KI-Challenge Ergebnisse

Intelligente und nachhaltige Lösungen

Hier geht es darum, KI-Methoden für konkrete Anwendungen in Unternehmen und Behörden nutzbar zu machen sowie regionale Netzwerke mit dauerhafter Aktivität aufzubauen, um das Thema in Baden-Württemberg nachhaltig voranzubringen. 

Smart Sustainable Solutions

In unserem Workshop "Smart Sustainable Solutions" konzipierten Expert:innen, Veranstalter:innen und Interessierte gemeinsam innovative Ideen und Lösungen, um Unternehmen sowie Behörden durch KI einen nachhaltigen Mehrwert zu bieten. Die Dokumentation erfolgte in Form von Projektsteckbriefen auf der Basis der PAISE®-Methodik des Fraunhofer IOSB, deren wesentliche Inhalte nachfolgend als Projekt-Exposés veröffentlicht werden.

Unsere Eventpartner:innen

Der Workshop wurde in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IOSB, der Stadt Freiburg (DIGIT), der Freiburg Wirtschaft Touristik und Messe (FWTM), der Freiburger Verkehrs AG (VAG) sowie der Agentur Spielplan4 veranstaltet.

Das KI-Challenge-Thema unserer Region​

Nachhaltigkeit ist in der Region Freiburg ein traditionell wichtiges Thema und prägt viele wirtschaftliche, gesellschaftliche und kommunale Aktivitäten und Initiativen. So ist es nicht verwunderlich, dass sich die Themensuche für eine KI-Challenge schnell auf verschiedene Aspekte der Nachhaltigkeit konzentrierten, allerdings immer verbunden mit der Frage, wie nachhaltige Lösungen auch die Qualität von Diensten verbessern können und welchen wirtschaftlichen Nutzen daraus entsteht.
Der Workshop stellte die Suche nach Software-Lösungen, die erst durch den Einsatz von Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) diesen Dreiklang an Anforderungen erfüllen können. Daraus entstand das Leitmotiv „Smart Sustainable Solutions“ mit folgenden Zielgruppen:

  • Kommunen, öffentliche Einrichtungen und Behörden, die auf der Suche nach KI-Lösungen für Nachhaltigkeit sind.
  • Unternehmen und Start-Ups, die bereits an innovativen KI-Lösungen zur Senkung des Ressourcenverbrauchs und Verbesserung der Qualität anbieten.
  • Datenanbieter:innen: Organisationen, die relevante Datensätze zu Tourismus, Verkehrs- und Stoffströmen, Recycling o. ä. anbieten können.
  • Technische Führungskräfte und KI-Expert:innen
  • Innovator:innen

Unsere Themenstränge

Der Workshop ist gegliedert in die vier Themenstränge Touristisches Besuchermanagement, Lademanagement, Kreislaufwirtschaft und virtueller Marktplatz.
Entdecken Sie nun die Projekt-Exposés aus den einzelnen Themensträngen und lassen Sie sich von den vielfältigen Ansätzen inspirieren:

Themenstrang #1 - Touristisches Besuchermanagement

Die Region und die Stadt Freiburg ist als attraktives Ziel für Gäste aus dem In- und Ausland bekannt. Doch um die Qualität der Besuche und touristische Aufenthalte nachhaltig aufrechtzuerhalten sind zunehmend Lenkungsmaßnahmen erforderlich. Es stellt sich die Frage, wo sich viele Gäste aktuell aufhalten und wo zu einem zukünftigen Zeitpunkt viele sein werden? Dieser Themenstrang beschäftigt sich daher einerseits mit Monitoring- und Prognosewerkzeuge, andererseits aber auch mit der Frage, wie und welche Anreize geschaffen werden können, um ressourcenschonendes und umweltbewusstes Verhalten zu fördern.

Themenstrangleitung: Dr.-Ing. Christian Kühnert (Fraunhofer IOSB)

KI-Guide

ENTWICKLUNG

Projektziel
  • Entwicklung eines personalisierten KI-Guides für Freiburg
  • Verbesserte Besuchserlebnisse durch individuelle Empfehlung
  • Bessere Lenkung von Besucherströmen

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten
  • Intelligenter Chatbot zugeschnitten auf Stadt Freiburg
  • Tiefes Kontextverständnis für Events
  • Zugriff auf verschiedenste Datenplattformen mit Events in Freiburg
Grafik Arrow Down
Wertversprechen
  • Kleinere Events rücken mehr in den Vordergrund
  • Entlastung der Nutzer bei der Planung und Suche von Events
  • Gezielte Informationen für spezielle Nutzergruppen (z. B. barrierefreier Zugang)
Grafik Arrow Down

BETRIEB

Geschäftsmodell
  • Öffentliche Finanzierung (EU, Bund, Land) durch Förderung von Digitalisierung & Inklusion
  • Partnerschaften mit Veranstaltern (z. B. Affiliate-Links, besseres Ranking)

BETRIEB

Ressourcen und Partner
  • Kooperationen: Stadt Freiburg; Freiburg Wissenschaft Touristik Messe GmbH
  • Daten: Events unterschiedlicher Veranstalter und Plattformen
  • Technologie: Plattform für Chatbot, APIs für externe Datenquellen

Freiburg bietet Besucher:innen und Bewohner:innen vielfältige Möglichkeiten. Hierzu wurden in den letzten Jahren Informationen zu Events und touristischen Attraktionen in einer Datenplattform gebündelt. Die individuelle Planung der Events, abhängig von Faktoren wie Barrierefreiheit, Familientauglichkeit oder Andrang, muss jedoch noch von Nutzer:innen selbst geprüft werden. Ein personalisierter KI-Guide, der solche Informationen kennt und auf individuelle Nutzerbedürfnisse eingehen kann, würde das Besuchserlebnis in Freiburg wesentlich steigern.

Die Herausforderungen für den KI-Guide liegen in der Erfassung der benötigten Informationen der Events, dem Zusammenführen in eine KI-Datenplattform, der Integration von Wetterdaten und aktuellen Besucherzahlen sowie der kontinuierliche Aktualisierung der Daten in hoher Qualität.

KI-Verfahren können den KI-Guide wie folgt unterstützen:

  • KI-gestützter Chatbot, der Zugriff auf die KI-Datenplattform (z.B. über den Urbanen Datenraum Freiburg) hat und Empfehlungen gibt.
  • KI-Agent mit sehr detaillierten, personalisierten und aktuellen Antworten, die über die sonstigen Internet-Angebote hinausgehen

Themenstrang #2 - Lademanagement für e-Mobilität

In diesem Themenstrang wurde diskutiert, wie im Freiburger ÖPNV-System das Lademanagement für die e-Mobilität unterstützt und optimiert werden kann. Folgende Aspekte standen hierbei zur Diskussion: Auslastungsprognose der VAG-Fahrzeuge, Lenkung von Verkehrsströmem, Schnittstelle zu den Energieversorgern, Lademanagement für E-Fahrzeuge sowie die Energieverbräuche der Fahrzeuge.

Themenstrangleitung: Dr. Andreas Wunsch (Fraunhofer IOSB)

NextStop:Charging

ENTWICKLUNG

Projektziel

Ziel ist die Entwicklung eines intelligenten Lademanagements für eine Elektrobus-Flotte. Hierdurch sollen Stromkosten reduziert, optimales marktpreis-orientiertes Laden umgesetzt und bedarfsorientiertes Laden/Entladen der Busse und Speicher ermöglicht werden. Das System soll wesentlich zur Steigerung der Energieeffizienz beitragen und skalierbar designed werden (wachsende Flotte, neuer Speicher, Stromquellen und Ladepunkte).

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten

  • Verschiedene Subsysteme: Ladeoptimierung (Busse + Speicher), Prognosesystem für Strombedarf der Busse, Prognosesystem für Stromverfügbarkeit (Eigenproduktion), etc.
  • Vielfältige Datenquellen: Einsatzpläne, Leitdienststellendaten, Standortdaten, Verkehrsdaten, Wetter, usw.
Grafik Arrow Down

Wertversprechen

  • Kostenreduktion

  • Komfort im Arbeitsablauf und Benutzerfreundlichkeit aufgrund einer durchgängigen Prozessoptimierung mit verknüpften Datenquellen im Unternehmen

  • Beitrag zur Zielerreichung CO2-Neutralität
  • Grundlage für Skalierung der Flotte
Grafik Arrow Down

BETRIEB

Geschäftsmodell

  • Wertschöpfung und Kostenreduktion im eigenen Unternehmen.

  • Übertragbarkeit und Vertrieb der Lösung auf/an andere Verkehrsbetriebe.

BETRIEB

Ressourcen und Partner

  • Verkehrsbetriebe (vielfältige Anlaufstellen: Angebotsplanung, Werkstatt, IT, Leitstelle, Elektrische Anlagen,…)

  • Entwickler/Anbieter Softwaresystem
  • ggfs. Dienstleister für Installation neuer technischer Komponenten (falls intern nicht leistbar)

NextStop:Charging begegnet den Herausforderungen des Lademanagements bei wachsenden Elektrobusflotten öffentlicher Verkehrsbetriebe. Derzeit erfolgt das Laden oft starr und ineffizient, ohne Rücksicht auf Strompreisschwankungen, Fahrzeugbedarf oder Verfügbarkeit erneuerbarer Energien. Die Lösung verknüpft unternehmensinterne und externe Datenquellen und nutzt KI-basierte Prognosen sowie Optimierungsmethoden, um Ladezeiten, Energiemengen und Stromquellen intelligent zu steuern. So werden Stromkosten reduziert, die Energieeffizienz gesteigert, die Nutzung von Eigenstrom (z.B. PV, Wind) maximiert und die landesweite Verfügbarkeit erneuerbarer Energien im Strommix in die Ladestrategie integriert. Das System soll skalierbar sein und besondere Anforderungen an kritische Infrastruktur erfüllen. Es stellt einen wichtigen Baustein auf dem Weg zur CO₂-Neutralität dar und ermöglicht eine nachhaltige, wirtschaftliche Betriebsführung von E-Busflotten.

NextStop:Charging kann perspektivisch auf weitere Verkehrsbetriebe und andere E-Fahrzeugflotten übertragen werden. Die kontinuierliche Einbindung zusätzlicher Datenquellen und Optimierungsverfahren erhöht das Potenzial zur Kosten- und CO₂-Reduktion. Das System kann maßgeblich dazu beitragen, den Ausbau nachhaltiger Mobilität in der Region und darüber hinaus zu optimieren und zu beschleunigen.

Themenstrang #3 - Kreislaufwirtschaft

Das Ziel der Kreislaufwirtschaft ist es, Ressourcen so effizient wie möglich zu nutzen und Abfall zu vermeiden, indem Produkte, Materialien und Rohstoffe möglichst lange im Wirtschaftskreislauf gehalten werden. Zusammengefasst wird dies durch die sog. R-Strategien (z.B. Reduce, Reuse, Recycle, Recover), die das gesamte Leben eines Rohstoffs oder Produkts umfassen, beginnend mit der Ressourcenentnahme, über das Produktleben bis hin zum Lebensende. Wie müssen KI-Systeme zur Förderung der Kreislaufwirtschaft gestaltet werden? Welche Fragestellungen können damit adressiert werden?

Themenstrangleitung: Dr.-Ing. Thomas Usländer (Fraunhofer IOSB)

Circle.Wood

ENTWICKLUNG

Projektziel

IT-System zur qualitativ hochwertigen Holzerkennung/-klassifikation mittels KI-Verfahren inkl. 

  • Werterkennung der Holzabfälle/Holzreste
  • Automatische Generierung von Online-Anzeigen
  • Logistikunterstützung zur Materiallieferung (z. B. Anreise- und Lagerinfo, Verpackungs- und Transporthinweise)

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten
  • Sensormodul

  • Sensordatenmanagement
  • ML-System
  • Stoffontologie für Holz
  • Holzstoffdatenbank
  • Semantisches Matching-Modul
  • Benutzerführung
  • Logistikmodul
Grafik Arrow Down
Wertversprechen
  • automatisierte Holzarterkennung/-klassifikation

  • Wert der (Holzabfall-) Stoffe erkennen und R-Strategie vorschlagen
  • Anzeige in Ressourcenmarktplätzen erzeugen
  • Qualitativ hochwertiges KI-basiertes (interaktives) Matching trotz semantischer Unterschiede (Informationsassymetrie)
  • Logistikunterstützung
Grafik Arrow Down

BETRIEB

Geschäftsmodell

Kostendeckende, gemeinnützige Aufgabe

VS.

Gewinnerzielungsabsicht

BETRIEB

Ressourcen und Partner
  • 200T€ (Demonstrator) – 2M€ (Vollausbau)

  • Partner:
  • Anwender aus der Holzwirtschaft
  • F + E Partner für Sensorik
  • SW- und KI-Ingeneure
  • IT-Dienstleister

Für die Branche der Holzwirtschaft wird mit Circle.Wood eine KI-basierte Lösung vorgeschlagen, die den Wert von Holzabfällen und Holzresten automatisch erkennt, passende R-Strategien vorschlägt, entsprechende Anzeigen in Ressourcenmarktplätzen generiert und auch bei der Logistik zum Verladen und Transport der Holzabfälle und Holzreste unterstützt. Circle.Wood soll in enger Abstimmung zwischen den Akteur:innen in der Holzwirtschaft und IT/KI-Dienstleister:innen und Ingenieur:innen entwickelt werden.

Themenstrang #4 - Virtueller Marktplatz

In diesem Themenstrang wird ein KI-gestütztes Matching-Tool konzipiert, das Lösungssucher:innen und Anbieter:innen aus der mittelständischen Wirtschaft vernetzt, den Austausch erleichtert und die regionale Wertschöpfung fördert.

Themenstrangleitung: Philipp Hertweck (Fraunhofer IOSB)

Intelligent Business Meeting (IBM)

ENTWICKLUNG

Projektziel

KI-gestütztes Matching für das effiziente Networking beim Freiburger Mittelstandskongress

  • Automatisierte Erstellung von Interessenssteckbriefen für die Teilnehmer
  • Optimierte Gruppenzuteilung für strukturierte Networking-Sessions
  • Steigerung der Teilnehmerzufriedenheit durch zeiteffiziente Kontaktfindung
  • Erhöhung des Kongresswerts durch qualitativ hochwertigeres Networking

Zielsetzung: Höhere Networking-Qualität, Zeitersparnis bei Kontaktfindung, gesteigerte Teilnehmerzufriedenheit

ENTWICKLUNG

KI-System und Daten

KI-Technologien:

  • Clustering-Algorithmen zur Gruppierung von Teilnehmern basierend auf Zielen und Interessen
  • Natural Language Processing (NLP) zur Extraktion relevanter Informationen, bspw. aus Anmeldedaten und Unternehmenswebseiten
  • Optimierungsalgorithmen für optimales Teilnehmer-Matching und Gruppenzuteilung

Datengrundlage:

  • Anmeldeinformationen: Unternehmen, Position, Branche,…
  • Fragebogen: Geschäftsziele/Interessen, gesuchte Kooperationsarten, Branchen-Präferenzen,…
Grafik Arrow Down
Wertversprechen

Für Kongressteilnehmer:

  • Zeiteffizientes Networking durch gezielte Kontaktempfehlungen
  • Überwindung der Zeitbeschränkung beim Identifizieren relevanter Geschäftskontakte
  • Personalisiertes Matching basierend auf individuellen Zielen
  • Benutzerfreundliche Lösung ohne zusätzliche Apps (Papier-Output beim Check-in)

Für Kongressveranstalter:

  • Steigerung der Teilnehmerzufriedenheit
  • Differenzierung von anderen Business-Events durch innovative Technologie
  • Strukturierte Networking-Sessions statt unorganisierter Kontaktsuche
  • Potenzial zur Skalierung auf andere Events
Grafik Arrow Down

BETRIEB

Geschäftsmodell

Kundengruppe: Organisatoren von Business-Konferenzen und Kongressen

Finanzierungsmodell:

  • Phase 1: Kongressveranstalter trägt alle Entwicklungs- und Betriebskosten
  • Phase 2: Verkauf/Lizenzierung des Systems an andere Veranstalter
  • Einnahmeströme: Projektfinanzierung, Lizenzgebühren, Service-Gebühren für Anpassungen

Marktpotenzial: Regionale bis überregionale B2B-Events mit Fokus auf Networking-Qualität

BETRIEB

Ressourcen und Partner

Schlüsselpartner:

  • IT-Dienstleister: Software-Entwicklung mit KI-Engineering Expertise
  • Kongressveranstalter: Betrieb, Datenzugang und operative Integration

Kritische Ressourcen: qualitativ hochwertige Teilnehmerinformationen

Operative Umsetzung: Integration in bestehende Check-in-Prozesse, Matching vor Ort, Papier-Output ohne zusätzliche IT-Infrastruktur beim Event

Mit der KI-Anwendung „Intelligent Business Meeting“ soll ein Matching von Personen und Personengruppen für wertschöpfende, persönliche Treffen im Rahmen von Veranstaltungen ermöglicht werden. Folgende Herausforderungen sind dabei zu meistern: Es gibt nur eine beschränkte Zeit der Teilnehmer:innen, um Ihresgleichen oder die gewünschten Gesprächspartner:innen zu finden. Es soll möglichst geringer Extraaufwand entstehen und kein neuer Kommunikationskanal dafür notwendig sein, d.h. eine Einbindung in bestehende Prozesse ist unabdingbar. Wünschenswert wäre eine automatisierte Bildung eines Interessensteckbriefs. Die KI-Unterstützung zielt daher auf ein Clustering der Teilnehmer:innen, auf die Erstellung der Interessenssteckbriefe und die Optimierung der Gruppenzuteilung für bestimmte Moderationsformate (One-One, World-Café, …) ab.

Werden Sie Teil unseres Netzwerks!

Das Community Management der KI-Allianz Baden-Württemberg verbindet gezielt Wirtschaft, Wissenschaft und Politik in den Regionen, um den Wissensaustausch und die Anwendung von KI-Technologien zu fördern. Das Community Managment der KI-Allianz ist auch in der Region Karlsruhe vertreten.

Ein Ergebnis oder ganzer Themenstrang interessiert Sie und Sie möchten mehr erfahren oder mitwirken?
Dann wenden Sie sich an unser Community Management für die Region Karlsruhe:

Faissal Esmati
faissal.esmati@ki-allianz.de

Impressionen und Stimmen von "Smart Sustainable Solutions"

Wir sind alle aufeinander angewiesen.

Das Tolle an der KI (Künstliche Intelligenz) ist, dass ich viele Aspekte zusammenbringen kann.

Wie kann KI uns helfen, die richtigen Fragen zu stellen?

Besonders an diesem Workshop-Format ist, dass die Anbieter keine Lösungen erarbeiten, die anschließend Anwendern angeboten werden können, sondern Anwender selbst direkt an der Konzipierung beteiligt sind.

Unser Plan ging auf. Die Teilnehmer:innen waren inspiriert von der Auftaktveranstaltung und es mangelte an Zeit, nicht an Ideen.