Mit KI und Mathematik das Supply Chain Management stärken
Globale Verwerfungen wie die COVID-19-Pandemie und geopolitische Turbulenzen haben deutlich gemacht, wie wichtig und zugleich fragil die globalen Lieferketten heute sind. Für den reibungslosen Fluss von Gütern und Ressourcen über miteinander verbundene Netzwerke ist das Management dieser Ketten zentral. «KI spielt in diesem Bereich bereits eine bedeutende Rolle», erklärt Nicola Serra. «Doch die meisten Lösungen stützen sich zu stark auf umfangreiche, aber vielleicht bereits veraltete historische Datensätze oder auf eine einzige, sehr detaillierte Simulation, die möglicherweise nicht die Realität widerspiegelt.»
Die meisten Lösungen stützen sich zu stark auf umfangreiche aber vielleicht bereits veraltete historische Datensätze oder auf eine einzige, sehr detaillierte Simulation.
Serra ist Physikprofessor an der Universität Zürich (UZH) und hat zusammen mit dem ETH-Mathematikprofessor Alessio Figalli einen BRIDGE Discovery Grant in der Höhe von 1,7 Millionen Franken erhalten. Gemeinsam wollen sie für das Supply Chain Management einem neuen Ansatz entwickeln, indem sie fortgeschrittene KI-Methoden mit der Theorie des optimalen Transports verbinden – einem mathematischen Modell, das dazu dient, den effizientesten Weg zu finden, um Güter zu verschieben, und zwar von einer ursprünglich gegebenen Verteilung in eine neue, gewünschte Endverteilung.
Wettbewerbsfähigkeit verbessern
«Wir wollen eine Reihe vereinfachter Simulationen einsetzen, die jeweils auf realen Daten basieren und den Prinzipien des optimalen Transports unterliegen», sagt Figalli. Dabei soll eine KI-gesteuerte Plattform entstehen, die dank Anpassungsfähigkeit die Robustheit der Lieferketten verbessert. Sie soll aus einer Vielzahl von Szenarien lernen und diese allgemein anwendbar machen.
Da dieser Ansatz auch mit kleinen Datenmengen effektiv ist, wird die Hürde für eine Einführung gesenkt, sodass auch kleine und mittlere Unternehmen die Methode nutzen können. Dies wird die Wettbewerbsfähigkeit dieser Unternehmen verbessern und damit einen spürbaren wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Effekt haben.
Wir wollen eine Reihe vereinfachter Simulationen einsetzen, die jeweils auf realen Daten basieren und den Prinzipien des optimalen Transports unterliegen.
Die beiden Forscher bringen unterschiedliches, aber sich ergänzendes Fachwissen ein: Nicola Serra verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Anwendung fortgeschrittener KI-Lösungen für grosse, datenintensive Experimente am CERN. Der mit einer Fields-Medaille ausgezeichnete Figalli ist ein führender Mathematiker und hat bahnbrechende Beiträge auf dem Gebiet des optimalen Transports und der robusten Optimierung geleistet. Um den Technologietransfer durch Lizenzierung und Kooperationen in der Frühphase zu erleichtern und die Lösung schnell auf den Markt zu bringen, planen die beiden, ein Spin-off zu gründen.