MORE LOAD.
LESS ROAD
REAL-WORLD ROUTING
Die Route Engine berechnet Touren nicht aus idealisierten Modellen, sondern aus realem Fahrverhalten. Sie analysiert, wie Fahrer Straßen nutzen, wie sie auf enge Zufahrten reagieren und wie sich Wege je nach Tageszeit verändern. Machine-Learning-Modelle verarbeiten diese Muster und übersetzen sie in Routen, die im Alltag stabil laufen und operative Unsicherheiten reduzieren.
Tech Stack
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PostGIS für räumliche Analysen, Engstellenlogik, Straßennetze und Standortbewertung
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OSRM oder Valhalla für Routinggraphen, Wegverläufe, Kostenprofile und schnell abrufbare Streckenberechnung
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Mapbox für visuelle Darstellung von Wegen, Karten, Zufahrten und Routen in Echtzeit
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Python zur Steuerung der Routingprozesse, Datenverarbeitung und Schnittstellenlogik
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BINAI Driving Pattern Models für Verhaltensanalyse
PREDICTIVE ROUTE INTELLIGNECE
Die Route Engine nutzt KI, um vorherzusehen, wie sich Füllstände entwickeln, wie Straßen ausgelastet sein werden und welche Wege effizient sind. Sie denkt Touren voraus und passt sie automatisch an veränderte Bedingungen an.
Tech Stack
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TensorFlow für Zeitreihenmodelle für Füllstände, Verkehrsverhalten und Routenentwicklungen
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Scikit-learn zur Klassifikation, Mustererkennung und Auslastungsprognosen
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PostgreSQL für die strukturierte Datengrundlage für historische und aktuelle Betriebsdaten
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Python für die Modelllogik, Datenpipelines und Prognoseberechnungen
ADAPTIVE LEARNING MODEL
Mit jeder gefahrenen Tour wird das Modell präziser. Die Engine verarbeitet GPS-Spuren, Stopps, Rückwärtsfahrten und Micro-Decisions und lernt daraus, wie reale Abläufe entstehen. Die Modelle aktualisieren sich kontinuierlich, sodass die Route Engine ihre Entscheidungen immer stärker an realen Mustern ausrichtet.
Tech Stack
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Python Behavior Models zur Auswertung von GPS, Geschwindigkeit, Stopps und Fahrbewegungen
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TensorFlow für kontinuierliches Training und Retraining von Lernmodellen
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Scikit-learn für Feature Engineering und Modellverfeinerung
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PostgreSQL / PostGIS zur Speicherung und Analyse von Bewegungs- und Standortverläufen
Die Route Engine verbindet menschliche Erfahrung mit maschineller Präzision und entwickelt daraus eine Routingintelligenz, die sich mit jeder Bewegung weiter schärft.
Erfasst werden nicht nur Datenpunkte. Erfasst wird echtes Verhalten, Entscheidungen im Moment, Routinen aus dem Alltag und feine Muster, die nur durch tägliche Praxis sichtbar werden.
Diese Signale formen Modelle, die verstehen, wie sich Wege anfühlen, wie Straßen reagieren und wie sich Abfallströme im realen Umfeld bewegen.
So entsteht Routing, das nicht abstrakt denkt, sondern konkret reagiert.
Es erkennt Wege, die Stabilität erzeugen, Situationen, die Prozesse bremsen, und Faktoren, die eine Tour effizient machen.
Es ist ein System, das sich nicht auf starre Regeln verlässt, sondern mit jeder gefahrenen Strecke präziser wird und sich ständig an reale Bedingungen anpasst.
Auf dieser Grundlage entwickeln sich die Funktionen der Route Engine.
Sie nutzen erlernte Muster, verwandeln Bewegung in Leistung und machen aus Erfahrung spürbare Effizienz.
SCENARIO AND SIMULATION
Die Route Engine simuliert, wie sich Gebiete verändern, Mengen steigen oder Flotten angepasst werden. So lässt sich die beste Konfiguration testen, bevor sie in den Betrieb geht.
Tech Stack
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Python Simulation Engine zur Berechnung von Szenarien, Varianten und Routenstrategien
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PostgreSQL / PostGIS als Basis der Strukturen für Gebietsmodelle, Straßenprofile und Standortnetzwerke
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TensorFlow / Scikit-learn für die Analyse und Vergleich von Szenariomodellen
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Geospatial Queries zur Bewertung von Topografie, Dichte, Einzugsgebieten und Verkehrsstrukturen
LOAD AND EFFICIENCY OPTIMIZATION
Die Route Engine optimiert Nutzlast, Kilometer, Energieverbrauch und Zeit gemeinsam. Sie erkennt Schwachpunkte im System und priorisiert Wege, die die Gesamtleistung steigern.
Tech Stack
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Python Optimization Framework für die mehrdimensionale Optimierung von Zeit, Last und Energie
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Scikit-learn zur Cluster- und Musteranalysen für Routenentscheidungen
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PostGIS für die Bewertung räumlicher Parameter und Engstellen
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Performance Models in TensorFlow zur Berechnung und Priorisierung effizienter Routenvarianten
Why it matters
Routing entscheidet über Kosten, Aufwand, Zeit und CO₂. Jede unnötige Fahrt, jeder Stau und jeder ungünstig gewählte Standort erzeugt Belastungen im gesamten System. Die Route Engine setzt genau hier an. Sie macht aus Bauchgefühl Berechenbarkeit, aus Erfahrung ein lernendes Modell und aus täglichen Touren eine Grundlage für bessere Entscheidungen. Das Ergebnis ist weniger Leerlauf, mehr Nutzlast und Abläufe, die sich spürbar stabiler und effizienter anfühlen.
Part of the BINAI System
Die Route Engine arbeitet nie isoliert. Sie nutzt die Signale aus Intelligence, verwandelt sie in konkrete Touren, macht Ergebnisse im Dashboard sichtbar und spielt Status, Änderungen und Hinweise über Communication zurück in den Alltag. Daten werden zu Entscheidungen, Entscheidungen zu Bewegung, Bewegung zu neuen Lernsignalen. So schließt sich der Kreis und das gesamte System wird von jeder einzelnen Tour besser.
Outcomes
Weniger Kilometer pro Tonne
Mehr Nutzlast pro Tour
Weniger Stress im Betrieb
Mehr Planbarkeit im System
Und eine Datenbasis, die jede Entscheidung nachvollziehbar macht
Real Routes.
Trained by Humans