Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
PAIRS – Privacy-Aware, Intelligent and Resilience CrisiS Management
In Kürze
Wenn Unternehmen erst dann auf eine Krise reagieren, wenn deren Auswirkungen bereits zu spüren sind, ist es zu spät. Um resilient zu sein, sollten Gegenmaßnahmen bereits abgeleitet werden, bevor eine benötigte Ressource knapp wird. Hierzu wurde im Forschungsprojekt PAIRS eine Plattform für das Krisenmanagement entwickelt, die Störungen bereits im Entstehen erkennt und datenbasierte Handlungsempfehlungen gibt.
Im Detail
Ausgangslage/Problemstellung
Krisen sind eine Herausforderung für die logistische Versorgung von Unternehmen. Hochvernetzte und schlanke Lieferketten, die einen Teil ihrer Flexibilität zur Reduzierung der Kosten und Struktur geopfert haben, sind besonders anfällig. Während der COVID-19-Pandemie wurde an ihren Folgen deutlich, dass die bestehenden Systeme nicht ausreichen, um präventiv auf auftretende Probleme oder Schwachstellen zu reagieren. Die Unternehmen sind gefordert Maßnahmen zu ergreifen, um die Stabilität aufrechtzuerhalten und zum Ausgangszustand zurückzukehren oder einen neuen Zustand des Gleichgewichts zu erreichen und somit ihre Resilienz zu erhöhen. Das Forschungsprojekt adressierte die Domänen: Produktion und Supply Chain Management, Operative Logistik, Energieversorgung und Gesundheitswesen.
(Angestrebte) Lösung
Das Forschungsvorhaben PAIRS verfolgte das Ziel, eine domänenübergreifende KI-basierte Plattform zu entwickeln, um die Verfügbarkeit essenzieller Ressourcen und Fähigkeiten von Unternehmen zu sichern und ihre Marktfähigkeit nachhaltig zu stärken. Ein besonderer Fokus lag dabei auf der frühzeitigen Identifizierung von Krisen und der Ableitung entsprechender Maßnahmen.
Was macht das IPA?
Das Fraunhofer IPA hatte die Verantwortung für die Domäne Produktion und Supply Chain Management, sowie die operative Logistik von Katastrophenschutzorganisationen. Das Ergebnis sind fünf Funktionalitäten, die sowohl zur Krisenfrüherkennung und -bewertung als auch zur Ableitung von Maßnahmen dienen.
SAS – Schiffsverkehrsanalyse anhand von Satellitenbildern
Störungen auf Transportwegen führen zu Materialengpässen in produzierenden Unternehmen und im Handel. Mit der Funktionalität können anhand von KI-basierter Bildverarbeitung Anomalien in Häfen und Knotenpunkten auf dem Seeweg analysiert werden, um frühzeitig Störungen auf Schifffahrtsstraßen zu identifizieren.
IAT & IAR – Intelligente Analyse von Ereignissen
Mangelnde Transparenz führt zu einer zu späten Identifikation von Störungen auf Transportwegen und in der Verfügbarkeit von Rohstoffen, um frühzeitig Maßnahmen abzuleiten. Die Funktionalität analysiert KI-gestützt anhand öffentlich zugänglichen Ereignisdaten potenzielle Störungen und bewertet diese basierend auf mehreren Faktoren und Domänenwissen.
SWAN – Simulationsgestützte Wirkungsabschätzung als nachhaltige Resilienzsteigerung von Produktionssystemen
Komplexe Abhängigkeiten von globalen Supply Chains sorgen für Unsicherheit und erschweren die Folgenabschätzung von Entscheidungen über potenzielle Maßnahmen. Die Funktionalität ermöglicht die Analyse von Auswirkungen in Produktionssystemen anhand der Erstellung von Simulationsmodellen mit einer interaktiven Generierung relevanter Szenarien.
MBK - Materialbedarfsplanung für den Katastrophenschutz
Katastrophenschutzorganisationen stehen vor der Herausforderung, effektiv in Krisen zu unterstützen und mit der Herausforderung von knappen Ressourcen umzugehen. Hierzu bedarf es der strategischen Planung. Die Funktionalität unterstützt die strategische Materialbedarfsplanung, indem simulationsbasiert kritische Materialien anhand von Mangelszenarien, unter Berücksichtigung verschiedener Risiken identifiziert werden und eine Maßnahmenempfehlung abgegeben wird.
Was geschieht hinterher mit den Ergebnissen?
- Vermittlung der Kompetenz im Bereich Resilienz durch Schulungen und Seminare
- Anwendung der Ergebnisse in Industrieprojekten
- Verwendung der Ergebnisse als Basis weiterer Forschungsaktivitäten im Bereich Resilienz, Logistik und künstliche Intelligenz
Zitat des Kunden
»Die Frage "Wann wird eine Ressource zum Engpass?" ist natürlich relevant für den Einsatzerfolg und daher eine solche Funktionalität grundsätzlich sinnvoll. Je eher man abschätzen kann, wann welcher Bedarf gedeckt werden muss, umso früher kann man gegensteuern. Dadurch kann verhindert werden, dass ein Einsatz ins Stocken gerät.«
[Ehrenamt THW]
»Der Einsatz der IAT-Lösung ermöglicht das frühzeitige Erkennen von Störungen auf dem Transportweg, dadurch können Transportrouten frühzeitig geändert werden und die pünktliche Lieferung sichergestellt werden. Dies ist in der Gesundheitsbranche besonders wichtig.«
[Bisping]