KI-Tools für eine widerstandsfähige Lieferkette

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KI-gestützte Technologien helfen Unternehmen, Lieferkettenprobleme frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren. Durch die Analyse von Satellitenbildern und öffentlichen Nachrichtenquellen können Störungen wie Naturkatastrophen oder Verkehrsblockaden schnell identifiziert werden. So können Unternehmen proaktiv handeln und ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber unerwarteten Herausforderungen stärken.

Agieren statt Reagieren: Der clevere Einsatz von KI-Tools macht Unternehmen gegenüber plötzlich auftretenden Problemen in der Lieferkette widerstandsfähiger. Zu dem Schluss kommen Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Satellitenbilder auswerten

Im Projekt “PAIRS” haben die Experten Know-how aus den Bereichen Produktionsmanagement und Supply Chain Management mit KI-Ansätzen vereinigt. Anhand frei verfügbarer Satellitenbilder lassen sich somit Unregelmäßigkeiten auf Schifffahrtswegen ermitteln. Auch werden öffentlich zugängliche Nachrichten zu Transporthindernissen mittels KI interpretierbar.

So bringen die KI-Modelle nicht nur in Erfahrung, welche Seewege gerade blockiert sind, auf welchen Straßen der Verkehr stockt oder wo sich Unwetter, Erdbeben, Vulkanausbrüche und andere Naturkatastrophen ereignet haben. Sie können die Auswirkungen dieser Vorkommnisse abschätzen und sie als “weniger schwer”, “mittelschwer” oder “schwer” einstufen, heißt es.

Produktion überwachen

Ein weiterer im Projekt konzipierter Ansatz umfasst die szenariobasierte Analyse der Auswirkungen verschiedener Störungen auf Produktionssysteme. Dabei werden zusätzlich zu fehlenden Materialien weitere Probleme betrachtet, etwa Störungen in der Produktion.

“In Zukunft könnte die KI auf Basis der vorliegenden Informationen auch von sich aus Vorschläge unterbreiten, wie sich die Auswirkungen von Krisen abmildern oder sogar abwenden lassen. Welche Maßnahme dann ergriffen wird, entscheidet aber weiterhin ein Mensch”, unterstreicht Theresa-Franziska Hinrichsen vom Fraunhofer IPA

(pi)

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