Optimierung des Außeneinsatzes mit GIS-Kartendaten in Echtzeit und erweiterten Funktionen

GIS-Kartendaten in Echtzeit sind ein wertvolles grafisches Informationssystem für Unternehmen, welche den Außeneinsatz von Ressourcen und Mitarbeitern optimieren möchten. Sie sind ein wichtiger Baustein für die Zukunftsfähigkeit – durch geringere Reaktionszeiten auf Ereignisse, dynamische Zuteilung und antizipatorische Entscheidungen. Auch Muster in statistischen Daten lassen sich einfach erkennen.

Kern-Stack für Echtzeit-GIS

Echtzeit-GIS funktioniert in 5 Stufen:

Daten-Ingestion -> Stream-Processing -> Spatial DB-Storage -> Karten-Server / API -> Cache / Speed

Ein beliebter Anbieter flexibler Lösungen ist OverIT.

Datenbasis der Optimierung

Der Kern-Stack basiert auf Daten-Ingestion beziehungsweise dem Streaming aller Live-Feeds wie Sensoren, Fahrzeug-Positionen und GPS-Trackern. Hierfür eignen sich etwa Kafka oder Redpanda sowie RabbitMQ für kleinere Setups.

Welche Latenz ist bei Echtzeit-GIS realistisch?

Eine Latenz von zwei Sekunden ist bei Echtzeit-GIS absolut realistisch. Durch die Rechnung von Vector Tiles direkt auf dem Datenstrom muss nicht erst alles in einer eigens erstellten DB abgefragt werden. Dazu werden Kafka oder Apache Flink Streams genutzt.

Präzisionsortung: Routing für präzise GIS

Die Präzisionsortung basiert auf SpatialDB / Storage. Räumliche Abfragen mit Index, basierend auf Geometrien, sind beispielsweise PostGIS und PostgreSQL. Bei vielen Zeitreihen und Highspeed empfiehlt sich zusätzlich TimescaleDB. Bei umfangreichen Suchen in NoSQL eignet sich Elasticsearch oder MongoDB mit 2dsphere.

Erweiterte Funktionen

Erweiterte Funktionen gestatten bei der Nutzung der GIS-Kartendaten Heatmaps, Offline-Fähigkeit, Geofencing, Layerlogik sowie eine maximal flexible Disposition.

Disposition

Basierend auf Variablen wie Distanz, Arbeitszeit oder Qualifikationen wird der nächste freie Mitarbeiter automatisch dem Einsatz zugeordnet. Dies sorgt für eine maximal effiziente Disposition.

Heatmaps

Heatmaps machen den Stau von Einsätzen sowie Totzeiten direkt auf der Karte sichtbar.

Offline-Fähigkeit

Mobile Apps sind dazu imstande, Kartenausschnitte und Aufträge zu cachen. Sobald das Netz wieder verfügbar ist, erfolgt die automatische Synchronisierung der Daten.

Geofencing

Betritt das Team das Polygon des Geofencings, erfolgt die automatisierte Statusänderung – ganz ohne überflüssige Klicks.

Layer-Logik für den perfekten Überblick

Gefahrengebiete, Verkehrslage sowie Wetterradar sind als Layer einblendbar und bieten Entscheidern so einen perfekten Überblick.

Fallstricke bei der Implementierung von GIS-Kartendaten

Bei der Implementierung von GIS-Kartendaten für Außeneinsätze lauern verschiedene Fallstricke, welche ihre Vorteile schnell zunichtemachen können. Dazu gehören Datenqualität, Akkuleistung und nicht zuletzt die Akzeptanz bei Mitarbeitern.

Datenqualität

Eine exzellente Datenqualität mit regelmäßigem Pflegeprozess ist unverzichtbar, um veraltete und fehlerhafte Straßenlayer zu vermeiden.

Akku

Um leere Akkus durch Karte, LTE und GPS zu vermeiden, sollte man unbedingt auf eine optimierte App sowie volle Powerbanks achten.

Akzeptanz bei Mitarbeitern

Ein gezieltes, ganzheitliches Onboarding von Dispositionsmitarbeitern ist essenziell, um deren Akzeptanz gegenüber der neuen Technik zu garantieren und dafür zu sorgen, dass sie das Tool nicht als Kontrolle empfinden.

Welche GIS-Tools eignen sich?

Bei vorhandenem Budget ist ArcGIS eine solide Option. Sie wünschen ein Open-Source-Tool? Dann sind Mergin Maps oder Q Field eine zeitgemäße Alternative. Im Custom-Bereich raten Experten zur React Native App, MapLibre GL oder Supabase / PostGIS.