PAIRS
Privacy-Aware, Intelligent and Resilient CrisiS Management
Ziel des Forschungsprojekts PAIRS ist, das Management von volkswirtschaftlich bedrohenden Krisen für die verschiedensten gesellschaftlichen Akteure zu verbessern.
Aktuell: Umfrage
Privacy-aware, intelligent and resilient Crisis Management
Im Projekt entsteht eine Plattform, die es mithilfe von Künstlicher Intelligenz ermöglicht, Krisensituationen vorherzusehen, zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren. Ihr Feedback hilft uns, die erforderliche Datenbasis zu schaffen und Abhängigkeiten zu verstehen. Alle Daten werden anonym erhoben.
Die Beantwortung der Umfrage benötigt ca. 5 – 7 Minuten Zeit.
Ausgangssituation
Krisensituationen können zu extremen Konsequenzen für Gesellschaft und Wirtschaft führen, wie die Unterbrechung von Lieferketten und der Zusammenbruch kritischer Infrastrukturen. Die Herausforderung für eine optimale Krisenvorbereitung liegt in der Unvorhersehbarkeit der Ursachen, der Dauer und des Umfangs sowie der Schwere. Für einen vorausschauenden Umgang mit komplexen Krisensituationen sind eine umfangreiche Datenbasis und die Berücksichtigung der wechselseitigen Abhängigkeiten der unterschiedlichen Akteure notwendig.
Lösungsweg
Im Projekt „PAIRS“ werden die Risiken einzelner Krisenszenarien (konkrete Ausprägungen des Krisenereignisses samt den allgemeinen Reaktionen) akteursspezifisch bewertet. Basierend auf der Risikobewertung und einem sich selbst erweiternden Maßnahmenpool erfolgt die Ableitung individueller Reaktionsmaßnahmen auf einzelne Krisenszenarien, welche (pseudo-)anonymisiert in einen Krisenszenarien-Generator zurückgeführt werden. Die daraus resultierende iterative Präzision der Krisenszenarien samt der fortlaufenden Adaption aller Reaktionsmaßnahmen trägt zu einer fundierten Informationsgrundlage bei, um bestmöglich auf potenzielle Krisensituationen vorbereitet zu sein und dadurch die Resilienz zu steigern.
Erwartetes Ergebnis
Eine Plattform für das Krisenmanagement, die einen domänenübergreifenden und föderierten Ansatz verfolgt, mit dem Ziel, iterativ lernend Krisenszenarien auf Basis eines hybriden KI-Ansatzes zu identifizieren und zu antizipieren.
Nutzen für die Zielgruppe
Die Ergebnisse des Projekts „PAIRS“ ermöglichen wirtschaftlichen und politischen Akteuren, wechselseitige Einflüsse individueller Maßnahmen zu antizipieren und in eigene Entscheidungen einfließen zu lassen. Die Berücksichtigung der Reaktionen auf ein initiales Krisenereignis in spezifischen Szenarien bewirkt ein dynamisches Krisenmanagement. Die Verfügbarkeit essenzieller Ressourcen und Fähigkeiten von Unternehmensökosystemen wird gesichert und deren Marktfähigkeit nachhaltig gestärkt. Aus politischer und gesellschaftlicher Sicht wird die Verfügbarkeit kritischer Infrastrukturen und Ressourcen sichergestellt.
Projektpartner
- Advaneo GmbH, Düsseldorf
- Bisping Medizintechnik GmbH, Aachen
- Bundesanstalt Technisches Hilfswerk (THW), Bonn
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Kaiserslautern
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart
- IBM Deutschland GmbH, Stuttgart
- Lehrstuhl für Rechtsinformatik (Universität des Saarlandes), Saarbrücken
- OFFIS e. V., Oldenburg
- SICK AG, Waldkirch
- Tiplu GmbH, Hamburg
Assoziierte Partner
- ARENA2036 e. V., Stuttgart
- Betriebswirtschaftliches Forschungszentrum für Fragen der mittelständischen Wirtschaft e. V. (BF/M-Bayreuth), Bayreuth
- Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena), Berlin
- Funk Gruppe GmbH – Internationaler Versicherungsmakler und Risk Consultant, Hamburg
- Gevag GmbH, Hagen
- International Data Spaces e. V., Berlin
- Miele & Cie. KG, Gütersloh
- msg DAVID GmbH, Braunschweig
- openKONSEQUENZ eG, Berlin
- PwC – PricewaterhouseCoopers GmbH, Frankfurt am Main
- stonegarden technologies GmbH, Aachen
- Supply Chain Innovations GmbH, Schindellegi, Schweiz
- VDI/VDE Innovation + Technik GmbH, Berlin
- ZENIT GmbH, Mülheim an der Ruhr
Themenfeld
- Produktionsmanagement
- Informationsmanagement
Forschungsschwerpunkt
- Supply-Chain-Management
FIR-Navigator
JRF-Leitthema
- Gesellschaft & Digitalisierung
- Industrie & Umwelt