Projekt

PLASS

Plattform für Analytische Supply Chain Management Services

Das Ziel des PLASS Gesamtvorhabens ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform zur KI-basierten Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management. Im Mittelpunkt steht die automatische Erkennung entscheidungsrelevanter Informationen und die Gewinnung strukturierten Wissens aus globalen und multilingualen Textquellen. Diese Quellen stellen eine große Datenbasis für SCM Informationen bereit, insbesondere für das frühzeitige Erkennen von kritischen Ereignisse und Risiken, aber auch von Chancen, z.B. durch neue Technologien, bei Lieferanten und Lieferketten. PLASS ermöglicht damit KMUs und Großunternehmen das kontinuierliche Monitoring ihrer Lieferanten und Lieferketten, und unterstützt Supply Chain Manager bei der Risikoabschätzung und bei der Entscheidungsfindung. Das DFKI übernimmt im Projekt eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung von unstrukturierten, textuellen Daten. Der Schwerpunkt der Arbeiten des DFKI wird auf der Entwicklung von neuronalen und nicht-neuronalen Textanalytiktechnologien liegen, um strukturiertes Wissen zu SC Ereignissen aus globalen, multilingualen Quellen zu extrahieren, und gleichzeitig linguistisches Wissen für Extraktionsaufgaben zu gewinnen. Eine weitere Kernaufgabe des DFKI ist die Erforschung von adaptiven Modellen zur Supply Chain Ereignisextraktion auch bei spärlichen und verrauschten Trainingsdaten, sowie die Bereitstellung von performanten Modellen und Services zur Erzeugung von SC Ereignis- und Risikoinformationen für die Plattformen der industriellen Partner. Weitere Forschungsthemen hierbei sind für das DFKI die Entwicklung von Verfahren zur Integration von externem Wissen in neuronale Modelle sowie für cross- bzw. multilinguale Informationsextraktion. Ein weiterer Schwerpunkt für das DFKI ist die Weiterentwicklung der Textanalytikpipeline SPREE für die Anwendungsszenarien des PLASS-Vorhabens.

Partner

Lead: Siemens AG Corporate Technology

Partner: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Beuth Hochschule für Technik, Ubermetrics Technologies GmbH, Institut für Angewandte Informatik (InfAI, Universität Leipzig)

Fördergeber

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

01MD19003E

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Publikationen zum Projekt

Hanchu Zhang, Changjian Hu, Yao Meng, Chao Wang, Leonhard Hennig,

In: Proceedings of the Third Workshop on e-Commerce and NLP. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2020) ECNLP 3 befindet sich ACL 2020 July 9 Seattle Washington United States Association for Computational Linguistics 7/2020.

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Aleksandra Gabryszak, Leonhard Hennig

In: Proceedings of ACL 2020. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2020) July 5-10 Seattle WA United States ACL Association for Computational Linguistics 6/2020.

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Aleksandra Gabryszak, Leonhard Hennig

In: Proceedings of ACL 2020. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2020) July 5-10 Seattle WA United States Association for Computational Linguistics 6/2020.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence