Engpässe von Lieferketten mit Big Data vermeiden

30.11.2022, 1967 Zeichen
Wien (OTS) - Wir begegnen aktuell multiplen Krisen: Inflationskrise, Energiekrise, Demokratiekrise, Migrationskrise, politische Krise, Informationskrise, ganz zu schweigen von der Ukrainekrise und der Klimakrise. „Die nächste mögliche Krise, auf die wir vorbereitet sein sollten, ist jene der Versorgungsketten. Erste Anzeichen, dass eine Versorgungskrise möglich ist, haben wir bereits gesehen“, eröffnet Stefan Thurner vom Complexity Science Hub Vienna die gestrige Diskussion.
Lieferketten können zu tausenden und abertausenden Unternehmen anwachsen, wobei kleine Störungen sich kaskadisch über globale Netzwerke ausbreiten können. Es ist deshalb von großer Bedeutung ihre Widerstandsfähigkeit zu erhöhen. „Um die Resilienz der Lieferkette wirklich zu verstehen, müssen wir die Wirtschaft verstehen“, erklärt Doyne Farmer, von der University of Oxford und External Faculty des CSH. Hätten wir vorhersehen können, wie sich die Pandemie auf Lieferketten auswirkt, hätten wir beispielsweise eher mit der Produktion von Masken beginnen können. Datengesteuerten, interdisziplinäre Modelle schaffen dabei völlig neue Möglichkeiten.
„Heute sehen wir Lieferketten zum ersten Mal auf Unternehmensebene und das eröffnet uns ein neues Bild von der Welt“, erklärt Thurner. Dieser Forschungsansatz befinde sich zwar noch in einem frühen Stadium, doch allein bei einem Workshop des CSH in dieser Woche stellten internationale Forschende mehrere neue Methoden vor, um Schwachstellen in der Wirtschaft zu erkennen und sicherzustellen, dass die Lieferketten intakt bleiben, so Farmer. Für die Zukunft wünschen sich die Wissenschafter:innen vor allem eines: Mehr Daten und mehr Transparenz. Nationalratsabgeordnete Karin Doppelbauer macht dabei deutlich: „Wir müssen zunächst darüber nachdenken wie wir dieses Thema in die Köpfe und Herzen der Menschen bringen können“. Denn im Moment sehe sie das in Österreich nicht. „Wir sollten ein Bild malen, das die Möglichkeiten aufzeigt“, so die Politikerin.

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