- Anzeige -
- Anzeige -
KI-gestützte Nachschubplanung

KI-gestützte Nachschubplanung

Für mehr Transparenz in der Lieferkette vernetzt sich BASF immer stärker mit seinen Partnern, Lieferanten und Kunden. Ziel ist es, die Lieferzuverlässigkeit zu verbessern und Kosten zu reduzieren. Zusammen mit IBM untersuchte die Division Nutrition & Health in einem Proof of Concept, was kognitive Systeme dazu beitragen können.


Viele Produktionsanlagen in der chemischen Industrie sind weitgehend – teils sogar vollständig – automatisiert. Auch viele Geschäftsprozesse wurden bereits digitalisiert. Ohne hochintegrierte und rechnergestützte Produktion wäre ein chemischer Produktionsstandort bereits heute nicht mehr denkbar. Dennoch fehlt vielen noch die engere Verzahnung der Produktion mit produktionsfernen Leistungen wie Supply Chain und Kundenmanagement. BASF zählt durchaus zu den digitalen Frontrunnern der Branche: Beim Chemie- und Pharma-Roundtable von VCI und KPMG Anfang Dezember 2018 beschrieb ein Referent, wie Machine-Learning-Technologie die Produktivität in der Forschung und Entwicklung deutlich steigern kann. Kognitive Systeme integrieren vorhandenes internes und externes Wissen und verschaffen eine schnelle und zuverlässige Übersicht. Und in der Produktion unterstützt KI die Instandhalter. Die beiden Steamcracker und die Kraftwerke im Stammwerk Ludwigshafen sind mit Sensoren bestückt, deren Daten kontinuierlich bewertet werden. Mit Hilfe von KI erstellen Rechner einen Gesundheitsindex für die Anlagen. Das ermöglicht gezielte Instandhaltungsmaßnahmen und verringert ungeplante Stillstandszeiten.

Integrierte digitale Supply Chain

Mit einer integrierten digitalen Supply Chain will BASF nun auch die Lieferkette transparenter und kostengünstiger gestalten, liegt doch der Anteil der Logistikkosten am Umsatz in der chemischen Industrie immerhin zwischen acht und zwölf Prozent. Seit 2015 loten bereichsübergreifende Teams in der BASF die Möglichkeiten der intelligenten Nutzung von Daten und digitaler Technologien aus, testen diese in Pilotprojekten und setzten einige davon auch bereits um. Um all diese Aktivitäten zu bündeln, hat BASF zum 1. Januar 2019 den Funktionsbereich ‚Digitalization & Information Services‘ gegründet. Dabei wurde die Frage aufgeworfen, ob kognitive Systeme helfen können, bessere Entscheidungen für eine reibungsfreie Supply Chain zu treffen. Um Antworten darauf zu finden, hat das Unternehmen mit IBM und dessen System Watson einen ‚Proof of Concept‘ realisiert.

Die Matrix vergleicht Auswirkungen und maximal erwartete Effizienzgewinne durch KI in der chemischen Industrie. Bild: Deloitte/VCI

Regionale Lagerhaltung verbessert

Realisiert wurde das Projekt bei der BASF Nutrition & Health. Der Geschäftsbereich mit seinem Produkt- und Dienstleistungsportfolio für die Human- und Tierernährung, Pharma-, Ethanol-, Aroma- und Duftstoffindustrie unterhält eng am Kundenbedarf orientierte, regionale Lager. An dieser Stelle zeichnete sich Optimierungspotenzial durch künstliche Intelligenz und Machine Learning ab. Dr. Bernd Lohe, Director Supply Chain Operational Excellence & Digitization bei BASF Nutrition & Health: „Die Machbarkeitsstudie ‚Nachschubplanung / Auftragsdisposition‘ hat demonstriert, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit IBM Watson die globale Lieferkette deutlich transparenter machen können.“

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

- Anzeige -
- Anzeige -

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Senswork GmbH
Bild: Senswork GmbH
10 Jahre Senswork

10 Jahre Senswork

Bild: Senswork GmbH Senswork hat in diesem Jahr gleich zwei Gründe zu feiern: Das Unternehmen eröffnet sein Innovation Lab in München mit dem Fokus auf Deep Learning und wird zehn Jahre alt. „Wir entwickeln Sehen für Maschinen und Roboter“, lautet der Leitsatz des...

Bild: IFW
Bild: IFW
Maschinen fehlerlos einfahren

Maschinen fehlerlos einfahren

Transfer von Wissen zwischen Maschinen für die Überwachung - Bild: IFW Durch die Auswertung von Prozessdaten aus Werkzeugmaschinen können Fehler etwa beim Einfahren früh erkannt werden. Durch die Digitalisierung der Fertigung stehen dafür immer größere Datenmengen zur...