Ein kluger Schachzug
Der Logistik-Navigator für die Verkehrs- und Quartiersplanung

Die Logistik ist ein wesentlicher Bestandteil in der Verkehrs- und Quartiersplanung. Dabei sind die dahinter liegenden Prozesse und Abläufe meist sehr komplex und aufwendig. Die oft voneinander abhängigen Logistikketten werden von Expert*innen der Logistikplanung ausgearbeitet. Dabei können sie von KI unterstützt werden, um einen effizienteren, ressourcenschonenderen und umweltfreundlicheren Ablauf zu ermöglichen.

Der Demonstrator hilft Verkehrs- und Quartiersplanenden, Logistikflüsse mit KI interaktiv zu verstehen und hilft bei der Planung – unter der Berücksichtigung von Datenschutz-Aspekten. 

Was zeigt der Demonstrator?
Nutzer*innen schlüpfen in die Rolle eines Logistikplaners bzw. einer Logistikplanerin und können sich realistische Datensätze aus einem Quartier anzeigen lassen und diese mittels einer interaktiven Oberfläche analysieren. Dabei stellen erhobene Daten aus dem Werksviertel in München eine evidenzbasierte Grundlage. Auch werden Datenschutzbeispiele angezeigt und der Umgang mit den erhobenen Daten erklärt. Der Demonstrator kann als deskriptives Tool verstanden werden, das auf die Arbeitsrealität von planenden Berufen mit Logistik- und Infrastrukturbezug abzielt. Er veranschaulicht aber auch, wie Beschäftigte durch die KI-basierte Auswertung der Datensätze bei planenden Tätigkeiten unterstützt werden können. 

Was die Beschäftigten im Unternehmen aus diesem Demonstrator mitnehmen
Nutzer*innen können den Einsatz von und die Zusammenarbeit mit KI in logistischen Prozessen auf verschiedene Arten kennenlernen. Nutzer*innen erlernen die Vorteile bei der Verwendung von Prognosemodellen zur Verkehrs- und Ressourcenoptimierung an einem konkreten Anwendungsfall aus der Praxis und können die dabei gewonnenen Erkenntnisse auf andere Situationen anwenden.

• Welche Prozesse in der Verkehrs- und Quartiersplanung können durch KI unterstützt werden?
• Welche Features braucht das Programm, damit es mich in meiner Arbeit unterstützen kann?
• Wie gehe ich mit den Themen Datenerhebung und Datenschutz um?