Bereich Supply Chain ServicesWenn ein Bauteil fehlt, beginnt die aufwendige Suche
Ein Spezialbauteil ist nicht mehr verfügbar oder wurde vom Hersteller abgekündigt. Für den Einkauf beginnt damit die Suche nach alternativen Lieferanten: Welche Unternehmen bieten geeignete Komponenten an? Stimmen die technischen Eigenschaften? Und wie zuverlässig sind die verfügbaren Informationen zu Lieferzeiten und Verfügbarkeit?
Die Antworten liegen häufig in unterschiedlichen Datenbanken, Produktkatalogen und weiteren Informationsquellen. Ihre Recherche, Zusammenführung und Bewertung erfordern viel manuelle Arbeit.
Im Forschungsprojekt »Trusted AI Agents for Smart and Transparent Procurement« entwickelt das Fraunhofer IIS gemeinsam mit seinen Partnern vertrauenswürdige KI-Agenten, die Unternehmen bei der Suche und Bewertung von Lieferanten für seltene oder abgekündigte Bauteile unterstützen. Ziel ist es, aufwendige Beschaffungsprozesse mithilfe generativer KI effizienter, transparenter und zuverlässiger zu gestalten.
Von der Bauteilsuche zur nachvollziehbaren Lieferantenempfehlung
Die Idee: Statt Informationen aus verschiedenen Quellen manuell zusammenzutragen, sollen spezialisierte KI-Agenten wesentliche Schritte der Lieferantenrecherche und -bewertung übernehmen.
Das geplante System recherchiert Informationen zu Produkten und Lieferanten, führt interne und externe Daten zusammen und gleicht verfügbare Komponenten mit den technischen Anforderungen ab. Auf dieser Grundlage sollen geeignete Lieferanten identifiziert und nachvollziehbare Empfehlungen für den Einkauf erstellt werden.
Ein zentraler Forschungsaspekt ist die Verlässlichkeit dieser Empfehlungen. Denn Sprachmodelle können zwar Informationen verarbeiten und Zusammenhänge erschließen, liefern aber nicht automatisch überprüfbare Aussagen. Deshalb untersucht das Projekt, wie sich Rechercheergebnisse verifizieren, Unsicherheiten bewerten und Menschen gezielt in die Überprüfung einbinden lassen.
Wie das Fraunhofer IIS Sprachmodelle für die Supply Chain nutzbar macht
Das Fraunhofer IIS verbindet seine Forschung zu großen Sprachmodellen und agentischen KI-Systemen mit Erfahrungen aus KI-Anwendungen entlang der Supply Chain. Dazu gehören Arbeiten rund um das Sprachmodell Teuken und dessen Nachfolgeentwicklungen sowie LLM-basierte Forschungsprojekte wie HEGEMON OTTO, die untersuchen, wie KI im Sicherheitskontext verlässlich eingesetzt ewerden kann.
Diese Kompetenzen fließen in die Entwicklung eines modularen KI-Agentensystems ein. Ein Schwerpunkt liegt darauf, Sprachmodelle nicht isoliert einzusetzen, sondern sie mit spezialisierten Werkzeugen und überprüfbaren Informationsquellen zu verbinden.
| Dafür kombiniert das Forschungsteam mehrere Ansätze: |
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So entsteht ein Forschungsansatz, der die Möglichkeiten generativer KI mit den Anforderungen industrieller Beschaffungsprozesse verbindet.
Eine Architektur, die über die Beschaffung hinausweist
Das Projekt entwickelt nicht nur einen Demonstrator für die Suche nach alternativen Lieferanten. Geplant ist eine wiederverwendbare Referenzarchitektur für vertrauenswürdige agentische KI, ergänzt durch ein Toolkit für RAG, Agenten-Orchestrierung und Verifikationsregeln. Ziel ist nicht nur, den Recherche- und Bewertungsaufwand im Vergleich zur heutigen Ist-Situation nachweislich zu reduzieren, sondern auch die Lieferantenabdeckung signifikant zu erhöhen, um damit eine größere Anzahl potenziell geeigneter Lieferanten identifizieren zu können.
Die Architektur soll zeigen, wie KI-Agenten komplexe Aufgaben in industriellen Prozessen unterstützen können, ohne auf Transparenz und menschliche Kontrolle zu verzichten.
Für Unternehmen mit komplexen Lieferketten
Die Forschungsarbeiten sind besonders für Unternehmen relevant, die seltene, abgekündigte oder technisch anspruchsvolle Komponenten beschaffen müssen.
- Procurement-Leitungen, die Potenziale zur Automatisierung von Recherche und Lieferantenbewertung erschließen möchten
- Innovations- und Digitalisierungsverantwortliche, die generative KI in industrielle Geschäftsprozesse integrieren möchten
- Supply-Chain-Verantwortliche, die alternative Bezugsquellen für kritische Komponenten identifizieren müssen
- Industrieunternehmen aus Sondermaschinenbau, Automotive, Halbleiterindustrie, Luft- und Raumfahrt sowie Energiewirtschaft
KI-Potenziale entlang Ihrer Supply Chain erschließen
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