FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Aktuelle Projekte

Das Projekt befasst sich mit datengetriebener Routenoptimierung, insbesondere in der Nahverkehrslogistik. Ein typisches Szenario in diesem Kontext wäre die Planung und fortlaufende Optimierung einer Route, um etwa zehn Destinationen in einer Region anzufahren und Waren anzuliefern. Bei der Planung und Optimierung müssen nicht nur Entfernungen der einzelnen Ziele berücksichtigt werden. Weitere Faktoren sind bspw. zeitliche Restriktionen der Empfänger der Ware oder die Anordnung der Ware auf dem LKW. 

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In diesem Projekt sollen Modelle zur Vorhersage des zukünftigen Kundenverhaltens mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens entwickelt werden. Die Vorhersagen sollen dabei in einen Smart Service integriert werden, der KI-basiert und datengetrieben historisches Kundenverhalten interpretieren, Einflussfaktoren auf das Kundenverhalten erkennen und zukünftiges Kundenverhalten vorhersagen kann. Dabei sollen neben realen Unternehmensdaten des Projektpartners eine Vielzahl heterogener Datenquellen in den Ansätzen integriert werden.

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Das Abstrakt folgt in Kürze.

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