Probleme treten auch für KMU überall in der Industrie auf, etwa beim Planen von Produktionsreihenfolgen, beim Reduzieren von Kosten oder beim Organisieren von Lieferketten. Mit dem Projekt „OptimizationChat“ an der Universität Bielefeld, das vom Land Nordrhein-Westfalen mit rund 280.000 Euro unterstützt wird, soll jetzt ein Chatsystem entwickelt werden, das Unternehmen hilft, Optimierungsprobleme unkompliziert zu lösen.

Praxisproblem als mathematisches Rechenmodell

Optimierungsprobleme lassen sich lösen, indem zahlreiche Möglichkeiten gegeneinander abgewogen werden. Mathematik hilft dabei, die beste Lösung zu finden. Dafür braucht es, so die Projektentwickler, eine formale Modellierung, also die genaue Übersetzung eines Praxisproblems in ein mathematisches Rechenmodell. Bislang wird diese Aufgabe meist von entsprechend ausgebildeten Fachleuten auf Grundlage langer Gespräche mit den Betrieben erledigt. Das kostet jedoch Zeit und erfordert tiefes und teures Fachwissen, was gerade für kleine und mittelständische Unternehmen oftmals ein großes Hemmnis für den Einsatz von mathematischer Optimierung darstellt.

„Das System erkennt die Planungsaufgabe“

Diesen Prozess soll OptimizationChat stark vereinfachen, erklärt Juniorprofessor Dr. Michael Römer von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld: „Das System nimmt Beschreibungen in normaler Sprache entgegen und erkennt automatisch die dahinterliegende Planungsaufgabe. Weiterhin fragt es bei unklaren Annahmen nach und weist auf fehlende Informationen hin. Zudem unterstützt es bei der automatisierten Bereitstellung und Aufbereitung betrieblicher Daten für die Optimierung.“

Vom Benutzerdialog zum Optimierungsmodell

Laut Dr. Römer übersetzt OptimizationChat die Resultate des Benutzerdialogs in ein Optimierungsmodell, ein mathematisches Gerüst, das Computerprogramme, sogenannte Solver, lösen können. Solver sind Programme, die aus vielen möglichen Lösungen die beste auswählen, zum Beispiel mit dem Verfahren Integer Linear Programming (ILP), einer Methode, die optimale Entscheidungen unter festen Bedingungen berechnet. „Wenn Unternehmen Material, Energie und Arbeitszeit besser einsetzen, stärkt das die Wettbewerbsfähigkeit und macht Europa weniger abhängig von globalen Lieferketten. Zugleich fördert das Projekt die digitale Transformation, also den Wandel zu datenbasierten und automatisierten Arbeitsweisen, und unterstützt damit die Innovationskraft in Nordrhein-Westfalen“, so Römer.

Erklärkomponente vermittelt zwischen Modellierung und industrieller Praxis

Das Projekt OptimizationChat, das zur Forschung im Fokusbereich FAITH der Universität Bielefeld beiträgt, in dem Grundlagen und Implikationen von Mensch-KI-Teamarbeit untersucht werden, soll für die Problemlösung auch Problemwissen aus einer Datenbasis berücksichtigen. Zudem soll es über eine Erklärkomponente verfügen, die den Zusammenhang zwischen mathematischer Modellierung und industrieller Praxis anschaulich beschreibt. Der Fokus auf die Probleme aus dem Industriealltag und die damit verbundene Verarbeitung natürlichsprachlicher Eingaben in industrienaher Sprache ist die besondere Herausforderung, der sich das Projekt stellt.