kint - Decision Intelligence
Projektübersicht
Fokus: Entscheidungsoptimierung mit KI und mathematischer Optimierung
Anwendungsbereich: Anlagenintensive Prozesse in Logistik, ERP-Planung, Energie und Fertigung
Technologie: Kombination aus Large Language Models, maschinellem Lernen und mathematischer Optimierung
Website: kint.pro
Zielsetzung
kint ist eine Decision-Intelligence-Engine, die mathematische Optimierung über eine API in bestehende Software und Prozesse einbettet. Die KI macht die Entscheidung schnell und zugänglich, die Mathematik macht sie nachweislich zur besten verfügbaren Entscheidung. Statt plausibler Vorschläge liefert kint berechnete, überprüfbare Ergebnisse auf Basis der eigenen Unternehmensdaten.
Ausgangssituation und Herausforderungen
Viele Softwareprodukte erhalten derzeit einen KI-Agenten als Oberfläche, unter der weiterhin die bisherige Planungslogik arbeitet. Entscheidungen werden dadurch schneller, aber nicht besser. Typische Folgen in der Praxis sind:
- Pläne, die von Planerinnen und Planern nachträglich in Excel überarbeitet werden
- Überdimensionierte Ressourcen und Anlagen als Sicherheitspuffer
- Neue Restriktionen wie Zölle oder Emissionen, die nur als Notiz und nicht im Modell berücksichtigt werden
- Monatelange Modellierungsprojekte mit Spezialistinnen und Spezialisten aus dem Operations Research, bevor ein erster guter Plan vorliegt
Innovative Lösung
kint verbindet die Zugänglichkeit von Sprachmodellen mit der Beweisbarkeit mathematischer Optimierung. Der Ablauf besteht aus drei Schritten:
- Beschreiben: Die Entscheidung wird in natürlicher Sprache formuliert und kint erhält Zugriff auf die relevanten Daten. Eine mathematische Formulierung ist nicht erforderlich.
- Modellieren: Die Engine erstellt das Optimierungsmodell selbst, als transparente White-Box-Formulierung, wenn eine solche existiert, oder als gelerntes Surrogatmodell, wenn keine Formel vorliegt.
- Entscheiden: Zurück kommen die optimale Entscheidung, die bindenden Restriktionen, eine Sensitivitätsanalyse und ein Audit Trail, mit dem sich die Entscheidung später begründen lässt.
Anwendungsfelder
Unter vier branchenspezifischen Produkten arbeitet dieselbe kint-Engine:
- kint manifest (Logistik): Liegeplatzvergabe, Lagerstrategie und Dimensionierung von Equipment für Häfen und Logistikknoten
- kint horizon (ERP): Optimierungsengine unter dem Planungsmodul, mit Zöllen, Emissionen und Serialisierung als aktiven Restriktionen
- kint merit (Energie): Gemeinsame Optimierung dezentraler Energieanlagen über Day-Ahead-, Intraday- und Regelleistungsmärkte
- kint takt (Fertigung): Nachweislich zulässige und optimale Feinplanung mit endlichen Kapazitäten, Rüstzeitminimierung und Termintreue
Transparenz und Vertrauen
Jede Empfehlung wird mit ihren Annahmen, der Sensitivität, den geprüften Alternativen und einem nachvollziehbaren Protokoll ausgeliefert. Damit sind Entscheidungen reproduzierbar und gegenüber Management und Regulierung begründbar, auch mit Blick auf die Anforderungen des EU AI Act. kint ersetzt dabei keine bestehenden Systeme, sondern setzt auf ihnen auf und trifft die Entscheidungen, die sie offenlassen.
Bezug zu KIO
kint überführt Forschungsschwerpunkte des KIO, insbesondere Optimierung mit KI-Methoden, erklärbare KI und maschinelles Lernen mit wenigen Trainingsdaten, in ein einsatzfähiges Produkt. Hinter kint steht die kint UG (haftungsbeschränkt) mit Sitz in Konstanz, geführt von Prof. Dr. Pascal Laube.