Resilienz durch agile Wertschöpfungsnetzwerke (Re_KI_lienz)

Motivation
Die deutsche Industrie hat ihre Produktionsaktivitäten und Lieferketten in den vergangenen Jahrzehnten weitgehend globalisiert. Unternehmen zielen damit auf Kostenreduzierung durch Arbeitsteilung mit Niedriglohnländern oder Zugang zu wichtigen Märkten ab. In jüngerer Zeit zeigt sich verstärkt die Anfälligkeit dieser globalen Wertschöpfungsketten, u. a. infolge der Ukraine-Krise. Prominente Beispiele, wie die Blockade des Suezkanals, stehen stellvertretend für eine Reihe an Entwicklungen, die auf ein weiteres Aufkommen von Lieferengpässen hindeuten. Technologische und marktseitige Trends bedingen zusätzlich eine Neuausrichtung von Wertschöpfungsnetzwerken. Aktuell mangelt es jedoch an geeigneten Methoden für international agierende KMU, um Wertschöpfungsnetzwerke resilienter und wandlungsfähiger zu gestalten.

Ziel
Ziel des Forschungsprojekts Re_KI_lienz ist die Entwicklung eines ganzheitlichen, KI-assistierten Methodensets zur dynamischen Analyse, Planung, Bewertung und Umsetzung von resilienten und wandlungsfähigen Wertschöpfungsnetzwerken. Die Ergebnisse werden in den drei Anwendungsszenarien „Resiliente Lieferketten“, „Adaptive Standortplanung“ sowie „Elastische Entscheidungen zur Eigen- oder Fremdfertigung“ umgesetzt und evaluiert. Dabei soll auch die Perspektive der Beschäftigten im Rahmen der Umgestaltung der globalen Wertschöpfungsstruktur und Ressourcenaufteilung einbezogen werden.

Vorgehensweise
Im ersten Schritt werden ganzheitliche Methoden zur fundierten Analyse der Ist-Situation und systemdynamischen Bewertung der Auswirkungen zukünftiger Veränderungen auf das globale Wertschöpfungsnetzwerk entwickelt. Anschließend sind KI- und datenbasierte Ansätze zur Früherkennung der Veränderung der wichtigsten Wandlungstreiber und ihrer Implikationen für das globale Wertschöpfungsnetz zu erarbeiten. Daraus können agile Gestaltungsprinzipien zur Bewältigung der aus der zunehmenden Wandlungsdynamik erwachsenen Anforderungen an globale Produktions- und Lieferantennetzwerke entwickelt werden. Durch die prototypische Umsetzung in drei Anwendungsfeldern können eine branchenübergreifende Methodik sowie menschenzentrierte Ansätze validiert werden. Zusätzlich werden 500 telefongestützte Interviews (CATI) mit Personen in leitenden Funktionen des verarbeitenden Gewerbes durchgeführt, um das Marktinteresse an den entwickelten Lösungen zu validieren sowie tiefere Einblicke in die gegenwärtig genutzten oder geplanten Ansätze zur Resilienzsteigerung der Wertschöpfungsketten der deutschen Industrie zu erhalten.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Die Erkenntnisse und entwickelten Methoden sollen international tätige Mittelständler bei der resilienzorientierten Gestaltung globaler und lokaler Wertschöpfungsnetzwerke und Lieferketten unterstützen. Die wissenschaftlich fundierten Methoden umfassen u. a. von den beteiligten Praxispartnern erprobte Systematiken zur dynamischen Bewertung des Ausfallrisikos von Lieferanten und Materialien, zur Früherkennung potenzieller Störungen in Lieferketten und Produktionsnetzwerken, zur Analyse und Bewertung der Resilienzfähigkeiten von Unternehmen und deren Beschäftigten sowie zum ganzheitlichen Vergleich von Kosten und Resilienzpotenzialen von Eigen- und Fremdfertigung.

Ergänzend wird vom Technologieunternehmen Neoception eine digitale Anwendung entwickelt, die Unternehmen hilft, die Transparenz in ihren Lieferketten strukturiert zu verbessern, Risiken frühzeitig zu erkennen und gezielt zu bewerten. Die Re_KI_lienz-Applikation verknüpft auf Basis der Struktur digitaler Zwillinge interne Unternehmensdaten wie Lieferanten-, Material- und Standortinformationen mit aktuellen externen Signalen. Sie berechnet daraus Kennzahlen, etwa zur Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten, zur Kritikalität bestimmter Teile oder zur logistischen Verwundbarkeit. Die Ergebnisse werden in einer übersichtlichen Oberfläche visualisiert und unterstützen Anwendende bei der gezielten Identifikation von Risiken und Handlungsfeldern.

In diese Applikation soll auch ein Prototyp der im Projekt entwickelten Frühwarnindikatorik integriert werden. Hierzu werden externe Informationsquellen wie das Global Disaster Alert and Coordination System (GDACS), Nachrichtenseiten und öffentlich zugängliche Inhalte aus sozialen Medien eingebunden. Ereignisse wie Naturkatastrophen, politische Entwicklungen oder neue Handelsbeschränkungen können automatisiert erfasst und mit den eigenen Lieferketten verknüpft werden. Je nach Lage entstehen so konkrete Hinweise auf potenzielle Störungen. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt insbesondere bei der Auswertung großer Mengen unstrukturierter Daten, etwa bei der Analyse tagesaktueller Nachrichten aus verschiedenen Themenfeldern.

Die Re_KI_lienz-Applikation wird in engem Austausch mit Industriepartnern entwickelt und mit realen Unternehmensdaten erprobt. Sie vereint datenbasierte Frühwarnung, strukturierte Risikoanalyse und praxistaugliche Entscheidungsunterstützung in einem System. Damit erhalten Unternehmen ein anwendungsnahes Werkzeug, um ihre Lieferketten transparenter, robuster und anpassungsfähiger zu gestalten.

• FEINGUSS BLANK GmbH
• Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen
• Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft
• IMU Institut GmbH
• MARQUARDT LOGISTIK GmbH
• Neoception GmbH
• Sartorius Lab Instruments GmbH & Co.KG
• TRUMPF GmbH + Co. KG