CASE STUDY
Nachhaltige Flächennutzung mit ArcGIS: GARBE setzt auf KI und Fernerkundung bei der Grundstücksakquisition
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Über GARBE Industrial Real Estate
GARBE Industrial Real Estate GmbH ist ein Spezialist für Logistikimmobilien und Light Industrial in Deutschland und Europa. Seit über 30 Jahren gilt das Unternehmen als einer der führenden und unabhängigen Partner für Transport- und Logistikdienstleister, Handel sowie das produzierende Gewerbe. Auf ihrer paneuropäischen Plattform bietet GARBE Industrial Real Estate ihren Stakeholdern umfassende 360°-integrierte Lösungen an.
Mit einem starken Engagement für Qualität, Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und Kundenzufriedenheit setzt GARBE Industrial Real Estate Maßstäbe in der Branche. Das Angebot reicht von modernen Logistikzentren bis hin zu hochspezialisierten Industrieanlagen, wobei maßgeschneiderte Lösungen entwickelt werden, die den individuellen Anforderungen der Kundinnen und Kunden gerecht werden.
Branche: Projektentwicklung in der Logistikbranche, Light Industrial
Standorte: 16
Mitarbeitende: 309 Mitarbeitende
Die Herausforderung
Boden ist eine wertvolle Ressource, die als endlich gilt. Bis zum Jahr 2030 soll der Anstieg des Flächenverbrauchs auf 30 Hektar pro Tag begrenzt werden. Die Europäische Kommission strebt dabei ein Netto-Null-Ziel für den Flächenverbrauch bis 2050 an. Angesichts der drängenden Herausforderung der Bauflächenverknappung hat GARBE eine innovative Lösungen gesucht, um mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Fernerkundung frühzeitig vielversprechende Grundstücke zu identifizieren, noch bevor sie auf dem Markt verfügbar sind (sogenannte Grundstücksopportunitäten). Als langjährige Nutzer von ArcGIS Pro war es nur logisch, die bewährten Lösungen von Esri in diesem Kontext zu erproben und damit einen Beitrag zu einer nachhaltigen Flächennutzung zu leisten.
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Die Lösung
Zunächst war es wichtig, die Grundlagen des Deep Learning zu verstehen und das bestehende System an die damit verbundenen hohen Leistungsanforderungen anzupassen. Die Methodiken von Deep Learning wurden mithilfe der Lernmaterialien von Esri erschlossen. Als Datengrundlage dienten alle frei verfügbaren Luftbilder Deutschlands, was die weitere Aufgabe mit sich brachte, die großen Datenmengen und die daraus resultierenden technischen Herausforderungen zu bewältigen. Um das Modell erfolgreich zu trainieren, sind sowohl quantitativ als auch qualitativ hochwertige Trainingsdaten essenziell. Die Generierung dieser Daten stellte sich als recht zeitintensiv heraus.
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Eine Trainingsfläche für das Deep-Learning-Modell
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Kundenstimme
"Mit dem GRID-Search-Projekt setzt GARBE Research neue Maßstäbe in der systematischen Analyse und Bewertung von Grundstücken in Deutschland. Durch den gezielten Einsatz modernster Esri-Technologien, erschließen wir ungenutzte Potenziale und adressieren komplexe Herausforderungen mit innovativen Ansätzen. Diese technologische Führungsposition sichert uns einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung und definiert neue Standards in der effizienten Grundstückssuche."
Tobias Kassner
Head of Research & Mitglied der Geschäftsleitung
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Esri Technologie im Einsatz
- Erstellung und Export von Trainingsdaten, Trainierung des Modells, Durchführung von Pixelklassifikationen:
- Visualisierung und Bereitstellung der Ergebnisse über eine Web-App: ArcGIS Experience Builder
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Ausschnitt der Klassifizierungsergebnisse des Modells
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Die Erfolge
Das entwickelte KI-Modell von GARBE ist in seiner jetzigen Ausbaustufe dazu in der Lage, Brachflächen in Gewerbe- und Industriegebieten zu identifizieren. Das GARBE Business Development hat damit eine wertvolle Informationsquelle erschlossen, die zahlreiche potenzielle Grundstücksopportunitäten offenlegt. Die Ergebnisse werden seit der Entwicklung des Modells systematisch nach festgelegten Kriterien gefiltert und analysiert, sodass gezielte Anfragen erfolgen können. Der Nutzen dieser Erkenntnisse erstreckt sich über GARBE Industrial hinaus, sodass auch Tochter- und Schwesterunternehmen von diesen wertvollen Insights profitieren.
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Kundenstimme
"GRID Search ermöglicht eine effiziente Identifikation, Prüfung und Akquisition von Grundstücken, wodurch wir in der Lage sind, schnell und zielgerichtet zu agieren. Es identifiziert gezielt Brownfields, was eine nachhaltige Flächennutzung fördert und die Versiegelung neuer Flächen vermeidet. Zudem eröffnet es die Möglichkeit, eine Vielzahl von Grundstücksopportunitäten deutschlandweit systematisch zu analysieren und zu bewerten."
Adrian Zellner
Member of Executive Board Business Development
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Nutzeroberfläche der Anwendung
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Zusammenfassung
Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Fernerkundung hat GARBE ein KI-Modell entwickelt, das geeignete Grundstücke frühzeitig identifiziert. Dabei wurde Esri Technologie eingesetzt, um ein Deep-Learning-Modell zu entwickeln, das Brachflächen in Gewerbe- und Industriegebieten effizient erkennt.
Das Projekt GRID Search ermöglicht eine nachhaltige Flächennutzung und verschafft GARBE einen klaren Wettbewerbsvorteil. Mit zielgerichteten Anfragen können wichtige Erkenntnisse gewonnen und systematisch gefiltert sowie analysiert werden.
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Kundenstimme
"GRID Search is a central tool in the acquisition process, identifying hotspots for site selection based on asset-specific criteria and customer requirements. By filtering these locations across multiple portfolio asset classes, we create synergies in land acquisition and investment, offering clear competitive advantages and risk mitigation in land program management. As GRID Search evolves with increasing data volume, it continuously enhances our development strategy, driving ever-more successful outcomes for our portfolios."
Dominic Lees
Chief Development Officer (NDC-GARBE)
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Kontakt
GARBE Industrial Real Estate GmbH
Versmannstraße 2
20457 Hamburg
Tobias Kassner
Head of Research | Member of the Executive Board
Tel.: +49 4035613 1072
E-Mail: t.kassner@garbe.de
Noel Oliveira
GIS Analyst
Tel.: +49 4035613 1765
E-Mail: n.oliveira@garbe.de
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