Doch auf welcher Grundlage treffen wir diese Entscheidungen? Ein kritischer Blick auf die aktuellen Werkzeuge offenbart eine Lücke zwischen den verfügbaren Daten und dem realen Informationsbedarf für eine resiliente Unternehmenssteuerung.
Der strategische Blindfleck: Veraltete Karten in einer dynamischen Welt
Für langfristige Investitions- und Standortentscheidungen nutzen wir typischerweise auf offizielle Hochwasser- und Starkregengefahrenkarten. Das Problem: Diese Karten sind von Natur aus statisch und beruhen auf alten Datensätzen.
Sie basieren oft auf historischen Daten und wenigen, vordefinierten Standardszenarien (z.B. 100-jähriges Hochwasser) und bilden zwei entscheidende Treiber der Gegenwart und Zukunft nur unzureichend ab:
- Klimawandel: Niederschlagsmuster und hydrologische Abflussverhalten ändern sich, Extremereignisse werden intensiver, häufiger und wahrscheinlicher.
- Urbanisierung: Wachsende Städte bedeuten mehr versiegelte Flächen, was das Abflussverhalten bei urbanen Sturzfluten radikal verändert.
Für ein Unternehmen, das heute einen neuen Produktionsstandort für 40 Jahre plant, sind diese statischen Karten eine unzureichende Risikogrundlage.
Das operative Dilemma: Datenflut ohne Entscheidungsgrundlage
Noch kritischer wird die Lücke im kurzfristigen Krisenmanagement. Wenn ein Unwetter heranzieht, erhalten wir zwar Wettervorhersagen (Niederschlag pro Stunde) und vereinzelt Pegelprognosen, falls wir an einem großen Risikogewässer (Rhein, Mosel, Elbe) unseren Standort haben. Doch diese Daten beantworten nicht die einzige, entscheidende Frage der operativen Leitung: „Was bedeutet dieser Regen konkret für mein Werk, mein Lager, meine Infrastruktur?“
Es fehlt die Übersetzung von meteorologischen Daten (Regen) in tatsächliche Auswirkungen auf der Oberfläche, die hydraulische Konsequenzen (Wassertiefe vor Ort). Führungskräfte agieren blind. Sie können nicht proaktiv handeln, sondern nur reagieren, wenn das Wasser bereits vor der Tür steht.
Der Paradigmenwechsel: Physikbasierte KI als „Übersetzer“
Um diese Entscheidungslücke – sowohl die strategische als auch die operative – zu schließen, brauchen wir einen neuen Ansatz: eine dynamische Flood Risk Intelligence.
Hier setzt die Fusion von physikalischen Modellen und Deep Learning an. Statt auf wenige statische Szenarien angewiesen zu sein, ermöglichen physikbasierte KI-Modelle, komplexe hydraulische Simulationen in Sekunden durchzuführen, die traditionell Tage oder Wochen dauerten.
Abb. 1: DeepWaive RiskAnalyzer: Echtzeit-Berechnung und Visualisierung hydraulischer Auswirkungen (Überflutungstiefen, Fließgeschwindigkeiten) eines Starkregens an einem beispielhaften Standort.
Dieser Technologiesprung schafft zwei revolutionäre neue Fähigkeiten für Unternehmen:
- Dynamische Risikoanalyse (statt statischer Karten): Der Prozess beginnt mit der präzisen Ermittlung der Lastfälle. Statt sich auf wenige Standardwerte zu verlassen, können Tools wie der DeepWaive RainfallAnalyzer meteorologische Mess- und Radardaten verschiedener Wetteranbieter durchsuchen. So werden vergangene Extremereignisse, statistische Jährlichkeiten und relevante Klimaszenarien standortgenau ermittelt. Diese Daten dienen als Input für den DeepWaive RiskAnalyzer. Damit können Führungskräfte zahlreiche „Was-wäre-wenn“-Szenarien adhoc simulieren. Was passiert bei verschiedenen Starkregen-Lastfällen? Was passiert bei einem Klimaszenario 2050? Was bringt eine geplante Schutzmauer? Wie wirken sich neue Baupläne oder eine Entsiegelung von Flächen aus? Resilienz wird von einer vagen Hoffnung zu einer messbaren, planbaren Größe.
- Probabilistische Impakt-Vorhersage (statt grober Wetterdaten): Im Ernstfall wird aus einer Wetterwarnung eine probabilistische Impakt-Vorhersage. Das System nutzt Ensemble-Vorhersagen (z.B. DWD, ECMWF), um Dutzende Szenarien zu berechnen. Statt einer Einzelprognose beantwortet es die Frage: ‚Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist mein Gebäude wie stark überflutet?‘ Das ermöglicht risikobasierte Entscheidungen und liefert Hinweise zu Schutzmaßnahmen und Reaktionszeiten.
Abb. 2: Physikbasierte KI ist der entscheidende Hebel, um mit einem integrierten Produktportfolio alle Phasen – von der strategischen Vorsorge (Risikoanalyse) über die Ereignisbewältigung (Impakt-Vorhersage) bis hin zur Nachsorge (Ereignisanalyse) – nahtlos zu unterstützen
Der nächste Schritt ist die KI-optimierte 3D-Simulation innerhalb von Gebäuden. Diese ermittelt in Echtzeit, wo Wasser eintritt und welche Maschinen betroffen sind. Dies erlaubt eine präzise Dimensionierung von Schutzmaßnahmen – sowohl vor dem Gebäude (z.B. Dammbalkensysteme) als auch innerhalb der Anlage, um kritische Assets zu schützen.
Fazit: Resilienz als strategischer Wettbewerbsvorteil
Die Anpassung an den Klimawandel ist eine der größten unternehmerischen Herausforderungen unserer Zeit. Nur wenn wir die Lücke zwischen Daten und Entscheidung schließen, können wir Risiken präzise bewerten, Investitionen richtig allokieren und unsere Wirtschaft wirklich resilient gestalten. Physikbasierte KI ist ein entscheidender technischer Hebel, um aus Betroffenheit proaktives Handeln zu machen.
Abb. 3: Beispielhafte Darstellung einer standortbasierten Auswertung mittels DeepWaive RiskAnalyzer
Bildquelle: FloodWaive Predictive Intelligence GmbH