News BLOG / EVENTS / PRESSE

Smart Mobility: Mit Verkehrsprognosen zu einem effizienterem Mobilitätsfluss

Mobilität von morgen: nachhaltige Verkehrskonzepte, schadstoffarme Mobilität und Klimaschutz bestimmen die Agenda der Zukunft. Wie gelingt es, mit Verkehrsprognosen einen effizientere Mobilitätsfluss in Ballungsgebieten zu ermöglichen?

Mitte März präsentierte das Umweltbundesamt den jährlichen Bericht zu den Emissionsdaten für die Bundesrepublik Deutschland. Ergebnis: Deutschland hat seine Klimaschutzziele für das Jahr 2020 erreicht. So sanken die Emissionen im Vergleich zum Jahre 1990 um 40,8 %. Erst einmal ein Erfolg! Nur wird dieser durch die Tatsache gedämpft, dass rund ein Drittel der Einsparungen mit der derzeitigen Covid-Pandemie in Zusammenhang gebracht werden können.

Das klingt nicht wirklich überraschend: Die Produktion wurde in vielen Bereichen zeitweise heruntergefahren, Menschen fliegen weniger in den Urlaub und auch der Arbeitsweg im Auto fällt wegen Homeoffice bei vielen weg. Daten machen das auch quantitativ sichtbar und anschaulich. So zeigt zum Beispiel der Google Mobilitätsbericht für Februar und März, dass die Besuche im Freizeitbereich, also Cafés, Museen, Kinos etc., im Vergleich zur selben Zeit im Vorjahr in Deutschland um ca. 32 %, bei Arbeitsstätten um 24 % gesunken sind. Gleichzeitig sind die Besuche in Parks um 12 % gestiegen (vgl. Google Mobilitätsbericht vom 16.03.2021).

Und auch die ÖPNV-Nutzung ging zurück: Bahnhöfe und Haltestellen wurden 32 % weniger häufig aufgesucht als noch im Vorjahreszeitraum. Es ist also kaum zu übersehen: Mobilität ist eine zentrale Stellschraube, um die Ziele in Sachen Klimaschutz und Nachhaltigkeit zu erreichen.

Die CO2-Einsparungen im Jahr 2020 sind signifikant. Leider kann man diese Ersparnisse nicht nur auf eine Optimierung der Mobilitätsangebote zurückführen, sondern auf den Verzicht auf Mobilität insgesamt. Dabei ist nachhaltige und schadstoffarme Mobilität vor allem in Ballungsräumen ein zentrales Thema. So wird sich in Großstädten das Verkehrsaufkommen bis zum Jahre 2050 verdreifachen. Das bedeutet, dass es noch einiges zu tun gibt. Dementsprechend spiegelt sich das Thema auch in den Wahlprogrammen fast aller Parteien wider, die im Superwahljahr 2021 antreten.

Auf der anderen Seite entstehen auch immer mehr Initiativen und Ansätze, um die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Die aktuellen Lösungsansätze bestehen, neben der Intensivierung der Forschung zu synthetischen Kraftstoffen, zum einen im Ausbau von Elektromobilität. Hier verzeichnet der Anteil an Elektro- und Hybridfahrzeugen in den letzten Jahren einen deutlichen Anstieg:

Statistik zu Umsatz und Marktanteil von Elektro- und Hybridfahrzeugen in Deutschland

 

Aber auch Carsharing erlebt durch die zunehmend gewünschte Flexibilität in Großstädten ein starkes Wachstum.

Umsatz und Marktanteil von Car-Sharing in Deutschland Statistik

 

Zum anderen lassen sich Lösungen auch in der weiteren Vernetzung von Datenquellen im Zuge der Digitalisierung finden, die dazu führen, dass bestehende Mobilitätsangebote optimiert und effizienter gestaltet werden kann.

Die Effizienz von Mobilität kommt schließlich nicht nur von neuen Antriebstechnologien, sondern auch aus der effizienten Nutzung und Auslastung von vorhandenen Verkehrsträgern und die Abstimmung von Angebot, Nachfrage und Nachhaltigkeit. Hierbei spielen bestimmte Fragen eine wichtige Rolle:

Wo besteht großer Mobilitätsbedarf? Wo sind mehr Angebote erforderlich? Wo stößt das Mobilitätssystem einer Stadt an seine Belastungsgrenze? Wo wäre der ideale Standort für eine öffentliche Ladesäule für Elektroautos? Wo wäre ein passender Parkplatz für einen Carsharing-Anbieter? An welchen Faktoren sollte sich ein ÖPNV-Netz und dessen Taktung orientieren?

Diese Fragen lassen sich mit Location Intelligence beantworten

Für die Beantwortung dieser Fragen kommt Location Intelligence ins Spiel: Wir können die zunehmende Vernetzung von Mobilitätsdaten dafür nutzen, Verkehrsprognosen in Ballungsgebieten zu erstellen und diese so für Entscheidungsprozesse nutzbar zu machen. Damit können Städte und Kommunen einen effizienteren Mobilitätsfluss herbeiführen, sei es durch Carsharing oder eine effektivere Gestaltung des ÖPNV. So können Städte und Kommunen ihren Nachhaltigkeitszielen ein Stück näher kommen.

Genau das haben wir bereits erfolgreich mit der Siemens AG realisiert:

Geospin hat ein Prognosemodell entwickelt, das den Bedarf an Mobilitätsangeboten in Städten für jeden einzelnen Verkehrsträger bestimmen kann. Und das sowohl auf geografischer als auch zeitlicher Ebene (je nach Tageszeit):

Siemens de

 

Aber welchen Mehrwert bringt mir das, wenn noch keine Daten oder Erfahrungswerte zu einem bestimmen Verkehrsträger in einem bestimmten Gebiet vorliegen?

Dank unseren starken maschinellen Lernverfahren kann unser Prognosemodell auch auf Gebiete übertragen werden, in denen ein Verkehrsträger noch nicht angeboten wurde. 

Die Vorteile liegen auf der Hand:

Durch Geospins Location Intelligence können bestehende ÖPNV-Netze und Carsharing-Flotten eine bessere und effizientere Auslastung erzielen. Auch auf Störfälle kann man sich aufgrund der Analysen wesentlich gezielter und schneller vorbereiten. Entwicklungen und Entscheidungen können so mit einer soliden Datenbasis fundiert und zusätzlich gerechtfertigt werden.

Auf Basis der Analysen können auch ganze neue Mobilitätskonzepte entstehen, die sich perfekt am Bedarf vor Ort orientieren, wie zum Beispiel Demand-Responsive Transport.

Und klappt das auch? Da lassen wir den Experten selbst sprechen:

„Geospin überzeugte mit einer fundierten technischen Expertise und leistungsstarken Algorithmen für zahlreiche Verkehrsmodi. Die verwendeten Modelle überzeugten insbesondere auch in ihrer Übertragbarkeit auf unterschiedliche Städte. “ 
Dr. Christian Schwingenschlögl, Head Mobility Data Analytics, Siemens Mobility GmbH.

Von dieser Übertragbarkeit profitiert man in vielerlei Hinsicht. So dienen Daten zu Entwicklungen in den einen Städten als Unterstützung für Entscheidungen in anderen Städten, die gerade vor einer Entwicklung und einer wichtigen Entscheidung stehen. Eine Stadt profitiert so indirekt von den Erfahrungen einer anderen Stadt. 

Auch für ländliche Regionen sind ähnliche Verfahren vorstellbar, die so auch entscheidend zur Lebensqualität durch effizientere und bedarfsgerechtere Mobilität beitragen können. 

Hier finden Sie mehr Informationen zu unserer Case-Study mit der Siemens AG. 

Wenn wir eine nachhaltigere und klimafreundlichere Zukunft vor Augen haben, ist Mobilität ein Hebel, den wir definitiv anpacken müssen. Die Digitalisierung bietet dabei enormes Synergiepotenzial für Planungs- und Entscheidungsprozesse. Und gerade hier können die Vorteile von Vernetzung und Location Intelligence zum Tragen kommen. Geospin ist hier Experte.

Innovationen sind schon da, wir müssen sie nur noch nutzen.

Sie möchten sich darüber einen Überblick verschaffen, wo sich beispielsweise Ladesäulen, Parkplätze, Tankstellen, ÖPNV-Haltestellen oder Carsharingstationen befinden? Sie möchten auf eine objektive Analyse setzen, die die attraktivsten Standorte für neue Ladesäulen identifiziert? Dann schauen Sie doch einmal in unser Location Intelligence Portal.

 

Jetzt kostenlos registrieren

 

 

Related Articles

Breitbandausbau: Mit Location Intelligence schnell und kostensicher

Mobilität von morgen: nachhaltige Verkehrskonzepte, schadstoffarme Mobilität und Klimaschutz bestimmen die Agenda der Zukunft....


Topics: Location Intelligence, Städte und Kommunen, Smart Mobility

Nachhaltige Städte und Kommunen: Mit Location Intelligence die UN-Nachhaltigkeitsziele erreichen

Mobilität von morgen: nachhaltige Verkehrskonzepte, schadstoffarme Mobilität und Klimaschutz bestimmen die Agenda der Zukunft....


Topics: Location Intelligence, Städte und Kommunen, Smart Mobility

Data Literacy – LIA als Brücke zwischen Daten und Anwender:innen

Mobilität von morgen: nachhaltige Verkehrskonzepte, schadstoffarme Mobilität und Klimaschutz bestimmen die Agenda der Zukunft....


Topics: Location Intelligence, Städte und Kommunen, Smart Mobility