Erhöhte Einsatzfähigkeit von Waffensystemen mit PRADA

Die Applikation nutzt die Methode der diskreten Ereignissimulation. Dabei werden Systeme anhand von Ereignissen, die zu bestimmten Zeitpunkten stattfinden, abstrakt und vereinfacht dargestellt, also modelliert. Eingesetzt werden solche Modelle etwa, um Verkehrsflüsse oder Abläufe an Supermarktkassen über einen Zeitraum zu analysieren und mithilfe der gesammelten Daten zu optimieren. Im Fall von PRADA setzt die Bundeswehr Simulationsmodelle ein, um die Einsatzbereitschaft ihrer Flotten von Großgeräten und Waffensystemen zu prognostizieren und so deren Nutzung zu verbessern, also beispielsweise um Ausfallzeiten durch Wartungen besser vorhersagen zu können. Denn gerade bei Landsystemen, wie etwa dem gepanzerten Transportkraftfahrzeug (GTK) Boxer, hat die Nutzung großen Einfluss auf das Ausfallverhalten. Staub und Sand in Wüstenumgebungen etwa führen zu einem schnelleren Verschleiß von Fahrzeugteilen. Das in Korrelation oder gar Kausalität zu bringen, war Aufgabe einer PRADA-Studie. Die ersten vier Modelle wurden ab 2018 für den Eurofighter, die Korvette K130, den GTK Boxer sowie den Kampfhubschrauber Tiger entwickelt.

Ab 2020 vereinte das Planungsamt in Zusammenarbeit mit der iABG die Modelle und kombinierte sie in einem System: PRADA. Ziel sollte es sein, in Zukunft grundsätzlich alle Großgeräte der Bundeswehr darin abzubilden: Schiffe, Fluggeräte, Panzer. Dafür muss das System allerdings der gesamten Truppe zur Verfügung stehen. Zum damaligen Zeitpunkt lief PRADA auf Servern des Planungsamtes. Es musste also eine Plattform her, auf der man Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenbringen, auswerten und der Simulation zur Verfügung stellen kann. Und weil Daten eher mehr als weniger werden, muss die Plattform auch flexibel skalierbar sein.

Beim vierten Data Analytics Hackathon der BWI im November 2022 entstand die Idee, mit der BWI zusammenzuarbeiten. Das IT-Systemhaus suchte zu der Zeit nach einem Anwendungsfall aus der Bundeswehr, um die von ihr entwickelte Data Analytics Plattform der pCloudBw zu testen. Auf ihr kommen gleich drei Technologien zusammen, die für die digitale Fähigkeitsentwicklung der Bundeswehr zentral sind: Cloud-Computing, Künstliche Intelligenz (KI) und Tools zur Analyse großer, komplexer Datensätze (Big Data Analytics).

Die Bundeswehr setzt zunehmend auf datengetriebene Entscheidungsfindung, um in Konfliktsituationen – und auch außerhalb – präziser, angemessener und schneller handeln zu können. Mit KI können die immer größer werdenden Datenmengen verarbeitet und analysiert werden. Cloud ist die zentralisierte Infrastruktur, die die nötige Speicher- und Rechenleistung sowie Skalierbarkeit und Verfügbarkeit bietet. Die Data Analytics Plattform kombiniert beides: Auf ihr können Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und mit KI-gestützten Werkzeugen aufbereitet, analysiert und visualisiert werden. Sie stellt damit auch die KI-Grundbefähigung der Bundeswehr dar.

Aus der Hackathon-Challenge resultierte eine Beauftragung. Seit Februar 2023 arbeiten Planungsamt und BWI zusammen, haben PRADA im Rahmen eines Proof of Concept weiterentwickelt und konnten damit zugleich die Funktionsfähigkeit der Data Analytics Plattform nachweisen. Seit Juli dieses Jahres ist PRADA die erste Anwendung, die die BWI als „Software as a Service“ (SaaS) über die private Cloud der Bundeswehr bereitstellt – noch in einer Beta-Phase und nur mit bestimmten Waffensystemen, aber bereits mit echten Produktivdaten. Ab 1. Oktober 2026 will die BWI PRADA dann offiziell als vollwertige IT-Lösung veröffentlichen und weiteren Bereichen der Bundeswehr zur Verfügung stellen.

Das Planungsamt kann sich so auf die Analyse von Daten konzentrieren, während die BWI die Plattform bereitstellt, betreibt und weiterentwickelt. PRADA ist damit ein Beispiel, wie Digitalisierung ziviles und militärisches Personal der Bundeswehr entlasten und die Einsatzbereitschaft von Streitkräften erhöhen kann. Und es ist ein Beispiel für enge und vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen Bundeswehr und BWI.