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IVU.news – Systeme für lebendige Städte

Es ist ein großes Versprechen: Alle Verkehrsangebote in einer App, nahtlos miteinander verknüpft, vollständig aufeinander abgestimmt. Bus, Bahn, Taxi, RidePooling und RideSharing, E-Scooter, Car- oder BikeSharing – die App schlägt den Kunden vor, wie sie am besten ans Ziel kommen. Mobility as a Service ist die Zukunft des Verkehrs. Voraussetzung sind integrierte Softwaresysteme.

In Berlin hat die Zukunft bereits begonnen. Jelbi – abgeleitet aus der Berliner Aus­sprache von „gelb“ – vereint eine ganze Reihe unterschiedlicher Mobilitäts­dienste unter einem Dach. Kunden wählen ein Ziel, die App berechnet die aktuell beste Route und zeigt dann die verschiedenen Angebote und deren Preise an. Die Idee: Menschen sollen zum Umstieg vom eigenen Auto bewegt werden, um die immer dichter be­wohn­ten und befahrenen Städte vom Individualverkehr zu entlasten, mehr Lebens­qualität zu schaffen und den Klimaschutz zu verbessern.

Betrieben wird Jelbi von der BVG. Sie möchte es damit so einfach wie möglich machen, alternative Verkehrs­angebote zu nutzen: „Mit Jelbi sind wir ein zentraler Teil der Mobilitäts­wende, indem wir unseren herausragenden Nah­verkehr mit Bussen und Bahnen um ein weiteres Element ergänzen“, sagte Sigrid Nikutta, die damalige Vor­stands­­vor­sitzen­de der BVG, zum Start der Pilotphase im Juni 2019.

Serviceanbieter Verkehrsunternehmen 

Dass mit der BVG ein öffentliches Verkehrs­unternehmen private Anbieter mit ins Boot holt, ist kein Zufall. Als Herz des Berliner Nahverkehrs betreibt sie bereits Busse, Straßen­bahnen, Fähren und die U-Bahn. Seit Ende 2018 zählt außerdem das RidePooling-Angebot BerlKönig dazu, das in Zusammen­arbeit mit dem Startup ViaVan entstanden ist. Über 500.000 Abonnement-Kunden versetzen die BVG zudem in eine einzigartige Position, um das Interesse an neuen Mobilitäts­diensten zu wecken.

Auch in anderen Städten gehen die Verkehrs­unternehmen voran. In Hamburg kooperiert die Hochbahn seit 2017 mit dem RidePooling-Dienst Moia von VW. Die Aachener ASEAG startete schon 2013 das Projekt Mobility Broker, um verschiedene Angebote zu integrieren. Die Deutsche Bahn ist mit den Marken Flinkster und Call a Bike selbst auf dem Markt aktiv und hält eine Mehrheits­beteiligung am RidePooling-Anbieter CleverShuttle.Viele weitere Verkehrs­unternehmen bieten darüber hinaus Vergünstigungen bei Car- oder BikeSharing-Anbietern an oder betreiben diese selbst.

Allen gemeinsam ist der Gedanke, Fahrgäste sicher, schnell und einfach an ihr Ziel zu bringen. Dort, wo die Abdeckung des öffentlichen Verkehrs dünn ist, können alternative Angebote zudem helfen, die „letzte Meile“ von der Halte­stelle zum Kunden zu überbrücken. In den Innen­städten stellen sie eine wichtige Ergänzung zu den bestehenden Verkehrs­systemen dar. So werden daher in Zukunft auch autonome Fahr­zeuge ein ganz normaler Bestandteil des integrierten Mobilitäts­angebots des öffentlichen Verkehrs werden, wie es beispielsweise die Stadt Monheim bereits testet.

Integrierte Systemlandschaft

Doch um Kunden eine durchgängige Mobility-as-a-Service-Landschaft aus einem Guss anbieten zu können, sind noch einige technische Hürden zu meistern: „Verschiedene Angebote in einer App zu vereinen, ist nur eine Seite der Medaille“, erklärt Dr. Claus Dohmen, Leiter Forschung und Lehre bei der IVU. „Wichtig ist vor allem, was im Hintergrund passiert. Daten aus ganz unter­schiedlichen Bereichen müssen vernetzt und nutzbar gemacht werden, wir brauchen neue, standardisierte Schnitt­stellen, müssen intelligente Routing- und Prognose­algorithmen entwickeln.“ Nur so kann es gelingen, ein möglichst nahtloses Nutzer­erlebnis zu schaffen.

Beispiel Anschluss­sicherung: Nutzt ein Kunde einen RidePooling-Service oder in Zukunft einen autonomen Shuttle, um in einer schwach frequentierten Region den nächsten Linienbus zu erreichen, muss der Routing­algorithmus die beste Strecke errechnen, um gegebenenfalls weitere Fahrgäste einzusammeln und dennoch rechtzeitig an der Haltestelle anzukommen. Gleichzeitig muss der Fahrer des Linien­busses über die voraussichtliche Ankunft informiert werden, damit er bei Bedarf warten kann. Mit zunehmender Strecken­länge und zusätzlichen Umstiegen nimmt die Komplexität weiter zu. Wie genau das in Zukunft funktionieren kann, testet die IVU daher zurzeit in den Forschungs­projekten U-hoch-3 und MaaS L.A.B.S.

Auch die Planung muss sich anpassen. Je mehr Sammel­taxis, Shuttles oder Rufbusse unterwegs sind, desto mehr gilt es, flexibel auf Nachfrage­schwankungen zu reagieren und zum Beispiel kurzfristig zusätzliche Fahr­zeuge und – wenn diese nicht gerade autonom unterwegs sind – zusätzliches Personal einzusetzen.

Intelligente Voraussagen

Verkehrs­unternehmen werden in Zukunft viel dynamischer handeln als bisher“, sagt Dr. Dohmen. „Eine wichtige Voraussetzung für MaaS sind daher ausgefeilte Prognose­modelle, die es Verkehrs­unternehmen erleichtern, ihr Angebot an die tatsächliche Nachfrage anzupassen.“

Hierfür benötigt es ausgefeilte Algorithmen: Dank Machine Learning können Planungs­systeme wie etwa die Tools der IVU.suite damit schon bald auf Basis der gefahrenen Fahrten detailliert voraussagen, wie viele Fahrten und Fahrgäste etwa an einem regnerischen Mittwoch­abend zu erwarten sind. Schon heute errechnen IVU.fleet und IVU.realtime aus den Echtzeit­­daten der Linien­busse die erwarteten Ankunfts- und Abfahrts­zeiten, um Anschlüsse zu sichern und Fahrgäste zu informieren. Und IVU.fleet unterstützt die Leitstellen­mitarbeiter mit Informationen zur voraus­sichtlichen Reichweite von Elektro­bussen und erleichtert so dispositive Maßnahmen.

IVU-Kunden sind damit schon heute gut für die Mobilität von morgen aufgestellt. Das integrierte System macht es Verkehrs­unternehmen leicht, Informationen durchgängig zu verwalten, auszutauschen und zu analysieren, um ihren Kunden jederzeit das beste und modernste Verkehrs­angebot bereitzustellen – und sie damit dazu bewegen, das eigene Auto stehen­zulassen oder zu teilen.

Dieser Artikel entstammt der IVU News 1/2020. Laden Sie die gesamte Ausgabe als PDF herunter:
> IVU News 1/2020

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