Die Planung der Impfstofflogistik gehört in die Hände von Spezialisten
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Adrian Weiler ist Geschäftsführer des Aachener Optimierungsspezialisten INFORM. (Quelle: INFORM)(firmenpresse) - 16. Dezember 2020 – Die ersten Impfstoffe gegen Corona stehen in den Startlöchern, doch der Transport und die Lagerung sind eine riesige Herausforderung. Bund und Länder wollen sich selbst um die Planung kümmern, dabei könnte mathematische Optimierung bei dem hochkomplexen Vorhaben enorm helfen, findet Adrian Weiler, Geschäftsführer des Aachener Optimierungsspezialisten INFORM.
Voraussichtlich noch in diesem Jahr wird der erste Corona-Impfstoff zugelassen. Damit dann möglichst schnell viele Menschen geimpft werden können, muss in kürzester Zeit eine Supply Chain aufgebaut werden, die ihresgleichen sucht: Millionen Impfdosen müssen an zentrale Stellen des Bundes und der Länder und von dort an regionale Impfzentren geliefert werden, ebenso das benötigte Impfzubehör. Einige der Impfstoffkandidaten erfordern zudem eine besondere Kühlung und daher Spezialbehälter für Transport und Lagerung, halten sich aber auch darin nur begrenzt und müssen, einmal aufgetaut, sehr schnell eingesetzt werden. Das macht nicht nur die Logistik, sondern auch das Management von Terminen und die Planung des Personaleinsatzes äußerst komplex.
Beschafft werden die Impfstoffe in der ersten Impfphase durch den Bund, der sie an deutschlandweit 60 Standorte liefern will. Ab diesem Punkt übernehmen die Bundesländer die Lagerung, den Transport an mehrere hundert regionale Impfzentren und die Verteilung. Die ersten Bundesländer haben sich dafür bereits Unterstützung durch Logistikdienstleister geholt – eine weise Entscheidung.
Der Transport, die Lagerung und der Umschlag von Impfstoffen und Hilfsmaterialien wie Spritzen, Schutzmasken und Gesichtsschilden, aber auch die Planung der Transportfahrzeuge, Behälter und des Personaleinsatzes erfordern viele hochkomplexe Planungsentscheidungen, die durch eine unsichere Datenlage und täglich neue Informationen noch erschwert werden. Mathematische Modelle, mit denen sich verschiedene Szenarien simulieren und planen lassen, sind dafür weitaus besser gewappnet als die meisten verantwortlichen Stellen, die nicht unbedingt über das nötige Know-how verfügen. Eine solche Entscheidungsmodellierung hat sich gerade in dynamischen Situationen mit einer unsicheren Datenlage vielfach bewährt. Damit lassen sich auch die verzwicktesten Logistikabläufe virtuell abbilden und simulieren, wie sie sich unter bestimmten Voraussetzungen entwickeln.
Das erlaubt den Verantwortlichen beispielsweise zu testen, wie sich die schwankende Verfügbarkeit bestimmter Impfstoffe, des Personals oder der LKWs im Zeitverlauf auf die Transportketten auswirkt oder wie die geografische Lage der Impfzentren den Umschlag und die Lagerung der Vakzine beeinflusst. So können sie besser einschätzen, wo und wann welche Transport-, Lager- und Personalkapazitäten benötigt werden.
Gerne wird in Situationen, in denen sich die Rahmenbedingungen schnell ändern, auf eine sorgfältige Optimierung der Planung verzichtet – man nimmt an, der Plan würde bei der nächsten Änderung doch nur wieder über den Haufen geworfen. Allerdings ist die agile Optimierung logistischer Abläufe trotz ungewisser und dynamischer Daten eine große Stärke von Algorithmen und Computermodellen: Wenn sich der Impfstoffbedarf regional ändert oder der Bestand an Vakzinen schwankt, wenn weitere Impfstoffe zugelassen werden oder zum Beispiel Impfstoffe verfügbar werden, die keiner Kühlung bedürfen, dann ist dank Simulationen eine schnelle und bedarfsgerechte Reaktion möglich.
Nur mit auf Algorithmen basierenden Speziallösungen für logistische Planungs- und Entscheidungssituationen können die zuständigen Stellen die Mammutaufgabe der tagtäglichen Disposition von Fahrzeug-, Lager- und Personaleinsatz stemmen und rechtzeitig alternative Strategien entwickeln, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern – und damit eine zuverlässige Versorgung der Bevölkerung mit Impfstoffen sicherstellen.
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Datum: 16.12.2020 - 16:48 Uhr
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Freigabedatum: 16.12.2020
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