KI-Navigator: Ausgestaltung

Kundenaufkommen vorhersagen

Problemstellung

In Bereichen wie Handel und Verkehr unterliegt das Kundenaufkommen großen Schwankungen. Um Prozesse flexibel anpassen zu können, müssen mögliche Engpässe frühzeitig erkannt und deren Ursachen analysiert werden.

Aufgabe

Customer-Journey-Analyse: Beobachtung und Analyse der Laufwege und Verweildauer von Kunden an den einzelnen Stationen.

KI-gestützte Lösung

Personenzähler mit Personen-Tracking und Datenanalytik

Anwendungsszenario
  • Die Position jeder Person im Raum wird mithilfe von Sensoren erfasst und verfolgt.
  • Eine Auswertung der Bewegungsdaten ermöglicht Vorhersagen darüber, wann und wo sich Warteschlangen bilden werden.
  • Maßnahmen zur Steuerung der Kundenströme bzw. zum Einsatz des Personals können geplant werden.

Praxisbeispiel:

Am Flughafen Stuttgart, werden alle Personen getrackt, die das Flughafengebäude betreten. Dies geschieht absolut anonym. Die Personen werden nicht identifiziert, sondern nur gezählt und als Punkte visualisiert. Basierend auf den Bewegungsdaten wird die Länge der Wartezeit an den Sicherheitskontrollen prognostiziert. Dementsprechend kann der Personaleinsatz gesteuert werden und die Passagiere werden ggf. zu einem anderen Terminal mit kürzer Wartezeit gelotst. 

Quelle: Flughafen Stuttgart 

Lösungen für diese Aufgabe greifen u.a. auf folgende Elemente der Künstlichen Intelligenz zurück:

  • Ir-Image Recognition
  • Gr-General Recognition
  • Da-Data Analytics
  • Pi-Predictive Inference

Erläuterungen zu den Elementen siehe Periodensystem der Künstlichen Intelligenz 

Beispiele für am Markt verfügbare KI-Anwendungen für diese Aufgabe:

  • V-Count
  • Xovis

Disclaimer: Die Liste der hier genannten KI-Tools erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und stellt keine Kaufempfehlung dar.

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