PLASS

PLASS – Plattform für Analytische Supply Chain Management Services

01.09.2019 – 31.08.2022

Das zentrale Ziel des PLASS-Projekts ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform für KI-basierte
Entscheidungshilfe im Supply Chain Management durch automatische Erkennung von relevanten
Informationen und Extraktion von explizitem Wissen aus globalen, unstrukturierten Textquellen.
PLASS wird es kleinen, mittleren oder großen Unternehmen ermöglichen ihre Lieferanten und Lieferketten zu monitoren und den Lieferkettenmanager bei der Schätzung von Risiken zu unterstützen.

Während das zentrale Ziel des Projekts die Gewinnung von relevantem Wissen für die Lieferkette ist, ist das Research Studio Data Science für die folgenden Teilziele verantwortlich:

– Relationsextraktion: Identifizierung von vordefinierten Beziehungen zwischen Entitäten. Entitäten
können z.B. Unternehmen, Produkte usw. sein. Die Beziehung ist zum Beispiel der Verbrauch, Unternehmen stellt ein Produkt bereit, Unternehmen bietet ein Produkt an, usw.; aber auch Ereignisse
wie z.B. Betriebsübergaben
– Vertrauensmessung: die automatische Beziehungsextraktion ist nur ausreichend für
Entscheidungsfindung auf Marktebene, wenn ihr Vertrauen quantifiziert wird. Das Research Studio Data Science wird
folgende Aspekte untersuchen:
1. das Maß an Vertrauen zwischen den Beziehungen
2. existierende Vertrauensschwellen, die bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
– Um dem Problem der Begrenzung der verfügbaren Grundwahrheiten zu begegnen, werden
modernster Technologien eingesetzt, um die Modellverallgemeinerung zu verbessern und die
Auswirkungen des Mangels an annotierten Daten abzuschwächen.
– Die Kombination der Dienstleistungen der SCM-B2B-Plattform mit anderen Technologien durch
Integration als Mikrodienste in Kombination mit anderen Plattformen, z.B. DMA