{"id":25947,"date":"2024-12-03T13:19:21","date_gmt":"2024-12-03T12:19:21","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/?p=25947"},"modified":"2024-12-03T13:19:21","modified_gmt":"2024-12-03T12:19:21","slug":"ki-basierte-schaetzung-von-beschaeftigtendaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/de\/technologieplus\/ki-basierte-schaetzung-von-beschaeftigtendaten\/","title":{"rendered":"KI-basierte Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtendaten f\u00fcr die Verkehrsplanung"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Table of contents<\/h2><ul><li><a href=\"#h-so-haben-wir-das-ki-tool-entwickelt\" data-level=\"2\">So haben wir das KI-Tool entwickelt<\/a><ul><li><a href=\"#h-datenquellen\" data-level=\"3\">Datenquellen<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-vorteile-der-ki-gestutzten-schatzung-von-beschaftigtenzahlen-fur-verkehrsmodelle\" data-level=\"2\">Vorteile der KI-gest\u00fctzten Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtenzahlen f\u00fcr Verkehrsmodelle<\/a><ul><li><a href=\"#h-geschwindigkeit\" data-level=\"3\">Geschwindigkeit<\/a><\/li><li><a href=\"#h-losung-des-headquarter-problems\" data-level=\"3\">L\u00f6sung des Headquarter-Problems<\/a><\/li><li><a href=\"#h-konsistente-qualitat\" data-level=\"3\">Konsistente Qualit\u00e4t<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-qualitatssicherung\" data-level=\"2\">Qualit\u00e4tssicherung<\/a><ul><li><a href=\"#h-regional-statistics\" data-level=\"3\">Regional Statistics<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#h-nutzung-der-ki-basierten-schatzung\" data-level=\"2\">Nutzung der KI-basierten Sch\u00e4tzung<\/a><\/li><li><a href=\"#h-geplante-weiterentwicklung-des-ki-tools\" data-level=\"2\">Geplante Weiterentwicklung des KI-Tools<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<p>Ungef\u00e4hr ein Drittel der werkt\u00e4glichen Wege der Bev\u00f6lkerung sind Wege zum oder vom Arbeitsplatz. Daher ist die Information, wie viele Menschen wo in einer Region arbeiten, eine wichtige Grundlage f\u00fcr ein Verkehrsmodell und damit f\u00fcr die Verkehrsplanung einer Region.<\/p>\n\n\n\n<p>Herk\u00f6mmliche Methoden wie z.B. die Verwendung von verf\u00fcgbaren Daten (Bundesagentur f\u00fcr Arbeit, Handwerkskammer, IHK), manuelle Recherche bzw. &nbsp;Erhebung der r\u00e4umlichen Verteilung der Arbeitspl\u00e4tze sind oft zu ungenau, bzw.&nbsp; langsam und ineffizient, da es Monate dauert, die notwendigen Informationen zu sammeln und als Datenbasis bereitzustellen. Auch sind diese Methoden anf\u00e4llig f\u00fcr Fehler, was am Ende die Qualit\u00e4t eines Verkehrsmodells bzgl. der \u00dcbereinstimmung mit der Realit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein Problem ist auch die unvollst\u00e4ndige amtliche Erfassung der Besch\u00e4ftigen. \u00a0In vielen Datens\u00e4tzen werden beispielsweise nur sozialversicherte Besch\u00e4ftigte erfasst. Wichtige Gruppen wie Beamt*innen oder Selbstst\u00e4ndige werden nicht ber\u00fccksichtigt. Dar\u00fcber hinaus verkn\u00fcpfen einige Datenquellen alle Besch\u00e4ftigten eines Betriebs mit einer einzigen Adresse, wodurch das sogenannte \u201eHeadquarter-Problem\u201c entsteht (z.B. alle Mitarbeiter eines Discounters werden dem Firmensitz zugeordnet). In Wirklichkeit arbeiten oft viele Mitarbeiter in den einzelnen Standorten eines Betriebs, was zu einer fehlerhaften Verteilung der Arbeitspl\u00e4tze im Modellgebiet f\u00fchrt. Die manuelle Aufbereitung genauer Daten erfordert zudem lokale Kenntnisse, um die Besch\u00e4ftigten korrekt auf die B\u00fcro- und Gewerbegebiete einer Stadt zu verteilen. Als Teil unserer Software PTV Model2Go haben wir ein KI-Tool entwickelt und trainiert, das einen schnelleren, skalierbaren und pr\u00e4zisen Ansatz zur Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtendaten f\u00fcr die Verkehrsplanung bzw. Verkehrsmodelle bietet.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"500\" height=\"200\" src=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Tool-Figure1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25940\" style=\"width:554px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Tool-Figure1.png 500w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AI-Tool-Figure1-300x120.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-so-haben-wir-das-ki-tool-entwickelt\"><strong>So haben wir das KI-Tool entwickelt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Unser KI-Tool wurde mit &nbsp;Daten des Bundesamts f\u00fcr Statistik der Schweiz trainiert. Aktuell nutzt es das Gelernte, um die Zahl der Besch\u00e4ftigten f\u00fcr Deutschland zu sch\u00e4tzen. Auch wenn sich die beiden L\u00e4nder wirtschaftlich unterscheiden, haben Geb\u00e4ude mit \u00e4hnlicher Grundfl\u00e4che, H\u00f6he und Fl\u00e4chennutzung in der Regel eine vergleichbare Anzahl von Mitarbeitenden. Wir nutzen einen zweistufigen Ansatz des maschinellen Lernens als Vorhersagemodell.<\/p>\n\n\n\n<p>Zun\u00e4chst bestimmt ein Klassifikationsalgorithmus f\u00fcr jedes Geb\u00e4ude einen Typ anhand von Attributen wie Grundfl\u00e4che, Fl\u00e4che, H\u00f6he und Fl\u00e4chennutzung. Anschlie\u00dfend wird mit Hilfe einer Regression die Anzahl der Besch\u00e4ftigten in einem 100m x 100m-Raster anhand dieser Geb\u00e4udetypen sowie zus\u00e4tzlicher Attribute gesch\u00e4tzt.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Tool ermittelt die Zahl der Arbeitnehmer*innen sowohl auf 100m-Rastern als auch f\u00fcr jedes einzelne Geb\u00e4ude. Dies liefert hochaufl\u00f6sende Daten, die Verkehrsmodelle verbessern k\u00f6nnen. Die Berechnungen auf Geb\u00e4udeebene eigenen sich sowohl f\u00fcr traditionelle als auch f\u00fcr detailliertere Verkehrsnachfragemodelle wie mikroskopische aktivit\u00e4tsbasierte Modelle (ABMs).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-datenquellen\">Datenquellen <\/h3>\n\n\n\n<p>Die neue KI-L\u00f6sung wird auf mehreren \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tzen trainiert. Zu den wichtigsten Datenquellen geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>OpenStreetMap (OSM): Bietet detaillierte Geb\u00e4udegrundrisse, Landnutzung und Points-of-Interest.<\/li>\n\n\n\n<li>Overture Maps: Bietet Informationen \u00fcber Landnutzung und Points-of-Interest.<\/li>\n\n\n\n<li>Corine Land Cover: Hilft bei der Klassifizierung von Landnutzung und Fl\u00e4chendeckung.<\/li>\n\n\n\n<li>Zensusdaten: Liefert Informationen zur Bev\u00f6lkerung ( in Deutschland, Daten des Zensus 2022)<\/li>\n\n\n\n<li>3D-Geb\u00e4udemodelle: Liefert die H\u00f6heninformationen der Geb\u00e4ude.<\/li>\n\n\n\n<li>Daten des Schweizerisches Bundesamt f\u00fcr Statistik: Geb\u00e4udetypinformationen und Besch\u00e4ftigtendaten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Inputdaten werden ben\u00f6tigt, um Prognosen f\u00fcr ein Zielland (zun\u00e4chst f\u00fcr Deutschland) zu berechnen. Wir verwenden daf\u00fcr \u00e4hnliche Informationen mit genauso hoher Qualit\u00e4t wie f\u00fcr die Kalibrierung des Modells mit Schweizer Daten. Einige Datens\u00e4tze stammen aus den gleichen Quellen, andere wiederum sind l\u00e4nderspezifisch.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vorteile-der-ki-gestutzten-schatzung-von-beschaftigtenzahlen-fur-verkehrsmodelle\"><strong>Vorteile der KI-gest\u00fctzten Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtenzahlen f\u00fcr Verkehrsmodelle<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-geschwindigkeit\">Geschwindigkeit<\/h3>\n\n\n\n<p>Herk\u00f6mmliche Methoden zur Erfassung von Besch\u00e4ftigtendaten sind langsam und erfordern oft monatelange manuelle Arbeit und lokale Kenntnisse. Unser KI-basierter Ansatz beschleunigt diesen Prozess, indem er die Sch\u00e4tzung automatisiert. So k\u00f6nnen Verkehrsmodelle schneller aufgesetzt werden. Nutzende k\u00f6nnen sich auf andere wichtige Projektaufgaben wie etwa die Modellkalibrierung und -validierung konzentrieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-losung-des-headquarter-problems\">L\u00f6sung des Headquarter-Problems<\/h3>\n\n\n\n<p>Der zweistufige Ansatz des KI-Tools tr\u00e4gt dazu bei, das \u201eHeadquarters-Problem\u201c zu l\u00f6sen, bei dem alle Besch\u00e4ftigten einer Firma bzw. Betriebs mit einer einzigen Adresse verkn\u00fcpft werden. Dies tritt in vielen offiziellen Datenquellen auf. Durch die Vorhersage von Geb\u00e4udetypen und die Sch\u00e4tzung der Zahlen der Arbeitnehmer*innen auf der Grundlage individueller Geb\u00e4udeattribute verteilt das Tool die Besch\u00e4ftigten genauer \u00fcber das Modellgebiet und verhindert eine unrealistische H\u00e4ufung an einem Standort.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-konsistente-qualitat\">Konsistente Qualit\u00e4t<\/h3>\n\n\n\n<p>Die Qualit\u00e4t der Daten, die in der KI f\u00fcr die Berechnungen verwendet werden, ist im gesamten Zielland einheitlich. Nutzende erhalten also eine einheitliche Qualit\u00e4t der Sch\u00e4tzung an Besch\u00e4ftigtendaten f\u00fcr jedes Gebiet eines Landes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-qualitatssicherung\">Qualit\u00e4tssicherung<\/h2>\n\n\n\n<p>In der Trainingsphase teilen wir die Daten in der Regel in einen Trainings- und einen Testdatensatz auf. Ziel ist es, die Qualit\u00e4t der Sch\u00e4tzungen unserer KI mit dem Testdatensatz zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"500\" height=\"300\" src=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AItool_figure3-2.png\" alt=\"Grid-level comparison \" class=\"wp-image-25936\" style=\"object-fit:cover\" srcset=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AItool_figure3-2.png 500w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AItool_figure3-2-300x180.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Vergleich des Testdatensatzes mit den AI-Sch\u00e4tzungen auf Rasterebene.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Es ist jedoch nicht einfach, die Raster zweier Datens\u00e4tze zu vergleichen, um die Qualit\u00e4t der Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen. Oftmals \u00fcberschneiden sich Geb\u00e4ude mit mehreren Rasterzellen, so dass ein genauer Vergleich nicht m\u00f6glich ist. Aus diesem Grund haben wir analysiert, wie sich die Unterschiede zwischen den Datens\u00e4tzen auf ein Verkehrsmodell auswirken. Die ausf\u00fchrliche Analyse ist in einem separaten Validierungsbericht enthalten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-regional-statistics\">Regional Statistics<\/h3>\n\n\n\n<p>Eine weitere Vergleichsquelle f\u00fcr Mitarbeiterzahlen sind Daten von den statistischen \u00c4mtern, die Informationen auf Gemeindeebene in Deutschland bereitstellen (regionalstatistik.de). Die KI-Daten werden auf Gemeindeebene aggregiert, um einen Vergleich zu erm\u00f6glichen. Es ist wichtig zu beachten, dass dieser Vergleich die rohen KI-Sch\u00e4tzungen verwendet, bevor sie auf Gemeindeebene skaliert werden.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00fcr weitere Validierungen, insbesondere Stichprobenvergleiche mit anderen Datenquellen, siehe den Validierungsbericht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"514\" height=\"514\" src=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AITool_Figure4.png\" alt=\"Comparison of official numbers of employees \" class=\"wp-image-25934\" srcset=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AITool_Figure4.png 514w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AITool_Figure4-360x360.png 360w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AITool_Figure4-200x200.png 200w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/AITool_Figure4-150x150.png 150w\" sizes=\"auto, (max-width: 514px) 100vw, 514px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Vergleich der offiziellen Besch\u00e4ftigtenzahlen pro Gemeinde (x-Achse, siehe regionalstatistik.de) und der von AI gesch\u00e4tzten Zahlen (y-Achse). Der Korrelationskoeffizient zwischen beiden Datens\u00e4tzen betr\u00e4gt 99%.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nutzung-der-ki-basierten-schatzung\"><strong>Nutzung der KI-basierten Sch\u00e4tzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Unsere KI-basierten Besch\u00e4ftigtensch\u00e4tzungen sind ein zuverl\u00e4ssiger Ausgangspunkt f\u00fcr Verkehrsmodelle. Nutzende sollten jedoch zus\u00e4tzlich pr\u00fcfen, dass die Daten ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.<\/p>\n\n\n\n<p>Zun\u00e4chst sollte der Datensatz auf etwaige Extremwerte gepr\u00fcft werden. Obwohl das KI-Tool recht genau ist, kann die manuelle \u00dcberpr\u00fcfung dieser Extremwerte dazu beitragen, die Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei sehr gro\u00dfen Arbeitgebern, wie zum Beispiel Automobilherstellern, k\u00f6nnen die Sch\u00e4tzungen der Mitarbeitendenzahlen ungenau sein, da der KI f\u00fcr solche F\u00e4lle Trainingsdatens\u00e4tze fehlen. Nutzende sollten die Besch\u00e4ftigtenzahlen solcher gro\u00dfen Arbeitgeber recherchieren (Informationen sind meist online verf\u00fcgbar) und die Sch\u00e4tzungen bei Bedarf manuell anpassen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-geplante-weiterentwicklung-des-ki-tools\"><strong>Geplante Weiterentwicklung des KI-Tools<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Wir erweitern, verfeinern und verbessern unser KI-gest\u00fctztes Tool zur Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtenzahlen kontinuierlich. \u00a0Zu unseren Hauptschwerpunkten geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<p><br><strong>Ausdehnung auf weitere L\u00e4nder <\/strong><br>Unser KI-Tool wird aktuell zur Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtendaten f\u00fcr Deutschland eingesetzt. Geplant ist, es auf weitere europ\u00e4ische L\u00e4nder mit \u00e4hnlichen Fl\u00e4chennutzungs- und Strukturdaten, auszuweiten.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Sch\u00e4tzung anderer struktureller Daten<\/strong><br>\u00dcber die Besch\u00e4ftigtenzahlen hinaus, wollen wir das KI-Tool um weitere wichtige Standortdaten f\u00fcr Verkehrsmodelle zu erweitern, wie z.B. Einkaufszentren, Schulen, Freizeit- und Gesundheitseinrichtungen.\u00a0 Ziel ist es, vollst\u00e4ndigere Informationen f\u00fcr Verkehrsmodelle bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Kontinuierliche Verbesserung<\/strong><br>Um das Tool noch weiter zu verbessern, sammeln wir st\u00e4ndig weitere offene Daten und aktualisieren unsere Trainingsmodelle. Sobald wir neue Daten erhalten, integrieren wir diese in den Trainingsdatensatz, um die Genauigkeit unserer Vorhersagen zu verbessern.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column cta-box is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<div class=\"wp-block-cover\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-80 has-background-dim wp-block-cover__gradient-background has-background-gradient\" style=\"background:linear-gradient(135deg,rgb(66,104,249) 28%,rgb(41,224,133) 88%)\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1254\" height=\"836\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-25406\" alt=\"\" src=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184.jpg\" data-object-fit=\"cover\" srcset=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184.jpg 1254w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-540x360.jpg 540w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-936x624.jpg 936w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-768x512.jpg 768w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-300x200.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 1254px) 100vw, 1254px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-constrained wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<p class=\"has-text-align-center\" style=\"font-size:24px;font-style:normal;font-weight:700\">PTV Model2Go<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">In nur einer Woche zum Verkehrsmodell Ihrer Stadt.\u00a0 Erfahren Sie mehr \u00fcber unsere Automatisierungstechnologie.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-14c487f4 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-font-size is-style-fill\" style=\"font-size:14px;font-style:normal;font-weight:500\"><a class=\"wp-block-button__link has-white-background-color has-text-color has-background has-link-color has-text-align-center wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.ptvgroup.com\/de\/produkte\/ptv-model2go#modelingsessions\" style=\"border-radius:8px;color:#6482f6\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Modeling-Sessions ansehen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-cover\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-80 has-background-dim wp-block-cover__gradient-background has-background-gradient\" style=\"background:linear-gradient(135deg,rgb(66,104,249) 28%,rgb(41,224,133) 88%)\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1254\" height=\"836\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-25406\" alt=\"\" src=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184.jpg\" data-object-fit=\"cover\" srcset=\"https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184.jpg 1254w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-540x360.jpg 540w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-936x624.jpg 936w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-768x512.jpg 768w, https:\/\/blog.ptvgroup.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/iStock-1312502184-300x200.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 1254px) 100vw, 1254px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-constrained wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<p class=\"has-text-align-center\" style=\"font-size:24px;font-style:normal;font-weight:700\">Entdecken Sie PTV Model2Go <\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">In nur einer Woche zum Verkehrsmodell Ihrer Stadt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-14c487f4 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-font-size is-style-fill\" style=\"font-size:14px;font-style:normal;font-weight:700\"><a class=\"wp-block-button__link has-white-background-color has-text-color has-background has-link-color has-text-align-center wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.ptvgroup.com\/de\/produkte\/ptv-model2go#kontakt\" style=\"border-radius:4px;color:#6482f6\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Jetzt Modell anfragen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:24px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p class=\"card-text\">Wie ein neues KI-Tool einen schnelleren, skalierbaren und pr\u00e4zisen Ansatz zur Sch\u00e4tzung von Besch\u00e4ftigtendaten f\u00fcr. 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