01
Myzel-Ingestion
Module 1 und 2
Nimmt historische Vorfallprotokolle, räumliche Koordinaten von Notrufen und lokale Veranstaltungskalender auf.
Anwendungsfall 41 · Öffentlicher Sektor & Smart City
Vorausschauende Stadtpolizeiarbeit und Minderung räumlicher Kriminalitätsvektoren
Datenschutzkonforme räumliche Vorfallverfolgung, die Streifeneinsätze ohne personenbezogene Daten in Zonen mit hoher Ereigniswahrscheinlichkeit lenkt.
Kundenbedarf & Schmerzpunkt
Das Problem, das dieser Workflow beseitigt.
- Starre Reviereinteilungen führen zu langsamen Notfallreaktionszeiten und wirkungsloser Kriminalprävention in Innenstädten.
Schrittweise Ausführung
Wie die Engine den Workflow ausführt.
02
Edge-Bereinigung personenbezogener Daten
Module 1 und 2
Entfernt sämtliche demografischen Daten von Verdächtigen und Opfern an Edge-Knoten, um ethische Konformität zu sichern.
03
Multi-LLM-Routing
Module 1 und 2
Prognostiziert mikroräumliche Kriminalitätswahrscheinlichkeiten über Stadtsektoren hinweg mittels H3-Rastermodellierung.
04
Agentische KI
Modul 4
Verteilt die Streifenrouten mobiler Polizeieinheiten automatisch neu in Richtung prognostizierter Risikozonen.
Quantifizierbarer ROI & Wirkung
Was sich kommerziell verändert.
- 22 % weniger Straßenkriminalität im urbanen Raum
- 30 % schnellere durchschnittliche Notfallreaktionszeit
Der Aha-Moment
“Wir setzten Beamte vorbeugend in prognostizierten Risikosektoren ein, ohne jemals einzelne Bürger zu profilieren.”