Automatisches Materialmanagement mithilfe künstlicher Intelligenz

Hintergrund

Für Rettungswagen (RTWs) und Gerätewagen Sanität (GWSan) entwickelten wir einen Prototypen zur automatisierten Materialverwaltung. Ziel war es, den Materialverbrauch an Einsatzstellen nicht erst nachträglich manuell zu dokumentieren, sondern direkt aus einsatznahen Informationen ableitbar zu machen.

Der Ansatz verbindet Einsatzinformationen und Audioaufzeichnungen mit einem lokal betriebenen KI-Modell, das entnommene oder verbrauchte Materialien strukturiert erkennt und daraus unmittelbar nutzbare Bestandsinformationen erzeugt. Dadurch wird der dokumentationsbezogene Aufwand reduziert und die Nachbereitung von Einsätzen deutlich beschleunigt.

Funktion

Konkret verarbeitet das System lokal verfügbare Einsatzdaten sowie sprachliche Hinweise aus Audioaufzeichnungen und erkennt daraus, welche Materialien an der Einsatzstelle genutzt wurden. Aus diesen Informationen erzeugt die Anwendung automatisch eine strukturierte Entnahmeliste für Regale, Fächer oder Nachrüstplätze.

So entsteht aus unstrukturierten oder teilstrukturierten Signalen eine direkt handlungsfähige Grundlage für die Wiederbestückung. Mitarbeitende sehen nicht nur, welches Material verbraucht wurde, sondern auch welche Artikel konkret nachzunehmen sind, um die Einsatzbereitschaft des Fahrzeugs schnell wiederherzustellen.

Die Lösung kann dabei in bestehende Prozesse der Fahrzeuglogistik integriert werden und unterstützt standardisierte Abläufe nach Einsätzen, bei Schichtwechseln oder in der Materialausgabe. Damit wird Materialmanagement von einer rein manuellen Aufgabe zu einem assistierten, datenbasierten Prozess.

Datenschutz und Deployment

Ein zentrales Merkmal des Prototyps ist die datenschutzkonforme Offline-Verarbeitung. Das KI-Modell läuft lokal und versendet keine sensiblen Informationen oder Einsatzdaten über das Internet. Dadurch bleibt die Verarbeitung in kontrollierten Infrastrukturen und eignet sich auch für Umgebungen mit hohen Anforderungen an Vertraulichkeit, Ausfallsicherheit und Netzunabhängigkeit.

Gerade im rettungsdienstlichen Umfeld ist diese Architektur relevant, weil operative Daten, patientennahe Informationen und interne Logistikprozesse nicht an externe Cloud-Systeme ausgelagert werden müssen. Das ermöglicht einen praxisnahen Einsatz auch dort, wo Offlinefähigkeit oder eingeschränkte Konnektivität eine Rolle spielen.

Weiterentwicklung und Zielbild

Parallel zum Prototypen untersuchen wir weitere Anwendungsfälle dieser Systemklasse. Dazu gehören insbesondere automatisierte Vorhersagemodelle, die den Verlauf des Materialverbrauchs antizipieren und Engpässe erkennen, noch bevor Material vollständig aufgebraucht oder nicht mehr verfügbar ist.

Langfristig entsteht so ein System, das nicht nur reagiert, sondern Bestandsentwicklungen proaktiv einschätzt. Dies schafft in der Materialverwaltung mehr Zeit, Transparenz und Resilienz und hilft, die Aufrüstzeiten von Fahrzeugen und Einheiten zu reduzieren.

Für Organisationen bedeutet das eine robustere Versorgungskette im Einsatzalltag: weniger manuelle Nachpflege, schnellere Wiederherstellung der Einsatzbereitschaft und eine bessere Grundlage für logistische Planung in dynamischen Lagen.