ResKriVer - Kommunikations- & Informationsplattform für resiliente, krisenrelevante Versorgungsnetze

Ermittlung von Versorgungsengpässen in Krisensituationen mit KI

Im Projekt ResKriVer wird eine wissensbasierte Plattform für resiliente Versorgungsnetze entwickelt. Gesammelte oder generierte krisenrelevante Informationen dienen als Grundlage, um mit Hilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz die Auswirkungen von Engpässen in den Versorgungsketten von Unternehmen und öffentlichen Bedarfsträgern im Krisenfall prognostizieren zu können.

Marktperspektive und Produktversprechen

Krisenvorsorge ist weder angebots- noch nachfrageorientiert, sondern muss präventiv erfolgen, um hohe Folgeschäden und -kosten zu vermeiden. Der Fokus des Projekts liegt hierbei auf länger andauernden, räumlich regionalen, nicht-militärischen Krisen. Mithilfe von ResKriVer soll die Aufrechterhaltung von Versorgungsnetzwerken krisenrelevanter Güter sowie die Bereitstellung relevanter und gesicherter Informationen für die Bevölkerung im Krisenfall unterstützt werden. Dazu sollen Engpässe in Versorgungsketten frühzeitig erkannt und beseitigt werden. Außerdem sollen Krisenstäbe gezielt unterstützt werden, beispielsweise durch die Entwicklung von Methoden zur vereinfachten Lagebilderhebung. ResKriVer strebt eine breite Nutzung der Datenplattform auch für Unternehmen an – insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen, um deren Risikomanagement in Krisensituationen mit echtzeitnahen Daten anzureichern und notwendige Handlungsalternativen aufzuzeigen.

Herausforderung und Innovation

Eine zuverlässige Prognose von Engpässen krisenrelevanter Ressourcen und die Erkennung vorbeugender Maßnahmen erfordert die Erfassung, Dokumentation und Analyse entsprechender Güter und Dienstleistungen über die gesamte Versorgungskette (auch organisationsübergreifend) hinweg. Herausforderungen sind ein aktuell oft noch lückenhafter Digitalisierungsgrad, die Verarbeitung sensibler Daten und die Anforderung, neue Erkenntnisse und Entwicklungen kontinuierlich in die Analysen einfließen lassen zu können. Da Krisensituationen selten auftreten, ist zudem die Datengrundlage, die für das Training von Machine-Learning-Methoden benötigt wird, sehr begrenzt. Diese Herausforderungen sollen im Rahmen von ResKriVer erstmalig durch die Verbindung von künstlicher Intelligenz und vernetzten Datentechnologien adressiert und in realitätsnahen Szenarien umgesetzt werden.

Lösungsansatz

Mit ResKriVer entsteht eine wissensbasierte Informationsplattform, mit deren Hilfe die Abhängigkeiten von krisenrelevanten Gütern in Wirtschafts- und Kommunikationsnetzwerken untersucht werden können. Mithilfe von Digitalen Zwillingen sollen die Versorgungsnetze simuliert und Vorhersagen zu Auswirkungen unterschiedlicher Ereignisse auf die Versorgungsketten erleichtert werden. Sogenannte Wissensgraphen modellieren die jeweiligen Abhängigkeiten. Außerdem werden Methoden des Natural Language Processing eingesetzt, um Aktivitäten auf Social-Media-Kanälen zu analysieren. So können Prognosen über die Auswirkungen von Versorgungsengpässen getroffen und Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. ResKriVer arbeitet dabei mit einer skalierbaren Peer-to-Peer-Architektur. Anwendungen zur zielgruppengerechten Kommunikation, zur Information über sogenannte „Katastrophenschutz-Leuchttürme” und zur Einbeziehung in die Krisenbewältigung werden an die Plattform angeschlossen.

Use Cases

Identifikation substituierender Produkte oder Produzenten
Vorausschauende Identifikation alternativer Lieferanten, Produzenten oder Ersatzprodukte, um Lieferengpässen vorzubeugen – z. B. in der Pharmaindustrie.

Früherkennung von Versorgungsengpässen krisenrelevanter Güter und Ressourcen
Monitoring des Bestands und Verbrauchs an krisenrelevanten Gütern (wie z. B. Desinfektionsmitteln, Schutzausrüstung, Blutkonserven, medizinischen Geräten) bei Hilfsorganisationen und in Kliniken.

Optimierte Ressourcenverteilung
Automatische Zuweisung und Verteilung von Patient:innen auf unterschiedliche Kliniken, um die Überlastung medizinischer Einrichtungen und diagnostischer Ressourcen zu vermeiden.

Verteilung von zeitkritischen Gütern
Erprobung einer überregionalen Vermittlung und Verteilung dringend benötigter Blutkonserven und deren innerstädtische Auslieferung (z. B. über Transportdrohnen), ggf. unter Einbezug von App-basierten Spendenaufrufen sowie durch den Einsatz mobiler Spendeneinrichtungen.

Information zu Lage und Kommunikation von Auswirkungen von Krisensituationen
Test der Weitergabe krisenrelevanter Informationen an die Bevölkerung durch Social Media sowie Unterstützungsaufrufe unter Nutzung existierender bzw. ausfallsicherer Kommunikationskanäle.

Generierung von Informationen zur Lagebilderstellung für Krisenstäbe
Erprobung der Lagebilderstellung für Krisenstäbe bei einem Ausfall der Kommunikationsinfrastruktur auf Basis von crowd-basierten Eingaben und automatisch erhobenen Sensordaten.

Konsortium

Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS), Berliner Feuerwehr, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Condat AG, eccenca GmbH, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML), HFC Human-Factors-Consult GmbH, KomRe AG, Merantix Labs GmbH, Rundfunk Berlin-Brandenburg (rbb), Vereinigung zur Förderung des Deutschen Brandschutzes (vfdb) e.V., YOUSE GmbH