Low-Code verbessert die Entscheidungsfindung von Ersthelfern

Bei einer Krise sind Reaktionszeit und Effizienz entscheidend. Die richtigen Informationen im richtigen Moment können Ersthelfern helfen, sicherere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn jede Sekunde zählt. Robbert Heinecke weiß das aus erster Hand.

„Ich bin seit 25 Jahren Feuerwehrmann, viele Jahre lang Einsatzleiter auf der Straße, aber auch IT-Spezialist“, sagt Heinecke.

Nach der Arbeit an einem Mendix Plattformbasiertes Projekt sah Heinecke noch größeres Potenzial für Low-Code zur der öffentliche Sektor. Gemeinsam mit den Sicherheitsregionen Rotterdam-Rijnmond und Zuid Holland-Zuid sowie der Vereinigten Feuerwehr sah er die Möglichkeit, eine Anwendung zu entwickeln, die Leben retten, Schäden verhindern und die Sicherheit der Ersthelfer verbessern könnte.

Arbeiten mit Mendix Implementierungspartner, JAM-ITIm Laufe des Jahres 2023 wurde die Anwendung Decision Support entwickelt. Sie wurde am Silvesterabend desselben Jahres eingeführt, verarbeitete 600 Vorfälle und lieferte den Ersthelfern wertvolle Informationen.

Low-Code für das Gute

Als Einsatzleiter und IT-Spezialist ist Robbert Heinecke ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, Technologien – darunter Drohnen und Roboter – zu nutzen, um die Brandbekämpfung sicherer und effizienter zu machen.

Sein erster Kontakt mit Low-Code-Technologie und Mendix  von Quibim kam beim Erstellen einer Notfallverarbeitungsanwendung für Flüchtlinge Eindringen in die Niederlande nach der Verschärfung der globalen Krisen.

„Ich habe ein Programm entwickelt, das drei Monate lang Neuankömmlinge abdecken sollte. Aus drei Monaten wurden bald zwei Jahre und wir wussten, dass wir es auf weitere Gemeinden ausweiten mussten“, sagte Heinecke.

Heinecke sah das langfristige Potenzial von Mendix zu:

• Übersetzen Sie die Anforderungen der Anwender vor Ort in moderne, professionelle digitale Lösungen.
• Entwickle hochgradig individuelle und maßgeschneiderte Anwendungen für Nische Anwendungsfälle im öffentlichen Sektor auf ressourcenschonende Weise im Vergleich zur herkömmlichen Programmierung.
• Beschleunigen Sie die Bereitstellung und Verbesserung dieser kundenspezifischen Lösungen durch die Nutzung wiederverwendbares Design, Komponenten oder Integrationen.

„Wenn diese Lösungen von der Stange wären, hätte ich sie einfach gekauft. Es gibt kein vergleichbares Entscheidungsunterstützungssystem auf dem Markt“, sagte Heinecke.

„Wenn wir die richtigen Daten in Informationen umwandeln, die die Entscheidungsfindung unterstützen, schaffen wir ein Sicherheitsnetz, das dem Ersthelfer hilft. Und die Mendix Anwendung ist die Art und Weise, wie wir diese Informationen präsentieren.“

Heinecke wählte JAM-IT um bei der Entwicklung seiner neuen Anwendung zur Entscheidungsunterstützung zu helfen und diese zu steuern. Das in den Niederlanden ansässige IT-Unternehmen ist ein anerkannter Mendix Partner und hat erfolgreiche Mendix-basierte Anwendungen für staatliche Auftraggeber wie die Stadt von Rotterdam.

"Mendix arbeitet mit JAM-IT zusammen, und JAM-IT pflegt eine enge Beziehung zur Gemeinde Rotterdam. Wir arbeiten auch mit Rotterdam zusammen, der größten Stadt in unserer Sicherheitsregion“, sagte Heinecke. „Also war es für uns eine große Hilfe, dass die Gemeinde sagte: ‚Das ist ein gutes Unternehmen, dem Sie vertrauen können‘.“

Letztlich entschied sich Heinecke Mendix um seine Entscheidungsunterstützungsinformationen für die Sicherheitsregion in einer innovativen Anwendung zu bündeln, die den Informationszugriff der Ersthelfer verbessern würde.

Stärkung der Ersthelfer

Die Entscheidungsunterstützung (Beslischulp) Anwendung kombiniert Datenquellen auf neuartige Weise und präsentiert sie in Eine zentrale Informationszentrale entwickelt, um Entscheidungsunterstützung zu maximieren. Die App verbindet ein Low-Code-Frontend, das auf dem Mendix Von der Plattform bis zum Backend, das als benutzerdefiniertes Data Warehouse erstellt wurde, entsteht ein robustes Sicherheitstool, das mit nichts anderem auf dem Markt vergleichbar ist.

Der zusammensetzbare Natur of Mendix ermöglichte es Heinecke, dasselbe Low-Code-Framework, das der Flüchtlingsregistrierungsanwendung zugrunde liegt, als Grundlage für die Decision-Support-Anwendung zu verwenden. Die Entwicklung begann Anfang 2023 und bis Ende des Jahres war die App bereit, in realen Situationen mit der Sicherheitsregion eingesetzt zu werden.

Decision Support durchforstet alle verfügbaren und relevanten Informationsquellen, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt eines Notfalls schnell und effizient behandelt wird. Dazu gehören:

• Die Biometrie der einzelnen Einsatzkräfte
• Baupläne und Karten
• Wetterdaten aus dem betroffenen Gebiet

„Wir beginnen mit den Daten und einer Karte und fügen dann den Teil zur Entscheidungsunterstützung hinzu. Später haben wir die Diagramme mit allen Herzfrequenzmessungen und mehr im Vorfall“, sagte Heinecke.

Die Anwendung wird von der Einsatzzentrale verwendet und dient als Informationsfilter für den Einsatzleiter vor Ort. Manchmal kann das Tool Hintergrundprotokolle initiieren, während die Einsatzzentrale und die Feuerwehrleute damit beschäftigt sind, den Brand einzudämmen.

Evakuierte aus Mehrfamilienhäusern benötigen im Winter beispielsweise möglicherweise einen sicheren, trockenen und warmen Ort, an dem sie die Nacht verbringen können. Abhängig vom Wetter und anderen Daten können umgehend Vorkehrungen getroffen werden.

„Wenn es in einem Parkhaus zu einem Zwischenfall kommt und wir Datenzugriff haben, wissen wir, wie viele Autos sich darin befinden, ob welche geladen werden und wie viele geladen werden“, sagte Heinecke. „Es ist nützlich, von einem potenziellen Brand eines Elektroautos zu wissen, das man nicht löschen kann, damit man proaktiv bereits jemanden mit den richtigen Lösungen schicken oder anrufen kann.“

Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Wenn die Einsatzleiter der Feuerwehrabteilungen über Echtzeitinformationen verfügen, können sie dafür sorgen, dass die Fahrzeuge und Feuerwehrleute der Feuerwehr in arbeitsreichen Nächten dort sind, wo sie am dringendsten benötigt werden – von einer Abteilung zu anderen innerhalb des Abdeckungsbereichs.

Zusätzlich zu den von der Gemeinschaft geleiteten Sicherheitsmaßnahmen kombiniert Heineckes Tool unterschiedliche Datenquellen, um die Sicherheit der Ersthelfer bei gefährlichen Notfällen zu gewährleisten. Die Decision Support-Anwendung nutzt sowohl 2D- als auch 3D-Karten – erstere bieten einen Überblick über Vorfälle und letztere liefern detaillierte Informationen über das betroffene Gebäude oder Bauwerk.

„In unserer ersten Einsatznacht gab es einen Hausbrand. Sie konnten das Feuer in den Wänden hören, und da es ein sehr altes Haus war, bestand die Gefahr von Asbest“, sagte Heinecke. „Also sagten wir: ‚Wenn es brennt und Sie die Luft einatmen, achten Sie auf die gefährlichen Stoffe‘, und die Einsatzzentrale gab diese Information an den Teamleiter weiter.“

A tragbares Gerät verfolgt die biometrischen Daten des Helfers, wie Hauttemperatur und Herzfrequenz, in Echtzeit. Durch die Weiterleitung der Informationen an eine sichere Datenbank und die Verwendung numerischer Kennungen für jeden Helfer bleibt die Lösung EU-DSGVO konform und gewährleistet Anonymität. Diese individuellen Daten werden in einem Zweiliniendiagramm visualisiert und ein Disponent kann ein Eingreifen veranlassen, wenn einer der Werte einen sicheren Schwellenwert überschreitet.

Robbert und das JAM-IT-Team haben bereits damit begonnen, Live-Daten zu erfassen und Verbesserungen am Benutzererlebnis vorzunehmen. Dazu gehören Remote Dispatch und ein neues Dashboard mit einer regionalen Übersicht über das Vorfallmanagement.

Kontinuierliche Innovation im öffentlichen Sektor

Die Safety Region nutzt bereits die Decision-Support-Anwendung von Heinecke, um Informationssilos aufzubrechen und neue Möglichkeiten zur Unterstützung der Entscheidungen der Ersthelfer in Situationen vor Ort zu schaffen.

Während sie die Anwendung in realen Szenarien weiter operationalisieren, sammeln sie wertvolle Daten. Diese Daten verbessern die Informationen, die sie derzeit teilen, und liefern das Modell für zukünftiges maschinelles Lernen und Generative KI-Optimierungen.

„Wenn heute ein Ratschlag gegeben wird oder wir irgendeine Entscheidung treffen, schreiben wir auf, warum, und sammeln damit Daten“, sagte Heinecke. „Wir haben bereits Millionen von Datenpunkten. Mit diesen Daten arbeiten wir – vielleicht dieses oder nächstes Jahr – daran, ein KI-Modell mit dem zu erstellen, was wir aus all diesen Entscheidungen gelernt haben.“

Heinecke denkt außerdem darüber nach, die Breite der verfügbaren Informationen zu erweitern, sodass die Entscheidungsunterstützung auch auf Szenarien ohne Brandeinwirkung angewendet werden kann, etwa auf öffentliche Versammlungen und andere Hochrisikoveranstaltungen.

"Große Konzerte, Fußballereignisse, Demonstrationen, Proteste, all diese Dinge – nennen wir es ein Frühwarnsystem. Wir können sie auf die gleiche Weise anzeigen wie einen normalen Vorfall. Wir denken jetzt über eine allgemeine Sicherheitsübersicht auf lokaler, regionaler, nationaler und internationaler Ebene nach.“

Bei MendixDie Safety Region ist eine von vielen regionalen Organisationen, die von der praktischen Anwendung der Low-Code-Technologie bei der Reaktion auf Vorfälle und hoffentlich eines Tages auch bei der Prävention profitieren können.

„Vor acht Wochen habe ich vor allen Sicherheitsregionen der Niederlande eine Präsentation gehalten und keine hatte etwas gesehen, das diese Entscheidungsebene unterstützen könnte“, sagte Heinecke.