pacemaker und die University of Stanford arbeiten künftig im Bereich Data Intelligence an neuen Data-Science- und KI-Methoden. Die Forschung wird sich auf mathematische Modellierung und maschinelles Lernen konzentrieren, um Effizienzgewinne in verschiedenen Bereichen der Lieferkette zu erzielen. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Analyse und Extraktion relevanter Ereignisse, um vorausschauende Entscheidungsprozesse und Prognosemodelle zu entwickeln.
Die Machine-Learning-Technologie von pacemaker wird bereits von namhaften Unternehmen aus der Industrie genutzt, um Bedarfsprognosen für die Produktion und Emissionen präzise zu berechnen. Unter anderem nutzt Berco, ein weltweit führender Hersteller und Lieferant von Laufwerksystemen und Komponenten für OEMs und den Aftermarket, die KI-gestützten Prognoselösungen von pacemaker, um die Datenkapazitäten zu verbessern. Hettich, einer der weltweit größten Hersteller von Möbelbeschlägen, erhöht durch die Implementierung der pacemaker SaaS-Lösung die Resilienz seiner Kapazitätsplanung.
„Mit dieser Kooperation sind wir noch stärker in der Lage, unsere Lösungen kontinuierlich auf dem neuesten Stand der Technik zu halten”, erläutert Prof. Dr. Reiner Kurzhals, Professor an der FH Münster und Data Science Advisor bei pacemaker. „Das weltweite KI-Wettrennen spitzt sich zu. Über Kooperationen wie diese, in der sich eine amerikanische Spitzenuniversität mit KI-Spezialist:innen der Industrie verbündet, haben wir eine echte Chance, gegen den rasant wachsenden Wettbewerb aus China standzuhalten.” Kurzhals gründete 2017 das Westphalia DataLab, das 2020 mit dem KI-Preis ausgezeichnet wurde. Im Jahr 2022 wurde es von pacemaker übernommen und vollständig in das Unternehmen integriert, das nun zum Technologieunternehmen thyssenkrupp gehört.
„Innovation und Exzellenz in der Supply Chain sind wichtige Kernpunkte unserer Strategie bei thyssenkrupp Materials Services und essentiell, um die Wettbewerbsfähigkeit unserer Kunden weltweit zu steigern,“ sagt Patrick Marous, CEO Business Unit Solutions und Member of the Executive Committee, thyssenkrupp Materials Services, einem der weltweit führenden werksunabhängigen Werkstoff-Händler und -Dienstleister.
Eric Darve, Professor für Maschinenbau und Direktor des Institute for Computational and Mathematical Engineering (ICME) sagt, „Wir freuen uns, thyssenkrupp im Stanford ICME Affiliate Program begrüßen zu dürfen. Unser Ziel bei ICME ist es, die nächste Generation von Computational Scientists und Ingenieur:innen darauf vorzubereiten, große gesellschaftliche und technologische Herausforderungen zu bewältigen. Gemeinsam werden wir eine Vordenkerrolle in Bereichen wie Algorithmen und Optimierung, maschinelles Lernen, Data Science und Computational Finance übernehmen und den Dialog zu diesen Themen maßgeblich mitgestalten.”
Das Team von pacemaker setzt sich aus Expert:innen aus der Industrie und aus dem KI-Bereich zusammen. „Mit der Kombination aus Forschung und unserem Industrie-Know-how liefern wir bereits heute schnell anwendbare Lösungen mit einer Genauigkeit, die mit über 90 Prozent weit über dem branchenüblichen Standard liegen. Das befähigt unsere Kund:innen zu datenbasierten Planungsentscheidungen, um Ressourcen zu schonen, Effizienzen zu steigern und Kosten zu senken”, ergänzt Christian Jabs, Chief Executive Officer von pacemaker.
„Wir freuen uns auf die gemeinsamen Projekte und den Austausch mit den Forschenden. Die Wirtschaft braucht den Zusammenschluss mit der KI-Wissenschaft, um sich und ihre Lieferketten resilient und zukunftssicher aufzustellen”, resümiert Dr. Patrick Petter, Lead Data Scientist bei pacemaker und Initiator der Partnerschaft, der selbst zwei Abschlüsse von der Universität Berkeley in Mathematik und Astrophysik hält.
Über pacemaker
pacemaker.ai ist ein Vorreiter im Bereich der nachhaltigen, AI-gestützten Supply-Chain-Lösungen. Gegründet als Corporate Venture von thyssenkrupp, bietet pacemaker.ai moderne und passgenaue Softwarelösungen zur Optimierung globaler Lieferketten – von der Industrie für die Industrie. Die individuell auf Kundenbedürfnisse konfigurierbaren Lösungen fokussieren sich auf Demand Forecasting und Carbon Intelligence und nutzen eine Kombination aus Rohdaten, Branchenwissen und Machine Learning, um Kunden aus verschiedensten Branchen hochpräzise Prognosen und Bilanzen zu ermöglichen. Damit befähigt pacemaker.ai seine Kunden zu datenbasierten Planungsentscheidungen, um Ressourcen zu schonen, Effizienzen zu steigern und Kosten zu senken. Mit einem interdisziplinären Team und engen Verbindungen in die Forschung gestaltet pacemaker.ai die Zukunft des globalen Supply-Chain-Managements. Sustainably better.