Kommentar von Johannes Schöniger, Fujitsu Shared-Mobility sichtbarer, nachvollziehbarer und planbarer gestalten

Von Johannes Schöniger

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Elektroscooter, Mieträder und Car-Sharing-Services spielen in zukunftsorientierten Mobilitätskonzepten von Metropolen und Regionen eine bedeutsame Rolle. Doch damit solche Ansätze funktionieren, muss transparent sein, wann und wo welche Verkehrsmittel angeboten werden und genutzt werden können. Das Smart Monitoring Ecosystem verwendet diese Daten zur Analyse und Visualisierung, um daraus Erkenntnissen zu erlangen, die Grundlage für multimodale Mobilitätskonzepte und Entscheidungen sind.

Der Autor: Johannes Schöniger ist Strategic Account Director Geoinformation bei Fujitsu
Der Autor: Johannes Schöniger ist Strategic Account Director Geoinformation bei Fujitsu
(Bild: Fujitsu)

Eines ist klar: Ein „weiter so“ kann es in urbanen Regionen nicht geben. Das gilt vor allem für den Bereich der Mobilität. Die hohe Belastung der Umwelt und der Verkehrsinfrastruktur durch den motorisierten Individualverkehr (MIV) ist in der jetzigen Form nicht mehr zukunftsweisend für lebenswerte und nachhaltige Metropolen und Regionen. Anderseits ist es kaum machbar, dass ein Großteil der Verkehrsteilnehmer vom Auto auf den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) umsteigt. Denn in vielen Regionen ist dieser bereits heute stark ausgelastet, vor allem zu Stoßzeiten am Morgen und Abend. Und die ÖPNV-Netze haben meist historisch bedingt eine sternförmige Struktur. Für Querverbindungen gibt es oft nur Busse – oder sie sind überhaupt nicht vorhanden.

Daher sind multimodale Mobilitätskonzepte erforderlich, die als Ergänzung zum ÖPNV auch den Bereich Shared-Mobility berücksichtigen. Ein Bestandteil sind beispielsweise E-Scooter, Leih(lasten)räder und E-Roller, die gerade im Free-Floating-Geschäftsmodell für die First beziehungsweise Last Mile genutzt werden. Nach einer Untersuchung von Team Red im Auftrag der Stadt München kommen solche Verkehrsmittel vorzugsweise auf kürzeren und mittleren Strecken von etwa acht Kilometern zum Einsatz. Das führt zu einer Entlastung der öffentlichen Verkehrsmittel und Autostraßen.

Weiterhin zeigt eine Studie von McKinsey, dass eine Erhöhung des Mikromobilität-Anteils am Verkehrsmix um ca. zehn Prozent zu einer Reduktion von CO2 um etwa 80.000 Tonnen führen könnte. Dieses wiederum entspricht einer ungefähren Emission von rund 16.000 Einzelhäusern. Darüber hinaus würde es zu einer Reduktion von Parkraum führen und damit zu mehr Grün- und Parkflächen in der Stadt beitragen, welches positive Auswirkungen auf das Stadtklima hätte.

Derzeit noch „Blindflug“

Eine zentrale Herausforderung für Städte und Regionen und deren Planungsspezialisten ist jedoch, dass es an einer ganzheitlichen Sicht auf die Shared-Mobility-Angebote und deren Nutzung meist mangelt. Ein Grund dafür ist, dass die Verwaltungseinrichtungen nicht eigenständig über die erforderlichen Daten der Shared-Mobility-Anbieter verfügen. Dazu zählt, zu welchem Zeitpunkt und auf welchen Routen E-Scooter oder E-Roller vorzugsweise genutzt werden, welche Distanzen Nutzer damit im Schnitt absolvieren und wo sie die Fahrzeuge vorzugsweise anmieten und abstellen („Hotspots“).

Das erschwert es, multimodale Verkehrskonzepte nachhaltig zu entwickeln, zu implementieren und zu optimieren, bei denen ÖPNV und Shared-Mobility nutzbringend miteinander kombiniert werden. Das heißt, öffentliche Einrichtungen bewegen sich in diesem Punkt quasi im „Blindflug“. Erforderlich sind Lösungen, die mit den Daten der Shared-Mobility-Anbieter zielgenaue Datenanalysen zum Nutzungsangebot und Nutzungsverhalten bereitstellen, und dies in einen raumzeitlichen Kontext stellen: Wann, wo und wie lange werden welche Verkehrsmittel genutzt?

Der „Sichtflug“ dank Einsatz des Smart Monitoring Ecosystems

Eine Lösung für diese Herausforderungen haben Fujitsu und sein Partner Hexagon mit dem Smart Monitoring Ecosystem (SME) entwickelt. Ein Ecosystem zum Monitoring, Analyse und Visualisierung des Shared-Mobility-Angebots in Städten und Regionen unter raumzeitlichen Aspekten. Der Input bildet Daten, welche die Shared-Mobility-Anbieter bereitstellen. Mit ausgewählten Informationen, beispielsweise Standortdaten sowie Informationen über den aktuellen Zustand (verfügbar, in Nutzung, nicht verfügbar), über den Akku-Ladezustand, die Nutzungsdauer und die Gesamtanzahl an angebotenen Fahrzeugen des Anbieters lassen sich wesentliche Echtzeitinformationen ableiten und Analysen durchführen. Dabei werden ausschließlich anonymisierte Nutzungsdaten übermittelt. Der Zugriff erfolgt dabei über Standardschnittstellen wie MDS (Mobility Data Specification) und GBFS (General Bikeshare Feed Specification).

Ein Dashboard zeigt bei SME beispielsweise in Echtzeit an, an welchen Standorten in der Stadt/Region welche Anzahl an Rollern, Scootern und Rädern von welchem Anbieter sich befinden, wie lange das bereits der Fall ist und welche davon reserviert wurden. Außerdem geben die Daten Aufschluss darüber, ob der letzte Nutzer bei der Abmietung seines Leih-Fahrzeuges Parkbeschränkungen der Stadt eingehalten hat. Das ist wichtig, weil nachlässig geparkte Scooter, Fahrräder und Roller eine Gefahr für andere Verkehrsteilnehmer sind, etwa für Radfahrer oder Mitbürger mit einer Sehbehinderung oder Mobilitätseinschränkungen.

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Analysen machen Trends transparent

Die Ermittlung der nachlässig geparkten Leih-Fahrzeuge in den Parkverbotszonen erfolgt vollautomatisch, ohne den Einsatz von Personal. Diese Informationen werden kontinuierlich sowohl an die Verwaltung als auch an den betroffenen Anbieter, wenn von der Stadt gewünscht, unverzüglich oder nach einer vorgegebenen Zeit übermittelt. Damit wird die Verwaltung von Routineaufgaben entlastet und es gibt den Bürgern das Gefühl, dass ihre Belange ernst genommen werden.

Weiterhin ermöglicht SME die Analyse räumliche Cluster zu ermitteln, also Orte und Bereiche, die besonders häufig frequentiert werden („Hotspots“). Solche Daten lassen sich mit dem ÖPNV-Netz in Beziehung setzen, etwa den Standorten von Bus- und Straßenbahnhaltestellen. Die Verwaltung kann dadurch ermitteln, an welchen Tagen und zu welchen Tageszeiten bestimmte Sharing-Services in besonderem Maß genutzt werden und welche Strecken die Nutzer vorzugsweise zurücklegen.

Heat-Map-Visualisierung zur Nutzung von E-Scooter-Abstellflächen am Beispiel des Gärtnerplatzes in München
Heat-Map-Visualisierung zur Nutzung von E-Scooter-Abstellflächen am Beispiel des Gärtnerplatzes in München
(Bild: Fujitsu)

Diese Informationen wiederum geben beispielsweise Aufschluss darüber, an welchen Stationen erweiterte Parkmöglichkeiten für Rolle oder Scooter erforderlich sind und wie die eingerichteten Sharing-Parkplätze auch wirklich im Anschluss genutzt bzw. angenommen werden. Die erlangten Informationen und Erkenntnisse tragen zu einer ganzheitlichen Sicht auf die Nutzungsdetails von ÖPNV und Mikromobilität bei, die wiederum wertvolle Grundlagen sind, um die Angebote und deren Vernetzung weiter zu optimieren. Mit der Analyse der Daten erlangt die Stadt auch eine Übersicht über die Nutzungsintensität einzelner Straßen- und Wegsegmente. Die Identifizierung der meistbefahrenen Routen ist der Schlüssel, um die Sicherheit der Nutzerinnen und Nutzer durch Einführung separater Wege oder Fahrbahnen für Fahrräder und E-Scooter zu gewährleisten und trägt damit auch zur Erhöhung der Verkehrssicherheit aller bei.

Darstellung der „hoch“ und „sehr hoch“ frequentierten Ausleihbereiche von Fahrzeugen am Beispiel der Innenstadt München.
Darstellung der „hoch“ und „sehr hoch“ frequentierten Ausleihbereiche von Fahrzeugen am Beispiel der Innenstadt München.
(Bild: Fujitsu)

Wichtig: Datensouveränität und Schutz der Informationen

Ein weiterer zentraler Punkt bei der Nutzung der SME-Lösung ist, dass die Verwaltung eigene Erkenntnisse aus den Daten bezogen auf Ihre Fragestellungen und Herausforderungen gewinnt, also die digitale Souveränität erhält. Nur Experten der zuständigen Fachbehörden haben Zugriff auf die Informationen, die Analysen und die die daraus abgeleiteten Maßnahmen. Das ist bei SME in vollem Umfang gegeben.

Viele Anwendungsfelder

Analyselösungen wie SME lassen sich in vielen weiteren Bereichen einsetzen, in denen räumliche und zeitbezogene Informationen eine Rolle spielen und Daten von Sensoren zur Verfügung stehen. Ein Beispiel ist die Platzierung von Ladesäulen für E-Autos und andere elektrobetriebene Fahrzeuge. Sowohl Kommunen als auch die Anbieter von E-Tankstellen haben dadurch die Möglichkeit, anhand von Nutzungsdaten solche Ladestationen auf effiziente Weise bereitzustellen.

Fazit: Ein Miteinander von Kommunen und Anbietern ist anzustreben

Shared-Mobility kann ein wichtiger Beitrag in zukunftsweisende und nachhaltige multimodale Verkehrskonzepte leisten. Neben den erforderlichen Zugang zu den Daten der Sharing-Anbieter bedarf es einer umfassenden, kontinuierlichen und zielgerichteten Erfassung, Analyse und Messen des bestehenden Mobilitäts- und Nutzungsverhaltens der verschiedensten Shared-Mobility-Angebote und Anbieter in einem Raum-Zeit-Bezug durch die Verwaltung selbst.

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