Digitale Transformation im Lieferkettenmanagement

Mit KI und Analytics ist es möglich, Bedarfe vorherzusagen, um besser zu planen, Fertigungsprozesse zu optimieren, Abläufe vorausschauend zu steuern und nicht zuletzt das Unternehmen nachhaltiger aufzustellen – und das über alle Schlüsselphasen des Wertschöpfungsprozesses hinweg: Auf der TRANSFORM24 zeigen unsere Expertinnen und Experten, was aus Sicht der angewandten Forschung aktuell bereits möglich ist, damit Verantwortliche bessere Entscheidungen im Supply Chain Management treffen können

Auf der Solution Stage geben Dr. Paulina Sierak und Markus Weissenbäck als gemeinsame Abteilungsleitung »Analytics« bei der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS Einblick in die Vielfalt der erfolgreich eingesetzten KI- und Analytics-Methoden für unterschiedliche Supply-Chain-Herausforderungen wie z. B. Ressourcenplanung unter Unsicherheit, Logistiknetzwerkdesign und Fehlerursachenerkennung in der Produktion. Sie zeigen dort das Potenzial und den positiven Einfluss auf Effizienz und Nachhaltigkeit in der Wertschöpfungskette auf – insbesondere in einem dynamischen Marktumfeld.

Am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in der Expo können die Besuchenden mit den Forschenden der Arbeitsgruppe tiefer über die für verschiedene Industriepartner entwickelten Lösungen diskutieren. Sie können sich über unsere Lösungen für intelligente Ressourcenplanung und Prognose, KI-basierte Fertigungsoptimierung, smarte und effiziente Logistik und nachhaltige Supply Chain durch Analytics informieren. Ein Digitaldemonstrator am Stand zeigt, welche Strategien die Entwicklung von KI zugänglicher, erschwinglicher und skalierbarer machen. Besuchende können direkt erleben, wie durch diese Ansätze Herausforderungen wie die Auswahl des richtigen AI-Modells und der richtigen Parameter mit AutoML überwunden und das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz effektiv entfaltet werden kann.

In der Cube Class greift Florian Karl, Senior Scientist Data Efficient Automated Learning, genau diese Frage noch einmal auf: Er führt in weiterführende KI-Methoden ein, die speziell für Teilnehmende konzipiert sind, die KI bereits in ihren Prozessen nutzen. Und er behandelt das Thema »Ressourceneffiziente KI« und die Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen bzw. wie sie bewältigt werden können.