DE202024101631U1 - AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management - Google Patents
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Abstract
Ein System für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement, bestehend aus:
eine Informationserfassungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie Daten aus internen und externen Quellen sammelt, die für Lieferkettenabläufe, Nachhaltigkeitskennzahlen und Markttrends relevant sind;
eine Datenverfeinerungsverarbeitungseinheit, die in die Informationserfassungseinheit integriert ist und dazu konfiguriert ist, die gesammelten Daten vorzuverarbeiten, um anomale Datenpunkte aus den gesammelten Daten zu identifizieren und zu entfernen;
eine prädiktive Modellierungseinheit, die mit der Datenverfeinerungsverarbeitungseinheit verbunden ist und so konfiguriert ist, dass sie Techniken des maschinellen Lernens nutzt, um die vorverarbeiteten Daten zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind;
eine Visualisierungseinheit, die mit der prädiktiven Modellierungseinheit gekoppelt ist und dazu konfiguriert ist, aus den analysierten Daten abgeleitete Erkenntnisse, Trends und Vorhersagen über grafische Benutzeroberflächen und interaktive Anzeigen darzustellen; und
eine Entscheidungsunterstützungseinheit in Kommunikation mit der prädiktiven Modellierungseinheit, die so konfiguriert ist, dass sie auf der Grundlage der analysierten Daten und Vorhersagen optimale Entscheidungen und Strategien für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement empfiehlt und dabei mehrere Ziele, Einschränkungen und Kompromisse berücksichtigt.
an information collection unit configured to collect data from internal and external sources relevant to supply chain operations, sustainability metrics and market trends;
a data refinement processing unit integrated with the information collection unit and configured to pre-process the collected data to identify and remove anomalous data points from the collected data;
a predictive modelling unit connected to the data refinement processing unit and configured to use machine learning techniques to analyse the pre-processed data and predict future outcomes relevant to sustainable supply chain management;
a visualization unit coupled to the predictive modeling unit and configured to display insights, trends and predictions derived from the analyzed data via graphical user interfaces and interactive displays; and
a decision support unit in communication with the predictive modelling unit, configured to recommend optimal decisions and strategies for sustainable supply chain management based on the analyzed data and predictions, taking into account multiple objectives, constraints and trade-offs.
Description
Technischen Bereich:Technical area:
Die Erfindung bezieht sich auf Systeme für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement, die maschinelles Lernen und Datenvorverarbeitungstechniken einsetzen, um Entscheidungsprozesse zu optimieren und die Nachhaltigkeitsleistung zu verbessern.The invention relates to systems for predictive analytics in sustainable supply chain management that use machine learning and data preprocessing techniques to optimize decision-making processes and improve sustainability performance.
Hintergrund:Background:
In der heutigen globalisierten Wirtschaft spielt das Supply Chain Management eine zentrale Rolle bei der Gewährleistung eines effizienten Waren- und Dienstleistungsflusses von der Produktion bis zum Verbrauch. Traditionell konzentrierte sich das Supply Chain Management vor allem auf die Optimierung der betrieblichen Effizienz und die Reduzierung von Kosten. Angesichts der wachsenden Bedenken hinsichtlich ökologischer Nachhaltigkeit, sozialer Verantwortung und ethischer Beschaffung hat sich jedoch das Paradigma des Lieferkettenmanagements weiterentwickelt. Heute ist nachhaltiges Lieferkettenmanagement zu einer entscheidenden Priorität für Unternehmen geworden, die Wirtschaftswachstum mit Umweltschutz und sozialem Wohlergehen in Einklang bringen möchten.In today's globalized economy, supply chain management plays a central role in ensuring the efficient flow of goods and services from production to consumption. Traditionally, supply chain management has focused primarily on optimizing operational efficiency and reducing costs. However, with growing concerns about environmental sustainability, social responsibility and ethical sourcing, the supply chain management paradigm has evolved. Today, sustainable supply chain management has become a critical priority for companies seeking to balance economic growth with environmental protection and social well-being.
Im Laufe der Jahre wurden verschiedene Lösungen und Methoden entwickelt, um den Herausforderungen eines nachhaltigen Lieferkettenmanagements zu begegnen. Diese Lösungen umfassen eine breite Palette von Strategien, Technologien und Best Practices, die darauf abzielen, die Umweltleistung zu verbessern, soziale Verantwortung zu fördern und die Wirtschaftlichkeit in der gesamten Lieferkette sicherzustellen. Einer der Hauptschwerpunkte des nachhaltigen Lieferkettenmanagements ist die Reduzierung der Umweltauswirkungen von Transport- und Logistikabläufen. Unternehmen setzen zunehmend auf Strategien wie Routenoptimierung, Verkehrsverlagerung (z. B. von der Straße auf die Schiene) und Fahrzeugelektrifizierung, um Treibhausgasemissionen, Kraftstoffverbrauch und Luftverschmutzung im Zusammenhang mit Transportaktivitäten zu minimieren.Over the years, various solutions and methodologies have been developed to address the challenges of sustainable supply chain management. These solutions include a wide range of strategies, technologies and best practices aimed at improving environmental performance, promoting social responsibility and ensuring economic efficiency throughout the supply chain. One of the main focuses of sustainable supply chain management is reducing the environmental impact of transport and logistics operations. Companies are increasingly turning to strategies such as route optimization, modal shift (e.g. from road to rail) and vehicle electrification to minimize greenhouse gas emissions, fuel consumption and air pollution associated with transport activities.
Das Aufkommen fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), Big-Data-Analyse, Internet der Dinge (IoT) und Blockchain hat das nachhaltige Lieferkettenmanagement revolutioniert. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren, um Lieferkettenabläufe zu optimieren, die Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit zu verbessern und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Insbesondere KI-gesteuerte prädiktive Analysen bergen ein enormes Potenzial für die Vorhersage der Nachfrage, die Optimierung von Lagerbeständen und die Minderung von Risiken in der Lieferkette bei gleichzeitiger Minimierung der Umweltauswirkungen.The advent of advanced technologies such as artificial intelligence (AI), big data analytics, Internet of Things (IoT) and blockchain has revolutionized sustainable supply chain management. These technologies enable companies to collect and analyze large amounts of data to optimize supply chain operations, improve visibility and traceability, and identify opportunities for improvement. In particular, AI-driven predictive analytics holds enormous potential for predicting demand, optimizing inventory levels, and mitigating supply chain risks while minimizing environmental impact.
Im Bereich des modernen Handels ist das Supply Chain Management ein Eckpfeiler, der den effizienten Waren- und Dienstleistungsfluss von der Produktion bis zum Verbrauch ermöglicht. Traditionell konzentrierte sich das Supply Chain Management vor allem auf die Optimierung der betrieblichen Effizienz und die Reduzierung von Kosten. Allerdings haben die zunehmenden Bedenken hinsichtlich ökologischer Nachhaltigkeit, sozialer Verantwortung und ethischer Beschaffung einen Paradigmenwechsel herbeigeführt. Nachhaltiges Lieferkettenmanagement hat sich zu einer zwingenden Notwendigkeit entwickelt und erfordert ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Wirtschaftswachstum und Umweltschutz. Die Herausforderungen des traditionellen Supply Chain Managements sind vielfältig, insbesondere was die Integration von Nachhaltigkeitsprinzipien in betriebliche Rahmenbedingungen betrifft. Herkömmliche Ansätze haben häufig mit Datenfragmentierung, Ineffizienz und mangelnden Vorhersagefähigkeiten zu kämpfen. Daher besteht ein dringender Bedarf an innovativen Lösungen, die modernste Technologien nutzen, um Lieferkettenabläufe zu rationalisieren und gleichzeitig die Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren und soziale Verantwortung zu fördern.In the field of modern commerce, supply chain management is a cornerstone that enables the efficient flow of goods and services from production to consumption. Traditionally, supply chain management has focused primarily on optimizing operational efficiency and reducing costs. However, increasing concerns about environmental sustainability, social responsibility and ethical sourcing have brought about a paradigm shift. Sustainable supply chain management has become an imperative and requires a delicate balance between economic growth and environmental protection. The challenges of traditional supply chain management are manifold, especially when it comes to integrating sustainability principles into operational frameworks. Traditional approaches often struggle with data fragmentation, inefficiency and lack of predictive capabilities. Therefore, there is an urgent need for innovative solutions that leverage cutting-edge technologies to streamline supply chain operations while minimizing environmental impact and promoting social responsibility.
In Verbindung mit der Hardware-Infrastruktur umfasst die Erfindung fortschrittliche Datenvorverarbeitungstechniken, um die Integrität, Konsistenz und Nutzbarkeit der gesammelten Daten sicherzustellen. Datenverfeinerungsverarbeitungseinheiten, bestehend aus Hochleistungsprozessoren, Speichermodulen und Datentransformationstechniken, übernehmen die mühsame Aufgabe der Bereinigung, Integration und Normalisierung von Rohdatenströmen. Diese Einheiten nutzen ausgefeilte Techniken zur Rauschunterdrückung, zur Erkennung von Ausreißern und zur Verarbeitung fehlender Daten und optimieren so die Qualität und Zuverlässigkeit der Eingabedaten für die nachfolgende Analyse.In conjunction with the hardware infrastructure, the invention includes advanced data preprocessing techniques to ensure the integrity, consistency and usability of the collected data. Data refinement processing units, consisting of high-performance processors, memory modules and data transformation techniques, undertake the tedious task of cleaning, integrating and normalizing raw data streams. These units use sophisticated techniques for noise reduction, outlier detection and missing data processing, thus optimizing the quality and reliability of the input data for subsequent analysis.
Darüber hinaus nutzt die Erfindung die Leistungsfähigkeit maschineller Lerntechniken und prädiktiver Modellierungstechniken, um umsetzbare Erkenntnisse aus den vorverarbeiteten Daten zu gewinnen. Prädiktive Modellierungsserver, die mit robusten CPUs, GPUs und speziellen Hardwarebeschleunigern ausgestattet sind, hosten eine Reihe von Techniken des maschinellen Lernens, darunter Regression, Klassifizierung, Zeitreihenanalyse und Optimierungstechniken. Durch diese Techniken identifiziert das System Muster, Korrelationen und Trends innerhalb der Daten und ermöglicht so eine genaue Prognose zukünftiger Ergebnisse, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind.Furthermore, the invention leverages the power of machine learning and predictive modeling techniques to extract actionable insights from the pre-processed data. Predictive modeling servers equipped with robust CPUs, GPUs and dedicated hardware accelerators host a range of machine learning techniques including regression, classification, time series analysis and optimization techniques. Through these techniques, the system identifies patterns, correlations and trends within the data, enabling accurate Forecasting future outcomes relevant to sustainable supply chain management.
Zusätzlich zur prädiktiven Analyse betont die Erfindung die Bedeutung intuitiver Visualisierungsschnittstellen und Entscheidungsunterstützungsmechanismen, um Stakeholdern umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Benutzerfreundliche Dashboards, Diagramme und Grafiken stellen Analyseergebnisse verständlich dar und erleichtern so die Einbindung und Entscheidungsfindung der Stakeholder. In das System integrierte Entscheidungsunterstützungstools ermöglichen es Benutzern, alternative Szenarien zu erkunden, Sensitivitätsanalysen durchzuführen und die potenziellen Auswirkungen verschiedener Strategien auf die Nachhaltigkeitsleistung zu bewerten.In addition to predictive analytics, the invention emphasizes the importance of intuitive visualization interfaces and decision support mechanisms to provide stakeholders with actionable insights. User-friendly dashboards, charts, and graphs present analysis results in an understandable way, facilitating stakeholder engagement and decision-making. Decision support tools integrated into the system enable users to explore alternative scenarios, perform sensitivity analyses, and evaluate the potential impact of different strategies on sustainability performance.
Trotz der Fortschritte im nachhaltigen Lieferkettenmanagement bestehen weiterhin mehrere Herausforderungen und Einschränkungen, die die weit verbreitete Einführung und Wirksamkeit von Nachhaltigkeitsinitiativen behindern: Globale Lieferketten sind von Natur aus komplex und fragmentiert und umfassen zahlreiche Interessengruppen, Prozesse und geografische Standorte. Die Koordinierung der Nachhaltigkeitsbemühungen in diesem komplexen Netzwerk aus Lieferanten, Herstellern, Händlern und Einzelhändlern stellt erhebliche Herausforderungen dar. Mangelnde Transparenz, Kommunikationsbarrieren und unterschiedliche Interessen zwischen den Beteiligten können die Zusammenarbeit behindern und den Fortschritt bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen behindern. Viele Unternehmen haben jedoch Probleme mit der Datenverfügbarkeit, -qualität und -konsistenz in der gesamten Lieferkette. Daten können isoliert, veraltet oder unvollständig sein, was es schwierig macht, aussagekräftige Analysen durchzuführen und umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Darüber hinaus ist die Erhebung nachhaltigkeitsbezogener Daten, wie z. B. sozialer und ökologischer Kennzahlen, häufig mit zusätzlichen Kosten und Ressourcenanforderungen verbunden. Während Investitionen in nachhaltige Lieferkettenpraktiken langfristige Vorteile in Bezug auf Risikominderung, Markenreputation und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bringen können, stellen die mit der Umsetzung von Nachhaltigkeitsinitiativen verbundenen Vorlaufkosten für viele Organisationen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, nach wie vor ein erhebliches Hindernis dar (KMU). Das Ausbalancieren kurzfristiger finanzieller Zwänge mit langfristigen Nachhaltigkeitszielen erfordert eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Analyse und strategische Planung.Despite advances in sustainable supply chain management, several challenges and limitations remain that hinder the widespread adoption and effectiveness of sustainability initiatives: Global supply chains are inherently complex and fragmented, encompassing numerous stakeholders, processes and geographic locations. Coordinating sustainability efforts across this complex network of suppliers, manufacturers, distributors and retailers presents significant challenges. Lack of transparency, communication barriers and divergent interests among stakeholders can hinder collaboration and hamper progress toward sustainability goals. However, many companies struggle with data availability, quality and consistency across the supply chain. Data can be siloed, outdated or incomplete, making it difficult to conduct meaningful analysis and derive actionable insights. In addition, collecting sustainability-related data, such as social and environmental metrics, often entails additional costs and resource requirements. While investing in sustainable supply chain practices can bring long-term benefits in terms of risk reduction, brand reputation and regulatory compliance, the upfront costs associated with implementing sustainability initiatives remain a significant barrier for many organizations, particularly small and medium-sized enterprises (SMEs). Balancing short-term financial constraints with long-term sustainability goals requires careful cost-benefit analysis and strategic planning.
Nachhaltige Lieferketten sind nicht immun gegen Risiken und Störungen, sei es durch Naturkatastrophen, geopolitische Konflikte oder wirtschaftliche Abschwünge. Mit dem Klimawandel verbundene Ereignisse wie extreme Wetterereignisse und Ressourcenknappheit stellen eine erhebliche Bedrohung für die Widerstandsfähigkeit und Kontinuität der Lieferkette dar. Organisationen müssen robuste Risikomanagementstrategien und Notfallpläne entwickeln, um die Auswirkungen von Störungen auf die Nachhaltigkeitsleistung abzumildern.Sustainable supply chains are not immune to risks and disruptions, whether from natural disasters, geopolitical conflicts or economic downturns. Events associated with climate change, such as extreme weather events and resource scarcity, pose a significant threat to supply chain resilience and continuity. Organizations must develop robust risk management strategies and contingency plans to mitigate the impact of disruptions on sustainability performance.
Obwohl bei der Weiterentwicklung eines nachhaltigen Lieferkettenmanagements erhebliche Fortschritte erzielt wurden, müssen noch erhebliche Herausforderungen und Einschränkungen bewältigt werden. Es besteht Bedarf an einer Lösung, die auf diese Anforderung reagiert, indem sie ein fortschrittliches KI-gesteuertes System für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement einführt.Although significant progress has been made in advancing sustainable supply chain management, significant challenges and limitations still need to be addressed. There is a need for a solution that responds to this requirement by introducing an advanced AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management.
Zusammenfassung der ErfindungSummary of the invention
Das offenbarte KI-gesteuerte System nutzt eine Kombination aus maschinellen Lerntechniken, Datenanalysetechniken und prädiktiver Modellierung, um Entscheidungsprozesse im Rahmen eines nachhaltigen Lieferkettenmanagements zu verbessern. Durch die Analyse historischer Daten, Echtzeitinformationen und externer Faktoren generiert das System umsetzbare Erkenntnisse und prognostiziert zukünftige Trends, sodass Unternehmen ihre Lieferkettenabläufe optimieren und gleichzeitig die Auswirkungen auf die Umwelt minimieren und soziale Verantwortung fördern können. Die Erfindung umfasst verschiedene Komponenten und Funktionalitäten, einschließlich Datenerfassung, Vorverarbeitung, Modellierung, Visualisierung und Entscheidungsunterstützung, die alle in einen zusammenhängenden Rahmen integriert sind, um eine nachhaltige Entscheidungsfindung in der gesamten Lieferkette zu erleichtern.The disclosed AI-driven system uses a combination of machine learning techniques, data analytics techniques, and predictive modeling to improve decision-making processes in the context of sustainable supply chain management. By analyzing historical data, real-time information, and external factors, the system generates actionable insights and predicts future trends, enabling companies to optimize their supply chain operations while minimizing environmental impact and promoting social responsibility. The invention comprises various components and functionalities, including data collection, preprocessing, modeling, visualization, and decision support, all integrated into a coherent framework to facilitate sustainable decision-making across the supply chain.
Ziel der Erfindung ist es, die Datenerfassungsfähigkeiten durch die Integration verschiedener Hardwaregeräte wie Sensoren, IoT-Geräte und Datenerfassungsmodule im gesamten Lieferkettennetzwerk zu verbessern und so eine Echtzeitüberwachung und Erfassung verschiedener Datenströme im Zusammenhang mit Betriebsparametern zu ermöglichen, Nachhaltigkeitskennzahlen und Marktdynamik. Ein weiteres Ziel besteht darin, die Datenvorverarbeitungstechniken durch die Implementierung fortschrittlicher Techniken und Verarbeitungseinheiten zu verbessern, die Rohdaten bereinigen, integrieren und in ein standardisiertes, für die Analyse geeignetes Format umwandeln, um die Datenqualität und - verwendbarkeit im gesamten Ökosystem der Lieferkette sicherzustellen. Darüber hinaus ist es ein Ziel der Erfindung, Techniken des maschinellen Lernens und Vorhersagemodellierungstechniken zu verwenden, um historische Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind, und so eine fundierte Entscheidungsfindung und Leistungsoptimierung zu ermöglichen. Darüber hinaus zielt die Erfindung darauf ab, intuitive Visualisierungsschnittstellen und Mechanismen zur Entscheidungsunterstützung bereitzustellen, die es Beteiligten ermöglichen, Analyseergebnisse zu interpretieren, Erkenntnisse zu erforschen und effektiv bei der Optimierung von Lieferkettenabläufen im Hinblick auf Nachhaltigkeit zusammenzuarbeiten.The aim of the invention is to improve data collection capabilities by integrating various hardware devices such as sensors, IoT devices and data collection modules across the supply chain network, thus enabling real-time monitoring and collection of various data streams related to operational parameters, sustainability metrics and market dynamics. Another aim is to improve data pre-processing techniques by implementing advanced techniques and processing units that clean, integrate and transform raw data into a standardized format suitable for analysis to ensure data quality and usability across the supply chain ecosystem. Furthermore, an aim of the invention is to use machine learning techniques and predictive modeling techniques to analyze historical data, identify patterns and predict future outcomes relevant for sustainable supply chain management, enabling informed decision making and performance optimization. Furthermore, the invention aims to provide intuitive visualization interfaces and decision support mechanisms that enable stakeholders to interpret analysis results, explore insights, and collaborate effectively in optimizing supply chain operations for sustainability.
Um die Vorteile und Merkmale der vorliegenden Offenbarung weiter zu verdeutlichen, erfolgt eine detailliertere Beschreibung der Erfindung unter Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen davon, die in der beigefügten Zeichnung dargestellt sind. Es versteht sich, dass diese Zeichnung nur typische Ausführungsformen der Erfindung darstellt und daher nicht als deren Umfang einschränkend anzusehen ist. Die Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnung genauer und detaillierter beschrieben und erläutert.In order to further clarify the advantages and features of the present disclosure, the invention will be described in more detail with reference to specific embodiments thereof shown in the accompanying drawings. It is to be understood that these drawings represent only typical embodiments of the invention and are therefore not to be considered as limiting the scope thereof. The invention will be described and explained in more detail with reference to the accompanying drawings.
Kurzbeschreibung der Figur:Short description of the figure:
Diese und andere Merkmale, Aspekte und Vorteile der vorliegenden Offenbarung werden besser verständlich, wenn die folgende detaillierte Beschreibung unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung gelesen wird, in der gleiche Bezugszeichen gleiche Teile darstellen, wobei:
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1 zeigt ein Blockdiagramm eines Systems für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
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1 shows a block diagram of a system for predictive analytics in sustainable supply chain management according to an embodiment of the present disclosure.
Darüber hinaus werden erfahrene Handwerker erkennen, dass Elemente in der Zeichnung der Einfachheit halber dargestellt sind und möglicherweise nicht unbedingt maßstabsgetreu gezeichnet wurden. Beispielsweise veranschaulichen die Flussdiagramme die Methode anhand der wichtigsten Schritte, die dazu beitragen, das Verständnis von Aspekten der vorliegenden Offenbarung zu verbessern. Darüber hinaus können im Hinblick auf die Konstruktion des Geräts eine oder mehrere Komponenten des Geräts in der Zeichnung durch herkömmliche Symbole dargestellt worden sein, und die Zeichnung zeigt möglicherweise nur die spezifischen Details, die für das Verständnis der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung relevant sind um die Zeichnung nicht durch Details zu verdecken, die für den Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, der Nutzen aus der Beschreibung hierin zieht, leicht ersichtlich sind.In addition, skilled artisans will appreciate that elements in the drawings are shown for convenience and may not necessarily be drawn to scale. For example, the flowcharts illustrate the method by key steps that help improve understanding of aspects of the present disclosure. In addition, with respect to the construction of the device, one or more components of the device may have been represented in the drawing by conventional symbols, and the drawing may show only the specific details relevant to understanding the embodiments of the present disclosure so as not to obscure the drawing with details that would be readily apparent to one of ordinary skill in the art having the benefit of the description herein.
Detaillierte Beschreibung der ErfindungDetailed description of the invention
Um das Verständnis der Prinzipien der Erfindung zu fördern, wird nun auf die in der Zeichnung dargestellte Ausführungsform Bezug genommen und für deren Beschreibung eine spezifische Sprache verwendet. Es versteht sich jedoch, dass dadurch keine Einschränkung des Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist, da Änderungen und weitere Modifikationen des dargestellten Systems und weitere Anwendungen der darin dargestellten Prinzipien der Erfindung in Betracht gezogen werden, wie sie einem Fachmann normalerweise in den Sinn kommen würden in der Technik, auf die sich die Erfindung bezieht.In order to promote an understanding of the principles of the invention, reference will now be made to the embodiment illustrated in the drawings and specific language will be used to describe the same. It is to be understood, however, that no limitation upon the scope of the invention is thereby intended, since changes and further modifications to the illustrated system and further applications of the principles of the invention illustrated therein are contemplated as would normally occur to one skilled in the art to which the invention relates.
Der Fachmann versteht, dass die vorstehende allgemeine Beschreibung und die folgende detaillierte Beschreibung beispielhaft und erläuternd für die Erfindung sind und diese nicht einschränken sollen.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory of the invention and are not intended to be restrictive thereof.
Verweise in dieser Spezifikation auf „einen Aspekt“, „einen anderen Aspekt“ oder eine ähnliche Sprache bedeuten, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder ein bestimmtes Merkmal, das in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung enthalten ist. Daher beziehen sich die Formulierungen „in einer Ausführungsform“, „in einer anderen Ausführungsform“ und ähnliche Formulierungen in dieser Spezifikation möglicherweise, aber nicht unbedingt, auf dieselbe Ausführungsform.References in this specification to "one aspect," "another aspect," or similar language mean that a particular feature, structure, or feature described in connection with the embodiment is included in at least one embodiment of the present disclosure. Therefore, the phrases "in one embodiment," "in another embodiment," and similar phrases in this specification may, but do not necessarily, refer to the same embodiment.
Die Begriffe „umfasst“, „umfassend“ oder alle anderen Variationen davon sollen eine nicht ausschließliche Einbeziehung abdecken, sodass ein Prozess oder eine Methode, die eine Liste von Schritten umfasst, nicht nur diese Schritte umfasst, sondern möglicherweise andere Schritte nicht umfasst ausdrücklich aufgeführt oder diesem Prozess oder dieser Methode innewohnend sind. Ebenso schließen ein oder mehrere Geräte oder Subsysteme oder Elemente oder Strukturen oder Komponenten, denen „umfasst...a“ vorangestellt ist, nicht ohne weitere Einschränkungen die Existenz anderer Geräte oder anderer Subsysteme oder anderer Elemente oder anderer Strukturen aus anderen Komponenten oder zusätzliche Geräte oder zusätzliche Subsysteme oder zusätzliche Elemente oder zusätzliche Strukturen oder zusätzliche Komponenten.The terms "comprises," "comprising," or any other variations thereof are intended to cover non-exclusive inclusion, such that a process or method comprising a list of steps does not include only those steps, but may include other steps not expressly listed or inherent in that process or method. Likewise, one or more devices or subsystems or elements or structures or components preceded by "comprises..." do not exclude, without further limitation, the existence of other devices or other subsystems or other elements or other structures from other components, or additional devices or additional subsystems or additional elements or additional structures or additional components.
Sofern nicht anders definiert, haben alle hier verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, zu dem diese Erfindung gehört, allgemein verstanden werden. Das hier bereitgestellte System, die Methoden und Beispiele dienen nur der Veranschaulichung und sollen nicht einschränkend sein.Unless otherwise defined, all technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. The system, methods, and examples provided herein are for purposes of illustration only and are not intended to be limiting.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden im Folgenden ausführlich unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung beschrieben.Embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
Die in dieser Spezifikation beschriebenen Funktionseinheiten sind als Geräte gekennzeichnet. Ein Gerät kann in programmierbaren Hardwaregeräten wie Prozessoren, digitalen Signalprozessoren, Zentraleinheiten, feldprogrammierbaren Gate-Arrays, programmierbarer Array-Logik, programmierbaren Logikgeräten, Cloud-Verarbeitungssystemen oder dergleichen implementiert sein. Die Geräte können auch in Software zur Ausführung durch verschiedene Prozessortypen implementiert werden. Ein identifiziertes Gerät kann ausführbaren Code enthalten und beispielsweise einen oder mehrere physische oder logische Blöcke von Computeranweisungen umfassen, die beispielsweise als Objekt, Prozedur, Funktion oder anderes Konstrukt organisiert sein können. Dennoch muss die ausführbare Datei eines identifizierten Geräts nicht physisch zusammen angeordnet sein, sondern kann aus unterschiedlichen, an unterschiedlichen Orten gespeicherten Anweisungen bestehen, die, wenn sie logisch zusammengefügt werden, das Gerät bilden und den angegebenen Zweck des Geräts erfüllen.The functional units described in this specification are identified as devices. A device may be implemented in programmable hardware devices such as processors, digital signal processors, central processing units, field programmable gate arrays, programmable array logic, programmable logic devices, cloud processing systems, or the like. The devices may also be implemented in software for execution by various types of processors. An identified device may contain executable code and may include, for example, one or more physical or logical blocks of computer instructions that may be organized, for example, as an object, procedure, function, or other construct. Nevertheless, the executable of an identified device need not be physically arranged together, but may consist of distinct instructions stored in different locations that, when logically assembled together, form the device and accomplish the stated purpose of the device.
Tatsächlich könnte ein ausführbarer Code eines Geräts oder Moduls eine einzelne Anweisung oder mehrere Anweisungen sein und sogar über mehrere verschiedene Codesegmente, zwischen verschiedenen Anwendungen und über mehrere Speichergeräte verteilt sein. In ähnlicher Weise können Betriebsdaten hier innerhalb des Geräts identifiziert und dargestellt werden und können in jeder geeigneten Form verkörpert und in jeder geeigneten Art von Datenstruktur organisiert werden. Die Betriebsdaten können als einzelner Datensatz erfasst oder über verschiedene Standorte, einschließlich verschiedener Speichergeräte, verteilt werden und können zumindest teilweise als elektronische Signale in einem System oder Netzwerk vorliegen.In fact, executable code of a device or module could be a single instruction or multiple instructions, and even distributed across several different code segments, between different applications, and across multiple storage devices. Similarly, operational data here may be identified and represented within the device and may be embodied in any suitable form and organized in any suitable type of data structure. The operational data may be captured as a single set of data or distributed across different locations, including different storage devices, and may exist at least in part as electronic signals in a system or network.
Verweise in dieser Spezifikation auf „eine ausgewählte Ausfuhrungsform“, „eine Ausführungsform“ oder „eine Ausführungsform“ bedeuten, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder ein bestimmtes Merkmal, das in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform des offenbarten Gegenstands enthalten ist. Daher beziehen sich die Ausdrücke „eine ausgewählte Ausführungsform“, „in einer Ausführungsform“ oder „in einer Ausführungsform“ an verschiedenen Stellen in dieser Spezifikation nicht unbedingt auf dieselbe Ausführungsform.References in this specification to "a selected embodiment," "an embodiment," or "an embodiment" mean that a particular feature, structure, or feature described in connection with the embodiment is included in at least one embodiment of the disclosed subject matter. Therefore, the phrases "a selected embodiment," "in an embodiment," or "in an embodiment" in various places in this specification do not necessarily refer to the same embodiment.
Darüber hinaus können die beschriebenen Merkmale, Strukturen oder Eigenschaften in einer oder mehreren Ausführungsformen auf jede geeignete Weise kombiniert werden. In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche spezifische Details bereitgestellt, um ein umfassendes Verständnis der Ausführungsformen des offenbarten Gegenstands zu ermöglichen. Ein Fachmann auf dem betreffenden Gebiet wird jedoch erkennen, dass der offenbarte Gegenstand ohne eines oder mehrere der spezifischen Details oder mit anderen Methoden, Komponenten, Materialien usw. in die Praxis umgesetzt werden kann. In anderen Fällen können wohlbekannte Strukturen, Materialien, oder Vorgänge werden nicht im Detail gezeigt oder beschrieben, um Aspekte des offengelegten Gegenstands nicht zu verschleiern.Moreover, the described features, structures, or characteristics may be combined in any suitable manner in one or more embodiments. In the following description, numerous specific details are provided to provide a thorough understanding of embodiments of the disclosed subject matter. However, one skilled in the art will recognize that the disclosed subject matter may be practiced without one or more of the specific details, or with other methods, components, materials, etc. In other instances, well-known structures, materials, or processes are not shown or described in detail in order not to obscure aspects of the disclosed subject matter.
Gemäß den beispielhaften Ausführungsformen können die offenbarten Computerprogramme oder -module auf viele beispielhafte Arten ausgeführt werden, beispielsweise als Anwendung, die sich im Speicher eines Geräts befindet, oder als gehostete Anwendung, die auf einem Server ausgeführt wird und mit diesem kommuniziert Geräteanwendung oder Browser über eine Reihe von Standardprotokollen wie TCP/IP, HTTP, XML, SOAP, REST, JSON und andere ausreichende Protokolle. Die offenbarten Computerprogramme können in beispielhaften Programmiersprachen geschrieben sein, die aus dem Speicher des Geräts oder von einem gehosteten Server ausgeführt werden, wie etwa BASIC, COBOL, C, C++, Java, Pascal, oder Skriptsprachen wie JavaScript, Python, Ruby, PHP, Perl oder andere geeignete Programmiersprachen.According to the example embodiments, the disclosed computer programs or modules may be executed in many example ways, for example, as an application residing in the memory of a device, or as a hosted application executing on and communicating with a server, device application, or browser via a variety of standard protocols such as TCP/IP, HTTP, XML, SOAP, REST, JSON, and other sufficient protocols. The disclosed computer programs may be written in example programming languages that execute from the memory of the device or from a hosted server, such as BASIC, COBOL, C, C++, Java, Pascal, or scripting languages such as JavaScript, Python, Ruby, PHP, Perl, or other suitable programming languages.
Einige der offenbarten Ausführungsformen beinhalten oder beinhalten auf andere Weise die Datenübertragung über ein Netzwerk, beispielsweise die Übermittlung verschiedener Eingaben oder Dateien über das Netzwerk. Das Netzwerk kann beispielsweise eines oder mehrere der folgenden Elemente umfassen: Internet, Wide Area Networks (WANs), Local Area Networks (LANs), analoge oder digitale drahtgebundene und drahtlose Telefonnetzwerke z. B. ein PSTN, Integrated Services Digital Network (ISDN), ein Mobilfunknetz und Digital Subscriber Line (xDSL), Radio, Fernsehen, Kabel, Satellit und/oder andere Übertragungs- oder Tunnelmechanismen zur Datenübertragung. Das Netzwerk kann mehrere Netzwerke oder Teilnetzwerke umfassen, von denen jedes beispielsweise einen drahtgebundenen oder drahtlosen Datenweg umfassen kann. Das Netzwerk kann ein leitungsvermitteltes Sprachnetzwerk, ein paketvermitteltes Datennetzwerk oder jedes andere Netzwerk umfassen, das elektronische Kommunikation übertragen kann. Das Netzwerk kann beispielsweise Netzwerke umfassen, die auf dem Internetprotokoll (IP) oder dem asynchronen Übertragungsmodus (ATM) basieren, und kann Sprache beispielsweise mithilfe von VoIP, Voice-over-ATM oder anderen vergleichbaren Protokollen unterstützen, die für Sprachdatenkommunikation verwendet werden. In einer Implementierung umfasst das Netzwerk ein Mobilfunknetz, das so konfiguriert ist, dass es den Austausch von Text- oder SMS-Nachrichten ermöglicht.Some of the disclosed embodiments involve or otherwise involve the transmission of data over a network, such as the transmission of various inputs or files over the network. The network may include, for example, one or more of the following: Internet, Wide Area Networks (WANs), Local Area Networks (LANs), analog or digital wired and wireless telephone networks, such as a PSTN, Integrated Services Digital Network (ISDN), a cellular network and Digital Subscriber Line (xDSL), radio, television, cable, satellite, and/or other transmission or tunneling mechanisms for transmitting data. The network may include multiple networks or subnetworks, each of which may include, for example, a wired or wireless data path. The network may include a circuit-switched voice network, a packet-switched data network, or any other network capable of transmitting electronic communications. The network may include, for example, networks based on Internet Protocol (IP) or Asynchronous Transfer Mode (ATM), and may support voice, for example, using VoIP, Voice over ATM, or other similar protocols used for voice data communications. In one implementation, the network includes a cellular network configured to enable the exchange of text or SMS messages.
Beispiele für das Netzwerk sind unter anderem ein Personal Area Network (PAN), ein Storage Area Network (SAN), ein Home Area Network (HAN), ein Campus Area Network (CAN) und ein Local Area Network (LAN), ein Wide Area Network (WAN), ein Metropolitan Area Network (MAN), ein Virtual Private Network (VPN), ein Enterprise Private Network (EPN), Internet, ein Global Area Network (GAN) und so weiter.Examples of the network include a personal area network (PAN), a storage area network (SAN), a home area network (HAN), a campus area network (CAN), a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a metropolitan area network (MAN), a virtual private network (VPN), an enterprise private network (EPN), Internet, a global area network (GAN), and so on.
Bezugnehmend auf
In einer Ausführungsform ist eine Datenverfeinerungsverarbeitungseinheit (104) in die Informationserfassungseinheit (102) integriert und so konfiguriert, dass sie die gesammelten Daten vorverarbeitet, um anomale Datenpunkte aus den gesammelten Daten zu identifizieren und zu entfernen.In one embodiment, a data refinement processing unit (104) is integrated into the information gathering unit (102) and configured to pre-process the collected data to identify and remove anomalous data points from the collected data.
In einer Ausführungsform ist eine prädiktive Modellierungseinheit (106) mit der Datenverfeinerungsverarbeitungseinheit (104) verbunden und so konfiguriert, dass sie Techniken des maschinellen Lernens nutzt, um die vorverarbeiteten Daten zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind.In one embodiment, a predictive modeling unit (106) is connected to the data refinement processing unit (104) and configured to use machine learning techniques to analyze the preprocessed data and predict future outcomes relevant to sustainable supply chain management.
In einer Ausführungsform ist eine Visualisierungseinheit (108) mit der prädiktiven Modellierungseinheit (106) gekoppelt und so konfiguriert, dass sie aus den analysierten Daten abgeleitete Erkenntnisse, Trends und Vorhersagen über grafische Benutzeroberflächen (110) und interaktive Anzeigen (112) präsentiert.In one embodiment, a visualization unit (108) is coupled to the predictive modeling unit (106) and configured to present insights, trends, and predictions derived from the analyzed data via graphical user interfaces (110) and interactive displays (112).
In einer Ausführungsform steht eine Entscheidungsunterstützungseinheit (114) in Kommunikation mit der Vorhersagemodellierungseinheit (106) und ist so konfiguriert, dass sie auf der Grundlage der analysierten Daten und Vorhersagen optimale Entscheidungen und Strategien für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement empfiehlt und dabei mehrere Ziele, Einschränkungen usw. berücksichtigt Kompromisse.In one embodiment, a decision support unit (114) is in communication with the predictive modeling unit (106) and is configured to recommend optimal decisions and strategies for sustainable supply chain management based on the analyzed data and predictions, taking into account multiple objectives, constraints, etc. and trade-offs.
In einer Ausführungsform umfasst die Informationserfassungseinheit (102) Sensorarrays (102a), IoT-Geräte (102b), Datenerfassungsmodule (102c) und Kommunikationsschnittstellen (102d), um Echtzeitdaten von verschiedenen Punkten innerhalb der Lieferkette zu sammeln Netzwerk.In one embodiment, the information collection unit (102) comprises sensor arrays (102a), IoT devices (102b), data acquisition modules (102c), and communication interfaces (102d) to collect real-time data from various points within the supply chain network.
In einer Ausführungsform umfasst die Datenverfeinerungsverarbeitungseinheit (104) Prozessoren (104a), Speichermodule (104b) und Datentransformationstechniken, um die gesammelten Daten zu bereinigen, zu integrieren und zu normalisieren und so Konsistenz und Nutzbarkeit für die nachfolgende Analyse sicherzustellen.In one embodiment, the data refinement processing unit (104) includes processors (104a), memory modules (104b), and data transformation techniques to clean, integrate, and normalize the collected data to ensure consistency and usability for subsequent analysis.
In einer Ausführungsform umfasst die prädiktive Modellierungseinheit (106) Verarbeitungseinheiten (106a), Beschleuniger für maschinelles Lernen (106b) und prädiktive Techniken, die für die effiziente Analyse großer Datensätze und die Echtzeitvorhersage wichtiger Leistungsindikatoren (KPIs), die für Nachhaltigkeit relevant sind, optimiert sind Lieferkettenmanagement.In one embodiment, the predictive modeling unit (106) comprises processing units (106a), machine learning accelerators (106b) and predictive techniques optimized for efficient analysis of large data sets and real-time prediction of key performance indicators (KPIs) relevant to sustainability supply chain management.
In einer Ausführungsform umfasst die Visualisierungseinheit (108) Anzeigebildschirme (108a), grafische Verarbeitungseinheiten (GPUs) (108b) und Rendering-Engines (108c), um visuelle Darstellungen von Datenerkenntnissen, Trends und Vorhersagen in Form von Diagrammen zu generieren, Grafiken, Karten und interaktive Dashboards.In one embodiment, the visualization unit (108) includes display screens (108a), graphics processing units (GPUs) (108b), and rendering engines (108c) to generate visual representations of data insights, trends, and predictions in the form of charts, graphs, maps, and interactive dashboards.
Das System umfasst ein Netzwerk miteinander verbundener Hardwareeinheiten, einschließlich Datenerfassungsgeräten, Vorverarbeitungsmodulen, prädiktiven Modellierungseinheiten, Visualisierungsschnittstellen und Mechanismen zur Entscheidungsunterstützung. Die Datenerfassungsgeräte, die aus Sensorarrays, IoT-Geräten und Datenerfassungsmodulen bestehen können, werden strategisch im gesamten Lieferkettennetzwerk eingesetzt, um Echtzeitdaten zu verschiedenen Betriebsparametern, Nachhaltigkeitskennzahlen und Marktdynamiken zu sammeln. Diese Daten werden dann an die Vorverarbeitungsmodule übertragen, wo sie Bereinigungs-, Integrations- und Transformationsprozesse durchlaufen, um Konsistenz, Vollständigkeit und Nutzbarkeit für die nachfolgende Analyse sicherzustellen. Die vorverarbeiteten Daten werden in die prädiktiven Modellierungseinheiten eingespeist, die fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und Optimierungstechniken nutzen, um historische Trends zu analysieren, Muster zu identifizieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind. Die von den Modellierungseinheiten generierten Vorhersagen werden den Benutzern über intuitive Visualisierungsschnittstellen wie grafische Benutzeroberflächen, interaktive Dashboards und Datenvisualisierungstools präsentiert, sodass Stakeholder Erkenntnisse gewinnen, Trends bewerten und fundierte Entscheidungen treffen können. Darüber hinaus enthält das System Entscheidungsunterstützungsmechanismen, die die analysierten Daten und Vorhersagen nutzen, um optimale Entscheidungen und Strategien für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement zu empfehlen und dabei mehrere Ziele, Einschränkungen und Kompromisse zu berücksichtigen. Durch seine integrierten Hardwarekomponenten und Funktionsmodule ermöglicht das System Unternehmen, ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren, die Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren und die soziale Verantwortung zu stärken und so zu einem nachhaltigeren und widerstandsfähigeren globalen Lieferkettenökosystem beizutragen.The system comprises a network of interconnected hardware units, including data collection devices, pre-processing modules, predictive modeling units, visualization interfaces, and decision support mechanisms. The data collection devices, which can consist of sensor arrays, IoT devices, and data acquisition modules, are strategically deployed throughout the supply chain network to collect real-time data on various operational parameters, sustainability metrics, and market dynamics. This data is then transferred to the pre-processing modules, where it undergoes cleansing, integration, and transformation processes to ensure consistency, completeness, and usability for subsequent analysis. The pre-processed data is fed into the predictive modeling units, which leverage advanced machine learning and optimization techniques to analyze historical trends, identify patterns, and predict future outcomes relevant to sustainable supply chain management. The predictions generated by the modeling units are presented to users through intuitive visualization interfaces such as graphical user interfaces, interactive dashboards, and data visualization tools, enabling stakeholders to gain insights, evaluate trends, and make informed decisions. In addition, the system includes decision support mechanisms that leverage the analyzed data and predictions to recommend optimal decisions and strategies for sustainable supply chain management, taking into account multiple objectives, constraints, and trade-offs. Through its integrated hardware components and functional modules, the system enables companies to optimize their supply chain operations, minimize environmental impacts, and enhance social responsibility, thereby contributing to a more sustainable and resilient global supply chain ecosystem.
Die Technik des KI-gesteuerten Systems für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement umfasst eine Reihe miteinander verbundener Prozesse, die darauf abzielen, Techniken des maschinellen Lernens zu nutzen, um historische Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, die für die Nachhaltigkeitsleistung relevant sind.The AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management technique involves a set of interconnected processes that aim to use machine learning techniques to analyze historical data, identify patterns, and predict future outcomes relevant to sustainability performance.
Die Technik beginnt mit der Datenerfassung, bei der Echtzeit- und historische Daten zu Lieferkettenabläufen, Nachhaltigkeitskennzahlen und Markttrends aus internen und externen Quellen gesammelt werden. Diese Daten werden dann einer Vorverarbeitung unterzogen, bei der Bereinigungs-, Integrations- und Transformationstechniken angewendet werden, um die Qualität und Benutzerfreundlichkeit der Daten sicherzustellen. Die vorverarbeiteten Daten werden dann in die prädiktive Modellierungsphase eingespeist, in der eine Reihe maschineller Lerntechniken wie Regression, Klassifizierung, Zeitreihenanalyse und Optimierungstechniken eingesetzt werden, um historische Trends und Muster zu analysieren.The technique begins with data collection, where real-time and historical data on supply chain operations, sustainability metrics, and market trends are collected from internal and external sources. This data is then subjected to pre-processing, which involves applying cleaning, integration, and transformation techniques to ensure the quality and usability of the data. The pre-processed data is then fed into the predictive modeling phase, which employs a range of machine learning techniques such as regression, classification, time series analysis, and optimization techniques to analyze historical trends and patterns.
In der prädiktiven Modellierungsphase verwendet die Technik eine Regressionsanalyse, um Beziehungen zwischen Eingabevariablen (wie Produktionsmengen, Lagerbeständen und Transportkosten) und Zielvariablen (wie Kohlenstoffemissionen, Energieverbrauch und Kennzahlen zur Einhaltung sozialer Standards) zu identifizieren. Durch die Anpassung mathematischer Modelle an die historischen Daten ermöglicht die Regressionsanalyse der Technik, zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Trends und Muster vorherzusagen.In the predictive modeling phase, the technique uses regression analysis to identify relationships between input variables (such as production volumes, inventory levels, and transportation costs) and target variables (such as carbon emissions, energy consumption, and social compliance metrics). By fitting mathematical models to the historical data, regression analysis enables the technique to predict future outcomes based on past trends and patterns.
Mithilfe von Klassifizierungstechniken werden Ereignisse in der Lieferkette kategorisiert und potenzielle Risiken oder Chancen für die Nachhaltigkeitsleistung identifiziert. Beispielsweise können Klassifizierungstechniken verwendet werden, um Lieferanten anhand ihrer Umwelt- und Sozialkonformitätsstufen zu klassifizieren, wodurch Unternehmen in die Lage versetzt werden, Lieferanten mit hohem Risiko zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen zu priorisieren.Classification techniques are used to categorize supply chain events and identify potential risks or opportunities to sustainability performance. For example, classification techniques can be used to classify suppliers based on their environmental and social compliance levels, enabling companies to identify high-risk suppliers and prioritize corrective actions.
Mithilfe von Zeitreihenanalysetechniken werden zeitliche Muster in den Daten analysiert, beispielsweise Saisonalität, Trends und Zyklizität. Durch die Identifizierung wiederkehrender Muster und Trends in historischen Daten ermöglicht die Zeitreihenanalyse der Technik, genaue Prognosen über zukünftige Ergebnisse zu erstellen, wie z. B. die Nachfrage nach Produkten, Lagerbestände und Ressourcennutzung.Time series analysis techniques are used to analyze temporal patterns in the data, such as seasonality, trends, and cyclicality. By identifying recurring patterns and trends in historical data, time series analysis enables the technique to make accurate forecasts about future outcomes, such as product demand, inventory levels, and resource utilization.
Optimierungstechniken spielen dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Entscheidungen und Strategien in der Lieferkette optimieren, um die Nachhaltigkeitsleistung zu maximieren. Beispielsweise können lineare Programmiertechniken zur Optimierung von Transportwegen und Minimierung von Kohlenstoffemissionen eingesetzt werden, während ganzzahlige Programmiertechniken zur Optimierung von Produktionsplänen und zur Minimierung von Abfall eingesetzt werden können. Durch die Berücksichtigung mehrerer Ziele, Einschränkungen und Kompromisse ermöglichen Optimierungstechniken der Technik, optimale Entscheidungen zu empfehlen, die wirtschaftliche, ökologische und soziale Ziele in Einklang bringen.Optimization techniques play a critical role in this by optimizing supply chain decisions and strategies to maximize sustainability performance. For example, linear programming techniques can be used to optimize transportation routes and minimize carbon emissions, while integer programming techniques can be used to optimize production schedules and minimize waste. By considering multiple objectives, constraints, and trade-offs, optimization techniques enable engineering to recommend optimal decisions that balance economic, environmental, and social objectives.
Zusätzlich zu prädiktiven Modellierungstechniken umfasst die Technik fortschrittliche Datenvorverarbeitungsmethoden, um die Qualität und Benutzerfreundlichkeit der Eingabedaten zu verbessern. Datenbereinigungstechniken werden angewendet, um Ausreißer, Fehler und Inkonsistenzen aus den Daten zu entfernen und sicherzustellen, dass die Vorhersagemodelle auf genauen und zuverlässigen Daten trainiert werden. Datenintegrationstechniken werden verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen, wie internen Datenbanken, externen APIs und Datenanbietern von Drittanbietern, zur Analyse in einem einheitlichen Datensatz zu kombinieren. Datentransformationstechniken werden eingesetzt, um Daten über verschiedene Maßstäbe und Formate hinweg zu normalisieren, sodass die Technik Daten effizient verarbeiten und analysieren kann.In addition to predictive modeling techniques, the technique includes advanced data preprocessing methods to improve the quality and usability of the input data. Data cleaning techniques are applied to remove outliers, errors, and inconsistencies from the data and ensure that the predictive models are trained on accurate and reliable data. Data integration techniques are used to combine data from different sources, such as internal databases, external APIs, and third-party data providers, into a unified dataset for analysis. Data transformation techniques are employed to normalize data across different scales and formats, enabling the technique to process and analyze data efficiently.
Sobald die Vorhersagemodelle anhand historischer Daten trainiert und validiert wurden, generiert die Technik Vorhersagen und Erkenntnisse, die den Benutzern über intuitive Visualisierungstools wie interaktive Dashboards, Diagramme und Grafiken präsentiert werden. Mithilfe dieser Visualisierungstools können Stakeholder die Vorhersagen untersuchen und interpretieren, Trends und Muster in den Daten bewerten und fundierte Entscheidungen über Lieferkettenabläufe und Nachhaltigkeitsstrategien treffen.Once the predictive models are trained and validated using historical data, the technology generates predictions and insights that are presented to users via intuitive visualization tools such as interactive dashboards, charts and graphs. These visualization tools enable stakeholders to explore and interpret the predictions, evaluate trends and patterns in the data, and make informed decisions about supply chain operations and sustainability strategies.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Technik des KI-gesteuerten Systems für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement eine Reihe miteinander verbundener Prozesse umfasst, darunter Datenerfassung, Vorverarbeitung, prädiktive Modellierung, Optimierung und Visualisierung. Durch den Einsatz maschineller Lerntechniken und fortschrittlicher Techniken ermöglicht die Technik Unternehmen, historische Daten zu analysieren, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen in der Lieferkette zu optimieren, um die Nachhaltigkeitsleistung zu maximieren.In summary, the technique of AI-driven predictive analytics system in sustainable supply chain management involves a series of interconnected processes including data collection, preprocessing, predictive modeling, optimization, and visualization. By using machine learning techniques and advanced techniques, the technique enables companies to analyze historical data, predict future outcomes, and optimize supply chain decisions to maximize sustainability performance.
Der Betrieb des KI-gesteuerten Systems für prädiktive Analysen im nachhaltigen Lieferkettenmanagement erfordert ein komplexes Zusammenspiel von Hardwaregeräten, Softwarekomponenten und Datenverarbeitungstechniken, die in einer Client-Server-Architektur orchestriert sind. Das Herzstück des Systems ist ein verteiltes Netzwerk von Hardwaregeräten, darunter Datenerfassungssensoren, Datenveredelungsverarbeitungseinheiten, prädiktive Modellierungsserver und Visualisierungsschnittstellen, die jeweils eine entscheidende Rolle dabei spielen, den nahtlosen Fluss von Daten, Analysen und Erkenntnissen zu ermöglichen das Ökosystem der Lieferkette.Operating the AI-driven predictive analytics system in sustainable supply chain management requires a complex interplay of hardware devices, software components, and data processing techniques orchestrated in a client-server architecture. At the heart of the system is a distributed network of hardware devices, including data collection sensors, data refinement processing units, predictive modeling servers, and visualization interfaces, each of which plays a critical role in enabling the seamless flow of data, analytics, and insights across the supply chain ecosystem.
Der Betrieb des Systems beginnt mit dem Einsatz von Datenerfassungssensoren an verschiedenen Punkten innerhalb des Lieferkettennetzwerks, beispielsweise Produktionsstätten, Lagerhäusern, Vertriebszentren und Transportfahrzeugen. Diese mit IoT-Funktionen ausgestatteten Sensoren überwachen und sammeln kontinuierlich Echtzeitdaten zu wichtigen Betriebsparametern, Nachhaltigkeitskennzahlen und Umweltfaktoren. Beispielsweise überwachen Temperatursensoren die Umgebungsbedingungen in Lagerhallen, GPS-Tracker überwachen die Bewegung von Waren während des Transports und Energiezähler messen den Stromverbrauch in Produktionsanlagen. Die von diesen Sensoren gesammelten Daten werden zur weiteren Analyse drahtlos an die Datenveredelungsverarbeitungseinheiten übertragen.The operation of the system begins with the deployment of data collection sensors at various points within the supply chain network, such as manufacturing plants, warehouses, distribution centers, and transportation vehicles. These sensors, equipped with IoT capabilities, continuously monitor and collect real-time data on key operational parameters, sustainability metrics, and environmental factors. For example, temperature sensors monitor environmental conditions in warehouses, GPS trackers monitor the movement of goods during transportation, and energy meters measure power consumption in production facilities. The data collected by these sensors is wirelessly transmitted to the data refinement processing units for further analysis.
Die Datenveredelungsverarbeitungseinheiten, bestehend aus dedizierten Hardwareservern und Datenverarbeitungstechniken, empfangen die Rohdatenströme von den Datenerfassungssensoren und führen eine Reihe von Vorverarbeitungsaufgaben durch, um die Daten zu bereinigen, zu integrieren und in ein standardisiertes, für die Analyse geeignetes Format umzuwandeln. Dazu gehört die Entfernung von Rauschen und Ausreißern, die Auflösung von Inkonsistenzen und die Normalisierung von Daten über verschiedene Maßstäbe und Formate hinweg. Die Datenveredelungsverarbeitungseinheiten übernehmen auch die Datenaggregation, -filterung und -komprimierung, um das Datenvolumen zu reduzieren und die Speicher- und Übertragungsbandbreite zu optimieren. Darüber hinaus werden Datenverschlüsselungs- und Authentifizierungsmechanismen implementiert, um die Sicherheit und Integrität der Daten während der gesamten Vorverarbeitungsphase zu gewährleisten.The data refinement processing units, consisting of dedicated hardware servers and data processing techniques, receive the raw data streams from the data collection sensors and perform a series of preprocessing tasks to clean, integrate and transform the data into a standardized format suitable for analysis. This includes removing noise and outliers, resolving inconsistencies and normalizing data across different scales and formats. The data refinement processing units also handle data aggregation, filtering and compression to reduce data volume and optimize storage and transmission bandwidth. In addition, data encryption and authentication mechanisms are implemented to ensure data security and integrity throughout the preprocessing phase.
Sobald die Daten vorverarbeitet wurden, werden sie an die Vorhersagemodellierungsserver übertragen, die das rechnerische Rückgrat des Systems bilden. Diese mit Hochleistungs-CPUs, GPUs und speziellen Hardwarebeschleunigern ausgestatteten Server hosten die prädiktiven Analysetechniken und Modelle des maschinellen Lernens, die für die Analyse historischer Daten, die Identifizierung von Mustern und die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse verantwortlich sind, die für ein nachhaltiges Lieferkettenmanagement relevant sind. Die Vorhersagemodellierungsserver nutzen fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens wie Regression, Klassifizierung, Zeitreihenanalyse und Optimierungstechniken, um umsetzbare Erkenntnisse aus den vorverarbeiteten Daten zu gewinnen. Beispielsweise können Regressionsmodelle verwendet werden, um die zukünftige Nachfrage nach Produkten vorherzusagen, während Klassifizierungsmodelle Hochrisikolieferanten anhand ihrer Umweltleistung identifizieren können.Once the data has been preprocessed, it is transferred to the predictive modeling servers, which form the computational backbone of the system. Equipped with high-performance CPUs, GPUs, and dedicated hardware accelerators, these servers host the predictive analytics techniques and machine learning models responsible for analyzing historical data, identifying patterns, and predicting future outcomes relevant to sustainable supply chain management. The predictive modeling servers leverage advanced machine learning techniques such as regression, classification, time series analysis, and optimization techniques to extract actionable insights from the preprocessed data. For example, regression models can be used to predict future demand for products, while classification models can identify high-risk suppliers based on their environmental performance.
In einer Client-Server-Architektur interagieren Clients mit dem System über Benutzeroberflächen und Visualisierungstools, die auf dedizierten Hardwaregeräten wie Desktop-Computern, Laptops, Tablets und Smartphones gehostet werden. Diese Client-Geräte greifen über Netzwerkverbindungen auf die Vorhersagemodellierungsserver zu und ermöglichen es Benutzern, Datenabfragen zu stellen, Analyseergebnisse anzuzeigen und Visualisierungen in Echtzeit zu erkunden. Die Visualisierungsschnittstellen bieten interaktive Dashboards, Diagramme, Grafiken und Karten, die es Stakeholdern ermöglichen, Trends, Muster und Vorhersagen zu visualisieren, die aus den analysierten Daten abgeleitet werden. Benutzer können Visualisierungsparameter anpassen, Daten nach bestimmten Kriterien filtern und detaillierte Analysen durchführen, um tiefere Einblicke in die Leistung der Lieferkette und Nachhaltigkeitskennzahlen zu erhalten.In a client-server architecture, clients interact with the system through user interfaces and visualization tools hosted on dedicated hardware devices such as desktop computers, laptops, tablets, and smartphones. These client devices access the predictive modeling servers through network connections and allow users to query data, view analysis results, and explore visualizations in real time. The visualization interfaces provide interactive dashboards, charts, graphs, and maps that enable stakeholders to visualize trends, patterns, and predictions derived from the analyzed data. Users can customize visualization parameters, filter data based on specific criteria, and perform detailed analysis to gain deeper insights into supply chain performance and sustainability metrics.
Darüber hinaus enthält das System Entscheidungsunterstützungsmechanismen, die es Benutzern ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Lieferkettenstrategien auf der Grundlage der Analyseergebnisse zu optimieren. Entscheidungsunterstützungstools, die auf den Vorhersagemodellierungsservern gehostet werden, bieten Empfehlungen und Funktionen zur Szenarioanalyse, die Benutzern dabei helfen, alternative Vorgehensweisen zu bewerten, die potenziellen Auswirkungen von Entscheidungen auf die Nachhaltigkeitsleistung zu bewerten und optimale Lösungen zu identifizieren, die wirtschaftliche, ökologische und soziale Ziele in Einklang bringen. Benutzer können beispielsweise die Auswirkungen verschiedener Transportwege auf den CO2-Ausstoß simulieren oder die Kosten-Nutzen-Kompromisse bei der Einführung nachhaltiger Verpackungsmaterialien bewerten.In addition, the system includes decision support mechanisms that enable users to make informed decisions and develop supply chain strategies based on the Decision support tools hosted on the predictive modeling servers provide recommendations and scenario analysis capabilities to help users evaluate alternative courses of action, assess the potential impact of decisions on sustainability performance, and identify optimal solutions that balance economic, environmental, and social objectives. For example, users can simulate the impact of different transport routes on carbon emissions or evaluate the cost-benefit trade-offs of adopting sustainable packaging materials.
Die Zeichnung und die vorstehende Beschreibung geben Beispiele für Ausführungsformen. Fachleute werden erkennen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente einer Ausführungsform können zu einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Beispielsweise können die Reihenfolgen der hier beschriebenen Prozesse geändert werden und sind nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Flussdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge implementiert werden; Es müssen auch nicht unbedingt alle Handlungen ausgeführt werden. Auch solche Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, können parallel zu den anderen Handlungen durchgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen wird durch diese spezifischen Beispiele keineswegs eingeschränkt. Zahlreiche Variationen, ob explizit in der Spezifikation angegeben oder nicht, wie z. B. Unterschiede in Struktur, Abmessung und Materialverwendung, sind möglich. Der Umfang der Ausführungsformen ist mindestens so breit wie durch die folgenden Ansprüche angegeben.The drawings and the foregoing description provide examples of embodiments. Those skilled in the art will recognize that one or more of the elements described may well be combined into a single functional element. Alternatively, certain elements may be separated into multiple functional elements. Elements of one embodiment may be added to another embodiment. For example, the orders of the processes described herein may be changed and are not limited to the manner described herein. Moreover, the actions of a flowchart need not be implemented in the order shown; nor do all actions necessarily need to be performed. Even those actions that are not dependent on other actions may be performed in parallel with the other actions. The scope of the embodiments is in no way limited by these specific examples. Numerous variations, whether explicitly stated in the specification or not, such as differences in structure, dimension, and use of materials, are possible. The scope of the embodiments is at least as broad as indicated by the following claims.
Vorteile, andere Vorzüge und Problemlösungen wurden oben im Hinblick auf spezifische Ausführungsformen beschrieben. Die Vorteile, Vorzüge, Problemlösungen und alle Komponenten, die dazu führen können, dass ein Nutzen, ein Vorteil oder eine Lösung eintritt oder ausgeprägter wird, dürfen jedoch nicht als kritische, erforderliche oder wesentliche Funktion oder Komponente von ausgelegt werden einzelne oder alle Ansprüche.Advantages, other benefits, and solutions to problems have been described above with respect to specific embodiments. However, the advantages, benefits, solutions to problems, and any components that may cause a benefit, advantage, or solution to occur or become more pronounced shall not be construed as a critical, required, or essential function or component of any or all of the claims.
REFERENZENCREDENTIALS
- 100100
- Ein System für prädiktive Analytik im nachhaltigen Lieferkettenmanagement.A system for predictive analytics in sustainable supply chain management.
- 102102
- InformationserfassungseinheitInformation collection unit
- 102a102a
- SensorarraysSensor arrays
- 102b102b
- IoT- GeräteIoT devices
- 102c102c
- DatenerfassungsmoduleData acquisition modules
- 104104
- DatenveredelungsverarbeitungseinheitData refinement processing unit
- 104a104a
- ProzessorenProcessors
- 104b104b
- SpeichermoduleMemory modules
- 106106
- VorhersagemodellierungseinheitPredictive modelling unit
- 106a106a
- VerarbeitungseinheitenProcessing units
- 106b106b
- Beschleuniger für maschinelles LernenMachine learning accelerators
- 108108
- VisualisierungseinheitVisualization unit
- 108a108a
- AnzeigebildschirmeDisplay screens
- 108b108b
- Grafikprozessoren (GPUs)Graphics processing units (GPUs)
- 108c108c
- Rendering-EnginesRendering engines
- 110110
- Grafische BenutzeroberflächenGraphical user interfaces
- 112112
- interaktive Displaysinteractive displays
- 114114
- EntscheidungsunterstützungseinheitDecision support unit
Claims (5)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE202024101631.9U DE202024101631U1 (en) | 2024-04-04 | 2024-04-04 | AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE202024101631.9U DE202024101631U1 (en) | 2024-04-04 | 2024-04-04 | AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| DE202024101631U1 true DE202024101631U1 (en) | 2024-04-29 |
Family
ID=91079067
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| DE202024101631.9U Active DE202024101631U1 (en) | 2024-04-04 | 2024-04-04 | AI-driven system for predictive analytics in sustainable supply chain management |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| DE (1) | DE202024101631U1 (en) |
-
2024
- 2024-04-04 DE DE202024101631.9U patent/DE202024101631U1/en active Active
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| R207 | Utility model specification |