
Innovationsprojekte
Maschinelle Intelligenz für die Optimierung von Wertschöpfungsnetzwerken (MOVE)
Digitale Wertschöpfungsnetze
Im Zuge der Digitalisierung ändert sich die Zusammenarbeit von Unternehmen mit Partnern, Lieferanten und Kund:innen. Es ergibt sich eine steigende Anzahl globaler Partner mit komplexen und ständig verändernden Beziehungen. Diese Zusammenhänge lassen sich zunehmend mit digitalen Daten abbilden. Die Analyse und Steuerung solcher Wertschöpfungsnetze, bestehend aus Unternehmen, Partnern, Lieferanten und Kunden, ist eine Herausforderung für die Industrie.
In diesem Projekt sollen Wertschöpfungsnetze digital abgebildet und analysiert werden. Die Grundlage dafür ist die Verfügbarmachung und Aufbereitung von Daten im Unternehmen sowie die Weiterentwicklung von Verfahren der künstlichen Intelligenz. Dazu gehört die geeignete Abbildung des Wertschöpfungsnetzes und verfügbarer Datenquellen. Pilotprojekte mit Unternehmen zielen darauf ab, den Absatz, den Bedarf von Kund:innen und Partnern und die Lieferzeiten besser einschätzen und prognostizieren zu können, und so Wertschöpfungsbeziehungen zu optimieren.
Fakten

Projekt: Maschinelle Intelligenz für die Optimierung von Wertschöpfungsnetzwerken (MOVE)
Projektlaufzeit: 01.07.2020 bis 31.12.2023
Projektvolumen: 3,37 Millionen Euro
Blogbeiträge
01.12.2022 | Interview: Besser wertschöpfen (InnoVisions - Das Zukunftsmagazin des Fraunhofer-Verbunds IUK-Technologie)
28.07.2022 | Interview: So hilft KI bei der Optimierung der Supply Chain
22.06.2022 | MOVE: Projektinhalte erfolgreich in den Mittelstand übertragen
28.01.2021 | Mit KI-Methoden zu optimiertem Supply Chain Management
Publikationen
- Wohlers, B., Strüwer, J., Schreckenberg, F., Barczewicz, F., Dziwok, S. (2022). A Domain-independent Model for KPI-based Process Management. In: Beata Mrugalska (eds) Production Management and Process Control. AHFE (2022) International Conference. AHFE Open Access, vol 36. AHFE International, USA.