Mobilität: Mit Daten Transportketten optimieren

Von Prof. Dr. Dr. Stefan Jähnichen Vor 2 Jahren2 Kommentare
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Mit dem Bus zum Bahnhof und mit dem Zug in die nächste Stadt, dann mit dem Mietwagen zum Reiseziel und mit dem Flugzeug und dem Taxi wieder zurück: Für eine Reise von der Haustür zum endgültigen Ziel sind oft mehrere Transportmittel nötig. Der Anspruch, eine kontinuierliche Transportkette zu gewährleisten, stellt den Mobilitätssektor jedoch vor diverse Herausforderungen. Smart Data-Technologien können zukünftig Mobilitätsdienstleistern beim Optimieren ihrer Prognosen und Planungen helfen und den Reisenden das Reisen erleichtern.

Im Bereich der Mobilität spielen Daten von Transportmitteln und Infrastrukturen sowie deren Vernetzung eine entscheidende Rolle. Denn: Diese Daten können unter anderem zur Vermeidung von Stausituationen oder im Hinblick auf personalisierte Mobilitätskonzepte und darauf ausgerichtete Dienstleistungen eingesetzt werden. Wo sind Ladestationen für Elektroautos dringend notwendig? In welcher Region besteht ein besonders hoher Bedarf an Car-Sharing-Angeboten? Zu welcher Zeit werden zusätzliche Kapazitäten im Personennahverkehr benötigt? Fragen, die mithilfe bereits gesammelter Daten der Verkehrsunternehmen oder durch öffentlich zugängliche Informationen aus Foren, Blogs oder den sozialen Medien beantwortet werden könnten.

Das Transportsystem als Ganzes betrachten

Zu beachten ist zunächst, dass Transportkapazität ein vergängliches Gut ist. Der Sitz im Flugzeug oder in der U-Bahn ist nach einer Leerfahrt für dieselbe Reise nicht wiederverkäuflich. Die Dienstleister streben deswegen eine optimale Auslastung ihrer Kapazitäten und die effiziente Nutzung ihrer Ressourcen an. Die Nutzung der Mobilitätsangebote schwankt allerdings sehr stark. Diese Schwankungen sind für die Anbieter – ob auf der Straße, auf der Schiene oder in der Luft – nur schwer zu prognostizieren. Eine zusätzliche Herausforderung besteht für den Mobilitätssektor in kurzfristigen, unerwarteten Ereignissen, die sich auf die zu erbringenden Dienstleistungen auswirken. Staus, Unfälle oder Wettereinbrüche können nicht vorhergesehen werden. Eine schnelle Reaktion auf diese Zwischenfälle und damit die Begrenzung von Schäden fällt noch schwer.

Insgesamt besteht der Mobilitätssektor mit seinen verschiedenen Anbietern aus sehr vielen, für sich arbeitenden Dienstleistern, die nur selten aufeinander abgestimmt sind. Ein typischer Transportweg erstreckt sich jedoch über mehrere Systeme. Deswegen ist es notwendig, die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems, wie einer Großstadt, als Ganzes zu betrachten. Allerdings können die Verkehrsunternehmen oftmals nicht auf externe Daten anderer Anbieter zugreifen und diese daher nicht verarbeiten und für die eigene Optimierung nutzen. Auch öffentlich zugängliche Informationen, beispielsweise aus dem Internet, werden häufig nicht genutzt. Dabei käme es allen Elementen des Transportnetzes zugute, wenn aus öffentlichen Daten und denen der einzelnen Dienstleister Smart Data generiert werden können. Das sind aus großen, heterogenen Datenmengen gewonnene, aufgearbeitete und nutzbringende Informationen. Aus diesen hochwertigen Daten kann, unter Berücksichtigung der Datensicherheit und des Datenschutzes, Wissen generiert werden, das auch im Bereich der Mobilität zu einer Optimierung von Abläufen beiträgt. Werden diese veredelten Daten zentral gesammelt und für alle Mobilitätsdienstleister eines Transportnetzwerks zugänglich gemacht, können Taktzeiten besser aufeinander abgestimmt und Kapazitäten optimal ausgelastet werden.

Eine zentrale Serviceplattform vernetzt

Der Entwicklung dieses übergreifenden Datenaustauschs hat sich das Projekt „SD4M – Smart Data for Mobility“, das im Rahmen des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert wird, angenommen. Das Projekt entwickelt derzeit eine zentrale Serviceplattform für den Mobilitätssektor, die Daten von Mobilitätsanbietern und weitere Datenquellen, wie Social Media, strukturiert und auswertet. Zu Smart Data aufbereitet sollen diese Informationen dann von den Verkehrsunternehmen genutzt werden können. Das Unternehmen, das den öffentlichen Personennahverkehr betreibt, kann mithilfe der Daten der SD4M-Plattform die Taktzeiten seiner Busse an die Fahrgewohnheiten der Bürger anpassen. Und Taxiunternehmen können frühzeitig feststellen, wann Passgiere aufgrund eines Unwetters auf eine Alternative zum ausfallenden Zug angewiesen sind. So kann dank Smart Data das Transportsystem effizienter und das Reisen leichter gemacht werden und es profitieren sowohl Anbieter als auch Abnehmer der Mobilitätsangebote.

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Kategorien:
  Mobilität, SD4M

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 Prof. Dr. Dr. Stefan Jähnichen

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Leiter der Begleitforschung des Technologieprogramms „Smart Data – Innova-tionen aus Daten“ und Direktor der Außenstelle Berlin des FZI Forschungs-zentrum Informatik.

Prof. Dr. Dr. Stefan Jähnichen forscht seit über zwanzig Jahrenzum Thema Soft-wareentwicklung. Von 1991 bis 2012 leitete er das Fraunhofer Institut für Rech-nerarchitektur und Softwaretechnik, Fraunhofer FIRST, und war mehrmals Vorsit-zender des Informatik Panels des European Research Council (ERC). Seit 2012 ist Jähnichen Direktor der Außenstelle Berlin des FZI Forschungszentrum Informatik.

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