Die Corona-Krise hat es uns vor Augen geführt: Außerordentliche medizinische Notsituationen, wie sie die COVID-19-Pandemie mit sich gebracht hat, haben zu Engpässen bei dringend notwendigen medizinischen Materialien geführt. Weltweite Handelsbeschränkungen und lange Lieferzeiten für medizinische Ausstattung verschärften die Situation zusätzlich.

Um solche Entwicklungen zukünftig zu vermeiden, unterstützen wir ein Projektteam unter der Leitung der KEX Knowledge Exchange AG, das ein Früherkennungs- und Vorhersagesystem für den medizinischen Bereich entwickelt. Mit ihm sollen Versorgungsengpässe rechtzeitig erkannt und frühzeitig Gegenmaßnahmen bei Lieferfirmen, Distributionsstellen und medizinischen Einrichtungen ergriffen werden können. Dadurch soll die notwendige Versorgung kosteneffizient und dauerhaft sichergestellt und insgesamt die Lieferketten resilient gegenüber Marktschwankungen gemacht werden.

Wir arbeiten in diesem KI-Leuchtturmprojekt des Landes Nordrhein-Westfalen vor allem an einer der Kernfunktionalitäten – dem KI-basierten Früherkennungssystem zur Mengenbündelung und Ableitung von Sicherheitsbeständen. Grundlage dafür ist ein Modell, das den aktuell und in Zukunft benötigten Bedarf an Engpassprodukten prognostiziert und Sicherheitsbestände ableitet. Das System soll Abweichungen von den optimalen Lagerbeständen erkennen und ein Frühwarnsignal ausgeben, falls ein hohes derzeitiges oder zukünftiges Engpassrisiko besteht. Dadurch können die medizinischen Einrichtungen frühzeitig auf die Situation reagieren.

Für diese Funktionalität entwickeln wir KI-Algorithmen weiter und trainieren sie mit verschiedenen Daten wie Infektionszahlen, Auslastung und relevanten Produktionskennzahlen. Mit ihrer Hilfe werden die Sicherheitsbestände in den Verteil- und Warenlagern flexibel gesteuert. Außerdem errechnen wir verschiedene notwendige Prognosen für die betrachteten Produkte, wie zum Beispiel Bedarf, Liefermenge, Lieferzeit oder Preis. Und es gilt, die richtige Strategie für Beschaffung und Vorhaltung von Sicherheitsbeständen abzuleiten. Abschließend soll die Resilienz des Früherkennungssystem durch regelmäßige Stresstests optimiert werden.

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