SD4M – Smart Data for Mobility – Wie Daten unsere Mobilität verändern

Von Ingo Schwarzer Vor 2 Monaten1 Kommentar
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Mit dem Bus zum Bahnhof und mit dem Zug in die nächste Stadt, dann mit dem Mietwagen zum Reiseziel, anschließend mit dem Flugzeug und dem Taxi wieder zurück: Für eine Reise von der Haustür zum endgültigen Ziel sind meist mehrere Transport- bzw. Beförderungsmittel nötig. Der Anspruch, eine kontinuierliche Reisekette zu gewährleisten, stellt den Mobilitätssektor jedoch vor diverse Herausforderungen. Smart-Data-Technologien, wie sie das Projekt „SD4M – Smart Data for Mobility“ entwickelt, können zukünftig Mobilitätsdienstleistern beim Optimieren ihrer Prognosen und Planungen helfen und den Reisenden ihren Weg zu erleichtern.

Auch 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 einer individuelleren Ausrichtung von Mobilitätsmitteln und -lösungen auf den Bedarf unterschiedlicher Nutzer eingesetzt werden.

Wo sind Ladestationen für Elektroautos dringend notwendig? In welcher Region besteht ein besonders hoher Bedarf an Carsharing-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 aus diesem Grund 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 bei kurzfristigen, unerwarteten Ereignissen, die sich auf die zu erbringenden Dienstleistungen auswirken. Staus, Unfälle oder Wettereinbrüche können meist 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, sie daher nicht verarbeiten und für die eigene Optimierung nutzen. Auch öffentlich zugängliche Informationen, beispielsweise aus dem Internet, werden häufig nicht genutzt. Dabei käme es sowohl Anbietern, als auch Nutzern des Transportnetzes zugute, wenn aus öffentlichen Daten und Informationen der einzelnen Dienstleister Smart Data generiert werden können.

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 mit weiteren Datenquellen kombiniert. Die Projektteilnehmer experimentieren dabei mit einer Vielzahl von offenen Datenquellen. Große Potenziale liegen etwa in Newsseiten und anderen Nachrichtenquellen, also auch Nachrichtenagenturen wie dpa oder Reuters. Daneben werden Staumeldungen und Baustelleninformationen, offizielle Fahrplan- und Nahverkehrsdaten, Stadt- und Ortskarten, Veranstaltungspläne ebenso wie Tourismusinformationen in die Plattform eingespeist. Im Bereich Social Media kommen Daten aus Foren und Blogs sowie von Twitter oder Facebook hinzu.

Eine große Herausforderung ist einerseits die schiere Masse der gesammelten Daten. So wertete SD4M alleine im Jahr 2016 38 Millionen RSS-Meldungen und 38,4 Millionen Tweets aus und kombinierte sie mit Datenbanken mit mehr als 27.000 Städten, 105.000 Straßennamen, 9.800 Haltestellen und 26.000 Reiserouten. Diese verschiedenen Datenquellen müssen nicht nur zusammengeführt, sondern auch intelligent verknüpft werden. Insbesondere die Verlinkung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten, also das Herstellen einer semantischen Interoperabilität, ist dabei keine leichte Aufgabe. So gilt es etwa textliche Ausdrücke in valide Daten zu übersetzen. Was bedeuten zeitliche Formulierungen wie „eben“ oder „gerade“ oder räumliche Angaben wie „kurz vor Tegel“? Die Aufgabe besteht darin, Zeit- und Ortsfaktoren aufzulösen und miteinander zu verbinden.

Großer Nutzen für Anbieter und Reisende

Entscheidend ist letztendlich die Aufbereitung der Daten für die verschiedenen Interessengruppen und Wertschöpfungsketten, in welche die Prognosen integriert werden sollen. Die Vorteile für die Anbieter liegen dabei auf der Hand, denn durch die Integration von Smart Data können Prozesse optimiert werden. Ein Schwerpunkt stellt die Nutzung der Verkehrssysteme dar; hier kann es erhebliche Verbesserungen geben, sowohl für sämtliche Kundengruppen und Mitarbeiter der Mobilitätsbranche als auch für die Infrastrukturbetreiber. Ein Unternehmen, das den öffentlichen Personennahverkehr betreibt, kann mithilfe der Daten der SD4M-Plattform etwa die Taktzeiten seiner Busse an die Fahrgewohnheiten der Bürger anpassen. Und Taxiunternehmen können frühzeitig feststellen, wann Passagiere 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. Dadurch profitieren sowohl Anbieter als auch Abnehmer der Mobilitätsangebote.

Zudem sollen auf der SD4M-Plattform Prognose- und Optimierungsmodule implementiert werden, mit denen auf die spezifischen Fragestellungen der Projektpartner aus dem Mobilitätsbereich eingegangen wird. Als „Ökosystem“ für die kooperative und sichere Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten soll die SD4M-Plattform einerseits Mobilitätsdienstleistern helfen, ihre Prognose, Planung und Auslastung zu optimieren und andererseits Reisenden das Reisen erleichtern.

Dies ist eine Kurzversion eines Artikels, der in der Zeitschrift Internationales Verkehrswesen erschienen ist.

© Bild: Fotolia / Julien Eichinger

Kategorien:
  Mobilität, Projekte, SD4M

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