Wir erfassen und integrieren Daten aus Sensoren, Kameras und städtischer Infrastruktur, um KI-basierte Prognosemodelle zu entwickeln — als Grundlage für sicherere, flüssigere und nachhaltigere Mobilitätsplanung.
Bevor wir eine Lösung vorschlagen, benennen wir das Problem klar — so, wie es Straßenbehörden, Planer und Anwohner tatsächlich sehen.
Kameras, Sensoren, GPS-Systeme und städtische Plattformen arbeiten isoliert voneinander, sodass niemand das vollständige Echtzeitbild des Verkehrs sieht.
Straßeninvestitionen und Änderungen der Verkehrsführung beruhen noch immer eher auf Erfahrung als auf Modellen, die ihre tatsächliche Wirkung vorhersagen.
Polnische Städte gehören heute zu den staureichsten in Europa — das kostet Zeit, Kraftstoff und Luftqualität.
Ohne prädiktives Monitoring wird ein Verkehrsvorfall erst bemerkt, wenn der Stau bereits Realität ist — nicht als Risiko.
Behörden fehlen oft klare Werkzeuge, um Anwohnern und Investoren zu zeigen, warum eine räumliche Entscheidung getroffen wurde.
Urbane Mobilität ist heute eines der am besten messbaren Probleme der polnischen Stadtplanung.
der Polen leben in Städten (GUS, Stand 2024) — über 22 Millionen Menschen, die täglich auf städtische Verkehrsinfrastruktur angewiesen sind.
Stauniveau zur Hauptverkehrszeit in Łódź — der staureichsten Stadt Polens (TomTom Traffic Index 2026).
durchschnittliche Zeit für 10 km zur Hauptverkehrszeit in Breslau — die längste unter den im TomTom-Bericht erfassten polnischen Städten.
verliert ein durchschnittlicher Autofahrer in Posen jährlich im Stau — mehr als eine Arbeitswoche im Auto (TomTom Traffic Index 2025/26).
Von der Datenerfassung bis zur Umsetzung — eine vollständige Werkzeugkette für Entscheidungen zur urbanen Mobilität.
Fortschrittliche Systeme, die Daten aus Kameras, Verkehrssensoren, GPS und städtischen Plattformen zu einem stimmigen Mobilitätsbild verbinden — die Grundlage für prädiktive Analytik und Echtzeit-Monitoring.
Wir prognostizieren Verkehrsmuster, die Auswirkungen städtischer Investitionen und die Reaktionen der Bewohner auf neue Verkehrslösungen — als Grundlage für Szenariensimulation und strategische Planung.
Wir integrieren städtische Daten, KI und Expertenwissen in Werkzeuge für Echtzeit-Verkehrsmanagement, Szenarienbewertung und langfristige Planung.
Unser interdisziplinäres Team liefert praxisnahe, datengestützte Empfehlungen für eine evidenzbasierte Stadtpolitik.
Wir prüfen Wirksamkeit und Skalierbarkeit von Lösungen unter realen Stadtbedingungen, bevor sie vollständig umgesetzt werden.
Für Behörden und Unternehmen — wir vermitteln Kompetenzen in Datenanalyse, digitaler Stadtplanung und dem praktischen Einsatz von KI zur Lösung realer urbaner Probleme.
Sie unterstützen fundierte Entscheidungen und klare Kommunikation mit Behörden, Anwohnern und Stadtplanern durch intuitive Erkundung komplexer Daten.
Wir testen verschiedene Stadtplanungsoptionen und bewerten ihre Auswirkungen auf Verkehrsfluss, Erreichbarkeit und Stadtfunktion — für bessere, langfristige räumliche Entscheidungen.
Wir verkaufen keine Standardsoftware — wir entwickeln Werkzeuge, die auf eine bestimmte Stadt, Straße und Problemstellung zugeschnitten sind.
Brücken- und Straßenbauingenieure, GIS-Spezialisten, KI-Forscher und Geotechnik-Experten arbeiten parallel — nicht nacheinander — am selben Problem.
Wir verbinden Wissen aus Stadtplanung, Verkehrstechnik und künstlicher Intelligenz in Forschungsprojekten, die direkt in unsere eingesetzten Werkzeuge einfließen.
Wir trainieren und validieren unsere Modelle mit direkt auf der Straße erhobenen Daten — wie bei der Messstrecke an der Al. Jana Pawła II in Krakau.
Das Team ist aus einem Unternehmen hervorgegangen, das großangelegte Straßen-, Brücken- und Bahninfrastrukturprojekte realisiert — wir kennen die Grenzen der realen Bauausführung.
Echtzeit-Datenerfassung über Sensoren, Kameras und Verkehrserkennungstechnik.
Schnelle, zuverlässige Kommunikation zwischen Feldgeräten und Verarbeitungssystemen.
KI-Algorithmen zur Erkennung von Verkehrsmustern, Ereigniserkennung und prädiktiver Modellierung.
Bereinigung, Standardisierung und Integration von Daten zu einer konsistenten Analysebasis.
Monitoring, Szenariensimulation und Entscheidungsfindung im digitalen Zwilling der Stadt.
Fünf technische und wissenschaftliche Disziplinen, die in den meisten Unternehmen getrennt arbeiten — bei uns treffen sie in einem Projekt aufeinander.
Planung und Bau großmaßstäblicher Infrastruktur: Brücken, Viadukte, Überführungen, Autobahnen.
GIS-Systeme, LiDAR-Fernerkundung, Umweltdokumentation und -analyse für Verkehrsinfrastruktur.
Numerische Modellierung mit der Finite-Elemente-Methode (FEM), ingenieurtechnische Softwareentwicklung.
Maschinelles Lernen, neuronale Netze, Fahrzeugklassifizierung, Bildanalyse.
Leitung interdisziplinärer, mehrjähriger Infrastrukturinvestitionen von der Konzeption bis zur Fertigstellung.
Sechs Menschen, sechs Disziplinen, ein Ziel: messbar bessere Mobilität in polnischen Städten.
1993 schloss er sein Studium an der Fakultät für Bauingenieurwesen der Technischen Universität Krakau ab. Er begann seine Laufbahn als Planer bei Mostoprojekt in Krakau, sammelte Ausführungserfahrung bei Dromex Cieszyn und arbeitete anschließend als Bauingenieur bei Budimex-Dromex, wo er schrittweise zum Regionaldirektor der Straßenbau-Niederlassung Süd aufstieg. 2005 gründete er die Grupa MP Mosty Sp. z o.o.; seit April 2015 ist er Vorstandsvorsitzender der Gruppe.
Bauingenieur, Planer und Manager, Absolvent der Fakultät für Bauingenieurwesen der Technischen Universität Krakau (1991). Er entwickelte seine Karriere unter anderem im Planungsbüro Transprojekt und baut seit 2002 die technischen Strukturen der MP-Mosty-Holding mit auf, wo er derzeit als stellvertretender Vorstandsvorsitzender der MP-Mosty-Gruppe und der Mosty Kraków S.A. tätig ist. Als erfahrener Autor und Mitautor von Infrastrukturprojekten war er für zentrale Bauwerke in Polen verantwortlich, darunter den Tunnel der Krakauer Schnellstraßenbahn, Überführungen an Straßenknoten in Krakau sowie Brücken und Viadukte entlang der Autobahn A4.
Manager und Spezialist für Geoinformatik und Umweltschutz, Absolvent der Forstwirtschaftlichen Fakultät der Landwirtschaftlichen Universität Krakau sowie der Fakultät für Angewandte Mathematik der AGH-Universität Krakau. Seit fast 20 Jahren ist er aktiv an Investitionsprozessen beteiligt und spezialisiert auf fortschrittliche geografische Informationssysteme (GIS), LiDAR-Fernerkundung und Umweltdokumentation. Als Gründer und Vorstandsvorsitzender des Krakauer Unternehmens Geomind realisiert er zentrale Umweltprojekte und -analysen unter anderem für Verkehrsinfrastruktur und Naturschutz und arbeitet als spezialisierter Subunternehmer bei großen technischen Projekten, auch im Straßen- und Brückenbau.
Erfahrener Manager und Unternehmer mit Schwerpunkt auf Geschäftsentwicklung, neuen Technologien und der Umsetzung innovativer Vorhaben. Er verbindet unternehmerische Erfahrung mit einem praxisnahen Ansatz beim Aufbau und der Weiterentwicklung neuer Projekte. Bei Urbidyn engagiert er sich für die Entwicklung des Unternehmens, den Aufbau seines Geschäftsmodells und die Einführung von Lösungen, die digitale Technologien, Daten und künstliche Intelligenz im Bereich Smart City nutzen.
Bauingenieur, Wissenschaftler und Hochschullehrer, seit 2016 an der AGH-Universität Krakau als Adjunkt am Lehrstuhl für Geomechanik, Bauwesen und Geotechnik der Fakultät für Bauingenieurwesen und Ressourcenmanagement tätig. Absolvent der Fakultät für Bauingenieurwesen der Technischen Universität Krakau (1992), wo er 2001 in den technischen Wissenschaften promovierte, und über zwei Jahrzehnte am Institut für Baumechanik arbeitete. Er ist spezialisiert auf Baudynamik, ingenieurtechnische Programmierung, Baumechanik und fortgeschrittene numerische Modellierung mittels der Finite-Elemente-Methode (FEM).
Ingenieur, Wissenschaftler und wissenschaftlich-didaktischer Mitarbeiter der AGH-Universität Krakau. Er ist Assistent am Lehrstuhl für Angewandte Informatik und Modellierung der Fakultät für Metallurgie und Industrieinformatik. Seine wissenschaftliche Arbeit konzentriert sich auf technische Informatik und Telekommunikation sowie Werkstofftechnik. Seine Hauptforschungsinteressen umfassen Industrie 4.0, künstliche Intelligenz (maschinelles Lernen und neuronale Netze) sowie die fortgeschrittene Analyse von Materialstrukturen, unter anderem die Optimierung der digitalen Bildsegmentierung von Mikrostrukturen hochfester Stähle. Er ist Autor und Mitautor wissenschaftlicher Publikationen in internationalen Datenbanken zu Themen wie Fahrzeugklassifizierung und Modellierung metallurgischer Prozesse.
Wir beginnen mit der Messung, nicht mit Annahmen — ein Modell ist nur so gut wie die Daten, auf denen es beruht.
Wir entwickeln adaptive Werkzeuge, die mit der Stadt mitlernen, statt sie in einem Moment einzufrieren.
Wir beschreiben nicht die Vergangenheit — wir prognostizieren die Wirkung von Entscheidungen, bevor sie getroffen werden.
Wir erklären jedes Modell in der Sprache der Entscheidungsträger — keine Blackbox, kein leerer Fachjargon.
Wir testen unter realen Bedingungen, bevor wir die vollständige Umsetzung vorschlagen — kleine Schritte, messbare Ergebnisse.
Technologie dient den Bewohnern — jede Kennzahl übersetzt sich letztlich in Zeit und Sicherheit für Menschen.
KI im Verkehrsmanagement ist kein leeres Versprechen. Hier sind Ergebnisse aus Einsätzen in Polen, Europa und China.
Datengestützte adaptive Ampelsteuerung senkte die Fahrzeit zur Hauptverkehrszeit um 11 % und außerhalb um 8 %, bei geschätzten gesellschaftlichen Vorteilen von 31,8 Mrd. USD pro Jahr gegenüber Umsetzungskosten von 1,48 Mrd. USD.
Quelle: Nature Communications, 2025Ein auf KI und Big Data basierendes städtisches Verkehrsanalysesystem (Alibaba City Brain) führte zu einer spürbaren Reduzierung von Staus und Luftverschmutzung in der Stadt.
Quelle: Branchenanalysen zu City-Brain-EinsätzenEin KI-gesteuertes adaptives Ampelsystem senkte die Fahrzeit um über 25 % und reduzierte die Standzeit von Fahrzeugen in Pilotgebieten um 40 %.
Quelle: Fachliteratur zu Surtrac-EinsätzenAdaptive Ampelsteuerung reduzierte Verzögerungen an Kreuzungen um 22 % und führte zu einem messbaren Rückgang der Fahrzeugemissionen.
Quelle: Übersichtsstudien zu Smart-Mobility-EinsätzenKI-basierte Optimierung von Busrouten verbesserte die Flotten-Kraftstoffeffizienz in den analysierten europäischen Einsätzen um 12 %.
Quelle: Übersichtsstudien zu Smart-Mobility-Einsätzen, 2025In den staureichsten polnischen Städten (Łódź, Lublin, Posen, Breslau) verlieren Autofahrer jährlich mehrere Tage im Stau — genau diese Korridore profitieren am meisten von prädiktivem Verkehrsmanagement.
Quelle: TomTom Traffic Index 2025 / 2026Das hängt vom Umfang und der Datenverfügbarkeit ab — ein typisches Pilotprojekt auf einer einzelnen Messstrecke dauert 6 bis 12 Wochen, von der Sensorinstallation bis zu den ersten Prognoseberichten.
Nicht immer. Wir können vorhandene städtische Kameras und Sensoren nutzen und sie dort, wo Daten unvollständig sind, durch eigene Messpunkte ergänzen — wie bei der Strecke an der Al. Jana Pawła II in Krakau.
Die Daten bleiben Eigentum der Stadt bzw. des Auftraggebers. Wir arbeiten wo möglich mit aggregierten und anonymisierten Daten, im Einklang mit DSGVO-Anforderungen und Richtlinien für kritische Infrastruktur.
Nein. Wir skalieren unsere Modelle proportional zur Größe des Straßennetzes — wir haben sowohl an einzelnen Strecken und Kreuzungen als auch an Analysen ganzer Stadtviertel gearbeitet.
Ja — wir bieten Schulungen für interne Teams, laufende Betreuung der Prognosemodelle sowie regelmäßige Berichte, die Prognosen mit neuen Daten aktualisieren.
Bei technischen und umweltbezogenen Projekten arbeiten wir unter anderem mit Mosty Kraków (ehemals MP Mosty) und Geomind zusammen — eine Kombination aus Bau- und Geoinformatik-Expertise.
Beschreiben Sie kurz die Herausforderung — wir melden uns innerhalb von 2 Werktagen mit einem Vorschlag für ein Gespräch oder Pilotprojekt.
Büro:
ul. prof. M. Życzkowskiego 12
31-864 Krakau, Polen
pawel.samek@urbidyn.pl
robert.wanczyk@urbidyn.pl
