KI-basiertes Simulationsmodell zur optimalen Platzierung von Mikro-Hubs und Abholstationen für Lastenfahrräder

Screenshot einer „Location Finder“-App mit Bedienfeld links (Stadtauswahl, Auflösung, Merkmalsauswahl und Aktionsbuttons) und einer Stadtkarte von Leipzig rechts. Zusätzliche Beschriftungen erklären die Funktionen; eine Farbskala zeigt Bewertungskategorien.

Screenshot einer „Location Finder“-App mit Bedienfeld links und einer farbcodierten Ergebniskarte rechts. Das Bedienfeld zeigt ausgewählte Kriterien mit Gewichtungen; auf der Karte ist ein Hexagon ausgewählt, das detaillierte Standortdaten in einem Pop-up anzeigt.

Screenshot einer „Location Finder“-App mit Auswahlbereich links (Stadt Meran ausgewählt, Kriterien mit Gewichtungen) und einer farbcodierten Karte rechts, auf der Hexagone die Eignung verschiedener Bereiche zeigen.

Kartenausschnitt mit farbcodierter Hexagonanalyse rund um Meran. Ein geöffnetes Pop-up zeigt detaillierte Bewertungs- und Standortdaten für einen ausgewählten Bereich.

Für wen ist das Tool gedacht?

• Stadtverwaltungen
• Logistikdienstleister
• Einzelhändler

Art der Lösung

• Software-basiert
• Infrastruktur

Zielsetzung

• Barrierefreiheit von Anfang an

Reifegrad

• Pilot

Warum wird es eingesetzt?

Die Stadtplanung möchte potenzielle barrierefreie Standorte in städtischen Randlagen für bestimmte Einrichtungen identifizieren.
Ein städtischer Logistikdienstleister möchte potenzielle Standorte für einen Mikro-Hub oder eine barrierefreie Abholstation in einer Randlage identifizieren.

Wie nutzt die Zielgruppe das Tool?

Identifikation von Problemen in städtischen Randlagen (D2.1, D2.2, D2.3)
Identifikation verfügbarer Open-Data-Quellen
Identifikation von Kundenbedarfen

Welches Problem wird gelöst?

Ziel ist die Entwicklung eines nutzerorientierten, simulationsbasierten Entscheidungsunterstützungsmodells mit Fokus auf dünn besiedelte Gebiete und Barrierefreiheit.

Links zu weiteren Informationen

Welche Partner haben das Tool entwickelt?

Universität Leipzig, Logistics Living Lab

Wie wurde das Tool entwickelt?

Identifikation von Problemen in städtischen Randlagen (D2.1, D2.2, D2.3)
Identifikation verfügbarer Open-Data-Quellen
Identifikation von Kundenbedarfen

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