AALE Konferenz 2020 - Auszeichnung von SCOM Studenten zum Thema "Künstliche Intelligenz"

Masterarbeit Klotzki_2 (Bild: n.n.)

Auszeichnung des Studenten Alexander Klotzki (Masterarbeit im Fach Supply Chain Operations Management) beim diesjährigen Aale Kongress 2020 in Leipzig (Konferenz der „Angewandten Automatisierungstechnik in Lehre und Entwicklung“).


Die Arbeit befasst sich mit dem Thema:
"Künstliche Intelligenz im Umfeld Supply Chain Management, selbstlernende Algorithmen zur Auswertung von Big Data mit Hilfe der Plattform DataRobot".

Die vorliegende Arbeit von Alexander Klotzki befasst sich aus der Sichtweise des Wirtschaftsingenieurwesens mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Bereichen Supply Chain Management.

Die Arbeit ist von sehr hoher aktueller Relevanz. Einerseits zeigt sich nämlich, dass in nahezu allen Phasen der Logistik von Beschaffung, Produktion, Distribution, über Planung und Gestaltung bis hin zur Ausführung und Qualitätsmanagement in Echtzeit, Methoden der KI zum Einsatz kommen können. Andererseits wird KI immer noch gesehen als eine sehr komplexe Elfenbeinturm-Wissenschaft zu der nur wenige Institute und Fakultäten, geschweige denn kleine und mittelständige Unternehmen den richtigen Zugang finden. Angehende Wirtschaftsingenieure zum Beispiel werden im Bachelor und Masterprogramm als sog. “Generalisten“ ausgebildet und befassen sich i.d.R. nicht mit der Entwicklung und Forschung von komplexen KI-Algorithmen. Vielmehr sind sie auf der industriellen Anwenderseite tätig und müssen ganz gezielt den Einsatz und Nutzen solcher Technologien abschätzen können, sowie Projekte leiten, um solche Technologien zur Optimierung von Unternehmensprozessen einzuführen.

Genau da steigt Herr Klotzki ein mit seinen Untersuchungen zu einer neuen Klasse von Cloud-Plattformen, die die Entwicklung solcher KI-Modelle automatisieren. Am Beispiel der Plattform “dataRobot“ sehen wir eine Implementierung einer umfassenden Bibliothek von verschiedensten KI-Algorithmen, in der Anwender praktisch nur noch die Daten zur Verfügung stellen müssen, um neue problemspezifische KI-Modelle und -Algorithmen zu entwerfen, zu trainieren und zur Verfügung zu stellen. D.h. “dataRobot“ automatisiert den gesamten Entwicklungszyklus neuer KI-Modelle. Grob geschätzt braucht die Entwicklung eines solchen neuen KI-Modells für ein spezifisches Problem typischerweise 8-10 Wochen Zeit, wenn ein ausgewiesener KI-Experte sich dem Problem annimmt. In der Plattform können nach Hochladen der Test- & Trainingsdaten sogleich ca. 75 Modelle entworfen, berechnet und trainiert werden. Dazu gibt es nach etwa 30 Minuten Berechnungszeit umfassend Auskunft zur Performanz der Modelle, sowie ein automatisches Ranking der Ergebnisse.

Alexander Klotzki arbeitete sich sehr schnell in den Kontext Künstliche Intelligenz sowie der Plattform “dataRobot“ ein. Er hat innerhalb der 5 Monate Bearbeitungszeit selbständig die Applikations- & Entwicklungsumgebungen aufgebaut bzw. eingerichtet, die relevanten Bibliotheken einsatzfertig bereitgestellt und die o.a. Beispiele vollständig implementiert und berechnet. Besonders zu bewerten sind auch seine umfassenden Dokumentationen, sodass die Plattform “dataRobot“ mit den angeführten Beispielen einfach in das Curriculum des Instituts mit eingeflochten werden können.

Aufgrund der sehr ausführlich dokumentierten Plattform mit zwei explizit behandelten Beispielen kann “dataRobot“ nun einfach in das Curriculum des Instituts mit eingeflochten und so den angehenden Wirtschaftsingenieuren für Projekte und weitere Abschlussarbeiten zur Verfügung gestellt werden. Das eine Beispiel wird vom “National Institute of Science & Technology (USA)“ als Standardreferenzbeispiel für KI Algorithmen ausgegeben und beschreibt einen Bildverarbeitungsdatensatz zu handgeschriebenen Zahlen. Das zweite Beispiel zeigt ein aktuelles Problem der Firma Daimler AG zu Prozessen im Bereich Qualitätsmanagement. Beide Probleme sind in höchstem Maße nichttrivial vom Aufbau, Umfang und Verständnis der Daten bis hin zur Interpretation der Ergebnisse durch die Berechnungen.

M
M