Ausgabe zur LOGIMAT 2020

6 02/2020 Supply Chain Services SCS Text: Fraunhofer SCS Nordostpark 93 90411 Nürnberg Deutschland Bild: MESSE STUTTGART V om 10. bis 12. März prä- sentiert die Fraunhofer- Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS des Fraunhofer IIS auf der LogiMAT 2020 in Stuttg- art neue Lösungen für die Intralogi- stik. Im Fokus: Data Analytics- und KI-Methoden sowie IoT-Anwen- dungen für Produktion und Logi- stik. Zu erleben beim eigeninitiier- ten Fachforum »KI – Reality Check« am Dienstag, 10. März 2020, und auf demMessestand in Halle 8 G48. KI-Fachforum, 10. März 2020 »KI – Reality Check« In logistischen Prozessen werden zwar viele Daten erzeugt; wollen Un- ternehmen mit Data Analytics aber diese Datenschätze heben, stoßen sie häufig auf Probleme: Daten weisen nicht die erforderliche Qualität auf, sind fehler- bzw. lückenhaft und lie- gen in unterschiedlichen Formaten vor. Oder es sind für eine bestimmte Anwendung nicht die richtigen Daten vorhanden. Am Dienstag, 10. März, hat die Fraunhofer-Arbeitsgruppe SCS deshalb von 12:15 Uhr bis 13:30 Uhr, Forum D, Halle 8, das Fachforum KI – Reality Check organisiert. Dort wird an Praxisbeispielen gezeigt, wie diese Hürden überwunden werden und aus Daten ein echter Mehrwert für Pro- zessoptimierungen oder die Entwick- lung neuer Services generiert wird. Aus der Praxis berichten Philipp Ka- nitz von der BSH Hausgeräte GmbH und Madeleine Löhnert von der BHS Corrugated Maschinen- und Anla- genbau GmbH; Dr. Janek Thomas und Jann Goschenhofer von der Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS ergänzen die Pra- xisbeispiele aus der wissenschaftli- chen Perspektive: Philipp Kanitz: »Langfrist-Prognose von Ersatzteil- bedarfen für Haushaltsgeräte« Die Vorhersage des Ersatzteilbedarfs für die Zeit nach Produktionsende ist ein zentrales Thema im Supply Chain Management. Einerseits sind die Un- ternehmen bestrebt, die Kosten für Lagerung, Transport und Entsorgung sowie die Kapitalbindung zu senken. Gleichzeitig müssen die Teile aber auch aus Gründen der Kundenzu- friedenheit für einen garantierten Zeitraum weiterhin verfügbar sein. Fraunhofer SCS und BSH Hausgeräte GmbH haben deshalb gemeinsam ein Tool zur Langzeitprognose von Ersatz- teilbedarfen entwickelt. Dabei kom- men unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, um zuverlässige Prognosen zu ermög- lichen. Philipp Kanitz berichtet über die Erfahrungen in der Anwendung des Tools und ermöglicht so tieferge- hende Einblicke in die Problemstel- lung sowie die entwickelte Lösung. Madeleine Löhnert: »Aktuelle Herausforderungen von KI in der Praxis: Intelligentes Teilemanage- ment bei BHS Corrugated« Die digitale Transformation der BHS Corrugated ist in vollem Gange. Data Analytics-, KI- und IoT-Anwendungen für die Intralogistik: Fraunhofer SCS auf der LogiMAT 2020 in Stuttgart 10. - 12. März 2020