InnoSale

Innovating Sales and Planning of Complex Industrial Products Exploiting Artificial Intelligence

Forschungsgruppe

Wissensbasierte Systeme

Personen

Kontaktperson Markus Krötzsch
https://www.innosale.eu/
1. Oktober 2021 – 30. September 2024
finanziert durch Federal Ministry of Education and Research (BMBF)

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

Stefan Ellmauthaler, Lukas Gerlach
ADF-BDD.DEV: Debug Abstract Dialectical Frameworks with Binary Decision Diagrams
The Fourth Workshop on Explainable Logic-Based Knowledge Representation (XLoKR 2023), September 2023
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Lukas Gerlach, David Carral
General Acyclicity and Cyclicity Notions for the Disjunctive Skolem Chase (Extended Technical Report)
In Brian Williams, Yiling Chen, Jennifer Neville, eds., Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence, volume 37 of Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 6372-6379, June 2023. AAAI Press
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Larry Gonzalez, Alex Ivliev, Stephan Mennicke, Markus Krötzsch
Efficient Dependency Analysis for Existential Rules
In Benny Kimelfeld, Maria Vanina Martinez, Renzo Angles, eds., Proceedings of the 15th Alberto Meldenzon International Workshop on Foundations of Data Management (AMW'23). Santiago, Chile, volume 3409 of CEUR Workshop Proceedings, 2023. CEUR-WS.org
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Lukas Gerlach, David Carral
Do Repeat Yourself: Understanding Sufficient Conditions for Restricted Chase Non-Termination (Technical Report)
In Pierre Marquis,Tran Cao Son,Gabriele Kern-Isberner, eds., Proceedings of the 20th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2023), volume 20 of Proceedings of the International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, 301–310, September 2023. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
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Alex Ivliev, Stefan Ellmauthaler, Lukas Gerlach, Maximilian Marx, Matthias Meißner, Simon Meusel, Markus Krötzsch
Nemo: First Glimpse of a New Rule Engine
Proceedings 39th International Conference on Logic Programming: ICLP 2023 Technical Communications, EPTCS, to appear
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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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