Neues Forschungsprojekt: AI4SCM untersucht Supply Chain Risiken
Die Krisen der letzten Jahre haben eindrucksvoll veranschaulicht, wie sehr die deutsche Wirtschaft und Verbraucher auf funktionierende Lieferketten angewiesen sind. Allerdings stellen häufig bereits weitaus profanere Ereignisse, wie z.B. ein ausbleibendes Umsatzswachstum- oder ein Produktrückruf bei einem Lieferanten Anzeichen eines bevorstehenden Zuliefererproblems dar. Einige dieser Ereignisse treten äußerst selten auf, können sich aber schnell auf die gesamte Lieferkette auswirken und stellt somit eines von vielen möglichen Supply Chain Risiken dar.
Das AI4SCM Vorhaben schafft durch die automatisierte Identifikation, Anbindung und Abfrage von u.a. globalen Unternehmens- und lokalen Nachrichtenwebseiten die Datenbasis für Machine Learning basierte SCM-bezogene Datenprodukte, die dem Demonstrator, und damit den Geschäfts- und Verwertungsmodellen von AI4SCM, zugrunde liegen. Damit wird das essenzielle Vertrauen in funktionierende Lieferantenbeziehungen gestärkt, das zentral für die global agierende deutsche Wirtschaft ist.
Ziel des Projektes ist die Erforschung von Methoden für die Erkennung von Supply Chain Ereignissen in textbasierten Quellen und im Rahmen des Lieferkettensorgfaltspflichtengesetzes. Hierbei sollen u.a Trainingsdaten von KMUs genutzt werden und in Dashboards visualisiert werden. Um die Marktfähigkeit der Ergebnisse unter Beweis zu stellen, sind Unternehmen wie der Haustechnik Hersteller Westaflex beteiligt, um Prototypen und die Möglichkeiten der Integration in ihre unternehmenseigenen Prozesse zu prüfen.
Das Projekt AI4SCM ist das vierte Forschungsprojekt, an dem Neofonie derzeit beteiligt ist.
Veröffentlichung am 31.03.2023
Bildquelle: Foto von Jake Blucker auf Unsplash
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Das AI4SCM Forschungsprojekt hat zum Ziel, Methoden für die Beobachtung und Erkennung von Supply-Chain Risiken zu entwickeln.
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