PLASS

Plattform für Analytische Supply Chain Management Services

Anwendungsbranche: Produktion, Prozessindustrie, Logistik, Transport & Verkehr
Technologiebereich: Machine Learning, Semantische Technologien, Data & Service Management, Blockchain/Distributed-Ledger-Technologie

PLASS schafft die Grundlage für ein besseres Management von Lieferketten. Mit Hilfe von KI-basierter Analyse mehrsprachiger Rohdaten stellt die Plattform Informationen über Technologien und ihre Lieferanten bereit und unterstützt produzierende Unternehmen dabei, ihre Zulieferkette zu optimieren.

Ausgangslage
Vertrauen in funktionierende und qualitativ hochwertige stabile Lieferketten ist essenziell für die hochvernetzte und global agierende Wirtschaft. Sinkt das Vertrauen in Lieferanten, steigen die Kosten, weil zum Beispiel Lagerkapazitäten einkalkuliert werden müssen. Kaufe ich nicht geeignete Technologien, falle ich im Vergleich zum Wettbewerb zurück.
Typische Fragen von produzierenden Unternehmen sind daher: Wer liefert was? Welche Informationen gibt es zu einem Lieferanten? Welche sind geeignete Lieferanten für eine Technologie? Welche Chancen und welche Risiken gibt es für Technologien bzw. für deren Lieferanten? Erkennt ein Unternehmen rechtzeitig, dass ein Lieferant ausfällt, kann es auf einen anderen Zulieferer ausweichen und damit Kosten für Lagerhaltung und Logistik sparen? Experten gehen davon aus, dass sich die Produktionskosten so um 5 bis 10 Prozent senken lassen.

Projektziel
PLASS nutzt Methoden und Modelle der künstlichen Intelligenz (KI), um die Lieferketten (Supply-Chain-Management) zu optimieren. Ziel des Projekts ist es, eine B2B-Plattform zu entwickeln, die Unternehmen bei Entscheidungen und Risikoabwägungen im Hinblick auf ihre Zulieferer unterstützt. Dazu filtert die Lösung aus globalen und multilingualen Quellen maschinenlesbares Wissen über Lieferanten, Alternativanbieter, Produkte und Technologien heraus. Durch KI-basierte Analyse dieser Daten lassen sich Chancen und Risiken aufzeigen, zum Beispiel alternative Lieferanten zu einer Technologie. Im sogenannten Human-in-the-Loop-Ansatz wird das System in noch unbekannten Situationen vom Menschen unterstützt. Durch diese Vorgehensweise ist das System in der Lage kontinuierlich dazuzulernen. Mittels Distributed-Ledger-Technologie wird zudem sichergestellt, dass die Informationen jederzeit nachvollziehbar sind.

Anwendung und praktischer Nutzen
Sowohl das produzierende Gewerbe als auch Lieferanten, insbesondere „schnelle“ Startups oder kleine und mittlere Unternehmen, gewinnen bei der Lösung. Produzierende Unternehmen nutzen als Konsumenten von PLASS die bereitgestellten PLASS-„Microservices“, um ihrer Lieferkette rasch anzupassen.

Konsortium
Siemens AG (Konsortialführer), DFKI GmbH, Ubermetrics Technologies GmbH, Institut für Angewandte Informatik e.V., Beuth-Hochschule für Technik Berlin

Kontakt
Mark Buckley
Siemens AG
mark.buckley@siemens.com

Website

01.07.2019-30.06.2022