Supply Risk Updater — Tägliche Globale Lieferrisiko-Analyse

Scoring-Methodik

Der Risikoscore pro Region basiert auf fünf Dimensionen (je 0–20 Punkte):

1. Konfliktintensität — Aktive Kampfhandlungen, Militärpräsenz, Terrorismus
2. Handelsunterbrechung — Sanktionen, Embargos, Hafenschließungen, Routenänderungen
3. Lieferkettenstress — Engpässe bei kritischen Gütern, Preisanstiege, Lieferverzögerungen
4. Politische Instabilität — Regierungskrisen, Putschtgefahr, Wahlen mit Unsicherheit
5. Eskalationspotenzial — Wahrscheinlichkeit einer Verschärfung in den nächsten 30 Tagen

Ablauf

1. Web-Recherche

Führe für jede Region mindestens 2 gezielte Websuchen durch. Verwende Suchbegriffe wie:

• "[Region] supply chain disruption 2026"
• "[Region] geopolitical risk latest"
• "[Region] sanctions trade embargo"
• "[Region] shipping route disruption"
• "[Region] defense procurement"

Konzentriere dich auf Quellen der letzten 48 Stunden. Gute Quellen sind Reuters, Bloomberg, Handelsblatt, FAZ, BBC, Al Jazeera, Lloyd's List, FreightWaves, Jane's Defence.

2. Bewertung

Für jede Region:

• Lies die gefundenen Nachrichten und identifiziere die 2–3 wichtigsten Entwicklungen
• Bewerte jede der 5 Dimensionen mit 0–20 Punkten
• Summiere zum Gesamtscore (0–100)
• Formuliere eine kurze Zusammenfassung (1–2 Sätze, auf Deutsch UND Englisch)

3. Globalen Index berechnen

Der globale Risikoindex ist der gewichtete Durchschnitt aller Regionen:

• Osteuropa, Naher Osten, Taiwan: Gewicht 1.3 (höchste Relevanz für EU-Sicherheitsbeschaffung)
• Rotes Meer, Südchinesisches Meer: Gewicht 1.2 (Schifffahrtsrouten)
• Alle anderen: Gewicht 1.0

4. Nachrichtenmeldungen zusammenstellen

Wähle die 8–10 wichtigsten Meldungen aus der Recherche aus. Für jede:

• Kurzer Titel (Deutsch und Englisch)
• Quelle
• Risikostufe: high, medium, oder low
• Zugehörige Region

5. JSON-Datei erzeugen

Schreibe die Ergebnisse in eine Datei namens risk-data.json im selben Verzeichnis wie die index.html. Das exakte Format:

{
  "generated_at": "2026-03-09T07:00:00Z",
  "generated_by": "SVG Supply Risk Updater",
  "global_risk_index": 64,
  "global_risk_change": 2,
  "regions": [
    {
      "key": "eastern_europe",
      "name_de": "Osteuropa / Ukraine",
      "name_en": "Eastern Europe / Ukraine",
      "flag": "🇺🇦",
      "lat": 48.3,
      "lng": 31.2,
      "score": 82,
      "change": -2,
      "summary_de": "Zusammenfassung auf Deutsch...",
      "summary_en": "Summary in English...",
      "dimensions": {
        "conflict": 18,
        "trade_disruption": 16,
        "supply_chain_stress": 17,
        "political_instability": 15,
        "escalation_potential": 16
      }
    }
  ],
  "news": [
    {
      "title_de": "Titel auf Deutsch",
      "title_en": "Title in English",
      "source": "Reuters",
      "risk_level": "high",
      "region": "eastern_europe",
      "url": "https://..."
    }
  ],
  "trend_30d": [62, 63, 61, 64, 65, 63, 62, 64, 66, 65, 63, 64, 65, 67, 66, 65, 64, 63, 65, 66, 67, 65, 64, 63, 64, 65, 66, 64, 63, 64]
}

Der trend_30d-Array enthält 30 Werte: Die letzten 29 Tage aus der vorherigen risk-data.json (falls vorhanden) plus den heutigen Wert. Wenn keine vorherige Datei existiert, generiere eine plausible historische Kurve basierend auf dem aktuellen Score.

6. Ausgabepfad

Die Datei wird geschrieben nach:

<Verzeichnis der index.html>/risk-data.json

Prüfe zuerst ob eine index.html im Arbeitsverzeichnis oder im Mounted-Ordner existiert. Der typische Pfad ist: /sessions/*/mnt/*/risk-data.json

Qualitätskriterien

• Scores müssen durch aktuelle Quellen belegbar sein — keine Fantasiewerte
• Zusammenfassungen müssen konkrete aktuelle Ereignisse referenzieren, nicht allgemeine Aussagen
• Nachrichtenquellen müssen real und verifizierbar sein
• Der globale Index muss sich vom Vortag plausibel unterscheiden (keine Sprünge von >10 Punkten ohne guten Grund)
• Trend-Daten müssen konsistent mit vorherigen Updates sein