Durch die Simulation von Wertströmen in Produktionsprozessen und Lieferketten können Planerinnen und Planer mit digitalen Tools die Effizienz bewerten, Alternativen prüfen und Ressourcen planen. In der Praxis können diese Wertströme mehrere hundert Knoten mit sogenannten Annotationen, etwa Anmerkungen zu den erzeugten Produkten und Laufzeiten, umfassen. „Die korrekte Erstellung eines Wertstroms ähnelt dabei der Erstellung einer Software: Häufig unterlaufen Fehler durch die Anwenderinnen und Anwender, die anhand des Verhaltens des Wertstroms schwer zu lokalisieren und beheben sind. So bleibt digitale Wertstrommodellierung bis heute überwiegend Simulationsspezialistinnen und -Spezialisten vorbehalten“, sagt Prof. Dr. Sven Spieckermann, CEO von SimPlan AG.
Genau hier setzt das Vorhaben VaStNet an: „Unser Ziel ist es, die Nutzer KI-gestützt bei der Modellierung korrekter Wertströme zu unterstützen. Hierzu sollen Lernverfahren entstehen, die Wertstromexpertinnen und -experten als digitaler Assistent unterstützen. VaStNet zeigt dabei Fehler im Wertstrom auf und macht Vorschläge, wie ein digital dokumentierter, aber fehlerbehafteter Wertstrom in einen simulationsfähigen und korrekten Wertstrom überführt werden kann. Um dies zu erreichen, formuliert VaStNet ein maschinelles Lernproblem ähnlich dem Language Modeling in Text-KIs: Gegebene korrekte Wertströme werden verändert, und das Modell wird nun darauf trainiert, die Veränderungen auf Grundlage des Kontexts vorherzusagen“, erklärt Prof. Dr. Dirk Krechel, der gemeinsam mit Prof. Dr. Adrian Ulges vom Fachbereich Design Informatik Medien das Projekt an der Hochschule RheinMain leitet.
Drei neue Ebenen
Das Forschungsprojekt baut auf Vorarbeiten der Projektpartner SimPlan und Hochschule RheinMain auf, in denen bereits KI-Methoden zur interaktiven Reparatur von Wertströmen eingesetzt wurden. Diese Arbeiten sollen nun auf drei Ebenen erweitert werden: Der Adaptionsebene (indem die KI auf die spezifischen Wertströme eines Kunden anpassbar wird), der Modellebene (indem ein Deep-Learning-Modell Verwendung findet) sowie der Simulationsebene (indem das Modell die Simulationsergebnisse des Wertstroms für seine Empfehlungen berücksichtigt).
„Durch den smarten VaStNet-Assistenten soll Wertstromsimulation niedrigschwelliger zugänglich gemacht werden und für einen deutlich größeren Kundenkreis geöffnet werden. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel, Lieferengpässen und schwankender Rohstoffpreise soll hiermit ein Beitrag zur Flexibilisierung von Produktions- und Lieferketten geleistet werden“, sagt Martin Dahinten, Inhaber von Sieben Consulting-Training-System, das Unternehmen fungiert als Transferpartner im Projekt.
Das auf zwei Jahre angelegte Vorhaben wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 237.358,80€ gefördert.
