Zweigstelle	Standorte	Standort 2	Vorbestellungen	Frist	Status
Zweigstelle: Online	Standorte:	Standort 2:	Vorbestellungen: 0	Frist:	Status: Verfügbar

Seit Beginn der SARS-Covid-Pandemie veranschaulichten Krisen und Katastrophen die Anfälligkeit der Versorgungsnetze von Gesellschaft und Wirtschaft. Pandemien erfordern die schnelle Versorgung mit medizinischer Schutzausrüstung, Testverfahren und Impfstoffen. Durch den Klimawandel bedingte Naturkatastrophen und Extremwetter, wie Überflutungen, langandauernde Vegetationsbrände oder sinkende Pegel der Wasserwege, verursachen materielle und finanzielle Schäden, aber auch schlimmstenfalls den Ausfall von Transportwegen. Menschliches Versagen, politische Konflikte oder Kriege führen zu Verzögerungen in den Distributionskanälen und zur Verknappung von krisenrelevanten Gütern. Das Projekt ResKriVer (Resiliente krisenrelevante Versorgungsnetze) hat Auswirkungen von für Deutschland antizipierbaren Krisen- und Katastrophensituation untersucht und Lösungsansätze entwickelt, um die Resilienz von Wirtschaft und Gesellschaft zu steigern. Projektfokus waren: Analyse und Simulation von Lieferketten krisenrelevanter Güter Verbesserung der Versorgung mit Blutkonserven Unterstützung von Krisenstäben bei der Lagebilderhebung Verbesserung der Kommunikation mit der Bevölkerung Entlastung von Kliniken durch telemedizinische Überwachung von Risikopatienten Neben der Analyse der Bedarfe, der Untersuchung der Umsetzbarkeit, der Realisierung von Prototypen und Demonstratoren wurde ein Ökosystem von digitalen Services entwickelt, die zukünftige Umsetzungen von resilienten Vorsorgemaßnahmen vereinfachen. Das Buch stellt die Ergebnisse in allgemeinverständlicher Form vor. Die Herausgeber Thomas Hoppe ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektmanager in der Arbeitsgruppe „Data Analytics Center“ (DANA) des Fraunhofer-Instituts für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) und Dozent im Studiengang „Angewandte Informatik“ der Hochschule für Technik und Wirtschaft. Rolf Fricke ist Bereichsleiter für Forschung und Entwicklung bei der Condat AG in Berlin und spezialisiert auf KI-Themen wie Semantic Web, Recommender-Systeme und maschinelles Lernen.