Kausale KI für das Management von Lieferketten: Pionierarbeit an der Constructor University

Herkömmliche KI-Modelle des Lieferkettenmanagements liefern zwar interessante Empfehlungen, aber oft kein wirkliches Verständnis und unzuverlässige Vorhersagen, was das Vertrauen in die Empfehlungen mindert. In einem Forschungsprojekt mit BMW hat ein Team um Prof. Dr.-Ing. Hendro Wicaksono, Professor für Wirtschaftsingenieurwesen, Doktorrand Ishansh Gupta und Master-Studentin Adriana Martinez ein bahnbrechendes Verfahren entwickelt, das bestehende Lücken schließt, indem es auf einen kausalen Ansatz setzt.

Neben Daten etwa in Bezug auf die Zuverlässigkeit der Lieferanten, fließt das menschliche „Stammeswissen“ aus dem Unternehmen in das Modell mit ein. Dadurch wird es genauer, vertrauenswürdiger und umsetzbarer.

In einer Umfrage bei BMW bevorzugten alle befragten Experten diesen kausalen KI-Ansatz gegenüber konventionellen Modellen des maschinellen Lernens. „Die kritischsten und strategischsten Geschäftsentscheidungen sind kausale Fragen“, meint Prof. Wicaksono. „Kausalmodelle versuchen, den Prozess der Datengenerierung zu erfassen und nicht nur Kurven an die Daten anzupassen. Sie sind keine Blackbox, sondern können die Frage nach dem ‚Warum‘ beantworten.“

Fragen beantwortet:
Prof. Dr.-Ing. Hendro Wicaksono | Professor of Data-Driven and Collaborative Decision Making in Complex Industrial Systems
hwicaksono@constructor.university | +49 421 200-3075