Enterprise Resource Planning (ERP) umspannt alle Kernprozesse, die zur Führung eines Unternehmens notwendig sind: Beschaffung, Produktionsplanung, Auftragsabwicklung, Service, Personalwesen und Finanzwesen. Bereits einfaches, herk?mmliches ERP integriert all diese Prozesse in einem einzigen System. Darüber gehen neue ERP-Systeme allerdings weit hinaus. Sie schaffen mithilfe der neuesten Technologien, wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, zus?tzlich Transparenz, Effizienz und Intelligenz in allen Unternehmensbereichen.

Partner: SAP, SAP UCC
Software: SAP S/4HANA

Mathematische Optimierung besch?ftigt sich damit, optimale Auspr?gungen von Entscheidungen in einem – meist komplexen – System zu finden. "Optimal" bedeutet, dass eine Zielfunktion (oder mehrere) unter gegebenen Nebenbedingungen minimiert oder maximiert wird. Dabei wird das Entscheidungsproblem zun?chst mathematisch formuliert, in einer definierten Entwicklungsumgebung abgebildet und dann mithilfe einer mathematischen Optimierungs-Engine analytisch gel?st.

Partner: IBM, GAMS
Software: IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, GAMS, Open Source Solutions

Mit diskreter Ereignissimulation und statistischen Analysen lassen sich die Materialhandhabung, Logistik, Maschinenauslastung und der Arbeitskr?ftebedarf optimieren. Es wird m?glich Engp?sse schnell zu erkennen, transportierte Materialien zu validieren und die Ressourcennutzung im Zeitablauf für mehrere Prozessalternativen zu betrachten. Der Einsatz stochastischer Tools mit objektorientierten und 3D-Modellierungsfunktionen erm?glicht es, die Fertigungsgenauigkeit und -effizienz zu erh?hen und gleichzeitig den Durchsatz und die Systemleistung insgesamt zu steigern.

Partner: Siemens, Tecnomatix
Software: Plant Simulation

Life Cycle Assessment (LCA - Lebenszyklusanalyse) ist ein Ansatz für die ?kobilanzierung und das Umweltmanagement, der alle Aspekte der Ressourcennutzung und der Freisetzung von Stoffen eines Produktes, Prozesses oder Industriesystems von der Wiege bis zur Bahre berücksichtigt und charakterisiert. Es handelt sich dabei um eine ganzheitliche Betrachtung aller Umweltinteraktionen, die von der Gewinnung von Rohstoffen aus der Erde, über die Herstellung, Nutzung und Wiederverwendung des Produktes bis hin zu seiner Entsorgung in der Wertsch?pfungskette direkt anfallen oder indirekt in anderen Wertsch?pfungsketten induziert werden.

Partner: ESU-services, PRé Sustainability
Software: SimaPro, openLCA

Maschinelles Lernen (ML) beschreibt die "künstliche" Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dabei werden zun?chst gro?e Datenmengen mithilfe statistischer Methoden analysiert. Die Erkenntnisse werden dazu verwendet, spezielle Algorithmen, wie "Artificial Neural Networks" oder "Random Forests", zu Vorhersagen über bestimmte Sachverhalte zu trainieren. Die Einsatzgebiete von ML sind dabei extrem vielseitig und reichen von der Entscheidungsunterstützung bis zur vollst?ndigen Automatisierung. M?gliche Einsatzszenarien im Kontext von Production Management sind beispielsweise "Predictive Maintenance" oder die Prognose von Produktionsparametern.

Software: TensorFlow, XGBoost, scikit-learn