Verschattungsverluste in Windparks kosten bares Geld – die Lösung liegt nicht in neuen Anlagen, sondern in der intelligenten Steuerung. Die ÜZ Mainfranken und Forscher der Universität Würzburg zeigen, wie ein KI-basierter digitaler Zwilling den Betrieb von Windparks effizienter macht.

𝐃𝐢𝐞 𝐆ä𝐬𝐭𝐞:

· Dr. Benjamin Geßlein, Teamleiter Energie- und Kommunalmanagement bei der ÜZ Mainfranken.

· Robin Derzbach, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Business Analytics der Universität Würzburg.

𝐈𝐧 𝐝𝐢𝐞𝐬𝐞𝐫 𝐅𝐨𝐥𝐠𝐞 𝐬𝐩𝐫𝐞𝐜𝐡𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫 ü𝐛𝐞𝐫:

🔁 Das Projekt KI-Regio und die Synergie zwischen regionalem Mittelstand und Spitzenforschung.

📲 Die methodische Entwicklung eines Digitalen Zwillings für Windparks auf Basis von 10-Jahres-Daten.

🤖 Den Einsatz von Reinforcement Learning und „Predict-and-Optimize“-Ansätzen zur Steigerung des Gesamt-Outputs.

𝐖𝐢𝐬𝐬𝐞𝐧𝐬𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐞𝐫 & 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞:
Das Gespräch verdeutlicht die methodische Brücke zwischen akademischer Modellierung und industrieller Anwendung. Durch die Verknüpfung von hochauflösenden Betriebsdaten (10-Minuten-Intervall) mit dem Expertenwissen der ÜZ Mainfranken wird die Theorie des „Multi-Objective Optimization“ in einen realen Business Case überführt. Dabei wird die klassische Einzelanlagen-Optimierung durch eine systemische Parkbetrachtung ersetzt, um Abschattungsverluste (Wake-Effekte) systematisch zu minimieren.

Key Takeaways:

· 🎯KI fungiert hier nicht als Ersatz, sondern als strategisches „Assistenzsystem“.

· 🌟Das Projekt KI-Regio demonstriert die Stärke Mainfrankens als Innovationshub, in dem der Wissenstransfer zwischen der Wissenschaft und dem Mittelstand direkte wirtschaftliche Wertschöpfung generiert.

🎧Mehr Infos gibt es in der aktuellen Podcast-Folge.

🔗Link: www.ki-regio.de

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Die Transformation der Agrarwirtschaft hin zu mehr Nachhaltigkeit und Effizienz erfordert eine valide Datengrundlage. Im Bereich New Space bietet die automatisierte KI-gestützte Analyse von Satellitendaten die Möglichkeit, komplexe Umweltfaktoren in skalierbare Business-Modelle zu überführen. Eine Lösung hierfür kommt aus Würzburg!

Gast dieser Folge ist Gunther Schorcht, CEO der GreenSpin GmbH. Das Unternehmen ist eine erfolgreiche Ausgründung aus dem Institut für Geographie der Universität Würzburg (Earth Observation Cluster / DLR) und verdeutlicht das Unternehmen, wie akademische Expertise in der Fernerkundung erfolgreich in den Markteintritt geführt wird.

In dieser Folge sprechen wir über:

🔹 Methodische Datenaufbereitung: Die Transformation von Rohdaten in anwendungsorientierte Analysen.

🔹 Von den Daten zum Business-Case: Wie KI-Modelle globale Agrarmärkte transparent und bewertbar machen.

🔹 Innovations-Transfer Wissenschaft-Wirtschaft: Die Synergien zwischen Raumfahrtinformatik (Uni Würzburg, Erdbeobachtung), Geographie, DLR und regionaler Wirtschaft.

Mehr Infos gibt es im Podcast!

Links:

https://www.greenspin.de

https://www.geographie.uni-wuerzburg.de/erdbeobachtung/

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Der stationäre Einzelhandel steht durch E-Commerce-Verschiebungen, verändertes Konsumverhalten und steigende Kosten unter massivem Transformationsdruck.
Ein zentraler Hebel für wirtschaftliche Resilienz liegt in der systematischen Nutzung von Daten zur besseren Planung, Prognose und Entscheidungsfindung – insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU).

In der aktuellen Podcast-Folge stellen wir mit dem „Innenstadt-Prognosemodell für den Handel“ einen zentralen Baustein aus dem Forschungs- und Transferprojekt KI-Regio vor.

In der aktuellen Podcast-Folge stellen wir mit dem „Innenstadt-Prognosemodell für den Handel“ einen zentralen Baustein aus dem Förderprojekt KI-Regio vor.

Das Projekt KI-Regio verbindet Wissenschaft (5 Professuren und Forschende der WiWi Fakultät der Universität Würzburg) und mittelständische Unternehmen in Mainfranken (aktuell 65 Unternehmen), um durch KI regionale Wertschöpfungsketten zu stärken.

Zu Gast im Podcast sind Volker Wedde, Bezirksgeschäftsführer, Handelsverband Bayern (Unterfranken) und Kai Günder, Doktorand und Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Logistik und quantitative Methoden (BWL) von Prof. Richard Pibernik, an der Universität Würzburg.

Im Podcast sprechen wir über folgende Themen:

👬 KI-basierte Bedarfs- und Frequenzprognosen im stationären Handel
📊 Die Bedeutung externer Einflussfaktoren auf Kundenströme, u. a. Wetter, Wochentage, Feiertage, Events, Schulferien und Vorlesungszeiten der Universität
🛍️ Optimierung von Personal- und Warenplanung durch datenbasierte Vorhersagen
✅ Signifikante Effizienzgewinne, insbesondere in Gastronomie und Textilhandel, durch präzisere Prognosen der Kundenfrequenz; kürzere Wartezeiten, bessere Personaleinsatzplanung, weniger Über- oder Unterbesetzung und effizientere Warenlogistik
🎯 Ziel: datenbasierte Optimierung konkreter Alltagsentscheidungen für Handel und Gastronomie.

Die bisherigen Ergebnisse sind bemerkenswert:

• Passantenströme in der Würzburger Innenstadt lassen sich mit einer durchschnittlichen Abweichung von rund 10 % prognostizieren.
• Auf Basis dieser Prognosen konnten Kundenzahlen und Verkaufsvolumina um 5–10 % genauer vorhergesagt werden, sofern zusätzliche Einflussfaktoren berücksichtigt werden.

Diese Genauigkeit eröffnet reale wirtschaftliche Potenziale – gerade für KMU, die bislang oft ohne datenbasierte Planung arbeiten mussten.

Ausblick:

Nach einer erfolgreichen Pilotierung in Würzburg besteht das Potenzial zur Übertragung auf weitere Städte in Bayern und Deutschland. Gleichzeitig zeigt das Projekt exemplarisch, wie anwendungsnahe KI-Forschung, unternehmerischer Bedarf und regionaler Technologietransfer sinnvoll zusammenwirken können.

🎧 Wer sich für KI im innerstädtischen Handel, datenbasierte Entscheidungsunterstützung und praxisnahen Wissenschaftstransfer interessiert, sollte unbedingt in die Folge reinhören.

⬇️Link zum Podcast im ersten Kommentar

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