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Masterarbeit – Entwicklung und prototypische Umsetzung einer KI-basierten Bestandsplanung

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen, sodass sie einen hohen Stellwert in den Fertigungs- und Planungsprozesse der Industrieunternehmen einnimmt. Gerade in Logistik- und Supply-Chain-Prozessen werden viele Transaktionsdaten generiert und gesammelt, sodass hier ein hohes Potential zur Nutzung dieser gewonnenen Daten vorliegt (z.B. im Bestandsmanagement). Zur Analyse von großen Datenmengen eignen sich Verfahren des Machine Learnings, bei denen sich die Algorithmen mithilfe von Feedback-Informationen und Vergangenheitsdaten weiterentwickeln. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll untersucht werden, welche Möglichkeiten es gibt, dass klassische Bestandsmanagement mit KI-Ansätzen zu verbinden und welchem Mehrwert der Einsatz einer KI schaffen würde.

Folgende Arbeitspakete sind im Rahmen der Arbeit zu erbringen:

  • Beschreibung des Stands der Forschung im Bestandsmanagement
  • Identifizierung und Beschreibung von Integrationsmöglichkeiten von KI-Ansätzen in das klassische Bestandsmanagement
  • Programmierung unterschiedlicher Machine Learning Methoden
  • Umsetzung einer Bestandssimulation zur Bewertung der KI-basierten Bestandsparameter in Python (prototypisches Tool) unter Berücksichtigung der
    • Wiederbeschaffungszeit
    • Transportzeit
    • Dispositionsverfahren
    • etc.
  • Entwicklung bzw. Auswahl von Kennzahlen zur Bewertung der einzelnen Simulationsläufe

Der genaue Themenumfang kann individuell abgestimmt und eigene Ziele berücksichtigt werden. Der Bearbeiter sollte idealerweise über Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning verfügen und erste Erfahrungen in der Programmiersprache Python gemacht haben. Die Arbeit kann sofort begonnen werden.

 

Ansprechpartner:

Nikolas Moroff M. Sc.

Fraunhofer IML

Abteilung Supply Chain Engineering

Tel.: 0231 / 9743-290

Nikolas.Moroff@iml.fraunhofer.de