Es ist uns besonders wichtig, mit Unternehmen zusammen Modelle zu entwickeln und auszubauen, die dauerhaft im Unternehmen genutzt werden können. Nur durch eine nachhaltige Integration solcher Technologien entfaltet sich der volle Wert von Agent-Based Modelling (ABM) und Computational Modelling. Um dies zu erreichen, unterstützen wir nicht nur bei der Modellierung selbst, sondern helfen auch dabei, die richtige Infrastruktur im Unternehmen aufzubauen, sodass die Modelle langfristig weiterentwickelt und effektiv genutzt werden können.

Für den Aufbau und die effektive Nutzung eines Agent-Based Models (ABM) ist eine robuste und flexible technologische Infrastruktur erforderlich. Diese Infrastruktur muss sowohl die Rechenleistung als auch die Datenverwaltung und die Simulationsanforderungen unterstützen. Hier sind die wesentlichen Komponenten, die für den erfolgreichen Aufbau eines ABM benötigt werden:

1. Rechenleistung und Hardware

Die Simulation von Agenten in einem ABM kann sehr rechenintensiv sein, da jeder Agent unabhängige Entscheidungen trifft und Interaktionen mit anderen Agenten oder der Umgebung verarbeitet werden müssen. Daher ist eine skalierbare und leistungsstarke Infrastruktur notwendig:

• Server oder Cloud Computing: Die Rechenleistung sollte auf einem leistungsfähigen Server oder einem Cloud-basierten System wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud ausgeführt werden, um große Datenmengen und parallele Berechnungen zu bewältigen. Cloud-Infrastrukturen bieten zudem Skalierbarkeit, sodass sie dynamisch an den Bedarf angepasst werden können.

2. Simulationssoftware

Für die Modellierung und Simulation von Agenten werden spezialisierte Software-Tools benötigt. Diese Software sollte in der Lage sein, komplexe Interaktionen und Regeln zu modellieren und realitätsnahe Simulationen durchzuführen.

3. Dateninfrastruktur

Ein ABM erfordert den Zugriff auf große Datenmengen und eine leistungsfähige Datenmanagementinfrastruktur, um die Agentenverhalten und -interaktionen zu steuern. Die Dateninfrastruktur sollte folgende Aspekte abdecken:

• Datenbanken: Für die Speicherung und Verwaltung von großen Mengen an historischen und Echtzeitdaten sind leistungsstarke Datenbanklösungen wie SQL-Server, NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB) oder Data Lakes notwendig.
• Datenpipelines: Eine automatisierte Datenpipeline ist wichtig, um kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten und ins Modell zu integrieren. Diese Pipeline sollte Daten aus internen Systemen (z.B. CRM, ERP) und externen Quellen (z.B. Marktdaten, soziale Medien) aggregieren.
• Big Data Frameworks: In einigen Fällen, insbesondere bei der Analyse und Simulation großer Datenmengen, kann es sinnvoll sein, Big-Data-Technologien wie Hadoop oder Spark zu nutzen.

4. Analyse- und Visualisierungstools

Die Ergebnisse der Simulationen müssen analysiert und interpretiert werden. Für diesen Zweck sind Analyse- und Visualisierungstools unerlässlich, um Einblicke in das Verhalten der Agenten und das Gesamtsystem zu gewinnen.

5. Entwicklungs- und Modellierungsumgebung

Für die Programmierung und Anpassung des ABM ist eine Entwicklungsumgebung erforderlich, die die Erstellung, Anpassung und Erweiterung des Modells unterstützt.

6. Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur

Da viele ABM-Projekte über verschiedene Abteilungen und Standorte hinweg entwickelt werden, ist eine solide Netzwerk- und Sicherheitsinfrastruktur wichtig.

• Sicherheitsprotokolle: Ein starkes Sicherheitssystem zum Schutz sensibler Daten und zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien (z.B. DSGVO) ist erforderlich.
• VPN und Firewalls: Der sichere Zugriff auf Simulationsdaten und -ergebnisse ist notwendig, insbesondere wenn externe Teams oder Berater am Modell mitarbeiten.

7. Projektmanagement- und Kooperationswerkzeuge

ABM-Projekte erfordern häufig eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Stakeholdern. Effektive Projektmanagement-Tools helfen dabei, die Entwicklung, Tests und Implementierung von ABMs zu koordinieren.

Beispiele:

• Jira oder Trello: Für das Projektmanagement und die Verwaltung von Aufgaben und Meilensteinen.
• Slack oder Microsoft Teams: Für die Kommunikation und den Austausch von Ideen in Echtzeit.

Der Aufbau eines Agent-Based Models erfordert eine gut durchdachte Infrastruktur, die Rechenleistung, Datenmanagement, Simulationssoftware, Entwicklungswerkzeuge, Netzwerksicherheit und Schulungen umfasst. Durch die Kombination dieser Komponenten können Unternehmen leistungsstarke ABM-Simulationen erstellen, die ihnen helfen, fundierte und strategische Entscheidungen zu treffen. Es ist sinnvoll zunächst mit kleineren Projekten zu beginnen die den größten Hebel auf die Wettbewerbsfähigkeit haben und die Modelllandschaft sukzessive auszubauen.