Heutzutage wird ein Produktionsprozess häufig als Graph abgebildet, dem sogenannten Wertstrommodell. Durch solch ein Modell können die Effizienz bewertet, Alternativen geprüft, Flaschenhälse identifiziert und Ressourcen geplant werden. In der Praxis sind solche sehr komplex, was dazu führt, dass häufig Fehler unterlaufen, die schwer zu lokalisieren und beheben sind. So bleibt digitale Wertstrommodellierung bis heute überwiegend Modellierungsspezialisten vorbehalten.
Genau hier setzt das Vorhaben VaStNet an: Ziel ist es, Nutzer mithilfe von KI-Methoden dabei zu unterstützen, korrekte Wertströme von Produktions- und Logistiksystemen zu modellieren. Hierzu sollen Lernverfahren entwickelt werden, die den Experten als digitaler Assistent helfen, Fehler im Wertstrom aufzuzeigen und Vorschläge zu machen, wie diese korrigiert werden können. Dazu sollen aus gegebenen korrekten Wertströmen Teile ausmaskiert oder extrahiert und ein KI-Modell darauf trainiert werden, um den maskierten Teil auf Grundlage des Kontextes vorherzusagen.
VaStNet baut auf Vorarbeiten der Projektpartner SimPlan und der Hochschule RheinMain auf, in denen weltweit erstmalig KI-Methoden zur interaktiven Reparatur von Wertströmen eingesetzt wurden. Diese Arbeiten werden auf drei Ebenen mit neuen Innovationen erweitert. Auf der Adaptionsebene soll die KI auf die spezifischen Wertströme eines Kunden angepasst werden können, auf der Modellebene wird ein Deep Learning-Modell verwendet und auf der Simulationsebene soll das Modell die Simulationsergebnisse des Wertstroms für seine Empfehlungen berücksichtigen. Durch den smarten VaStNet-Assistenten soll Wertstrommodellierung niedrigschwelliger zugänglich und für einen deutlich weiteren Kundenkreis geöffnet werden. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel, Lieferengpässen und schwankender Rohstoffpreise soll hiermit ein Beitrag zur Flexibilisierung von Produktions- und Lieferketten geleistet werden, um industrielle Prozesse wettbewerbsfähiger und nachhaltiger zu gestalten.
SimPlan AG
Sophie-Scholl-Platz 6
63452 Hanau
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