Infrastrukturoptimierung mit KI

Infrastrukturoptimierung mit KI

Diverse Optimierungsaufgaben geschickt lösen.

In vielen Bereichen stellt sich die Frage, wie man ein mathematisches Problem optimal oder angenähert optimal lösen kann. Das Data-Science-Team der BTC hat hier bereits diverse Planungsalgorithmen entwickelt. Als Bespiel führen wir hier den sogenannten KVZ-Optimizer an, der helfen kann, die Tiefbaukosten im Kontext des Glasfaserausbaus massiv zu senken. Der Algorithmus kann den Standort von Kabelverzeigern (KVZ) sowie die Verlegung von Rohren und Kabeln unter Berücksichtigung bautechnischer Einschränkungen und Kosten für die verschiedenen Elemente (KVZ, Rohr, Kabel) optimieren.

Die Abbildung zeigt den Vorschlag zur Platzierung eines KVZ (blaues Kreuz) unter der Bedingung, dass zu jedem Hausanschluss eine direkte Verbindung bestehen muss. Die Einfärbung der Karte gibt die Kosten bei Platzierung an unterschiedlichen Standorten wieder.
Die grauen Punkte symbolisieren Häuser.

Ähnliche Optimierungsprobleme treten etwa bei der Platzierung gemeinsam nutzbarer elektrischer Speicher in Wohnvierteln oder beim optimalen Einsatz von Werkzeugmaschinen im Rahmen der Produktionsplanung auf.

Zur Zeit können wir Ihnen hier kein Tool zur Verfügung stellen. Vielmehr freuen wir uns, mit Ihnen in die Diskussion zu gehen, um von Ihren Herausforderungen bei Optimierungsfragen zu erfahren und individuelle Lösungen unter Beachtung aller Randbedingungen entwickeln zu dürfen. Sprechen Sie uns gerne an!

In komplexen Situationen die besten Varianten auswählen
Dr. Levin Nickelsen
Team Data Science und Künstliche Intelligenz