UdZ 02.21

SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 94 / UdZ 02.21 D ie Vergangenheit hat gezeigt, dass einzelne Krisenwie Pandemien, Naturkatastrophen oder große politische Veränderungen aufgrund ihrer Komplexität immer mehrere gesellschaftliche, politische und wirtschaftli­ che Bereiche belasten 1 . Die Folgen durchdringen jegliche gesell­ schaftlichenStrukturenundbeeinflussen somit jedenEinzelnen. Omnipräsent ist die Corona-Pandemie, welche exemplarisch offenbart, wie gut getaktete und globale Lieferketten negativ beeinflusst werden. Einer der Gründe hierfür liegt in den populä­ ren Prinzipien des Lean-Managements. Die Prozesse werden ef­ fizient und verschwendungsarm gestaltet. 2 Dadurch dienen sie beispielhaft als Treiber für getaktete Just-in-Time-Produktionen. Allerdings ist die Basis hierfür eine Reihe stabiler Prozesse. Die Störung einzelner Prozesse wird dabei als grundsätzlich über­ windbar angenommen. Im „normalen“ Alltagsgeschäft lassen sich potenzielle Störungen wiederholt ohne große Einbußen handhaben. In Krisen treten jedoch disruptive Störungen auf, die nach dem bekannten Prinzip „Actio – Reactio“ nicht mehr beherrschbar sind. Die Unvorhersehbarkeit der Ursachen, der Dauer und der Schwere einer Krise lassen die Vorbereitung zu einer uneindeutigen Fragestellung der Komplexität werden. Zur Steuerung der daraus resultierenden Hemmnisse können prädiktive und datenbasierte Maßnahmen eingesetzt werden. 3 Die digitale Transformation generiert hierzu bereits große Datenmengen, u. a. im Gesundheitswesen. Dieses Potenzial lässt sich mit immer leistungsfähigeren Rechenmaschinen verarbeiten und zur Intelligenten Detektion von Krisen nutzen 4 . Nichtsdestotrotz handelt es sich dabei um sensible Daten, die korrekterweise nicht frei zugänglich sind. In der Verkettung der anonymisierten Daten existieren bei der praktischen Um­ setzung eines Krisenmanagements allerdings ein weitere Fallstricke: Insbesondere das Fehlen eines domänenüber­ greifenden Ökosystems zum Krisenmanagement sowie die fehlende Datensouveränität und der entsprechende Daten­ schutz, die wenigen Ressourcen in kleinen und mittleren Unter­ nehmen wie auch die fehlende Integration proprietärer Daten und abgeschlossener Systeme bilden die Kernherausforde­ rungen. 5 Die im Projekt ‚PAIRS‘ zu entwickelnde Krisenmanage­ ment-Plattform soll künftig helfen, diese Hürden erfolgreich zu überwinden. Sie soll, gewährleistet durch einen domänen­ übergreifenden und föderierten Ansatz, dazu dienen, iterativ lernend Krisenszenarien auf Basis eines hybriden KI-Konzepts (der Kombination aus menschlicher und Künstlicher Intelligenz) zu identifizieren und zu antizipieren. Dabei soll die Verfügbarkeit T he past has shown that individual crises such as pandemics, natural disasters or major political changes always burden several social, political and economic areas due to their complexity 1 . The consequences permeate all social structures and thus affect every individual. Omnipresent is the Corona pandemic, which exemplarily reveals how well-timed and global supply chains are negatively affected. One of the reasons for this lies in the popular principles of lean management. Processes are designed to be efficient and wasteful. 2 As a result, they serve as exemplary drivers for clocked just-in-time production. However, the basis for this is a set of stable processes. The disruption of individual processes is assumed to be fundamentally surmountable. In “normal” everyday business, potential disruptions can be repeatedly handled without major losses. In crises, however, disruptive disturbances occur that can no longer be managed according to the well- known principle of “Actio - Reactio”. The unpredictability of the causes, duration and severity of a crisis make preparation an ambiguous question of complexity. Predictive and data-based measures can be used to manage the resulting obstacles. 3 Digital transformation is already generating big data for this purpose, including in healthcare. This potential can be processed with increasingly powerful computing machines and used for intelligent detection of crises 4 . Nevertheless, this is sensitive data that is correctly not freely accessible. However, there is a further problem in the concatenation of anonymized data in the practical implementation of crisis management: In particular, the lack of a cross-domain ecosystem for crisis management as well as the lack of data sovereignty and the corresponding data protection, the few resources in small and medium-sized enterprises as well as the lack of integration of proprietary data and closed systems form the core challenges. 5 The crisis management platform to be developed in the ‘PAIRS’ project should help to successfully overcome these hurdles in the future. Ensured by a cross-domain and federated approach, it will serve to identify and anticipate crisis scenarios on the basis of a hybrid AI concept (the combination of human and artificial intelligence) in an iterative learning process. The aim 1 s. Petersen u. Bluth 2020, S. 9 2 s. Görg et al. 2020, S. 7 3 s. Stich et al. 2021, S. 4 s. Schäfer 2021 5 s. Stich et al. 2021, S. 35f. 1 Petersen and Bluth 2020, p. 9 2 Görg et al. 2020, p. 7 3 Stich et al. 2021 , p. 4 Schäfer 2021 5 Stich et al. 2021, p. 35 et seq.