
Intelligentere E-Mails, schnelleres Geschäft. RFQs, Angebote, Bestellungen und mehr automatisch markieren, analysieren und beantworten – sofort.
Wie KI die Herausforderungen der Datenextraktion aus unstrukturierten Luftfahrtdokumenten löst

ePlaneAI revolutioniert die Luftfahrt, indem es unübersichtliche Daten wie Wartungsprotokolle in klare, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Sparen Sie Zeit, reduzieren Sie Fehler und bleiben Sie immer einen Schritt voraus.
Die Luftfahrtindustrie erzeugt eine überwältigende Menge an unstrukturierten Daten, vonLufttüchtigkeitszeugnisseVon Wartungsprotokollen bis hin zu Compliance-Berichten und technischen Handbüchern. Die effektive Verwaltung dieser Daten ist für den Betrieb von entscheidender Bedeutung, aufgrund ihrer Komplexität jedoch oft eine Herausforderung.
Laut einerMcKinsey-StudieGenerative KI – eine Technologie, die Inhalte oder Erkenntnisse auf der Grundlage von Datenmustern erstellt – bietet einen Durchbruch mit dem Potenzial, branchenübergreifend jährlich 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar hinzuzufügen.
In der Luftfahrt schafft diese Technologie einzigartige Möglichkeiten zur Optimierung hochwertiger Arbeitsabläufe wie der Dokumentenverarbeitung und Compliance und zur Umwandlung unstrukturierter Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
Während Branchen wie der Einzelhandel schnelle Erfolge verzeichnen, bietet die Luftfahrt einzigartige Möglichkeiten, die Effizienz komplexer, hochwertiger Arbeitsabläufe wie der Dokumentenverarbeitung und Compliance zu steigern.
Die wachsende Herausforderung unstrukturierter Daten in der Luftfahrt
Geschäftsdaten werden größtenteils in unstrukturierten Formaten wie E-Mails, Slack-Konversationen, Bildern und PDF-Formularen präsentiert. Ungefähr80 %aller Geschäftsdaten sind unstrukturiert und ohne die richtigen Tools bleiben wertvolle Informationen in statischen Dokumenten eingeschlossen.
Das bedeutet, dass Wissensarbeiterbis zu 30%ihrer Zeit damit verbringen, Informationen in verschiedenen Dokumenten zu suchen und zu konsolidieren, so die International Data Corporation (IDC).
Die Kosten sind ein weiteres Hindernis.IBMs Erkenntnissesind einfach atemberaubend. In einer Studie aus dem Jahr 2016 schätzte der Technologieriese, dass schlechte Datenqualität der US-Wirtschaft jährlich 3,1 Billionen Dollar kostet. Gründe dafür sind sinkende Produktivität, häufige Systemausfälle und explodierende Wartungskosten – nur einige der vielen Folgewirkungen unzuverlässiger Daten.
Diese Abhängigkeit von unstrukturierten Dokumenten führt zu Ineffizienzen, die für Luftfahrtunternehmen besonders kostspielig sind. Da die Luftfahrtbehörden zunehmend transparente und nachvollziehbare Datenprozesse fordern, stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, ihre Dokumenten-Workflows zu modernisieren.
Wartungsprotokolle, Lufttüchtigkeitszeugnisse und Konformitätsberichte sind zwar wichtig, liegen aber oft in inkompatiblen Formaten vor. Die Suche nach wichtigen Informationen wird dadurch zu einem mühsamen Unterfangen, was die Entscheidungsfindung verzögert und das Fehlerrisiko erhöht.
ePlaneAI nutzt fortschrittliche Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um diese Daten zu extrahieren und zu organisieren und sie so umsetzbar zu machen.
Mit Lösungen wieE-Mailzur Automatisierung der eingehenden RFQ-Verarbeitung oderAeroGenieFür schnelle Einblicke in technische Handbücher befasst sich ePlaneAI präzise mit den Schwachstellen der Branche.
Beispielsweise kann ePlaneAI schnell Teilenummern identifizieren oder komplexe Wartungspläne entschlüsseln, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Genauigkeit verbessert wird. Studien zeigen, dass KI-gestützte Dokumentenverarbeitung Fehler bei der Datenextraktion reduzieren und ein hohes Maß an Genauigkeit erreichen kann.über 90 %, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und wertvolle Zeit gespart werden.
Die Fähigkeit der KI, Flugschreiberdaten zu analysieren, ist ein weiterer entscheidender Faktor. Durch schnelle Musteranalyse und Anomalieerkennung erhöht KI sowohl die Betriebssicherheit als auch die Compliance erheblich. Da Luftfahrtunternehmen versuchen, ihre Betriebsabläufe ohne explodierende Kosten zu skalieren, ist die Einführung dieser Lösungen nicht länger optional, sondern unerlässlich.
Die Volumenherausforderung mit KI bewältigen
Das Problem unstrukturierter Daten in der Luftfahrtindustrie wird durch die schiere Menge noch verschärft. Fluggesellschaften, Wartungs-, Reparatur- und Überholungsdienstleister (MRO) sowie Hersteller sind auf kritische Informationen angewiesen, die in Millionen von Datensätzen über verschiedene Systeme verstreut sind.
Aufgaben wieVerarbeitung von WartungsprotokollenDas Überprüfen von Compliance-Dokumenten oder das Querverweisen kann Wochen oder sogar Monate dauern. Unternehmen, die KI nutzen, können Verzögerungen im Dokumenten-Workflow durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben vermeiden. Dieser Effizienzgewinn ist besonders in der Luftfahrt wertvoll, wo zeitkritische Entscheidungen die Sicherheit und Rentabilität erheblich beeinträchtigen können.
ePlaneAI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten mit beispielloser Geschwindigkeit zu kategorisieren, zu extrahieren und zu analysieren. Was früher Wochen dauerte, kann heute in Stunden erledigt werden. Dies gewährleistet eine zeitnahe und präzise Datenlieferung. Beispielsweise können digitalisierte Reparaturprotokolle verarbeitet werden, um wiederkehrende Wartungsprobleme zu identifizieren. Dies ermöglicht proaktive Eingriffe, die Ausfallzeiten und Kosten reduzieren.
Intelligente Dokumentenverarbeitung
Darüber hinaus intelligenteDokumentenverarbeitung(IDP) automatisiert bis zu70 %manueller Dokumentaufgaben.
IDP ist eine transformative Technologie, die KI-gesteuerte Techniken und maschinelles Lernen kombiniert, um unstrukturierte Daten aus verschiedenen Dokumentformaten zu extrahieren, zu klassifizieren und zu verarbeiten (Microsoft). Dadurch können Unternehmen Arbeitsabläufe optimieren, die Datengenauigkeit verbessern und die Extraktion unstrukturierter Daten automatisieren.
Diese Automatisierung spart Zeit und verringert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, ein entscheidender Aspekt in einer Branche, in der Fehler katastrophale Folgen haben können.
Der McKinsey-Studiehebt betriebliche Verbesserungen von bis zu 30 % für Unternehmen hervor, die KI-gesteuertes IDP implementieren. Diese Vorteile sind auf eine schnellere Aufgabenerledigung, weniger fehlerbedingte Nacharbeit und optimierte Arbeitsabläufe zurückzuführen, die einen reibungslosen Betriebsablauf gewährleisten.
Die Architektur hinter dem KI-gestützten Dokumentenverständnis
Dokumentenverständnis (DU) in der KI basiert auf der Umwandlung unstrukturierter Dokumente in strukturierte, maschinenlesbare Daten. Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen, die jeweils fortschrittliche Technologien nutzen, um Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.
- Digitalisierung:Physische Dokumente wie Wartungsprotokolle oder Compliance-Formulare werden gescannt und in digitale Formate wie PDFs oder Bilder konvertiert. Dieser grundlegende Schritt erstellt eine elektronische Aufzeichnung bisher statischer Dokumente und macht sie für weitere Analysen zugänglich.
- Vorverarbeitung:Fortschrittliche Techniken wie Binärisierung, Rauschunterdrückung und Entzerrung (Korrektur von schiefem oder falsch ausgerichtetem Text) bereinigen digitalisierte Bilder und gewährleisten höchste Qualität für die Weiterverarbeitung. Diese Anpassungen beseitigen visuelle Verzerrungen, verbessern die Textklarheit und bereiten das Dokument für eine präzise Datenextraktion vor.
- Optische Zeichenerkennung (OCR):OCR-Engines extrahieren Rohtext aus digitalisierten Dokumenten und verarbeiten effizient verschiedene Schriftarten, Layouts und sogar handschriftliche Notizen. Dieser Schritt stellt sicher, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Textdaten aus Dokumenten wie Reparaturprotokollen und Flugaufzeichnungen präzise verarbeitet werden können.
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):Mithilfe ausgefeilter NLP-Modelle wird der extrahierte Text auf Kontext und Bedeutung analysiert. Diese Modelle identifizieren Schlüsselelemente (z. B. Teilenummern, Daten oder Namen), erkennen die Benutzerabsicht und klassifizieren semantische Informationen. So ermöglichen sie auf den Zweck des Dokuments zugeschnittene Erkenntnisse.
- Wissensextraktion:KI organisiert Entitäten und ihre Beziehungen in strukturierten Daten, indem sie sie vordefinierten Schemata oder Ontologien zuordnet (Frameworks, die Konzepte und ihre Beziehungen definieren, wie z. B. die Kategorisierung von Wartungsprotokollen unter Compliance-Daten). Diese Transformation schafft umsetzbare Erkenntnisse, sei es durch die Korrelation von Wartungsplänen oder den Abgleich von Compliance-Daten mit Vorschriften.
In vielen Anwendungen, insbesondere in risikoreichen Branchen wie der Luftfahrt, ist ein kombinierter Ansatz aus Mensch und KI oder Human-in-the-Loop (HITL), ist für die Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung.
HITL-Workflows integrieren menschliche Aufsicht in den KI-Prozess, indem sie es Experten ermöglichen, Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit zu überprüfen und zu korrigieren.
Diese iterative Feedbackschleife gewährleistet nicht nur eine hohe Präzision, sondern trägt auch dazu bei, KI-Modelle im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu verbessern und sie an sich entwickelnde Dokumenttypen und Komplexitäten anzupassen.
Human-in-the-Loop-Workflows (HITL) sind in vielen Geschäftsanwendungen, insbesondere in der Luftfahrt, unverzichtbar. HITL-Workflows können beispielsweise die menschliche Überprüfung KI-verarbeiteter Reparaturprotokolle oder Compliance-Dokumente umfassen, um kritische Details vor der endgültigen Einreichung zu überprüfen. Dabei wird die Geschwindigkeit der KI mit dem differenzierten Urteil erfahrener Fachleute kombiniert.
Diese HITL-Workflows ermöglichen es menschlichen Experten, Ergebnisse mit geringer Zuverlässigkeit zu überprüfen, eine hohe Genauigkeit sicherzustellen und Feedback zur kontinuierlichen Verfeinerung von KI-Modellen bereitzustellen.
Dank dieser KI-Funktionen kann ePlaneAI Aufgaben bewältigen, die von der Analyse von Inspektionsvideos mithilfe von Computer Vision bis zur Bearbeitung von Kundenanfragen in Echtzeit reichen. Das Ergebnis ist ein leistungsstarkes Tool, das den manuellen Arbeitsaufwand reduziert und gleichzeitig höchste Präzisionsstandards gewährleistet.
Fokussierte Lösungen für die besonderen Herausforderungen der Luftfahrt
Die Suite spezialisierter Tools von ePlaneAI ist auf die Bewältigung luftfahrtspezifischer Herausforderungen ausgelegt:
- E-Mail:Automatisiert die RFQ-Datenextraktion und optimiert die Verarbeitung eingehender Anfragen.
- AeroGenie:Bietet sofortige Einblicke in technische Handbücher, IPCs und Wartungsprotokolle und gewährleistet so schnelle und genaue Entscheidungen.
- Bestandsoptimierung:Prognostiziert den Bedarf an Versorgungsgütern und legt die Preise für Teile dynamisch fest, um die Rentabilität zu maximieren.
Luftfahrtunternehmen, die diese gezielten Lösungen nutzen, können ihre Betriebseffizienz steigern, Ausfallzeiten reduzieren und die Einhaltung globaler Vorschriften gewährleisten.
Verbesserung der Compliance mit KI-gestützten Erkenntnissen
Die Einhaltung von Luftfahrtvorschriften wie denen der FAA und EASA ist zwar wichtig, stellt aber eine Herausforderung dar. Die Abhängigkeit der Branche von unstrukturierten Dokumenten erschwert die Sache zusätzlich.
Die Nachverfolgung der erforderlichen Daten in unstrukturierten Dokumenten ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Unternehmen, die dies nicht tun, müssen mit erheblichen Strafen und Reputationsrisiken rechnen.
Ein BranchenstudieEine Studie von Globalscape ergab, dass Unternehmen mehr Geld für Maßnahmen zur Behebung von Verstößen ausgeben als für die Einhaltung der Vorschriften selbst. Während Branchen wie der Finanzsektor bei Verstößen mit hohen Strafen rechnen müssen, sind Luftfahrtunternehmen sowohl mit finanziellen Folgen als auch mit erheblichen Sicherheitsrisiken konfrontiert, was Compliance-Bemühungen doppelt wichtig macht.
Laut Globalscape gibt ein Unternehmen im Durchschnitt 14,82 Millionen US-Dollar pro Jahr für Nichteinhaltung aus, im Vergleich zu 5,47 Millionen US-Dollar für die Einhaltung von Vorschriften.
In der Luft- und Raumfahrtindustrie bedeutet dies, dass Unternehmen 2,5-mal mehr für Compliance-Maßnahmen ausgeben als für Compliance-Aktivitäten. Diese erschreckende Zahl unterstreicht den Bedarf an KI-Technologie, um Herausforderungen im Datenmanagement präzise und kosteneffizient zu lösen.
ePlaneAI adressiert dieses Problem durch die Automatisierung von Compliance-Aufgaben, die Gewährleistung des Echtzeitzugriffs auf kritische Daten und die Reduzierung des Risikos menschlicher Fehler. Konkret:E-Mailrationalisiert Compliance-Prozesse, indem es wichtige Daten aus RFQs und behördlichen Mitteilungen extrahiert, sie für die sofortige Überprüfung organisiert und sicherstellt, dass keine kritischen Anforderungen übersehen werden.
Dieser proaktive Ansatz verbessert nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, sondern reduziert auch den Zeit- und Kostenaufwand für manuelle Prüfungen.
Die US-Regierung setzt auf KI-gestützte Durchsetzungsinstrumente, um Anomalien in Compliance-bezogenen Daten zu erkennen.
Agenturen wie dieSEC Und JustizministeriumVerwenden Sie KI, um Unregelmäßigkeiten in Gebotsmustern und Ergebnisberichten zu kennzeichnen (Beschädigt) und dieFAAhat einen umfassenden Fahrplan für die Einführung der KI-Technologie entworfen.
Luftfahrtunternehmen setzen ähnliche Technologien ein, um potenzielle Verstöße vor den Aufsichtsbehörden zu erkennen. Dadurch profitieren sie von der Selbstanzeige und können Strafen reduzieren.
McKinseyweist darauf hin, dass Compliance weiterhin ein wichtiger Treiber für die Einführung von KI ist, wobei bis zu 50 % der Anwendungsfälle generativer KI mit dem regulatorischen Risikomanagement verbunden sind.
Durch die Nutzung prädiktiver Analysen und die Automatisierung von Prüfprozessen können Unternehmen Compliance-Risiken proaktiv managen und so jährlich Millionen einsparen und gleichzeitig ihre betriebliche Belastbarkeit verbessern.
Echtzeit-Datenextraktion in kritischen Szenarien
In der Luftfahrtindustrie herrscht oft Hochdruck, jede Sekunde zählt. So können beispielsweise Aircraft-on-Ground-Ereignisse (AOG) zu kostspieligen Verzögerungen und Betriebsunterbrechungen führen, wenn nicht schnell reagiert wird. Der Echtzeitzugriff auf unstrukturierte Dokumente wie Reparaturhandbücher oder Lieferantendaten ist in solchen Situationen entscheidend.
AeroGenieverbessert diese Fähigkeit, indem es Luftfahrtexperten sofortigen Zugriff auf strukturierte Erkenntnisse aus technischen Handbüchern und illustrierten Teilekatalogen (IPCs) bietet und so schnellere Lösungen bei Aircraft-on-Ground-Ereignissen (AOG) ermöglicht.
Die Technologie von ePlaneAI zeichnet sich in solchen Szenarien durch die schnelle Extraktion wichtiger Details – wie Teilespezifikationen, Wartungspläne und Lieferzeiten von Lieferanten – aus textlastigen Dokumenten aus.
McKinseyhebt die weitreichenden Auswirkungen von Echtzeit-KI-Anwendungen hervor und stellt fest, dass in betriebskritischen Branchen wie der Luftfahrt Prozessverzögerungen um 25 bis 35 % reduziert werden. Diese Verbesserungen wirken sich direkt auf die Kundenzufriedenheit, die Betriebseffizienz und die Rentabilität aus.
Die Rolle der KI erstreckt sich auch auf die vorausschauende Wartung. KI analysiert historische Daten und identifiziert Verschleißmuster. So können Fluggesellschaften Wartungsprobleme vorhersehen und beheben, bevor sie eskalieren. Dieser proaktive Ansatz reduziert Verspätungen, senkt Kosten und erhöht die Sicherheit.
Die Kostenvorteile der Automatisierung der unstrukturierten Luftfahrtdatenverarbeitung
KI-Systeme steigern die Effizienz und ermöglichen erhebliche Kosteneinsparungen. Die Implementierung eines Automatisierungssystems für Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Teileverfolgung und Compliance-Prüfungen kann Folgendes erreichen:30–200 % ROIUnternehmen, die intelligente Dokumentenverarbeitung nutzen, erzielten im ersten Jahr50-70% Reduzierungin der Bearbeitungszeit.
Diese finanziellen Vorteile sind besonders für kapitalintensive Branchen wie die Luftfahrt attraktiv, da die Einsparungen häufig in Innovationsprojekte wie Flottenmodernisierungen, Initiativen für eine nachhaltige Luftfahrt oder ein verbessertes Passagiererlebnis fließen.
Warum KI herkömmlichen Systemen zur Datenextraktion überlegen ist
Herkömmliche ERP-Systeme und Dokumentenverwaltungstools haben Schwierigkeiten, die Komplexität unstrukturierter oder „Dark Data“ zu bewältigen – Daten, die in PDFs, E-Mails, Faxen und anderen gescannten Dokumenten versteckt sind.
Veralteten Lösungen fehlt die erforderliche Anpassungsfähigkeit, um die Dateien zu entsperren und die Informationen anschließend zu interpretieren und zu sortieren.
ePlaneAI schließt diese Lücke mit KI-basierten Funktionen, die speziell für die Luftfahrtindustrie entwickelt wurden. Im Gegensatz zu starren Legacy-Systemen oder allgemeineren IDP-Systemen verarbeitet KI luftfahrtspezifische Daten dynamisch und liefert schnellere und präzisere Ergebnisse. Diese Spezialisierung ist in einer Branche, in der Präzision und Geschwindigkeit von größter Bedeutung sind, von entscheidender Bedeutung.
McKinseybetont, dass generative KI schnellere Entscheidungszyklen – bis zu 40 % schneller – ermöglicht und gleichzeitig die Datengenauigkeit verbessert. Diese Vorteile machen KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Luftfahrtunternehmen, die in einem sich schnell entwickelnden Umfeld wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Darüber hinaus erwarten die Aufsichtsbehörden zunehmend, dass Unternehmen KI-gestützte Compliance-Lösungen einsetzen, um sich an die staatlichen Aufsichtsinstrumente anzupassen (Beschädigt).
Die Zukunft der KI für die Herausforderungen des Dokumentationsmanagements in der Luftfahrt
Die Entwicklung von KI zum Dokumentenverständnis (DU) verändert Branchen rasant, und die Luftfahrt steht dabei an vorderster Front. Mit zunehmender Verbreitung von KI wird die Möglichkeit, die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren und in umfassendere Geschäftsabläufe zu integrieren, die Art und Weise, wie Unternehmen Compliance, betriebliche Effizienz und Kundenzufriedenheit managen, neu definieren.
Für Luftfahrtunternehmen beginnt der Weg zur Ausschöpfung des vollen Potenzials der KI mit gezielten Pilotprojekten und Proofs of Concept.
Durch vortrainierte Modelle entfällt die Notwendigkeit einer umfangreichen Datensatzvorbereitung, sodass Luftfahrtunternehmen KI-Lösungen innerhalb von Wochen statt Monaten bereitstellen und so die Einführungszeiträume verkürzen können.
Unternehmen können Vertrauen aufbauen, um KI-Initiativen betriebsweit zu skalieren. Der Nachweis des Nutzens durch gezielte Anwendungen – wie die Automatisierung von Compliance-Prüfungen oder die Optimierung von Wartungsabläufen – hilft Unternehmen, Vertrauen aufzubauen, um KI-Initiativen betriebsweit zu skalieren.
Mit der Zunahme vortrainierter Modelle und den Fortschritten im Few-Shot-Learning sinken die Eintrittsbarrieren, sodass Unternehmen diese transformativen Technologien leichter übernehmen können.
Da sich die Luftfahrtindustrie ständig weiterentwickelt, ist der Einsatz KI-gestützter Lösungen nicht mehr optional, sondern unerlässlich. Von der Optimierung von Dokumenten-Workflows und der Verbesserung der Compliance bis hin zur Reduzierung von Ausfallzeiten und der Steigerung der Betriebseffizienz – KI ermöglicht es Unternehmen, in einem hart umkämpften Markt die Nase vorn zu behalten. Lösungen wie EmailAI, AeroGenie und die intelligenten Automatisierungslösungen von ePlaneAI sind darauf ausgelegt, die besonderen Herausforderungen der Luftfahrt präzise und skalierbar zu bewältigen.
Sind Sie bereit, Ihre Abläufe auf ein neues Niveau zu heben?Kontaktieren Sie ePlaneAI noch heuteum einen Beratungstermin zu vereinbaren und herauszufinden, wie unsere maßgeschneiderten KI-Lösungen Ihren Betrieb verändern können.
Trends in der Flugzeugwartung, die unter unsicheren Umständen an Dynamik gewinnen könnten
Flugzeuge bleiben länger im Einsatz, Lieferketten sind ein Pulverfass, und die Technologie entwickelt sich über Nacht weiter. Entdecken Sie die immer wichtiger werdenden Wartungstrends und erfahren Sie, was sie für Betreiber bedeuten, die in der Luft bleiben und profitabel bleiben wollen.

June 26, 2025
Was ist MEL-Management in der Luftfahrt und in welcher Beziehung steht es zur Lieferkette?
MEL-Daten verändern die Planung, Lagerhaltung und Compliance von Fluggesellschaften. Reduzieren Sie das AOG-Risiko und decken Sie Schwachstellen in den SLAs Ihrer Lieferanten auf. Fluggesellschaften nutzen Verzögerungsmuster in strategische Maßnahmen, unterstützt durch Erkenntnisse von FAA, ICAO, EASA und Deloitte.

June 24, 2025
Die verborgenen wirtschaftlichen Vorteile der Flottengemeinsamkeit (und wie sich die Gemeinkosten senken lassen)
Warum setzen Fluggesellschaften wie Ryanair und Southwest so stark auf einen einzigen Flugzeugtyp? Die Antwort liegt in niedrigeren Kosten, schnellerer Wartung und einem intelligenteren Betrieb – doch die Wahrheit ist komplexer.

June 18, 2025
Wie Big Data-Analysen neue Möglichkeiten in der Luftfahrtmarktforschung eröffnen
Sehen Sie, wie die Big Data-Analyse die Marktforschung im Luftverkehr verändert: Prognostizieren Sie die Nachfrage mit neuen Erkenntnissen und entdecken Sie branchenweit neue Einzelhandelschancen.
