Retail Artificial Intelligence Lab

Das Retail Artificial Intelligence Lab an der Universität Duisburg-Essen

Software-basierte Technologien sind in den Unternehmen von heute und morgen allgegenwärtig. Durch die gestiegene Vielzahl der benötigten Technologien und die noch wesentlich höhere Zahl der verfügbaren Technologie-Frameworks wird die Architekturgestaltung sowohl für kleine Gründungen als auch große Unternehmen zunehmend vielschichtiger. 

Das Retail Artificial Intelligence Lab forscht industrienah, um KI-Strategie und KI-Einsatz im Handel und handelsfahen Sektoren zu fundieren. Forschungsergebnisse werden gemeinsam mit den Kooperationsunternehmen erzielt und erprobt. 

Bei unserer Zusammenarbeit unterscheiden wir zwei Partnerschaften: 

  • Partnerschaft „Digital Excellence" für etablierte Unternehmen im Digitalisierungsprozess
  • Partnerschaft „Digital Start-up“ für junge Unternehmer und solche, die es werden wollen (vorrangig als Ausgründung unserer Studierenden)

 

Kompetenzenfelder des Labs

  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • Maschinelles Lernen (ML)
  • Big Data
  • Business Analytics
  • Mit besonderem Fokus auf den praxisnahen Einsatz von KI und ML im Handel und der Optimeirung im Preis-, Sortiments- und Promotion-Management

Desweiten unterstützen und forschen wir zu:

  • Digitalisierung im Handel
  • Internet of Things (IoT)
  • Big-Data-Analysen
  • Business Intelligence

Referenz Preismanagement

Mark-Down-Pricing im Textilhandel

Analyse und Optimierung des Preisreduzierungsprozesses bei einem Textilhandelsunternehmen. In diesem Projekt wird ein auf Deep Learning basierendes Verfahren zur Optimierung von Mark-Down-Preisen erforscht und neu implementiert.

Referenz Preismanagement

Standortspezifische Preisdifferenzierung

Projekte zur Ermittlung von standortspezifischen Einflussfaktoren zur standortspezifische Preisdifferen- zierung und Optimierung des Promotion Managements (EDEKA Handelsgesellschaft Rhein-Ruhr mbH). Es wurden Aspekte des Marketing-Mixes (Sortiment, Preis und Promotion) genutzt, um Ent- scheidungsprobleme von Handelsunternehmen integrativ auf die Zahlungsbereitschaft der Kunden un- ter Berücksichtigung weiterer Kontextfaktoren in einem Simulationsmodell zu analysieren und in KI- Modelle zu überführen.

Referenz Künstliche Intelligenz

Fleet Learning

Forschung und Entwicklung von Fleet Learning basierend auf Methoden des Maschinellen Lernens für die Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG. Es wurden Daten einer Plug-in-Hybrid-Fahrzeugflotte eines Automo- bilherstellers u. a. mittels Machine-Learning-Algorithmen der Support Vector Regression und des Gra- dient Tree Boosting eingesetzt.

Referenz Neuroscience in Retailing

Neuroscience (FNiRS) zur Optimierung von Onlinehandelsunternehmen

Aktuelle Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Integrierte Informationssysteme fokussieren die reale Gestaltung von Handelsunternehmen durch die Einführung und Entwicklung von Systemen, die die Nutzung von analytischen Methoden zur Optimierung des internen Ressourceneinsat- zes sowie den Einsatz von Technologien zur Verbesserung des Kundennutzens zum Gegenstand haben. Außerdem werden am Lehrstuhl Basisarbeiten zur Technologieakzeptanz von Benutzeroberflächen mittels Methoden der Neuroscience (FNiRS) durchgeführt, in deren Zuge die Webseiten von Onlinehandelsunternehmen untersucht wurden.

Forschungsprojekte

Forschungsprojekte in der Umsetzung:

  • "Standortbasierte Preisdifferenzierung" (Studierendenprojekt)
  • Analyse von Wettbewerbspreisen im Rahmen des Preismanagements im Einzelhandel (Studierendenprojekt)
  • "Streaming Analytics im Einzelhandel" (Forschungsprojekt)

Bearbeitete Forschungsprojekte:

Arbeiten Sie mit uns zusammen

Für Studierende

Interessierte Studierende können sich jederzeit für die ausgeschriebenen Abschlussarbeiten oder Projekte bewerben.

 

Für Unternehmen, Verbände und Organisationen

Gerne bieten wir Ihnen unsere Kompetenzen im Rahmen von Forschungs- und Drittmittelprojekten an. Stellen Sie einfach Ihre Anfrage an: Felix Weber

Artificial Intelligence for Retailing