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Künstliche Intelligenz im Tourismus

Globale Ereignisse wie die Finanzkrise oder die Corona-Pandemie haben einen grossen Einfluss auf das Reiseverhalten.

Aufgrund von beispielsweise geringeren Reisbudgets der «neuen Märkte» verringert sich deren Anzahl an jährlichen Reisen in die Schweiz. Stetig verändernde Einreise-, Aufenthalts- und Ausreisebedingungen erhöhen zudem die Wahrscheinlichkeit, dass Unterkünfte auch in den Hauptsaisons leer bleiben. Diese krisenbedingten Faktoren sowie weitere Einflüsse auf das Reiseverhalten wie Schulferienzeiten oder das Wetter fordern von touristischen Unternehmen ein hohes Mass an Flexibilität, Kreativität und zunehmend auch künstlicher Intelligenz, damit sie ihren Betrieb zukunftsorientiert aufrechterhalten können.

Die Wohnungsreinigung ist essenziel für den Erfolg der Ferienwohnungsvermietung. Vor allem während einer globalen Pandemie ist die Sauberkeit einer Wohnung entscheidend darüber ob ein Gast anreist und ob er sich im Feriendomizil «zu Hause» fühlt. Wurde das Kinderbett wie vereinbart hergerichtet und kann zur vereinbarten Zeit die Wohnung bezogen werden? Die Planung von Wohnungsreinigungen ist für grössere Unternehmen hochkomplex und bietet viel Potential an Optimierungen. Während der Hauptsaisons müssen an typischen An- und Abreisetagen je nach Unternehmen und Destination in einem Zeitraum von etwa sechs Stunden mehr als hundert Wohnungen gereinigt und an die nächsten Gäste übergeben werden. Dies erfolgt oftmals mit einigen wenigen Reinigungsteams. Kann eine Wohnung nicht gereinigt werden, so kann diese auch nicht weitervermietet werden.

Für eine erfolgreiche Planung der Wohnungsreinigung müssen somit die Anreise– und Abreisezeiten der Gäste berücksichtigt werden. Die Dauer der Reinigung muss zum Beispiel abgeschätzt werden und in die Planung einfliessen. Die Reinigungsteams müssen zudem so eingeplant werden, dass das Arbeitsgesetz eingehalten werden kann. Die Reihenfolge der Wohnungsreinigungen sollte zudem so optimiert werden, dass möglichst kurze Fahrtzeiten zwischen den Wohnungen entstehen.

Die Anzahl möglicher Lösungsvarianten ist schon bei einer kleinen Anzahl an Wohnungen schier unendlich gross: Welche Wohnung soll in welcher Reihenfolge durch welches Reinigungsteam gereinigt werden? Mittels künstlicher Intelligenz kann dieses Planungsproblem durch einen Computer mit genügend Rechenleistung gelöst werden. Hierzu wird das Problem mit Regeln modelliert. Das sind Regeln, welche eine mögliche Lösung einhalten muss (Beispiel für einen solchen Hard-Constraint: Einhaltung der Check-In und Check-Out Zeiten) und Regeln, welche eine Lösung verbessern (Beispiel für einen solchen Soft-Constraint: möglichst kurze Fahrtzeit zwischen den Wohnungen). Durch heuristische Algorithmen wird anschliessend der Lösungsraum durchsucht und die Lösungsvariante kontinuierlich optimiert, bis die Abbruchbedingung erfüllt wird.

Die Fachhochschule Graubünden hat mit der Weisse Arena Gruppe und LAAX Homes einen Forschungsprototyp für die Personalallokation des touristischen Immobilienmanagements entwickelt. Neben der Personalallokation durch eine künstliche Intelligenz werden für die Personalplanung die erwarteten Abreisen im nächsten Schritt vorhergesagt.

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