Projekt: OptimizationChat

Im Kontext der industriellen Produktion gibt es vielfältige Optimierungsprobleme, die mit Hilfe etablierter Solver gelöst werden können. Beispiele sind Prozessparameter-Optimierungen, kostenoptimierte Reihenfolgeplanungen, Touren-Optimierungen, Einsatzplanungen, Packprobleme sowie verschiedene Problemstellungen im Bereich der Prozessteuerung oder des Lagermanagements. Voraussetzung für die Anwendung mathematischer Solver zur Lösung solcher Optimierungsprobleme ist eine formale mathematische Darstellung der Planungsabläufe im Bertrieb sowie eine Reduktion des Berechnungsproblems auf ein Standardproblem wie etwa Integer Linear Programming (ILP). Die Beschreibung der Planungsszenarien als Berechnungsprobleme, mit einer sauber definierten Eingabe und einer Fragestellung, liegt jedoch selten vor. Vielmehr ist es so, dass die betrieblichen Abläufe in Form von Expertenwissen bei Fachkräften vorhanden sind. Im Austausch mit Optimierungsexpertinnen und -experten ist es häufig möglich, die Berechnungsprobleme hinter den Betriebsabläufen zu identifizieren. Diese Identifizierung findet üblicherweise in Form von Dialogen statt, bei denen Nebenbedingungen und Optimierungsziele gemeinsam definiert werden. Weiterhin wird in diesen Dialogen für Beispielinstanzen die praktische Umsetzbarkeit der Modellierung evaluiert und iterativ angepasst.

Die Grundidee hinter dem Projekt „OptimizationChat“ ist es, den oben beschriebenen Prozess unter Zuhilfenahme von generativer künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Das Projekt zielt darauf ab, die Technologie für ein Chatsystem zu entwickeln, das mathematische Formalisierungen, die mit etablierten Solvern gelöst werden können, aus einem natürlich-sprachlichen Dialog mit der Benutzerin oder dem Benutzer ableitet. Das Chatsystem übernimmt also die Rolle der Optimierungsexpertin bzw. des Optimierungsexperten aus dem oben beschriebenen Dialog. Angestrebtes Ziel ist es, dass dieses Chatsystem aus einer informellen Prozessbeschreibung betrieblicher Abläufe ein Berechnungsproblem modelliert, ohne dass mathematische Kenntnisse der Benutzerin oder des Benutzers zwingend notwendig sind. Neben der reinen Modellierung des Optimierungsproblems soll das Chatsystem auch für die Lösung erforderlichen Problemwissens aus einer Datenbasis berücksichtigen. Weiterhin soll es über eine Erklärkomponente verfügen, die den Zusammenhang zwischen mathematischer Modellierung und industrieller Praxis anschaulich beschreibt. Eine besondere Herausforderung in dem Projekt ist der Fokus auf Probleme aus dem Industriealltag und die damit verbundene Verarbeitung natürlichsprachlicher Eingaben in industrienaher Sprache. Anstelle einer bloßen Konvertierung von (mathematischem) Fließtext in eine formale Darstellung wird ein Chatsystem angestrebt, das auf das Vokabular der deutschen Industrie angepasst ist. Hierdurch sollen insbesondere KMUs, welche in der Regel über keine oder nur geringe Expertise bezüglich mathematischer Optimierungsverfahren verfügen, in die Lage versetzt werden, die zahlreichen Optimierungsprobleme in ihren Unternehmen zu identifizieren und in mathematisch lösbare Formalismen zu überführen. Weiterhin sollen im Rahmen des Projektes aus den gewonnen technischen Möglichkeiten konkrete neue Geschäftsmodelle abgeleitet werden.

Fraunhofer IOSB-INA

Uni Bielefeld

Databay

Digital Twin Factory

OPTANO

CLAAS (assoziiert)

HEPU (assoziiert)

IWT (assoziiert)

Remmert (assoziiert)

Sollich (assoziiert)