Prof. Dr. Kai Gutenschwager   Gutenschwager

Projekte

 

Creating a platform to apply individual mobility data to early tracking and tracing of COVID-19 and future pandemics

Kurzfassung: Ziel des Projekts ist es, eine Softwareplattform zu entwickeln, mit der politische Entscheidungsträger die Bewegung von Personen in Ausnahmezuständen wie COVID-19, künftigen Pandemien und anderen großen Krisen verfolgen können. Das Ziel besteht dabei nicht darin, eine Smartphone-App zu entwickeln, sondern eine Softwareplattform zu entwickeln, mit der Daten aus mehreren Quellen gesammelt und verarbeitet werden können, wie z.B. Telekommunikation, soziale Medien und Finanzdaten. Die Software soll in der Lage sein, Bewegungen von Einzelpersonen und Gruppen auf feinen (Nachbarschafts-) und groben (regionalen) Skalen bereitzustellen. Die Endanwendungen der Software dienen der Kontaktverfolgung von Einzelpersonen, der Überwachung von Quarantänevorgaben für Einzelpersonen und Gruppen, sowie Mobilitätsmuster in Gemeinden und Regionen zu visualisieren, und diese zu bewerten. Darüber hinaus soll aufgezeigt werden, wie Tools und Daten dieses Typs im Rahmen eines Data Trust integriert werden können. Zu den Anwendern des Data Trust gehören staatliche Gesundheitsbehörden, denen der Zugang zu Daten über einen rechtlichen Rahmen für bestimmte Zwecke gewährt werden kann.

Die Arbeiten seitens der Ostfalia beziehen sich im Wesentlichen auf die Auswertung von Mobilfunkdaten (zeitabhängige Zuordnung von Nutzern zu Sektoren der Mobilfunkmasten), die ein Ableiten von Bewegungsprofilen der jeweiligen Nutzer ermöglichen und entsprechende Bewegungen zu simulieren, um so auf mögliche Kontakte mit anderen (infizierten) Personen zu schließen, sowie die Visualisierung mittels der Simulation. Dabei sollen die Bewegungen u.a. in Verbindung mit Daten des öffentlichen Nahverkehrs in Verbindung gebracht werden, um so auf die mögliche, gemeinsame Nutzung von Bus und Bahnen zu schließen.

Verbundpartner:   University of Manitoba, Sightline Innovation, Canadian Network for Public
                               Health Intelligence

Drittmittelgeber:   Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
                               (Finanzierung nur für UoM)

Laufzeit:                2020 - 2021

 

Entwicklung eines Supply Chain Simulationswerkzeugs in der Cloud unter Berücksichtigung dynamischer Verschlüsselungstechnologien (SimChain MONSTER)

  SimChain Monster

Kurzfassung: Die Nutzung der Simulation in der Planung von unternehmensübergreifenden Lieferketten bietet enorme Optimierungspotentiale, da alle Abläufe noch vor der Umsetzung detailliert getestet und optimiert werden können. Dies setzt aber voraus, dass alle beteiligten Unternehmen die für die Simulation benötigten Daten zur Verfügung stellen. Eine Weitergabe der Daten an andere Unternehmen ist aber häufig nicht gewollt. Zudem bieten existierende Simulationswerkzeuge keine entsprechenden Verschlüsselungstechnologien. Mittels der prototypisch entwickelten Web-Anwendung ist es möglich, ein gemeinsames Simulationsmodell zu erstellen, obwohl alle Beteiligten nur ihre eigenen bzw. für sie von Partnern explizit freigegebenen Daten direkt einsehen können. Nutzer können die Verwendung ihrer hochgeladenen Daten zulassen, die Darstellung der Simulationsergebnisse wird aber systemseitig so einschränkt, dass nicht auf geschützte Daten rückgeschlossen werden kann. Die angestrebte Lösung wurde als Cloud-Service realisiert. Im Rahmen des Forschungsprojektes wurden neben Ansätzen zur kollaborativen Modellerstellung und Ergebnisdarstellung insbesondere die einzusetzenden Verschlüsselungstechnologien entwickelt, um dynamisch Lese- oder Schreib-Rechte gegenseitig gewähren zu können.

Verbundpartner:   SimPlan AG, Braunschweig

Drittmittelgeber:   BMWi (ZIM)

Laufzeit:                2017 - 2019

 

Weitere Praxisprojekte (SimPlan AG)

  • Simulation und Optimierung verschiedener Distributionsnetzwerke (in Zusammenarbeit mit Pierau Planung)
  • Modellierung und Analyse verschiedener Produktions- und Liefernetzwerke
  • Entwurf und Realisierung eines entscheidungsunterstützenden Systems zur Lieferantenauswahl (Forschungsprojekt SCSI in Zusammenarbeit mit der Audi AG, der Katholischen Universität Eichstätt/Ingolstadt, der Fachhochschule Ingolstadt sowie weiteren Firmen der Zuliefererindustrie)
  • Konzeption und Realisierung eines tabu-search-basierten Systems zur Produktionsplanung (Nobilia-Werke J. Stickling GmbH & Co.)
  • Analyse und Optimierung des neuen Logistikzentrums für den Teilevertrieb (Dynamikzentrum) inkl. Entwurf der wesentlichen Datenstrukturen und Steuerungsfunktionalitäten (BMW Group)
  • Entwurf und Realisierung eines entscheidungsunterstützenden Systems zur Lagerplatzvergabe unter Berücksichtigung eines Filialkommissionierungsansatzes (Rossmann Logistikgesellschaft mbH)
  • Konzeption und Umsetzung eines generischen Modells zur Analyse der Lagerlogistik im Bereich Teilevertrieb sowie Anwendung auf vier deutsche Standorte (DaimlerChrysler AG)
  • Konzeption und Realisierung eines Bausteinkastens zur Modellierung und Simulation von Lieferketten und Distributionsstrukturen (in Kooperation mit der ICON GmbH) 
  • Konzeption und Realisierung eines entscheidungsunterstützenden Systems zur Online-Auftragsreihenfolgeplanung eines komplexen Lagersystems (Aldata Retail Solutions GmbH / Roche Diagnostics GmbH)
  • Konzeption und Realisierung einer XML-basierten Schnittstelle zur Emulation von Lagerverwaltungs- und Materialflusssteuerungssystemen (Forschungsprojekt in Kooperation mit dem IML, Dortmund)