Streitkräfte mit höherer Einsatzbereitschaft

Intelligenter Ressourceneinsatz Streitkräfte mit höherer Einsatzbereitschaft

13.10.2021 Von Patrick O. Pongratz*

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Ob Waffensysteme, Transportlogistik oder gezielter Personalaufbau – datengetriebene Echtzeittechnologien wie KI, Machine Learning und IoT können die Einsatzbereitschaft von Streitkräften signifikant steigern. Und das ist angesichts der Sonderrolle der Bundeswehr als schnelle NATO-Taskforce eine Conditio sine qua non.

IoT-Sensorik und KI-gestützte Prognosen geben Auskunft darüber, wann ein Hubschraubertriebwerk auszufallen droht
(© filmbildfabrik - stock.adobe.com)

Bis zu 2.700 Soldatinnen und Soldaten, die innerhalb von maximal 72 Stunden einsatzbereit zu sein haben – so die Anforderung an die Bundeswehr, wenn Deutschland 2023 die NATO-Speerspitze VJTF (Very High Readiness Joint Task Force) übernimmt. Doch die Realität ist noch weit davon entfernt. „Die materielle Einsatzbereitschaft aller 68 Hauptwaffensysteme hat in den vergangenen sechs Monaten leicht zugenommen und liegt bei knapp über 70 Prozent“, so der Bericht des BMVg vom Juni 2020.

Weil 70 Prozent nicht genügen

Diese Diskrepanz können punktuelle Maßnahmen nicht zufriedenstellend beseitigen. Nur ein ganz neuer Ansatz zur Steuerung von Ressourcen schafft nachhaltige Verbesserungen bei gleichzeitig effizientem Mitteleinsatz. Die Einsatzbereitschaft muss sowohl auf strategischer Ebene (die Fähigkeit der Streitkräfte, die Anforderungen der zugewiesenen Missionen zu erfüllen) als auch auf rein operativer Ebene (der Status einer Einheit sowie der Wartungsstatus ihrer Ausrüstung) optimiert werden – möglichst in Echtzeit.

Bisher wurde die künftige Bereitschaft einer Streitkraft auf der Basis historischer Daten hochgerechnet, was keine zuverlässige Auskunft bietet. Das derzeitige System ist somit praktisch das Ergebnis von Ressourcenentscheidungen, die Monate oder sogar Jahre zuvor getroffen wurden. Durch die Aggregation von Daten gehen zudem wichtige Einzelinformationen über die Hauptursachen von Bereitschaftsdefiziten verloren.

An dieser Stelle kommen moderne Technologien wie Internet of Things (IoT), künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning ins Spiel. Sie schaffen ein realistisches Bild des Status quo zur Einsatzbereitschaft – inklusive Lücken bei Ausrüstung und Personal. Analytics und KI helfen dabei, Handlungsoptionen aufzuzeigen, die diesen Status quo verbessern. So lässt sich beispielsweise bestimmen, in welchen Bereichen Investitionen notwendig sind, wo Material nachgebessert oder aufgestockt und wo Know-how erweitert werden muss.

Reparieren, bevor Schaden entsteht

Ein wichtiger Bereich in dem Zusammenhang ist die prädiktive Wartung, zum Beispiel im Transport und in der Logistik. IoT-Sensorik und KI-gestützte Prognosen geben Auskunft darüber, wann ein Hubschraubertriebwerk auszufallen droht oder wann eine Wartung von Anlagen sinnvoll ist. Dies ist die Voraussetzung, um rechtzeitig Instandhaltungsmaßnahmen einzuleiten oder ein Ersatzfahrzeug zu organisieren. Dadurch erhöhen sich Ausfallsicherheit und Einsatzbereitschaft gleichermaßen.

Genauso wichtig wie die materielle Einsatzbereitschaft ist auch die Personalverfügbarkeit. Enge Budgets und die demografische Entwicklung machen Personalmangel im öffentlichen Bereich, und darunter auch in der Bundeswehr, zu einem wichtigen Thema. Mit Analytics, die HR-Daten mit weiteren internen (beispielsweise Finanzdaten) sowie externen Informationen verknüpft und auswertet, lassen sich Anforderungen an Kompetenzen ermitteln und für die Zukunft planen. Analytics hilft, Muster zu erkennen, die auf potenzielle Abwanderung von Mitarbeitern hinweisen. Und sie bildet die Basis für neue HR-Strategien, die darauf abzielen, Wissen und Expertise zu halten, indem sie Anreize für neue Mitarbeiter schaffen.

Fazit

In vielen Bereichen – wie Instandhaltung oder Personalmanagement – sind die Anwendungsfälle für KI und Analytics bei Streitkräften durchaus vergleichbar mit Unternehmen. Diese Technologien ermöglichen bessere und schnellere Entscheidungen, erhöhen die operative Effizienz, dienen dazu, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und mit der Analyse komplexer Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen – alles Faktoren, die die Einsatzbereitschaft signifikant verbessern können. Es spricht also einiges dafür, die Erfahrungen aus der Wirtschaft zu übertragen.

*Der Autor: Patrick O. Pongratz, Verantwortlicher für Commerce bei SAS, Region DACH