Spieltag 4 – OpenBrain

Als Grundlage für unser digitales Werkzeug arbeiten wir weiter an unserer WebApp, die wir schon im Spieltag 3 kurz vorgestellt haben. Dazu haben wir nach und nach grundlegende Funktionen zusammengetragen und weiterentwickelt, die in unsere digitale Plattform für unsere Kunden integriert sind.

OpenBrain App
Wir haben für euch Profile vorbereitet, ihr könnt euch aber auch eigene Accounts erstellen (dann seht ihr auch die Einführung mit unserem Assistenten):
Jury-Kunde@mail.com (Passwort: JURY2026!)
Jury-Mitarbeiter@mail.com (Passwort: JURYMitarbeiter1234)

Funktion 1: 
Im Shop-Bereich kann jeder Kunde Produkte suchen, finden, bestellen und bezahlen. Hier ist auch das Scannen der Produkte für den Sortierroboter (näher beschrieben im Spieltag 2) integriert. Außerdem hat man dort eine Übersicht über die im Markt verfügbaren Produkte und kann den Einkauf mithilfe einer digitalen Einkaufsliste organisieren. Dabei steht den Kunden auch ein KI-Assistent zur Seite, der Fragen zu Produkten und Marktaufbau beantwortet und personalisierte Einkaufslisten erstellen kann.
Der Kunde kann also digital eine Einkaufsliste erstellen und vor Ort einkaufen gehen, die Produkte bestellen und abholen oder sich von einem supermarkteigenen E-Auto liefern lassen.
Außerdem wird dem Kunden im Warenkorb vorgeschlagen, seine CO2-Emissionen durch einen Aufpreis zu kompensieren, um damit verifizierte Umweltprojekte zu finanzieren. Als Ansporn und Stärkung des bewussten Handelns hat jeder Kunde ein Dashboard mit den Emissionen, die er verursacht hat und kann sich so auch mit anderen Kunden vergleichen. Das Vergleichen untereinander spornt die Teilnehmer zu spezifischen Verhaltensmustern an!

Funktion 2:
Wir haben ein digitales schwarzes Brett, bei dem jeder ähnlich wie bei Kleinanzeigen Angebote und Gesuche hinzufügen und finden kann. Aber unser Marktplatz geht darüber hinaus; man kann nicht nur gebrauchte Produkte und lokale Dienstleistungen anbieten, sondern unter dem Reiter „Ankündigungen“ auch lokale Termine, Feste und Events einsehen. Dadurch vernetzt unser schwarzes Brett die gesamte Ortschaft und bietet einen gesellschaftlichen Mehrwert!

Funktion 3:
Zudem haben wir für die Kunden die Möglichkeit geschaffen, Gruppen zu bilden und sich dort auszutauschen. Es kann dabei sowohl eine Familiengruppe oder auch eine Koch-AG von der Schule nebenan sein. Die Teilnehmer können einzelne Einkäufe als Auftrag erstellen und mit der Gruppe teilen, sodass zum Beispiel die Enkel für die Oma einkaufen gehen können, wenn sie spontan etwas braucht und es ihnen über die App als Auftrag gibt.

Funktion 4:
Die vierte Funktion ist nicht für die Kunden, sondern nur für die Mitarbeiter sichtbar. In diesem Abschnitt findet sich ein Kalender zur Übersicht, sowie die Überwachungsdaten des Gewächshauses aus dem letzten Spieltag. Außerdem werden hier die wichtigsten Erkenntnisse unseres Managementtools nochmal kurz zusammengefasst, wie: „Croissants – kritisch, sofortige Bestellung erforderlich. Grund: Bestand zu niedrig, Absatzprognose über Lagerkapazität.“

Managementtool:

Das Managementtool ist eine separate Einheit: Hier wird anhand von verschiedenen Faktoren wie Wetter, Konkurrenzdruck, Wochentag, Jahreszeit oder lokalen Events die prognostizierte Absatzmenge berechnet. Dabei schlägt das System Alarm, sobald der Bestand in naher Zukunft aufgebraucht ist, oder Überkapazitäten zu Verfall von Produkten führen. So werden durch die Absatzprognose Überkapazitäten und Knappheiten möglichst vermieden. Dies beugt Lebensmittelverschwendung vor.
 
Unser Konzept besteht also aus den zwei Ebenen: Kundenerlebnis und digitales Management. Die erste Ebene decken wir über die bereits beschriebene WebApp ab. Die Managementebene, die nur für Mitarbeiter zugänglich ist, besteht vor allem aus der Managementwebsite und hat auch einen Mitarbeiterbereich in der WebApp.

Technische Umsetzung:
Bei der technischen Umsetzung haben wir mehr über APIs, Code und neuronale Netze gelernt, als in den letzten Jahren Informatikunterricht ;-)...

Für die WebApp haben wir verschiedene Dienste kombiniert: Firebase übernimmt die sichere Datenverwaltung und Echtzeit-Speicherung, während Cloudinary für die optimierte Bereitstellung von den Bildern auf der Plattform sorgt. Das Hosting der WebApp erfolgt über die Plattform Render, die den aktuellen Code aus einem GitHub-Repository bezieht und ausführt. Dadurch werden Nutzereingaben in Echtzeit verarbeitet und die Ergebnisse ohne klassisches Seiten-Reloading im Hintergrund direkt angezeigt. Durch Firebase und Cloudinary haben wir sehr hohe Sicherheitsstandarts um den Schutz der Daten zu gewährleisten. Für die Umsetzung haben wir die verschiedensten KI-Modelle genutzt, um sich das Coden zu vereinfachen (u. A. Claude, GoogleAI Studio, Gemini und ChatGPT). Die gesamte Verknüpfung und das Hosten haben wir jedoch eigenständig umgesetzt. Der ChatBot ist über eine API-Schnittstelle mit Openrouter verbunden um KI-Gestützte Antworten zu liefern.

Die Website wurde als Streamlit-Anwendung realisiert, was eine effiziente Verbindung zwischen Python-Logik und einer modernen Weboberfläche bildet. Die Basis bildet Python, welches im Backend die Datenverarbeitung und das Training eines einfachen neuronalen Netzes übernimmt. Dieses neuronale Netz basiert auf derselben Technologie, wie bekannte Large Language Modelle (ChatGPT, Gemini…), nur das wir beim Training einen kleinen, fiktiven Datensatz verwendet haben, um die KI effizient zu integrieren. Wir haben bei kleinen Eisdielen und Händlern gefragt, ob sie uns einen Datensatz zum Training zur Verfügung stellen können – das war aber leider nirgendwo möglich ;-(.
Die Bereitstellung des Ganzen erfolgt über die Streamlit Cloud, die den Code direkt aus einem GitHub-Repository bezieht und ausführt. Nutzereingaben werden in Echtzeit verarbeitet und die Ergebnisse ebenfalls ohne Seiten-Reloading dynamisch im Hintergrund berechnet und angezeigt.