{"id":24490,"date":"2025-10-16T16:28:22","date_gmt":"2025-10-16T14:28:22","guid":{"rendered":"https:\/\/saarland-informatics-campus.de\/?post_type=sic_news&p=24490"},"modified":"2025-11-27T16:29:08","modified_gmt":"2025-11-27T15:29:08","slug":"ki-gestutzte-datenanalyse-und-substitution-senkt-produkthaftungsrisiken","status":"publish","type":"sic_news","link":"https:\/\/saarland-informatics-campus.de\/en\/piece-of-news\/ki-gestutzte-datenanalyse-und-substitution-senkt-produkthaftungsrisiken\/","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctzte Datenanalyse und -substitution senkt Produkthaftungsrisiken"},"content":{"rendered":"

In Zeiten wachsender regulatorischer Anforderungen und komplexer globaler Lieferketten stehen Hersteller und H\u00e4ndler vor enormen Herausforderungen: Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zur Produktsicherheit und Nachhaltigkeit \u2013 von der europ\u00e4ischen Chemikalienverordnung REACH \u00fcber die Elektrostoffverordnung RoHS bis hin zu CO\u2082-Bilanzen und \u00d6kodesign-Anforderungen \u2013 ist essenziell, um Haftungsrisiken, Produktionsausf\u00e4lle und Imageverluste zu vermeiden.<\/strong><\/p>\n

Um diesem zunehmenden Druck zu begegnen, haben die tec4U-Solutions GmbH und das Deutsche Forschungszentrum f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz (DFKI) die KI-basierte Applikation CoChecker entwickelt. So entstand eine intelligente Erweiterung der etablierten Material-Compliance-Plattform DataCross von tec4U-Solutions. Ziel: Informationsl\u00fccken automatisiert zu schlie\u00dfen und damit die Produkthaftung auf ein Minimum zu reduzieren.<\/p>\n

Datenl\u00fccken schlie\u00dfen<\/strong><\/p>\n

In der Praxis scheitert die vollst\u00e4ndige Erf\u00fcllung regulatorischer Anforderungen h\u00e4ufig an fehlenden oder unvollst\u00e4ndigen Lieferantendaten. Selbst fest etablierte Systeme wie DataCross, die auf strukturierte Lieferantenkommunikation und Produkterkl\u00e4rung setzen, sto\u00dfen an ihre Grenzen, wenn Ausk\u00fcnfte fehlen. Solche L\u00fccken gelten als Risikofaktor ersten Ranges \u2013 rechtlich wie wirtschaftlich. Eine M\u00f6glichkeit, sie zu schlie\u00dfen, ist die Durchf\u00fchrung einer Risikobewertung mit anschlie\u00dfender chemischer Analyse des Produktes \u2013 ein zeit- und kostenintensives Verfahren.\u00a0Insbesondere Branchen mit hoher Variantenvielfalt und dynamischer Lieferantenstruktur \u2013 wie die Elektrik- und Elektronikindustrie \u2013 stehen vor der Herausforderung, Compliance-Aussagen in einem st\u00e4ndig wechselnden Umfeld aktuell zu halten. Eine manuelle Nachverfolgung ist zeitaufw\u00e4ndig, fehleranf\u00e4llig und wirtschaftlich nicht skalierbar.\u00a0In Branchen wie dem Maschinen- oder Anlagenbau liegen viele werkstoffbezogene Informationen als Altdaten, z.B. in St\u00fccklisten oder Zeichnungen vor \u2013 jedoch oft unstrukturiert und nicht standardisiert. Aufgrund langer Produktlebenszyklen ist die Menge dieser Dokumente enorm, ihre Datenqualit\u00e4t im Sinne einer digitalen Weiterverarbeitung jedoch h\u00e4ufig unzureichend.<\/p>\n

KI ersetzt fehlende Angaben mit validierten Wahrscheinlichkeitswerten<\/strong>
\nHier setzt der CoChecker an. Das KI-gest\u00fctzte Zusatzmodul greift ein, sobald eine Lieferantenauskunft in DataCross fehlt oder unvollst\u00e4ndig bleibt. Mittels strukturierter Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsmodellen und semantischer Suche in eigenen wie externen Datenquellen ermittelt der CoChecker automatisch valide Ersatzinformationen.\u00a0Entwickelt werden die Verfahren von einem DFKI-Projektteam unter der Leitung von Dr. Jan Alexandersson.<\/p>\n

\u201eDer technologische Kern unseres Ansatzes ist eine Kombination aus datenbankbasierter \u00c4hnlichkeitssuche, probabilistischer Bewertung und Web-Crawling. Dabei wollen wir \u00fcber den Proof-of-Concept hinausgehen und eine marktreife sowie produktive L\u00f6sung entwickeln. Ziel ist es, CoChecker zu einer Software-as-a-Service (SaaS) auszubauen \u2013 inklusive der daf\u00fcr notwendigen Prinzipien: Skalierbarkeit und Abrechenbarkeit nach Datenkontingent.\u201c<\/p>\n