Flottenmanagement und Verkehrsflusssimulation im öffentlichen Kontext

So lief es bisher

Steigende Kosten, Umweltbelastungen und ein höhes Stresslevel

Vor allem in Ballungsräumen wird der Verkehr zunehmend als Belastung auf allen Ebenen empfunden. Ist die Infrastruktur von Straße, Schiene und Co nahe ihrer Kapazitätsgrenze ausgelastet, steigen Kosten, Umweltbelastungen und Stresslevel aller Beteiligten überproportional an. Herkömmliche Maßnahmen zur Kapazitätserweiterung, Effizienzsteigerung und Verkehrsvermeidung stoßen heute in dicht besiedelten Regionen an ihre Grenzen.

Gleichzeitig können Kommunen die zunehmende Komplexität zur Erfüllung der steigenden Anforderungen ohne neue Planungs- und Monitoringwerkzeuge nicht mehr bewältigen. Ziel innerhalb einer Smart City muss es daher sein, den multimodalen Verkehr bedarfsgerecht und intelligent auf die Gewohnheiten und Bedürfnisse der Einwohnenden abzustimmen. Dies betrifft beispielsweise verschiedene Mobilitätsanbieter sowie den Individualverkehr innerhalb einer Stadt.

Zugleich sind im Rahmen des öffentlichen Dienstes in vielen Städten zahlreiche Fahrzeuge unterwegs, die städtische Aufgaben erfüllen. Ihr Einsatz muss koordiniert und disponiert werden. Bislang erfolgt sowohl die strategische als auch die taktische Planung von städtischen Flotten und Arbeitseinsätzen reaktiv auf Basis des aktuellen Leistungsbedarfs und häufig unter Kostengesichtspunkten. Steigender Kostendruck, aber auch Forderungen nach CO2-Einsparungen, Verbesserung der Servicequalität und andere Faktoren erhöhen die Komplexität dieser Planungs- und Abstimmungsprozesse massiv. Nicht zuletzt führt das Fehlen von flotten- und einsatzspezifischen Daten dazu, dass viele Investitions- und Einsatzentscheidungen „aus dem Bauch heraus“ getroffen werden müssen.

Die Rolle der KI

Sowohl für die strategische als auch für die operative Planung bietet sich die Unterstützung durch KI-Systeme an. Diese können Entscheidungen auf allen Ebenen auf eine valide Datenbasis stellen, indem die einzelnen Faktoren gleichzeitig betrachtet und optimiert werden. Dies kann beispielsweise durch Simulationen unterschiedlicher Alternativen geschehen. Geplante Szenarien, digital erfasste Ergebnisse und automatisierte Lerneffekte aus Feedbackschleifen sorgen schließlich dafür, dass ein komplexes Verkehrssystem laufend besser funktioniert.

Die einzelnen Komponenten wie Planung und Monitoring des Flottenverbrauchs, Routen- und Einsatzoptimierung, Umweltfaktoren und Verkehrsdaten sind heute bereits verfügbar. Ihr Einsatz scheitert jedoch häufig an mangelndem Wissen um die Möglichkeiten und ihre integrierte Nutzung. Ziel ist es daher, diese Daten in einem Modell zusammenzuführen und darauf aufbauend durch Auswertung mittels KI Erkenntnisse zu gewinnen.

So könnte es sein

Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht aus dem Bauch heraus

Sensoren an Flottenfahrzeugen erfassen digital den Istzustand. Sie liefern Daten zu Routen, Verbräuchen und auftragsspezifischen Faktoren (Beladung, Zahl der Einsätze und Stopps) und diese Daten werden zueinander in Beziehung gesetzt.

In einem Simulationsmodul werden dann reale Einsätze etwa mit alternativen Fahrzeugen und Einsatzplanungen simuliert. Das Modul wertet dazu alle notwendigen Parameter wie Ressourceneinsatz, CO2-Ausstoß, Zeitbedarf, Kosten oder Bedarfsprognosen aus. Weitere Faktoren wie die Verkehrssituation zu unterschiedlichen Tageszeiten, der Verbrauch bei unterschiedlichen Temperaturen, die Straßenverhältnisse sowie der multimodale Verkehr schärfen die Simulationsergebnisse.

Auf operativer Ebene können die Ressourcen ebenfalls unter dem Einfluss zahlreicher Kriterien wie Kosten, Zeit, Umweltauswirkungen und Servicequalität zum Einsatz kommen. Entscheidungen über die Zusammenstellung der Flotte, die Elektrifizierung, Kapazitäten, die Planung von Ladekapazitäten und die Nutzung von Stromspeichern werden nicht mehr „aus dem Bauch heraus“ gefällt, sondern auf Grundlage einer besseren Datenbasis. Die Auswirkungen von Optimierungsmaßnahmen, beispielsweise von Routenoptimierungsalgorithmen oder der Verbesserung der Fahrzeugauswahl, können in Simulationen quantifiziert werden.

Maßnahmen werden durch den Einsatz von KI-Systemen kontinuierlich überprüft und ihre Soll- und Istwerte erhoben. Das macht die Maßnahmen nachvollzieh- und korrigierbar.

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