Datenzentrierte Raum- und Risikoforschung

Die Expertinnen und Experten der Abteilung Risiko- und Standortanalysen nutzen Künstliche Intelligenz zur Analyse von Fernerkundungsdaten und natürlich-sprachlicher Texte, um wirtschaftliche Zusammenhänge zu erfassen. Auf Basis von Geodaten und automatisierten Satellitenbildern (New Space) identifizieren sie Logistik-relevante Strukturen unter anderem für folgende Anwendungen:

Supply Chain Risk Management

Im Supply Chain Risk Management entwickeln unsere Forschenden Strategien zur Risikominimierung und Resilienzsteigerung globaler Supply Chains von Unternehmen. Basis dafür ist eine umfassende Bewertung und fortlaufende Überwachung des gesamtwirtschaftlichen und branchenspezifischen Umfelds.

Standortanalysen auf Basis von Wissensgraphen

Für mehr Markttransparenz bieten die Expertinnen und Experten aktuelle, neutrale Informationen zu Standortstrukturen und Branchenverflechtungen. Das Team nutzt dazu Maschine Learning-Verfahren und automatisierte Bilderkennung zur Objektanalyse und Klassifizierung. Ergänzt werden diese Verfahren um Knowledge Graphs und Large Language Models, um damit die Analysen zu verbessern.

Im Forschungsprojekt »GRANERGIZE: Graphenbasierter Datenraum für energieeffiziente Logistikimmobilien« werden z. B. Wissensgraphen im Kontext von Energieverbräuchen genutzt. Im Projekt »INSIGHT: Knowledge Graphs und Large Language Models in der Industrie« wird wiederum erforscht, wie mit Hilfe von Wissensgraphen Logistikstandorte bewertet, klassifiziert und priorisiert werden können.

Bestandserfassung von Logistikimmobilien 2.0: die neue »L.Immo online«

Seit acht Jahren finden sich auf »L.Immo online« als Research-Plattform flächendeckende Standortdaten und neutrale Standortinformationen sowie Marktanalysen für die Logistikimmobilienwirtschaft. Die Plattform wurde nun mit einem innovativen KI-gestützten Bilderkennungsverfahren aktualisiert, womit die Logistikimmobilien vollständig, flächendeckend erfasst werden. Herzstück der Plattform ist daher der neu entwickelte interaktive Logistikatlas, der dynamisch zu- und abwählbare Kartenbestandteile sowie strukturelle Auswertungen bietet. Die Marktakteure erhalten zielgruppengerecht alle für sie relevanten Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Von der Analyse einzelner Objekte bis hin zu regionsspezifischen Marktanalysen bietet die Plattform die benötigte Flexibilität.

Neben der Verortung von logistischen Standortfaktoren widmet sich der Bereich Supply Chain Services des Fraunhofer IIS noch einem anderen hochaktuellen Thema:

Vortrag von Nicole Lubecki-Weschke: »Der Arbeitsalltag im Nahverkehr – Stressoren und motivierende Faktoren: Ergebnisse von LeitFahr³«

Beim Fachforum »Motivation für Fahrer – Fluktuation senken, Motivation steigern, Nachwuchs begeistern« unter Leitung von Prof. Dr. Michael Krupp stellt Nicole Lubecki-Weschke das Forschungsprojekt »LeitFahr³ – Handlungshilfe zur Verbesserung des Berufsalltags von Fahrerinnen und Fahrern im Güter-Nahverkehr« vor. Die Expertin fokussiert auf die zentralen Ergebnisse und die daraus abgeleiteten Maßnahmen.