AI-baserad simuleringsmodell för optimal placering av mikroknutpunkter och upphämtningsstationer för lastcyklar

Skärmbild av appen "Location Finder" med en kontrollpanel till vänster (val av stad, upplösning, val av egenskaper och åtgärdsknappar) och en stadskarta över Leipzig till höger. Ytterligare etiketter förklarar funktionerna och en färgskala visar utvärderingskategorier.

Skärmbild av appen "Location Finder" med en kontrollpanel till vänster och en färgkodad resultatkarta till höger. Panelen visar valda kriterier med viktningar, medan en hexagon på kartan är markerad och visar detaljerade platsdata i ett popup-fönster.

Skärmbild av appen "Location Finder" med en urvalspanel till vänster (staden Merano vald, kriterier med viktningar) och en färgkodad karta till höger där hexagoner visar olika områdens lämplighet.

Kartutsnitt med en färgkodad hexagonanalys runt Merano. Ett öppet popup-fönster visar detaljerade utvärderings- och platsdata för ett valt område.

Vem är verktyget avsett för?

För vem är det avsett?

• Stadsförvaltningar
• Logistikleverantörer
• Detaljhandlare

Typ av lösning

Typ av lösning

• Mjukvarubaserad
• Infrastruktur

Syfte

Syfte

• Tillgänglighet från början

Mognadsgrad

• Pilot

Varför används det?

Stadsplaneringen vill identifiera potentiella barriärfria platser i urbana ytterområden för vissa anläggningar.
En urban logistikleverantör vill identifiera potentiella platser för en mikrohubb eller en tillgänglig upphämtningsstation i ett ytterområde.

Hur används verktyget av målgruppen?

Identifiering av problem i urbana ytterområden (D2.1, D2.2, D2.3)
Identifiering av tillgängliga öppna datakällor
Identifiering av kundbehov

Vilket problem löses?

Målet är att utveckla en användarorienterad, simuleringsbaserad beslutsstödsmodell med fokus på glest befolkade områden och tillgänglighet.

Länkar till mer information

Vilka partner utvecklade verktyget?

Leipzigs universitet, Logistics Living Lab

Hur utvecklades verktyget?

Identifiering av problem i urbana ytterområden (D2.1, D2.2, D2.3)
Identifiering av tillgängliga öppna datakällor
Identifiering av kundbehov

Tillbaka till översikten