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Projekt-Detail

Künstliche Intelligenz für Datenqualitätsstatements im Entscheidungsprozess von Lieferketten

Forschung und WissenstransferProjektnr. 242
EFRE- / Gesamtmittel in €:
374.893,00 / 468.616,00 €
Lead Partner:
Technische Hochschule Deggendorf
Ansprechpartner des LP:
Michael Scholz (michael.scholz@th-deg.de)
https://ai-dqs.fek.zcu.cz/
Region:
Niederbayern
Projektpartner:
Západočeská univerzita v Plzni
Laufzeit (von - bis):
01. 10. 2025 - 30. 09. 2028

Das Projekt in einem Satz

Das Projekt transferiert Wissen zur Interpretation und Bewertung von Datenqualität mittels innovativer KI-Methoden in KMUs.

Kurzbeschreibung

Probleme in grenzüberschreitenden Lieferketten (z. B. fehlerhafte Prognosen, erhöhte Kosten und Fehlentscheidungen) resultieren nicht nur aus den sprachlichen, wirtschaftlichen, kulturellen und rechtlichen Unterschieden beider Teilregionen, sondern auch aus einer mangelnden Datenqualität, die technologiegestützte Lösungen in Lieferketten oftmals verhindert.

Ein rein nationaler Ansatz ohne eine grenzübergreifende Perspektive würde wichtige Unterschiede in den Rahmenbedingungen ignorieren, was die Praktikabilität und Akzeptanz der entwickelten Methoden erheblich einschränken würde. Die grenzüberschreitende Zusammenarbeit ist der Schlüssel, damit die entwickelten KI-gestützten Methoden an die spezifischen Bedürfnisse beider Regionen angepasst sind. Ferner ist die grenzüberschreitende Zusammenarbeit bereits bei der Basis für KI-Anwendungen entscheidend, damit diese später auch erfolgreich in den Lieferketten um- und eingesetzt werden. Das Projekt stärkt durch eine Erhöhung der Datenqualität von KMUs somit die Erfolgschancen für eine erfolgreiche grenzüberschreitende Zusammenarbeit. Beide Regionen profitieren langfristig ferner von einer stärkeren wissenschaftlichen, wirtschaftlichen und technologischen Vernetzung, die die Modernisierung der gesamten Region vorantreibt.

Kernaktivitäten

- Durchführung von Seminaren und Workshops für KMUs zum Transfer von Wissen über die Vermessung, Bewertung und Verbesserung von Datenqualität

- Durchführung von Audits bei KMUs zur Beurteilung von Datenqualtität und Empfehlung von Verbesserungen

- Entwicklung einer KI-basierten Software zur einfachen Beurteilung von Datenqualität durch KMUs

- Entwicklung von Materialien rund um das Thema Datenqualität für KMUs

Projektergebnisse

- Seminare, Workshops und Audits zum Transfer von Wissen über die Vermessung, Bewertung und Verbesserung von Datenqualität in KMUs

- Leitfäden, Trainingsmaterial und Checklisten für KMUs

- KI-basierte Software zur Beurteilung von Datenqualität und Ableitung von Datenqualitätsverbesserungen