Das Ziel des PLASS Projekts 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.
KI-basierte Verfahren ermöglichen es bereits jetzt, häufige, wiederkehrende Informationen dieser Art automatisiert aus z.B. Börsenmeldungen, Unternehmenswebseiten, sowie lokalen und regionalen Nachrichten zu gewinnen. Diese Verfahren sind allerdings nicht geeignet, um in ausreichender Qualität und in Echtzeit in der Industriedomäne Anwendung zu finden. Viele deutsche Unternehmen und insbesondere KMUs agieren zudem in hochspezialisierten Nischen. Dafür müssen die Verfahren auch seltene, aber relevante Supply Chain Events sicher und mit hoher Qualität erkennen. Ein Ansatz ist die Integration von Knowledge Graphen, ein weiterer Ansatz ist durch Feedback-Kanäle, um die KI-Modelle kontinuierlich zu verbessern und anzupassen. Zudem fehlt es derzeit an einem verteilten, „demokratischen” und sicherem ID-Management für Datensätze, das es verschiedenen Datenanbietern ermöglicht, in einem übergeordneten, gemeinsamen Namensraum Entitäten eindeutig zu registrieren und zu identifizieren, sowie die Nachvollziehbarkeit der Daten und Analyseergebnisse der KI-Verfahren zu gewährleisten.
Das Projekt PLASS startete zum 1. Juli 2019, und lief bis zum 30. September 2022. Konsortialführer ist die Firma Siemens, Corporate Technology, Projektpartner das Speech & Language Technology Lab und Intelligente Analytik für Massendaten des DFKI, die Beuth Hochschule, das Institut für Angewandte Informatik der Universität Leipzig, sowie die Firma Ubermetrics Technologies. PLASS ist Teil des Technologieprogramms „Smarte Datenwirtschaft“, und wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unter dem Förderkennzeichen 01MD19003E gefördert.