Trade sanctions in the global economy

In the research program CoyPu we work on early detection of economic risks in global supply chains together with Siemens, Infineon and DATEV, among others, as well as strong partners from research, such as DIW, TIB and InfAI.

For early detection of economic risks on supply chains, trade sanctions are analyzed as part of economic sanctions.

Based on open data on trade sanctions, a graph between countries, products and trade sanctions was built. A distinction is made between countries that impose trade sanctions and those that are targeted by these sanctions. Each trade sanction has a start date so that a representation of when the sanction goes into effect is possible.

For a representation of what happened, an exemplary time series was determined and visualized using Gource. Since the complete visualization is very large, here is a small section:

On the left side of the visualization, there is a ranking that lists the most frequent pairs of countries that are linked due to trade sanctions. Further to the right, it shows which sanctions countries are imposing on certain products (e.g., export ban on certain metals).

It is noticeable that there are points in time with particularly high regulatory intensity. Without more detailed knowledge of simultaneous or preceding crises or political events, the time points are difficult to explain ex post. Beyond an explanation of the geo-political context of a sanction, knowledge of a sanction should be relevant for those actors whose supply of raw materials or intermediate products or export opportunities could be affected.

With the chosen treatment of trade sanctions as a network of the global economy, remote events can be determined on industries or even individual companies. Here, we are researching the propagation of events in networks to also predict ripple effects for specific industries or companies.

Potential applications for supply chain monitoring include:

  • Automated warning of newly detected import restrictions.
  • Automated warning of announced export restrictions
  • Prediction of direct supply restrictions
  • Prediction of indirect supply chain constraints due to ripple effects

With automated warnings and prediction of indirect impairments, risks can be sighted, evaluated and managed earlier in the future due to smart early detection, before supply bottlenecks or disruptions occur.

For further questions about the project and the application of analyses and data feel free to contact us at hello@implisense.com.

Handelssanktionen in der Weltwirtschaft

In dem Forschungsprogramm CoyPu arbeiten wir an einer Früherkennung wirtschaftlicher Risiken in globalen Supply Chains u.a. gemeinsam mit Siemens, Infineon und DATEV sowie starken Partnern aus der Forschung, wie etwa dem DIW, TIB und InfAI.

Zur Früherkennung wirtschaftlicher Risiken auf Lieferketten werden Handelssanktionen als Teil der Wirtschaftssanktionen analysiert. 

Basierend auf offenen Daten zu Handelssanktionen wurde ein Graph zwischen Ländern, Produkten und Handelssanktionen aufgebaut. Unterschieden wird nach Ländern, die Handelssanktionen aussprechen und solchen, auf die diese Sanktionen abzielen. Jede Handelssanktion hat ein Anfangsdatum, so dass eine Darstellung des Zeitpunkts möglich wird, wann die Sanktion in Kraft tritt. 

Für eine Darstellung des Geschehens wurde eine exemplarische Zeitreihe ermittelt und mit dem Tool Gource visualisiert. Da die komplette Visualisierung sehr groß ist, hier ein kleiner Ausschnitt: 

Auf der linken Seite der Darstellung findet sich eine Rangliste, die die häufigsten Länder-Paare auflistet, die aufgrund von Handelssanktionen miteinander verbunden sind. Weiter rechts wird dargestellt, welche Sanktionen Länder auf bestimmte Produkte ausüben (z.B. Export-Stop für bestimmte Metalle).

Auffällig ist, dass es Zeitpunkte mit besonders hoher regulatorischer Intensität gibt. Ohne genaueres Wissen über gleichzeitige oder vorlaufende Krisen bzw. politische Ereignisse sind die Zeitpunkte schwierig ex post zu erklären. Abseits von einer Erklärung des geo-politischen Kontextes einer Sanktion sollte die Kenntnis einer Sanktion für solche Akteure relevant sein, deren Versorgung mit Rohstoffen oder Vorprodukten bzw. Exportmöglichkeiten betroffen sein könnte. 

Mit der gewählten Aufbereitung von Handelssanktionen als Netzwerk der Weltwirtschaft können auch entfernte Ereignisse auf Branchen oder gar einzelne Unternehmen bestimmt werden. Hier forschen wir an der Propagation von Ereignissen in Netzwerken, um auch Welleneffekte für konkrete Branchen oder Unternehmen vorhersagen zu können. 

Einsatzmöglichkeiten für die Überwachung von Lieferketten sind u.a.:

  • Automatisierte Warnung bei neu erkannten Import-Einschränkungen
  • Automatisierte Warnung vor angekündigten Export-Einschränkungen
  • Vorhersage von direkten Einschränkungen in der Versorgung
  • Vorhersage von indirekten Beeinträchtigungen in Lieferketten aufgrund von Welleneffekten

Mit automatischen Warnungen und der Vorhersage von indirekten Beeinträchtigungen können künftig Risiken aufgrund einer smarten Früherkennung frühzeitiger gesichtet, bewertet und gemanaged werden, bevor es zu Lieferengpässen oder Störungen kommt.

Fragen zum Projekt und der Anwendung von Analysen und Daten beantworten wir Ihnen gerne unter hello@implisense.com

Search suggestions in real time

With real-time search suggestions, we want to provide you with suggestions as you type to help you find the right companies faster. With each letter you add, suggestions are improved and possible search queries are suggested.

Suggester overview

With the new function you will receive immediate suggestions for search entries. The structure of the search suggestions is shown in the following figure.

The largest category is made up of concrete companies that match your search in terms of their company name. They are displayed centrally at the top. At the bottom left you will see suggestions for industries. Note that based on “parf”, the system is already able to infer perfume and predict the industry Manufacture of essential oils. You can see important zip code areas of companies for this search query at the bottom right.

History function

And one more thing: As a convenience feature, the system remembers the last company profiles you visited. Then you can more easily jump back to a company you have already visited if you wanted to look up something else. The prerequisite for this is that a local cookie can be set.

Do you have feedback on the new feature? We welcome messages at hello@implisense.com

Suchvorschläge in Echtzeit

Mit Suchvorschlägen in Echtzeit wollen wir Ihnen bereits während der Eingabe Vorschläge liefern, wie Sie schneller die richtigen Firmen finden. Mit jedem Buchstaben, den Sie hinzufügen, werden Vorschläge verbessert und mögliche Suchanfragen vorgeschlagen. 

Aufbau der Suchvorschläge

Den Aufbau der Suchvorschläge beschreibt die folgende Abbildung.

Die größte Kategorie bilden konkrete Firmen, die bezüglich ihres Firmennamens mit Ihrer Suche übereinstimmen. Sie werden zentral oben angezeigt. Unten links sehen Sie Vorschläge für Branchen. Beachten Sie, dass das System anhand von “parf” bereits in der Lage ist, auf Parfüm zu schließen und die Branche Herstellung von etherischen Ölen vorherzusagen. Wichtige Postleitzahlgebiete von Firmen zu dieser Suchanfrage sehen Sie unten rechts.

Besuchshistorie als Komfortmerkmal

Und noch etwas: Als Komfortfunktion merkt sich das System die zuletzt von Ihnen besuchten Firmenprofile. Dann können Sie leichter zu einer bereits besuchten Firma zurückspringen, wenn Sie noch etwas nachschlagen wollten. Voraussetzung dafür ist, dass ein lokaler Cookie gesetzt werden kann.

Haben Sie Feedback zur neuen Funktion? Wir freuen uns über Nachrichten unter hello@implisense.com

Identify global risks earlier

Implisense customers will be able to benefit from the first results from the CoyPu research program (https://www.coypu.org) in the near future. In this ambitious research program, we are working on early detection of global risks in worldwide supply chains together with Siemens, Infineon and DATEV.

The basis for an initial assessment of possible risks in global supply chains is provided by public data, for example from the WHO, UN and dedicated crisis monitoring services. From this, basic estimates for the probability of risks as well as the expected ability of the country to deal with a risk can be measured.

Implisense has analyzed public data and stored it in a graph database in order to be able to assess all analyzed entities, such as companies or critical infrastructures, with regard to their geopolitical risk in the future. In the future, customers will be able to have the list of their suppliers automatically checked to determine whether new risks are apparent and risk management must become active.

A particular focus is on the expected consequences of climate change and the associated crises and adjustments.

Analysis of the most affected countries due to expected climate change (WorldRisk Index data).

Intended use cases

  • Identify existing suppliers with high risks
  • Qualify new suppliers faster for risk management
  • Plan sourcing to include new risk assessments


Do you have questions about the project and use cases? We welcome messages at hello@implisense.com