FH St. Pölten: Projekt für bessere Vorhersagen in der Produktion

Schwachstellen beim Informationsaustausch zwischen Kunden und Lieferanten können zu Überproduktion, hohen Lagerbeständen oder enormen Sondertransportkosten führen. Um die Qualität der Planung zu verbessern, entwickelt die FH St. Pölten im Projekt „InnoFit“ Forecastwerkzeuge, die sich die Vorteile neuartiger Informationstechnologien zu Nutze machen. [...]

Thomas Felberbauer, FH St. Pölten (links außen) und Klaus Altendorfer, FH OÖ (rechts außen) mit dem Projektteam. (c) FH OÖ
Thomas Felberbauer, FH St. Pölten (links außen) und Klaus Altendorfer, FH OÖ (rechts außen) mit dem Projektteam. (c) FH OÖ

Im Forschungsprojekt InnoFit, das von der FH St. Pölten gemeinsam mit der FH Oberösterreich und Unternehmenspartnern durchgeführt wird, sollen die Potenziale neuer Informationstechnologien wie „Software as a Service“ (SaaS) oder IoT genutzt werden, um Vorhersagen („Forecasts“) im Produktionsbereich zu verbessern. Zudem untersucht das Projekt den Einfluss von Forecastqualität bzw. Schwachstellen im Informationsaustausch auf die hierarchische Planung in Unternehmen.

Bewusstsein schaffen, Potenziale nutzen

„Themen wie Datendurchgängigkeit, verteilte Intelligenz, dezentrale Datenverfügbarkeit ‚on Demand‘ sowie generelle Mehrinformationen innerhalb und zwischen den Lieferketten können zur Verbesserung der gesamten Wertschöpfungskette beitragen. Besonders in Bezug auf den Forecastprozess werden diese Potenziale derzeit in der Praxis noch nicht genutzt“, erklärt Thomas Felberbauer, FH-Dozent und Projektleiter der FH St. Pölten.

„Vor allem die Planung der Produktion ist stark von der Qualität der Forecasts und auch deren laufenden Änderungen abhängig. Der erste Schritt ist hier ein Bewusstsein für den Einfluss der Forecasts auf die Unternehmensperformance zu schaffen. In weiterer Folge werden dann auch Verbesserungspotenziale aus dem Wissen über das Forecastverhalten transparent gemacht“, ergänzt Klaus Altendorfer, Projektleiter der FH Oberösterreich Campus Steyr.

Realitätsnahe Simulationsstudien

Um moderne Informationstechnologien der Industrie 4.0 für Forecasts einsetzen zu können, entwickelt das Projektteam aktuell innovative Visualisierungen, um das Kundenbestellverhalten zu analysieren und dieses später in mathematischen Modellen beschreibbar zu machen. In realitätsnahen Simulationsstudien wird danach das Verbesserungspotenzial dieser neuen Werkzeuge ermittelt. Anschließend finden die entwickelten Forecastwerkzeuge in Pilotprojekten bei den Unternehmenspartnern NKE Austria, ZF Steyr, MWS Hightec und Lecapell unter realen Bedingungen Anwendung.

Das aus Hagenberg stammende Forschungsunternehmen RISC Software ist mit ihrem Schwerpunkt Logistics Informatics als wissenschaftlicher und in späterer Folge auch als IT-Umsetzungspartner in das Projekt eingebunden.

Die Ergebnisse des Projekts sollen nach Projektabschluss in Form eines Leitfadens zur Forecast-Verbesserung für österreichische Unternehmen zur Verfügung gestellt werden.


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*