Market transparency through location analyses

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We analyse location characteristics, structures and interrelationships within the logistics, retail and manufacturing sectors. Our aim is to increase market transparency by providing players at federal, state, regional or property level with up-to-date, neutral and multi-layered information. The analyses are based on geodata and statistics enriched with machine learning (ML), for example in the context of employment, land availability or traffic intensity.

For this task, we analyse spatial objects such as logistics properties, brownfield sites and railway sidings. This is done using AI-supported image recognition processes that utilise automated pattern recognition in satellite images, for example. The objects identified in this way are classified and clearly localised geographically using geocoordinates.

Our expertise

Our competences Your challenges
  • Localisation of sectors, their structures and interrelationships
  • Comprehensive, up-to-date & high-resolution detection of relevant structures for site quality
  • Fusion of geodata with multi-temporal remote sensing data and statistics such as population density, traffic flows, etc.
  • Lack of objective opinion regarding the quality or development potential of commercial locations
  • High manual effort and lack of data for the comprehensive identification and evaluation of relevant assets or infrastructures
  • No concrete or prioritised target customer lists for sales

 

Our offer

 

Leistung

»L.immo online« 2.0

»L.immo online – Die Research-Plattform für Logistikimmobilien« liefert einen neutralen und methodisch fundierten Einblick zu Marktdaten und Standortinformationen von Logistikimmobilien in 24 deutschen Logistikregionen. Durch die Kombination von Geodaten und Bilderkennungsverfahren konnte nun erstmals eine KI-gestützte Vollerhebung von Logistikimmobilien in Deutschland vorgenommen werden.

References

 

Flächendeckende Identifikation von Brachflächen mit KI

Mit dem Projekt ARGOS soll eine bundesweit flächendeckende, KI-gestützte Extraktion von Brachflächen aus Geodaten, Luft- und Satellitenbildern realisiert werden. Ziel ist, daraus eine Online-Informationsplattform zum Thema Brownfields zu entwickeln, die eine aktuelle Übersicht zu potenziellen Standortoptionen für gewerbliche Immobilienprojekte ermöglicht.

Project

INSIGHT – Knowledge Graphs und Large Language Models in der Industrie

The Fraunhofer INSIGHT project uses knowledge graphs and large language models to efficiently analyse unstructured and structured data in industry. The aim is to economically establish semantic AI technologies for the automation of processes such as sustainability reporting and logistics location planning. One example is holistic logistics location planning, in which external factors are evaluated in order to make well-founded decisions.

 

Projekt

GRANERGIZE – Energieeffiziente Logistik-immobilien

Im Projekt entwickeln wir einen Wissensgraphen für das Energiemanagement von Logistikimmobilien. Der Graph integriert Verbrauchs-, Standort- und Umweltinformationen und ermöglicht den unternehmensübergreifenden Zugang zu relevanten Daten, wodurch die Energieeffizienz und die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen gefördert werden.

 

Studie

Logistikimmobilien – Dreh- und Angelpunkt der Supply Chain II

 

Studie

Standortkompass

Flächen- und Beschäftigungspotentiale in den deutschen Logistikregionen

 

Studie

Klimabilanz – Impulse für die Logistikimmobilien-Wirtschaft

 

Studie

Logistische Standortanalyse für die Region Frankfurt (Oder)

 

Studie

Less-than-truckload Networks

The European market for network based cross border goods flows

 

Studie

Logistikstandort Nürnberg

Organisation

»Risk and Location Analyses« Department

The department develops data-based solutions for greater civil security, more resilient supply chains and sustainable location decisions. With a strong understanding of the market and industry, research focuses on data-centred spatial and risk research. The experts rely on AI-supported remote sensing, geoinformation and empirical social research to analyse and locate complex economic relationships.