01
Myzel-Ingestion
Modul 1
Aggregiert Fahrzeugzählungen der Kreuzungskameras und Betätigungen der Fußgängertaster in Echtzeit.
Anwendungsfall 29 · Öffentlicher Sektor & Smart City
Optimierung kommunaler Lichtsignalanlagen in der Smart City
Adaptive Echtzeitsteuerung der Ampelphasen auf Basis von Computer Vision und Straßensensorik.
Kundenbedarf & Schmerzpunkt
Das Problem, das dieser Workflow beseitigt.
- Ampeln mit festen Zeitplänen verursachen in den Hauptverkehrszeiten massive Staus.
Schrittweise Ausführung
Wie die Engine den Workflow ausführt.
02
Multi-LLM-Routing
Modul 1
Berechnet Rückstaulängen und Flussgeschwindigkeit auf den wichtigsten Hauptverkehrsachsen.
03
Agentische KI
Modul 4
Passt die Dauer der Grünphasen dynamisch über intelligente Verkehrsrechner an.
04
Agentische KI
Modul 4
Priorisiert grüne Wellen für Busse des Nahverkehrs und Rettungswagen.
Quantifizierbarer ROI & Wirkung
Was sich kommerziell verändert.
- 23 % kürzere durchschnittliche Fahrzeit
- 18 % weniger Emissionen durch städtischen Leerlauf
Der Aha-Moment
“Der Stadtverkehr fließt jetzt durchgehend, weil sich die Ampeln dynamisch an die aktuelle Verkehrslage anpassen.”