KI-Produktionsnetzwerk
Technische Hochschule Augsburg
Gemeinsam KI anwenden - sicher, effizient, interaktiv, nachhaltig.
Das Projekt "iSCRM" im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks von Prof. Dr. Michael Krupp der Fakultät für Wirtschaft der Technischen Hochschule Augsburg in Kooperation mit der SAP SE, reportingimpulse GmbH und scoutbee GmbH erarbeitet ein automatisiertes und datenbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem für Einkäufer, um Lieferschwierigkeiten in ihren Wertschöpfungsnetzwerken zu reduzieren.
Wertschöpfungsnetze basieren auf sicheren, verlässlichen und stabilen Lieferbeziehungen. Globale Krisen wie die COVID-19 Pandemie und der Krieg in der Ukraine zeigten überdeutlich, wie fragil diese Lieferbeziehungen sind. Zudem ist die manuelle Überwachung von Risikofaktoren zeitintensiv und stellt trotzdem nur eine Momentaufnahme und ermöglicht meist nur reaktive Maßnahmen.
Das Projekt iSCRM analysiert den Status Quo des Risikomanagements, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Zudem untersucht es die Bedeutung und besondere Faktoren bei kleinen und mittelständischen Unternehmen. Dabei werden Risikoindikatoren und ihre Wechselwirkungen identifiziert und bewertet sowie ihre Auswirkung auf Wertschöpfungsnetzwerke analysiert. Die Indikatoren werden zudem quantifiziert, um ein datenbasiertes "Frühwarnsystem" konzipieren zu können. Diese bietet Einkäufern die Möglichkeit, frühzeitig auf Risiken in den Liefernetzwerken reagieren zu können (SCRM). Zudem soll iSCRM die Risikoindikatoren bezüglich ihrer Eintritts- und Entdeckungswahrscheinlichkeit sowie deren Impakt analysieren.
Eine der Herausforderungen des Projekts ist, die Daten so aufzubereiten, dass sie im Sinne eines Punktesystems (Wertanalyse) aggregiert werden können. Bei der Bestimmung der Risikoindikatoren orientiert sich iSCRM an den Bedarfen der Praxis und versucht wesentliche Aspekte des Risikomanagements zu standardisieren. Die Forschenden konzipieren hierzu eine Datenarchitektur, in der relevante Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, Third-Party-Data, Supplier provided data und dem Internet strukturiert und konsolidiert werden können.
Ziel des Projekts iSCRM ist ein Entscheidungsunterstützungssystem zu entwickeln, das auf den aggregierten Risikoindikatoren basiert und hinsichtlich der Darstellung und Informationsinhalten den Anforderungen aus der Praxis entspricht. Die Anwendung soll Unternehmen ermöglichen, die Widerstandsfähigkeit (Resilienz) eines Liefernetzwerks durch die Nutzung und Analyse von Daten zu verbessern. Das ständige Monitoring verschiedener Datenquellen ermöglicht Echtzeit-Einsichten, die benötigt werden, um schnell auf Störungen (potenzielle Engpässe in der Versorgung) und unerwartete Ergebnisse zu reagieren und Gegenmaßnahmen zu treffen.
Auf Grundlage dieser Erkenntnisse sollen ein kontinuierliches Risikomanagement und Frühwarnsystem mit Hilfe eines KPI-Dashboards in einem BI-Tool entwickelt und getestet werden. Zudem sollen Anforderungen an ein KI-gestütztes Frühwarnsystem definiert werden.
Der iSCRM-Workshop zum Thema "Status Quo des datenbasierten Risikomanagements" führte 14 Branchenexperten aus den Bereichen Einkauf und Logistik regionaler Unternehmen zusammen. Unter der Leitung der Forschungsgruppe THA_ops für optimierte Wertschöpfungsprozesse tauschten sie sich über bewährte Methoden im Management von Risiken in der Lieferkette aus und lieferten wichtige Impulse zu weiteren Entwicklungen und Untersuchungen im Projekt "KI-gestützte Risikoanalyse in digitalen Wertschöpfungsnetzen".
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