eccenca liefert die grundlegende Datenmanagement-Technologie für zwei zukunftsorientierte, innovative Projekte zur Resilienzsteigerung der deutschen Wirtschaft in Krisensituationen. Die im Rahmen des dritten Förderaufrufs „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftslich relevante Ökosysteme“ laufenden Projekte CoyPu und ResKriVer zielen auf die Optimierung von Lieferkettenprozessen in pandemischen und anderen Krisensituationen. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hatte den mit 80 Mio. Euro unterstützten Förderaufruf als Antwort auf die Informations- und Lieferengpässe während der aktuellen Covid-19 Pandemie gestartet.

Förderschwerpunkte bilden wirtschafts-, gesundheits- und gesellschaftspolitische Aspekte des Krisenmanagements. Wie das BMWi in seinem Aufruf feststellt, ist in Krisensituationen der Zeitgewinn vielfach entscheidend. Künstliche Intelligenz (KI) ist hierfür ein zentraler Baustein. Jedoch ist die Effektivität und Nutzbarkeit von KI-Anwendungen grundsätzlich von qualitativen, nachvollziehbaren, gesicherten Daten aus unterschiedlichsten Quellen abhängig. In der Regel sind diese jedoch stark verteilt, heterogen und liegen in proprietären Silosystemen.

„Um zuverlässige, präzise Vorhersagen über das Verhalten von Wertschöpfungsketten in Krisen machen zu können, bedarf es drei Dingen“, bestätigt Dr. Sebastian Tramp, CTO bei eccenca. „Erstens, eine Unmenge an Daten, die alle Perspektiven und Einflussfaktoren abdecken. Zweitens, Kontext- und Logikwissen, um die Daten interpretierbar und die KI-Prozesse nachvollziehbar zu machen. Und drittens, die leicht zugängliche und kontextspezifische Visualisierung sowohl der Ergebnisse als auch des Hintergrundwissens. Gerade letzteres ist essentiell für Entscheidungsträger in Krisensituationen. Zum einen müssen sie den Prognosen vertrauen und diese auch nachvollziehen können. Zum anderen müssen sie aus den Ergebnissen schnell Entscheidungen ableiten können. Beide Rahmenbedingungen sollen die Projekte erfüllen. Die technologische Basis für diese Fähigkeiten liefert unsere Knowledge Graph Platform“.
Vorausschauende Handlungsfähigkeit in Krisensituationen

Das Projekt CoyPu (Cognitive Economy Intelligence Platform für die Resilienz wirtschaftlicher Ökosysteme) zielt auf die Entwicklung von konfigurierbaren Dashboards, über die Entscheider*innen aus Politik und Wirtschaft im Krisenfall verlässliche, tagesaktuelle Entscheidungshilfen und Handlungsoptionen bereitgestellt werden. In diesem Rahmen wird eine Plattform zur Integration, Strukturierung, Vernetzung, Analyse und Bewertung von heterogenen Daten aus wirtschaftlichen Wertschöpfungsnetzen sowie dem Branchenumfeld und gesellschaftlichem Kontext entwickelt.

Anwendungsfälle sind u.a. Optimierung von Nachfragevorhersagen, resilientere Produktion durch KI- und simulationsbasierte Risikomitigation sowie Prognose und proaktive Reaktion auf wertschöpfungskettenübergreifende Kriseneffekte. An dem Projekt beteiligen sich 22 Organisationen, u.a. auch Siemens, Infineon und das Leibniz Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften (TIB). Die Leitung liegt beim Leipziger Institut für Angewandte Informatik e.V. (InfAI).

Das Projekt ResKriVer (Kommunikations- und Informationsplattform für resiliente krisenrelevante Versorgungsnetze) fokussiert auf ein präventives Krisenmanagement bei der Versorgung mit kritischen Dienstleistungen und Produkten. Unter den 12 beteiligten Organisationen wirken deshalb u.a. auch die Berliner Feuerwehr, Charité Universitätsmedizin Berlin und der rbb mit. Die Leitung liegt beim Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS). Im Projekt ResKriVer wird eine digitale Plattform umgesetzt, die über KI-Anwendungen die Sammlung, Erstellung und Kommunikation von krisenrelevanten Informationen für Versorgungsketten ermöglicht. Insbesondere sollen die Auswirkungen von Engpässen in den Versorgungsketten von Unternehmen und öffentlichen Bedarfsträgern prognostiziert werden.

Anwendungsfälle sind u.a.die Identifikation substituierender Produkte oder Produzenten, Früherkennung von Lieferengpässen, optimierte Ressourceneinteilung sowie die Kommunikation der Auswirkungen von Krisensituationen. Hierfür sollen in einem digitalen Zwilling der Lieferkette (Digital Supply Chain Twin) per Knowledge Graphen alle Güter, Services und Prozesse entlang der Lieferkette erfasst und kontextuell verlinkt werden. Dadurch entsteht erstmalig eine wissensbasierte Datenplattform, mit deren Hilfe die Abhängigkeiten in Wirtschafts- und Kommunikationsnetzwerken von krisenrelevanten Gütern dokumentiert und analysiert werden können.

Die semantische Knowledge-Graph-Plattform eccenca Corporate Memory bildet in beiden Projekten das technologische Fundament, um die unterschiedlichen Datenquellen zu integrieren, Kontext- und Domainwissen mit Daten zu vernetzen und damit eine nachvollziehbare Nutzung Künstlicher Intelligenz (explainable AI) zu ermöglichen.

  covid-19, digitalisierung, krisenmanagement, lieferkettenmanagement