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www materialfluss de Fo to Seb as tia n Chr is to p h Gol ln ow d p a AKTUELL Bundeskanzler Olaf Scholz hat auf dem Arbeitgebertag in Berlin eine Entlastung der Wirtschaft durch den Abbau von Bürokratie versprochen insbesondere in Bezug auf das deutsche Lieferkettengesetz das an bevorstehende neue EU-Regelungen angepasst werden soll „Das haben wir ja gesagt das kommt weg“ sagte der SPD-Politiker Der Präsident der Bundesvereinigung der Deutschen Arbeitgeberverbände BDA Rainer Dulger hatte zuvor auf Fortschritte gedrängt „Wir haben mehrfach darum gebeten dieses Gesetz entweder zu lockern oder außer Kraft zu setzen Der Wirtschaftsminister hat uns das auch mehrfach bestätigt dass er verstanden hat worum es geht und dass er sich sofort an die Arbeit machen wird Aber erreicht geliefert hat er nichts“ bemängelte er mit Blick auf Robert Habeck Grüne der hier Fehler eingeräumt hatte Scholz entgegnete auf Dulgers Ruf nach Veränderungen „Dieses Jahr noch “ Dulger konnte er damit noch nicht überzeugen „Ich glaube Ihnen das wenn die Tinte trocken ist und es bei mir auf dem Lieferschein steht “ Die Bundesregierung hatte in ihrer Wachstumsinitiative angekündigt bei der Umsetzung von Sorgfaltsund Berichtspflichten gelte es unverhältnismäßige Belastungen der Unternehmen zu vermeiden Die Euro päische Lieferkettenrichtlinie solle so bürokratiearm wie möglich umgesetzt werden Das europäische Lieferkettengesetz wurde vor Kurzem verabschiedet Die EU-Staaten haben nun gut zwei Jahre Zeit die neuen Regeln in nationales Recht umzusetzen dpa Arbeitgebertag in Berlin Scholz zum Lieferkettengesetz Das kommt weg Der Wissenschaftspreis Logistik 2024 geht an Junior-Professor Dr -Ing Sebastian Lang Nach einer Präsentation der vier Finalisten auf der BVL Supply Chain CX in Berlin kürte die Jury seine Arbeit zum Sieger Die Verleihung erfolgte ebenfalls im Rahmen der Veranstaltung Der Award ist mit 5 000 Euro dotiert und wird in diesem Jahr gefördert von Hellmann Worldwide Logistics Jun -Prof Dr -Ing Sebastian Lang betrachtet in seiner Dissertation einen wichtigen Bereich der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf die Berechnung von Produktionsablaufplänen Dabei nutzt er Methoden des so genannten „Reinforcement Learning“ RL also des bestärkenden Lernens Dieses erlaubt es eine Software mittels Trialand-Error so zu trainieren dass diese im Anschluss Produktionsablaufentscheidungen in Echtzeit berechnen kann Der Unterschied zu etablierten Verfahren ist dass nicht nach Trainingslabeln sondern durch Versuch und Irrtum trainiert wird Aus dem Feedback ziehen RL-Anwendungen langfristig die richtigen Schlüsse und entwickeln Schritt für Schritt die richtige Planungsund Steuerungsstrategie Damit betrat Lang Neuland In den letzten 30 Jahren gab es nur rund 100 Veröffentlichungen zu RL Das bestärkende Lernen eignet sich im besonderen Maße für die sehr anspruchsvolle Ablaufplanung in hochvolatilen komplexen oder störanfälligen Produktionsumgebungen Konkretes Ergebnis der Dissertation von Sebastian Lang ist ein Vorgehensmodell wie Verfahren des Reinforcement Learning für die Produktionsablaufplanung zu entwickeln zu integrieren und anzuwenden sind Zusätzlich zeigt er anhand eines konkreten Beispiels aus der Transportplanung auf dass sein Konzept auch auf andere Bereiche der Logistik übertragbar ist Die Bewerbung von Sebastian Lang wurde von seinem Doktorvater Prof Dr -Ing habil Michael Schenk vorgeschlagen ehemals Ottovon-Guericke-Universität Magdeburg www bvl de KI-Forschung zu Reinforcement Learning Wissenschaftspreis Logistik 2024 verliehen 6 materialfluss 11-12 2024 Fo to B V L Chr is tia n Li et zm an n