KIProWERT - Künstliche Intelligenz basiertes Process Simulation Mining zur Wertstromoptimierung

Wertstromanalysen basieren in vielen Unternehmen noch auf statischen Erhebungen und erfordern häufig spezialisiertes Fachwissen. In dynamischen Produktions- und Logistikumgebungen werden Engpässe und Optimierungspotenziale dadurch oftmals erst verzögert erkannt. Das Forschungsprojekt KIProWERT erforscht deshalb neue Ansätze, um Wertströme kontinuierlich, datenbasiert und auch ohne tiefgehende Expertenkenntnisse analysierbar zu machen.

Im Rahmen des Vorhabens wird ein innovativer Process-Simulation-Mining-Ansatz erforscht, der reale Prozessdaten mit Simulationsverfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz verbindet. Die entwickelten Methoden bilden die Grundlage eines Assistenzsystems, das relevante Ereignis- und Prozessdaten aus betrieblichen Informationssystemen aufnimmt und die tatsächlich ablaufenden Prozesse rekonstruiert.

Die im Projekt entwickelten Verfahren sollen Engpässe, Abweichungen und kritische Konstellationen identifizieren und diese in geeignete Simulationsszenarien überführen. Die Simulation bewertet mögliche Anpassungen, beispielsweise an Kapazitäten, Beständen, Losgrößen, Reihenfolgen oder Materialflüssen. Process Simulation Mining erweitert damit die Analyse vergangener Abläufe um eine vorausschauende Bewertung möglicher Handlungsalternativen.

Die Entscheidung verbleibt dabei stets beim Menschen. Im Sinne eines Human-in-the-Loop-Ansatzes werden Analyseergebnisse und Handlungsempfehlungen transparent bereitgestellt und können von Anwenderinnen und Anwendern überprüft, angepasst oder verworfen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Erfahrungswissen und betriebliche Besonderheiten weiterhin in die Entscheidungsfindung einfließen.

Forschungsschwerpunkte

Die Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf mehrere miteinander verknüpfte Themenbereiche:

1.    Automatisierte Analyse realer Prozessabläufe

Durch Process-Mining-Verfahren werden tatsächliche Abläufe aus vorhandenen Ereignisdaten rekonstruiert und visualisiert. Dadurch können versteckte Prozessvarianten, Engpässe und Abweichungen von geplanten Abläufen sichtbar gemacht werden.

2.    Simulationsgestützte Bewertung von Verbesserungsmaßnahmen

Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Simulationsmodelle überführt. Auf dieser Basis lassen sich alternative Szenarien untersuchen und die Auswirkungen möglicher Änderungen bereits vor einer Umsetzung im realen Betrieb bewerten.

3.    Semantisches Datenmodell

Ein semantisches Datenmodell beschreibt Zusammenhänge zwischen Prozessen,Kennzahlen und Analyseergebnissen. Dadurch können Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen strukturiert zusammengeführt und für Analysen sowie Simulationen nutzbar gemacht werden.

4.    KI-gestützte Analyseverfahren

Während Process Mining Transparenz über tatsächlich ablaufende Prozesse schafft und Simulationsverfahren die Bewertung möglicher Veränderungen ermöglichen, untersucht KIProWERT die intelligente Verknüpfung beider Ansätze. Ziel ist ein integrierter Process-Simulation-Mining-Ansatz, der Unternehmen bei der datenbasierten Analyse und Optimierung ihrer Wertströme unterstützt.

5.    Nutzerzentrierte Entscheidungsunterstützung

Die Ergebnisse der verschiedenen Analyse- und Simulationsschritte werden über intuitive Benutzerschnittstellen bereitgestellt. Ziel ist eine nachvollziehbare Unterstützung von Fachanwenderinnen und Fachanwendern bei der Bewertung von Handlungsoptionen.

Nutzen für Unternehmen

KIProWERT unterstützt Unternehmen dabei, Wertschöpfungsprozesse datenbasiert zu analysieren und fundierte Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen sollen von einem niedrigschwelligen Zugang zu modernen Analyse-, Simulations- und KI-Methoden profitieren.

Statt auf punktuelle Untersuchungen angewiesen zu sein, können Prozesse kontinuierlich betrachtet, Veränderungen frühzeitig erkannt und Optimierungsmaßnahmen systematisch bewertet werden. Gleichzeitig bleiben Entscheidungen jederzeit nachvollziehbar und durch den Menschen steuerbar.

Ausblick

Die im Projekt entwickelten Ansätze werden gemeinsam mit der SimPlan AG in praxisnahen Anwendungsfällen erprobt und weiterentwickelt. Darüber hinaus ist vorgesehen, die Übertragbarkeit der entwickelten Methoden auf weitere industrielle Einsatzfelder zu untersuchen. Langfristig soll KIProWERT insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den Zugang zu datengetriebenen Wertstromanalysen erleichtern und damit zu effizienteren, transparenteren und anpassungsfähigeren Produktions- und Logistikprozessen beitragen.

Konzeptioneller Aufbau des Projektes KIProWERT.