Der nordrhein-westfälische Wirtschafts- und Digitalminister Prof. Dr. Andreas Pinkwart überreicht den Förderbescheid für corona.KEX.net, für das wir am Fraunhofer IIS/EAS KI-Algorithmen weiterentwickeln und trainieren.

Medizinische Versorgungsengpässe mit KI vermeiden

Früherkennungssystem hilft bei der Planung, Steuerung und Kontrolle resilienter Wertschöpfungsketten

 

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 – vor allem da Schutzausrüstung wie Handschuhe, Schutzkittel oder Masken aus deutscher Produktion kaum vorhanden waren.

Um solche Entwicklungen zukünftig zu vermeiden, unterstützt unser Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS 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 sollen die Lieferketten resilient gegenüber Marktschwankungen gemacht werden.

In dem KI-Leuchtturm-Projekt des Landes Nordrhein-Westfalen, corona.KEX.net, arbeiten wir 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 z. B. Bedarf, Liefermenge, Lieferzeit oder Preis. Und es gilt, die richtige Strategie für Beschaffung und Vorhaltung von Sicherheitsbeständen abzuleiten. Abschließend soll die Resilienz des Früherkennungssystems durch regelmäßige Stresstests optimiert werden. Das Projekt corona.KEX.net wird gefördert durch das Land Nordrhein-Westfalen.