AI und Location Intelligence

Organisationen kombinieren Location Intelligence mit AI, um Aufgaben zu automatisieren, genaue geschäftliche Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse aus grossen Datenbeständen zu gewinnen.

AI ist leistungsstark. Zusammen mit GIS ist das Potenzial noch grösser.

Mit einer Kombination aus AI und Location Intelligence lassen sich die Verheissungen der AI verwirklichen: Zeitersparnis, Wertschöpfung aus Daten und Bilddaten, schnellere fundierte Entscheidungen.

Führende Unternehmen und Behörden erkennen die Notwendigkeit von fortschrittlichen Technologien, um nicht den Anschluss zu verlieren. Die Kombination von AI und GIS-Technologie (geographisches Informationssystem) erweitert Prozesse um realen Kontext.

An island nation with rich green mountains and a busy dock

Leistungsstarke Erkenntnisse, realer Kontext

In diesem Beispiel werden für Erdrutsche anfällige Flächen mit GIS auf einer Karte dargestellt. Anschliessend werden potenziell gefährdete Bauwerke automatisch mithilfe von AI identifiziert.

Wer nutzt AI und Location Intelligence?

Dank der leistungsstarken Kombination von AI und Location Intelligence konnten führende Organisationen ihre Betriebsabläufe bereits ändern. Durch Integration von AI und GIS lassen sich neue Massstäbe in puncto Nachhaltigkeit, Effizienz und Wachstum setzen. Um mehr über diese und weitere Case Studys zu erfahren, laden Sie das vollständige E-Book zu AI herunter.

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Lieferkette

Echtzeitverwaltung weltweiter Logistik

Der weltweite Logistikbetrieb von FedEx erfordert äusserste Genauigkeit. Damit Flugzeuge und Lieferungen pünktlich sind, verwendet FedEx ein hochentwickeltes Enterprise-GIS zum Tracken der Flotte. Dieses GIS wird durch die Vorhersagefunktionen der AI ergänzt, um festzustellen, wann ein Flugzeug Ersatzteile oder Wartung benötigt, wodurch eine komplexe Lieferkette noch effizienter und termingerechter wird.

Flugzeug auf einem Rollfeld, das mit Frachtgut beladen wird

Klimawandel

Echtzeitnahe Darstellung der Veränderungen auf der Erde

Microsoft hat im Rahmen der Partnerschaft mit Esri und Impact Observatory eine auf AI basierende Bodenbedeckungskarte erstellt. Mit AI und Location Intelligence kann die Überwachung globaler Veränderungen in einer Grössenordnung und mit einer Häufigkeit wiederholt werden, von denen man früher nur träumen konnte. Dies hilft bei der Beantwortung drängender Fragen zu Klimawandel und Umweltkrisen.

Ausschnitt aus der Bodenbedeckungskarte, die Microsoft hat im Rahmen der Partnerschaft mit Esri und Impact Observatory erstellt hat.

Resilienz

Klimarisiken zuvorkommen

Mithilfe von Big Data und lagebezogenen Technologien hat AT&T Klimarisiken in den USA für die nächsten 30 Jahre auf einer Karte dargestellt. Dank Location Intelligence konnten Anfälligkeiten bei Lieferketten vorhergesagt werden. Die detaillierte Analyse führte zu aussagekräftigen Informationen, die zahllose andere Organisationen zur Bewertung der eigenen Risiken und Abläufe nutzen können.

Luftbuld einer überfluteten Strassenkreuzuung mit PKW, die durch Wasser fahren

Flächenmanagement

Nachhaltige Bewirtschaftung von Wäldern

Mittels Automatisierung konnte die Waldbewirtschaftung in Finnland optimiert und eine Beschäftigungslücke gefüllt werden. Mit einem AI-gestützten Algorithmus werden Bilddaten sowie Wetter- und Klimadaten analysiert, um bessere Vorhersagen zum Waldbestand und zur Walderhaltung zu ermöglichen. AI und Location Intelligence werden zusammen für proaktives Management zur Optimierung von Wachstums- und Erntezyklen eingesetzt.

Luftbild eines Waldrandes mit frisch gestapeltem Holzeinschlag

Projektplanung

Einsparungen von 100 Mio. US-Dollar pro Jahr

Das Army Corps of Engineers sorgt für die Aufrechterhaltung der Wassertiefe in Häfen und Kanälen, um die Schifffahrt in den Vereinigten Staaten zu optimieren. Mit AI in Kombination mit Location Intelligence analysieren Planungsteams viele Millionen Tracking-Signale von Schiffen, um festzustellen, wo Lastkähne und Containerschiffe durch Sedimente verlangsamt werden. Durch Vorhersage der Baggerstellen kann das Corps Projekte proaktiv und präzise planen. Dadurch werden 100 Mio. US-Dollar pro Jahr eingespart.

Satellitenbild einer Wasserstrasse mit Farbsignaturen für die Wassertiefe

Schneller zu besseren Entscheidungen

Entscheidungsträger*innen nutzen AI und Location Intelligence für Problemstellungen mit umfangreichen Datasets und komplexen Mustern. AI hilft Führungskräften dabei, Situationen zu verstehen und schnell Lösungen zu identifizieren.

Automatisierung

Automatisieren Sie Aufgaben, und wiederholen Sie diese schnell in grossem Massstab, um die Gewinnung von Erkenntnissen und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

Vorhersage

Analysieren Sie Daten aus der Vergangenheit sowie Echtzeitinformationen, um Risiko- und Wachstumsszenarien genau vorherzusagen oder die Abläufe zu optimieren.

Mustererkennung

Suchen Sie nach verborgenen Mustern in grossen Daten- oder Bilddatenbeständen, und bestimmen Sie die richtigen Orte für Massnahmen.

Overhead view of a large parking lot

Bestmögliche Raumnutzung

Dieses Beispiel zeigt die Erkennung von Parkplätzen durch AI – Informationen, die beispielsweise für die Entwicklungsplanung oder die Modellierung des Nutzens von Solarüberdachungen genutzt werden können.

Die neue AI mit räumlicher Dimension: Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI)

Die Konvergenz von Location Intelligence und AI-Technologie wie maschinelles Lernen und Deep Learning (die sogenannte GeoAI) ermöglicht dank GIS-Software die erweiterte Analyse räumlicher Daten.

GeoAI versetzt Organisationen in die Lage, komplexe und kostspielige Fragen in bisher unerreichten Grössenordnungen und Häufigkeiten zu beantworten. Esri als ein führender Anbieter von Location Intelligence und Enterprise-GIS hilft Kunden bei der Integration von GeoAI in die Abläufe und Workflows.

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A worker in a cherry picker assessing a power line that runs through the branches of a tree

Mehr Sicherheit, weniger Unterbrechungen

In diesem Beispiel identifiziert AI Gebiete, in denen Stromleitungen durch Vegetation bedroht sind. So lässt sich Zeit sparen, und kosten- und arbeitsintensive Inspektionen werden vermieden.

AI und Location Intelligence im praktischen Einsatz

Laden Sie das E-Book herunter, um anhand von realen Beispielen zu erfahren, wie Organisationen das kombinierte Potenzial von AI und Location Intelligence nutzen, um die Realität zu erfassen, Szenarien zu modellieren und die Zukunft zu antizipieren. Erkunden Sie Case Studies zu Organisationen aus verschiedenen Branchen, z. B. FedEx, Microsoft und AT&T.