InnoSale

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InnoSale

Innovating Sales and Planning of Complex Industrial Products Exploiting Artificial Intelligence

Der Lebenszyklus eines komplexen, benutzerdefinierten Produkts lässt sich grob in folgende Phasen unterteilen: Vertrieb (Spezifikation und Angebot), Design, Herstellung, Lieferung, Inbetriebnahme, Nutzung, Wartung und Recycling. Das InnoSale-Projekt konzentriert sich auf die Produktspezifikations- und Angebotserstellungsphase. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, potentielle Kunden komplexer, individueller industrieller Ausrüstungen, Anlagen und Dienstleistungen sowie das mit Engineering und Vertrieb dieser Produkte betraute Personal der Hersteller bei der Produktkonfiguration und Angebotserstellung zu unterstützen. Die Varianz und Individualität der mit dem Vorhaben adressierten Produkte unterscheiden sich grundlegend von denen, die durch klassische Shopsysteme (z.B. bei Amazon, Zalando oder eBay) angeboten werden. Die Weiterentwicklung und Anwendung vielfältiger Technologien aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (wie z.B. Machine Learning, Q-Learning-based Reinforcement Learning, Natural Language Processing und Semantic Search Mechanismen, Case-based Reasoning, Expert Systems) soll im Rahmen von InnoSale die Umsetzung der Ziele ermöglichen. Die am Vorhaben beteiligten Partner repräsentieren die gesamte, für die Umsetzung des Projektes notwendige Wertschöpfungskette. Durch die internationale Kooperation im Rahmen des ITEA- Projektes ist die Integration des notwendigen Know-how im Gesamtkontext des Vorhabens InnoSale gegeben.


Artikel in Tagungsbänden

Larry González, Alex Ivliev, Markus Krötzsch, Stephan Mennicke
Efficient Dependency Analysis for Rule-Based Ontologies
In Ulrike Sattler, Aidan Hogan, Maria Keet, Valentina Presutti, João Paulo A. Almeida, Hideaki Takeda, Pierre Monnin, Giuseppe Pirrò, Claudia d’Amato, eds., The Semantic Web – ISWC 2022, volume 13489 of Lecture Notes in Computer Science, 267-283, October 2022. Springer
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