Ziel des Projekts ist es, ein neuartiges System zur Tourenoptimierung zu entwickeln, das vorhergesagte Anwesenheitszeiträume von Privatpersonen datenschutzkonform berücksichtigt und erfolgreiche Erstzustellungen ermöglicht. Hierfür wird potenziellen Anwendern, wie z. B. Paketdiensten, ein Technologiebaustein (Software Development Kit) zur Verfügung gestellt, der sich in eine vorhandene App integrieren lässt und diese an das KI4ELM-System anbindet. Die Anforderungen werden zusammen mit relevanten Lieferdiensten definiert. Für die anwesenheitsbasierte Routen- und Tourenplanung werden entsprechende KI-Methoden entwickelt, u. a. Prädiktionsalgorithmen und Lernalgorithmen. Danach werden Trainingsdaten aus den Zustell-Apps der Praxispartner sowie interne und öffentliche Daten erhoben, um die KI-Methoden zu testen und zu optimieren. Hierbei kommt dem Wissens- und Kompetenztransfer zwischen den Hochschulpartnern und den KMU große Bedeutung zu. Anschließend wird ein Forschungsprototyp erstellt, der mit den beteiligten Anwendungspartnern im Realbetrieb getestet wird, um die Praxistauglichkeit und Akzeptanz der KI-Lösung zu evaluieren und die ökologischen und wirtschaftlichen Potenziale zu bestimmen.