Welthandel KI Lieferkette : Die OECD sieht den Welthandel jetzt fast in Echtzeit
Wenn ein Frachter in Baltimore, Rotterdam oder Singapur anlegt, sendet er im Minutentakt Daten über Position, Geschwindigkeit, Kurs und Tiefgang. Diese Informationen stammen aus dem Automatic Identification System (AIS), das ursprünglich als Sicherheitsinstrument der International Maritime Organization (IMO) entwickelt wurde.
Die Organisation for Economic Co-operation and Development nutzt diese Daten nun für einen neuen Zweck: Sie macht den Welthandel nahezu in Echtzeit sichtbar. Damit reagiert die OECD auf ein grundlegendes Problem. Klassische Handelsstatistiken basieren auf Zoll- und Unternehmensdaten, deren Aufbereitung oft Monate dauert. In einer Welt, in der Kriege, Naturkatastrophen, Sanktionen oder Streiks Lieferketten innerhalb weniger Tage verändern können, ist das zu langsam.
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„Geopolitische Spannungen und die zunehmende Anwendung restriktiver Handelsmaßnahmen haben den Bedarf an Echtzeitinformationen deutlich erhöht“, heißt es im zugrunde liegenden Arbeitspapier der OECD-Statistikabteilung.
Da mehr als 80 Prozent des weltweiten Warenhandels gemessen am Volumen auf dem Seeweg transportiert werden, bietet AIS eine außergewöhnlich aussagekräftige Datenbasis.
29.664 Liegeplätze werden zu Sensoren der Weltwirtschaft
Das OECD-System erfasst 29.664 Liegeplätze in 4.106 Häfen weltweit. Anstatt lediglich ganze Häfen zu betrachten, analysiert die OECD einzelne Terminals und Kaianlagen. Dieser Unterschied ist entscheidend: In einem Hafen wie Rotterdam werden Rohöl, Container, Getreide und Erz an unterschiedlichen Liegeplätzen umgeschlagen. Erst die Analyse auf dieser Ebene ermöglicht eine präzise Zuordnung zu einzelnen Warengruppen.
Die Forschenden Graham Pilgrim, Yann Dorville und Annabelle Mourougane kombinierten dafür AIS-Daten, Satellitenbilder und künstliche Intelligenz. Mithilfe von Gemini werden Satellitenaufnahmen automatisch ausgewertet. Die KI erkennt Containerbrücken, Getreidesilos, Tanklager, Erzhalden oder Holzstapel und ordnet die Infrastruktur den entsprechenden Güterarten zu.
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Technisch erfolgt die Analyse in mehreren Schritten. Zunächst werden aus Millionen AIS-Signalen stationäre Schiffe identifiziert. Mithilfe des DBSCAN-Algorithmus, einem Verfahren zur räumlichen Clusteranalyse, entstehen daraus präzise Polygone einzelner Liegeplätze. Für jeden dieser Liegeplätze wurde anschließend ein etwa ein Quadratkilometer großes Satellitenbild analysiert. Im letzten Schritt berechnet die OECD anhand der Veränderung des Tiefgangs, ob ein Schiff Ladung aufgenommen oder gelöscht hat und wie groß die transportierte Menge wahrscheinlich war. Ergänzt wird diese Berechnung durch Blockkoeffizienten, die die hydrodynamische Form des Schiffsrumpfs berücksichtigen, sowie Korrekturen für Ballastwasser und Treibstoffverbrauch.
Das Ergebnis ist ein interaktives Dashboard, das Handelsindikatoren für 23 Warengruppen – von Rohöl über Getreide bis hin zu Fahrzeugen und Maschinen – bereitstellt.
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Baltimore, Russland und Hormus: Krisen werden in Echtzeit sichtbar
Die praktische Relevanz des Systems zeigt sich an konkreten Ereignissen. Als das Containerschiff MV Dali im März 2024 die Francis-Scott-Key-Brücke in Baltimore zum Einsturz brachte, gingen die britischen Importe über diesen Hafen laut AIS-Daten nahezu sofort auf null zurück.
Auch der Hafenarbeiterstreik an der US-Ostküste im Oktober 2024 hinterließ deutliche Spuren, lange bevor offizielle Statistiken verfügbar waren.
Das Dashboard macht ebenso sichtbar, wie China Ende 2020 die Einfuhren australischer Kohle stoppte, wie westliche Sanktionen die russischen Rohölexporte nach Europa schrittweise zurückgehen ließen und wie Unternehmen im Vorfeld der US-Zölle 2025 Waren auf Vorrat importierten. In der ersten Jahreshälfte stiegen die Schiffsanläufe an der US-Ostküste deutlich an, bevor sie nach Inkrafttreten der Maßnahmen ebenso markant zurückgingen.
Für Logistikunternehmen besonders relevant ist die Möglichkeit, strategische Engpässe wie den Suezkanal oder die Straße von Hormus nahezu live zu beobachten. Dort lässt sich verfolgen, welche Schiffstypen verkehren, welche Warengruppen betroffen sind und wie sich Störungen unmittelbar auf die globalen Warenströme auswirken.
Österreich entwickelte eigenen Frühwarnindikator
Auch in Österreich wird die Messbarkeit von Lieferkettenstress zunehmend als strategische Aufgabe verstanden. Am Supply Chain Intelligence Institute Austria wurde deshalb der Austrian Supply Chain Pressure Index (ASCPI) entwickelt.
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Ziel des ASCPI ist es, einen speziell auf Österreich zugeschnittenen Frühwarnindikator für Lieferengpässe bereitzustellen. ASCII-Vizedirektor Klaus Friesenbichler formuliert es so: „Um mit den Auswirkungen von Lieferkettenstress umgehen zu können, müssen diese zunächst messbar gemacht werden. Mit dem ASCPI stehen erstmals zeitnahe Informationen zu Lieferengpässen für Österreich zur Verfügung.“
Was der Austrian Supply Chain Pressure Index misst
Der ASCPI verdichtet zehn Teilindikatoren – fünf aus österreichischen Unternehmensbefragungen und fünf globale Transportkostenindikatoren – zu einer einzigen Kennzahl. Die Daten reichen bis ins Jahr 2006 zurück und werden monatlich aktualisiert.
Die bisherigen Analysen zeigen, dass steigender Lieferkettenstress rasch zu höheren Produzentenpreisen führt, die später an Konsumenten weitergegeben werden. Gleichzeitig bremsen Engpässe Industrieproduktion und Bruttoinlandsprodukt. Damit soll der Index Politik und Unternehmen helfen, Risiken früher zu erkennen und die Diskussion über resilientere und nachhaltigere Lieferketten auf eine datenbasierte Grundlage zu stellen.
Grenzen des Systems – und ein Blick in die Zukunft
Die OECD betont, dass das Dashboard experimentellen Charakter hat und offizielle Handelsstatistiken nicht ersetzen soll. Gerade im Containerverkehr bleiben Unsicherheiten bestehen, weil Schiffe häufig am selben Liegeplatz sowohl laden als auch löschen. Dieses sogenannte Netting-Problem ist noch nicht vollständig gelöst.
Hinzu kommt, dass die verwendeten Satellitenbilder teilweise mehrere Jahre alt sind. Neue oder umgewidmete Terminals können dadurch zunächst falsch klassifiziert werden. Künftig will die OECD die Berth-Klassifizierungen regelmäßig aktualisieren und höher aufgelöste Bildquellen einbinden.
