Projekte
Eine Leitstelle für die Kühlkette
Ein funktionierender Prototyp: Man fragt in einfacher Sprache, was in einem temperaturgeführten Verteilnetz geschieht, und sieht Temperaturabweichungen, Verspätungen und Lieferengpässe auf einer Karte.
- Was es belegt
- KI für eine physische Lieferkette, in der Datenintegrität zählt.
- Phasen der Methode
- Gebaut aus
- Abfrage des Betriebszustands in natürlicher Sprache
- Erkennung von Temperaturabweichungen
- Prognosesignale für Lieferengpässe
- Prognosesignale für Lieferverspätungen
- Geodatenkarte des Verteilnetzes
Die Ausgangslage
Ein temperaturgeführtes Verteilnetz erzeugt mehr Betriebsdaten, als ein Dashboard zeigen kann: Sendungspositionen, Temperaturprotokolle, Lieferfenster und Lagerbestände, alles gleichzeitig in Bewegung. Eine Unterbrechung der Kühlkette hat andere Folgen als eine verspätete Lieferung. Dieser Prototyp ersetzt ein weiteres Dashboard durch Fragen in einfacher Sprache.
Was wir gebaut haben
Ein Operator stellt eine direkte Frage, zum Beispiel, welche Sendungen in den nächsten sechs Stunden eine Temperaturabweichung riskieren. Das System wählt selbst, welche Datenquellen die Antwort liefern. Eine Karte zeigt, wo ein Problem entsteht und wie weit es reicht.
Das System überwacht Temperaturabweichungen, während sie sich entwickeln. Es meldet zudem Prognosesignale für Lieferengpässe und Verspätungen, bevor daraus Vorfälle werden. Derselbe Zustand, der eine getippte Frage beantwortet, speist auch den Alarm, den der Operator zuerst sieht.
Ein falscher, später oder fehlender Messwert kann bedeuten, dass eine Abweichung unentdeckt bleibt. Deshalb trägt jede Antwort die Herkunft ihrer Messwerte mit. Eine Antwort unterscheidet zwischen einer bestätigten Abweichung und einer Sensorlücke, die nur so aussieht, und sie zeigt die Unsicherheit, statt sie zu glätten.
Was es für Kunden belegt
Der Zugriff auf den Zustand einer physischen Lieferkette in natürlicher Sprache kann Integritätsregeln einhalten, wenn jede Antwort ihre Herkunft mitführt. Pharma und Logistik müssen beide zeigen können, woher eine Zahl stammt.
Phasen der Methode
Das Projekt liegt in Phase 02 · Nutzen belegen. Nutzende in einem begrenzten Teil eines Netzes kämen in Phase 04 · An einem Ort pilotieren hinzu, nach der Arbeit in Phase 03 · System entwickeln. Siehe die KARPINITY-Methode.