Manager ex Machina – Untersuchung der Übernahmefähigkeit von Produktionsmanagement-Aufgaben durch Systeme mit künstlicher Intelligenz

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Peter Burggräf
• Fachliche Zuordnung: Produktionssystematik, Betriebswissenschaften, Qualitätsmanagement und Fabrikplanung
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 525213887

Durch die stetige Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) ergeben sich neuartige Möglichkeiten, auch komplexe Entscheidungen durch einen Computer zu bewältigen. Aus wissenschaftlicher Sicht ergibt sich zunehmend die Frage, welche Entscheidungstypen im Produktionsmanagement existieren, bei denen eine KI-Instanz dem Menschen überlegen ist. In ähnlicher Weise wurde diese Frage mit großer Resonanz und wissenschaftlich begleitet für Anwendungsfälle bei Spielen wie Schach, Go oder Jeopardy beantwortet. Die Fortschritte von KI, speziell von Reinforcement Learning (RL), zeigen, dass auch künstliche Agenten in komplexen Szenarien die Leistung von menschlichen Spielern erreichen oder sogar übertreffen können. Das Forschungsprojekt verfolgt daher den originellen Ansatz, die gewonnenen Erkenntnisse des Duells zwischen dem Menschen und der „Maschine“ (KI-Instanz) auf das Produktionsmanagement zu übertragen. Dazu sollen Entscheidungen des Produktionsmanagements mit einem breiten Spektrum in einer Simulationsumgebung modelliert und anschließend von Menschen sowie einer KI mittels RL ausgeführt werden. Nach Abschluss des Anlernens der KI-Instanz auf die Simulationsumgebung wird die Leistung des Menschen im Vergleich zu der Leistung der Maschine in der Simulationsumgebung individuell ermittelt. Ein Vergleich beider Leistungen ist ein Indiz dafür, bei welchen Entscheidungen KI-basierte Ansätze überlegen sind und somit die sonst üblicherweise durch einen Menschen ausgeführte Entscheidung übernehmen können. Zur Sicherstellung, dass die simulativ gewonnenen Ergebnisse in einer realen Umgebung anwendbar sind, werden diese abschließend in einer realen Produktionsumgebung beispielhaft validiert. Der erwartet Erkenntnisgewinn ist einerseits die Identifizierung von Entscheidungen des Produktionsmanagements, die durch KI-basierte Ansätze mittels Anwendung von RL auf Produktionsmanagemententscheidungen übernommen werden können. Andererseits und im induktiven Schluss bedeutsamer wird die Frage beantwortet, ob das Mensch-Maschine Duell als Methode zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von KI-basierten Ansätzen im Produktionsmanagement geeignet ist.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen