BioLog

Project duration
01.2017 - 01.2019
Project funding
BMWi - "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)"

Im Rahmen des BioLog-Projektes werden die beiden Projektpartner ISL und Brüning in den nächsten zwei Jahren neuartige Verfahren zur Planung und Optimierung der Ver- und Entsorgungslogistik entwickeln und zum Einsatz bringen. Seit Anfang 2017 arbeiten beide Firmen an der Forschung und Entwicklung eines innovativen Entscheidungsunterstützungs- und Empfehlungssystems.

BioLog wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Zentrales Innovations-Programm-Mittelstand, kurz ZIM.

Szenario

Die Unternehmensgruppe Brüning mit Hauptsitz in Fischerhude bei Bremen ist als überregionaler Händler, Entsorger und Versorger mit verschiedenen Biomassen tätig. Ein wichtiger Schwerpunkt ist die regelmäßige Belieferung von Biomasse-(Heiz)-Kraftwerken mit energieliefernden Schüttgutrohstoffen in unterschiedlichen Qualitätsstufen. Ein weiterer Fokus liegt auf dem Handel mit funktionalen Beetabdeckungen wie z. B. Rindenmulch.

Quelle: Brüning Gruppe

Problemstellung

Die derzeitig am Markt eingesetzten Planungsverfahren im Bereich der Ver- und Entsorgungslogistik sind vielfach noch durch manuelle Tätigkeiten und geringer Software-Unterstützung geprägt. Häufig ist spezielles Wissen der unterschiedlichen Mitarbeiter (Einkäufer, Disponent, Verkäufer) nicht oder nur unstrukturiert abgelegt und somit schwer zugänglich.

Software-Tools wie Tourenplanungssysteme, System für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM-Systeme) oder Warenwirtschaftssysteme decken jeweils nur einen gewissen Teilaspekt des gesamten Planungsprozesses ab. Sie sind in der Regel wenig aufeinander abgestimmt oder kaum miteinander vernetzt.

Die Komplexität des so umrissenen Marktes übersteigt die planerischen Kapazitäten derzeit verfügbarer heuristischer Methoden und Verfahren. Hier setzt das Forschungsvorhaben an.

In BioLog wird der Einsatz von Entscheidungsunterstützungs- und Empfehlungssystemen erforscht ähnlich wie sie heute in Onlineshops oder E-Commerce Anwendungen für die Generierung von Kaufempfehlungen genutzt werden. Die besondere Herausforderung liegt dabei in der Anwendung auf die von unscharfen Parametern gekennzeichneten Prozesse und Daten.

Entwicklungsziel

Ausgehend vom konkreten Einsatzszenario eines überregional agierenden Händlers, Entsorgers und Versorgers verschiedener Biomassen soll das angedachte Konzept für die KI-gestützte Planungsunterstützung evaluiert und implementiert werden. Das vom ISL entwickelte Verfahren wird Planungs- und Handlungsempfehlungen für Disponenten und Händler von Biomasse-Rohstoffen geben, die im Gegensatz zum heutigen Stand der Technik sämtliche verfügbaren Informationen zu Rohstoff- und Transport-Angeboten sowie das Wissen aus früheren Transaktionen als möglichen Lösungsraum erschließen. Mit dem geplanten System wird vorhandenes Erfahrungswissen systematisch erfassbar und somit kollektiv bzw. kollaborativ nutzbar. Es sollen folgende Ziele erreicht werden:

  • Finden und Bewerten von wesentlich mehr oder gar allen geeigneten Angeboten für einen Auftrag
  • Automatische Berücksichtigung von Kontextinformationen (Saison, Orts- und Zeitinformationen)
  • Generierung passgenauer Empfehlungsbündel und aufeinander abgestimmter Sequenzen (Rohstoff zusammen mit passender Transport-Dienstleistung)
  • Einfaches aber gezieltes Erkunden und Bewerten der aktuellen Marksituation anhand vergangener Transaktionen.

Kern des neuen Verfahrens ist eine innovative Planungsmethode, die sich in mehrfacher Hinsicht von den derzeitigen Methoden und Verfahren unterscheidet:

  • Ausnutzung des gesamten Planungsraums, sowohl geographisch als auch zeitlich
  • Verschneidung sämtlicher Informationsquellen zu einer vernetzten Wissensbasis
  • Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Analyse und kontinuierlichen Verbesserung der Wissensbasis

Dieser Ansatz geht mit einer exponentiell wachsenden Komplexität des Planungsprozesses einher, die von den klassischen Verfahren nicht bewältigt werden kann. BioLog strebt an diese Komplexität zu bewältigen und die entwickelten neuartigen Verfahren zu erproben und zum Einsatz zu bringen.

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