Mobilität der Zukunft

Und wie das DDS Data Grid dabei hilft


Wie schon im Artikel über DDS Data Grid erwähnt, können wir Ihnen in diesem Artikel ein Anwendungsbeispiel nahebringen, in dem das Raster eingesetzt wird, um Daten mit Informationen anzureichern. Besonders interessant ist dabei, dass der Prozess der Datenübertragung die Daten des Rasters noch einmal verfeinert.

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Es geht um den digitalisierten, modernen Rufbus – und damit um Mobilitätskonzepte, die den ÖPNV stärken und den Anforderungen von morgen genügen.

Wie schon im Artikel über DDS Data Grid erwähnt, können wir Ihnen in diesem Artikel ein Anwendungsbeispiel nahebringen, in dem das Raster eingesetzt wird, um Daten mit Informationen anzureichern. Besonders interessant ist dabei, dass der Prozess der Datenübertragung die Daten des Rasters noch einmal verfeinert.

Das Frankfurter Unternehmen ioki hat sich ganz der Stärkung des ÖPNV verschrieben. Die 100%-ige Tochter der Deutschen Bahn AG entwickelt On-Demand-Lösungen, die durch zukunftsfähige und innovative Konzepte den Herausforderungen begegnen, welche die wachsenden Anforderungen an Flexibilität und Dynamik mit sich bringen. Und wem das zu werblich klingt: ioki stellt seinen Kunden eine Plattform zur Verfügung, mit der Kunden über eine App flexibel gesteuerte Fahrzeuge buchen können und mit Hilfe eines intelligenten Algorithmus zu Fahrgemeinschaften gebündelt werden.

Es geht also um den digitalisierten, modernen Rufbus. Die Kunden von ioki sind Kommunen, Städte, Verkehrsunternehmen und -verbünde, die alle vor der Aufgabe stehen, das Mobilitätskonzept weiterzuentwickeln und zukunftsfähig auszubauen. Die bedarfsgerechte On-Demand-Lösung ist das »Herzstück« des Unternehmens, darüber hinaus werden im daran anknüpfenden Bereich Mobility Analytics neue, sinnvolle Lösungen für den öffentliche Verkehr geplant.

Raster bis zur Haustür

Um diesen anspruchsvollen Fragestellungen gerecht zu werden und eine gute und passgenaue Planung zu realisieren, sind Daten und die Kenntnis von Mobilitätsbedürfnissen ein ganz wesentlicher Erfolgsfaktor. ioki setzt dabei auf das DDS Data Grid als erste Informationsquelle. Angereichert mit Einwohner- und Pkw-Daten wird dieses Raster über einen Gebäudebestand gelegt, denn: So fein das eingesetzte Raster mit 100 x 100 m auch ist, für die Abbildung der Mobilitätswünsche der Nutzer reicht es noch nicht.

Da ein möglichst kurzer Weg zur Haltestelle die Maßgabe ist, werden die Informationen noch auf die einzelne Haustür heruntergebrochen. Eine Methodik, die sich durch die klare Struktur der Raster sehr leicht bewerkstelligen lässt. Da bekannt ist, wie viele Gebäude in einer Zelle liegen, lassen sich die Informationen verteilen und liegen somit räumlich fein strukturiert vor. Dieser Prozess gibt ioki das Beste aus beiden Welten.

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On-Demand-Mobilität ist tatsächlich so lokal, dass die Informationen aus dem feinräumigen Raster noch auf die »Haustür« übertragen werden müssen.

Zwingend erforderlich

Und dennoch fragt man sich zunächst, ob dieser Schritt wirklich notwendig ist. »Ich beschäftige mich schon sehr lange mit Verkehrsmodellen. Wenn wir uns mit On-Demand-Mobilität befassen, ist Mobilität tatsächlich so lokal, dass eine solche Auflösung zwingend erforderlich ist, um eine gute Planung abzuliefern«, beantwortet Michael Wurm, Head of Mobility Analytics im Unternehmen, unsere Frage. »Es liegt auch daran, dass Menschen nicht von Bushaltestelle zu Bushaltestelle unterwegs sind, sondern von Haustür zu Haustür. Die 100 x 100 m sind schon ziemlich nah dran an der Haustür, und wir machen es mit Hilfe von Gebäuden noch mal feiner – um dann letztendlich die Mobilitätswünsche der gesamten Bevölkerung in einem Betrachtungsraum abzubilden.«

Das Wissen um Mobilitätsbedürfnisse ist die Grundlage, um Verkehr erfolgreich planen zu können. So ist nicht nur die Anzahl der Personen entscheidend, eigentlich geht es immer darum, wie häufig Personen in einer bestimmten Altersgruppe mobil sind, mit welchen sozio-demographischen Eigenschaften und unterschiedlichen Mobilitätswünschen und -ansprüchen. Dazu kommen neben einer Reihe weiterer Daten insbesondere die »Wegetagebücher« zum Einsatz, also aus Haushaltsbefragungen gewonnene Daten zum Mobilitätsverhalten: Wie viele Wege legt ein z.B. 25-35-Jähriger im Schnitt zurück, zu welchem Zweck etc.

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Von der Haustür zum Zielort – Kunden können über eine App flexibel gesteuerte Fahrzeuge buchen.

Kreativität ohne Grenzen

Der Einsatz der Rasterdaten in der beschriebenen Form ist der Hauptanwendungsfall im Unternehmen. Sie werden allerdings genauso für Standort- oder Potenzialanalysen eingesetzt. »Weil die grundsätzliche Verfahrensweise der Umsetzung auf Hausebene funktioniert, können auch andere Daten, die in das Raster übertragen werden, auf einfache Weise in das System integriert werden«, ergänzt Michael Wurm. »Ein weiterer Vorteil des Rasters: Die Kreativität kennt da keine Grenzen! Auch, weil sich viele Informationen, die in flächigen Ebenen vorliegen, mit dem Raster sehr gut übertragen lassen.«

Das Thema Services im ÖPNV ist wirklich sehr spannend, da bereits jetzt schon in vielen Projekten auch an der Mobilität der Zukunft gearbeitet wird. Wir können nur empfehlen, auf der Homepage des Unternehmens (www.ioki.com) zu stöbern und sich von den vielen konkreten Anwendungsfällen inspirieren zu lassen.

Und da passt natürlich der ebenso zukunftsfähige Einsatz des DDS Data Grid optimal dazu.

DDS liefert das DDS Data Grid an ioki, angereicht mit den gewünschten Informationen.