. Hier setzt das Forschungsprojekt KISS (KI-gestütztes Rapid Supply Network) an. Das Team entwickelt die Semper-KI 3D-Druck-Plattform, über die Unternehmen aber auch Einrichtungen wie beispielsweise Krankenhäuser oder Hilfsorganisationen ihren Bedarf an Produktionsgütern wie Schutzmasken leicht identifizieren können. Dazu schlägt die Plattform zum Bedarf passende 3D-Druck-Hersteller mit freien Kapazitäten vor. Dieses Matching ist möglich, weil semantische Datenbanken verwendet werden, die sämtliche Wissensaspekte rund um das 3D-Druckprojekt nicht nur speichern, sondern auch deren Bedeutung und Beziehungen zueinander analysieren und interpretieren.

Eine Besonderheit der KISS-Datenbank ist außerdem der begleitende KI-basierte Chat-Bot. Dieser führt die Nutzenden Schritt für Schritt durch den Bestellprozess, indem er sich auf deren spezielles Wissen über 3D-Druck konzentriert und ihnen individuelle Hilfe anbietet. Das erleichtert es Nutzerinnen und Nutzern, insbesondere im medizinischen Bereich, schnell auf Informationen zuzugreifen, ohne lange suchen zu müssen. Weiterhin offeriert die Plattform auch zusätzliche Dienstleistungen wie die Gestaltung und Überprüfung von Modellen, Nachbearbeitung oder Rechtsberatung.

Neben diesen drei Ansätzen untersuchen die Forschungsprojekte des KI-Innovationswettbewerbs weitere Möglichkeiten, KI zum Management von Krisen- und Notfallsituationen einzusetzen. Entscheidend ist dabei, die Vielfalt der bereits bestehenden Daten zu nutzen, um Krisen bestenfalls frühzeitig kommen zu sehen. Dadurch bleiben Unternehmen Handlungsoptionen offen, um vorzubeugen, die stärksten Auswirkungen abzumildern und Strategien für ein besseres Lieferkettenmanagement zu entwickeln.

Wer diese und weitere KI-Lösungen zum Management von Krisensituationen selbst testen möchte, kann dies am 13.05.2024 auf dem Demo Day „krisenFest“ tun. Im Forum Digitale Technologien in Berlin lädt das BMWK Interessierte dazu ein, an den Präsentationen der Projekte aus dem Technologieprogramm KI-Innovationswettbewerb mit knapp 20 interaktiven Demonstratoren teilzunehmen und sich mit Fachleuten zu KI und Krise auszutauschen.

Dr. Steffen Wischmann, Leiter der Begleitforschung zum Innovationswettbewerb „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ des BMWK