Big Data ebnet einem intelligenten Transportwesen den Weg
Man geht davon aus, dass die Personenbeförderung bis 2050 um 42 % und der Frachtverkehr um 60 % zugenommen haben wird. Um auf diese wachsende Nachfrage wie auch auf Bedenken zu Emissionen angemessen zu reagieren, muss das Verkehrssystem intelligenter werden. Big Data bieten eine reichhaltige Quelle an Echtzeitinformationen, die zur Erkennung von Trends genutzt werden könnte, zum Beispiel bezüglich der Bewegungsströme von Personen oder Fahrzeugen, sodass Behörden von reaktiven zu proaktiveren Transportlösungen übergehen könnten. Das EU-finanzierte Projekt LeMO untersuchte das Potenzial, die Einschränkungen und die Folgen der Verwendung von Big Data in fünf Dimensionen des Transportwesens: hinsichtlich des Modus, des Sektors, der Technologie, der Politik und der Bewertung. „Wir entwickelten forschungsbezogene und politische Pläne mit empfohlenen Maßnahmen, die den Betreibenden von Verkehrssystemen und der Politik dabei helfen sollen, Pläne für die Zukunft zu schmieden“, so der Projektkoordinator Rajendra Akerkar.
Bestandsaufnahme
Nach einer Überprüfung und Bestandsaufnahme zu der zukünftigen Anwendungsbereichen und den wahrscheinlichen gesellschaftlichen Auswirkungen von Big Data im Transportsektor führte LeMO sieben Fallstudien durch. Diese befassten sich mit dem Transport auf der Schiene, Echtzeit-Verkehrsmanagement mit offenen Daten, den Vorlieben der Logistikbranche sowie der Verbraucherinnen und Verbraucher, der intelligenten Binnenschifffahrt, optimierten Transportsystemen und verbessertem Kundenservice. Zu den teilnehmenden Organisationen zählten Siemens in Deutschland, die norwegische Behörde für Straßenverkehr, die Stadtverwaltung von Tallinn in Estland, Kepler51 in den Vereinigten Staaten, das belgische Unternehmen Nextmoov und Blauwe Golf Verbindend in den Niederlanden, die allesamt Big Data aktiv nutzen. Eine Fallstudie untersuchte die Verwendung von Big Data zur Regelung des Verkehrs sowohl auf der Straße als auch auf den Binnenwasserwegen in den Niederlanden, mit besonderem Fokus auf Stellen wie Brücken, an denen diese beiden Netzwerke sich überschneiden, da es dabei manchmal zu Problemen kommt. Die verantwortlichen Behörden glichen ihre Daten über den aktuellen Status von Brücken ab und schätzten die Brückenöffnungszeiten sowie die Verfügbarkeit von Anlegestellen auf der offenen Datenplattform Blauwe Golf Verbindend (Website in niederländischer Sprache) ab. Das Programm konnte Fahrten erfolgreich kürzer, kraftstoffsparender und emissionsarmer gestalten und wurde in den Niederlanden anschließend auch andernorts durchgeführt. Die Ergebnisse der Fallstudie wurden in den LeMO-Fahrplan für einen Transportsektor eingebunden, der Big Data allumfassend ausnutzt. Insgesamt werden darin elf Forschungsschwerpunkte vorgeschlagen, darunter Mustererkennungstechnologien, Speicheroptionen unter Anwendung von Edge Computing für Big Data und die Datenqualitätssicherung. Diese wurden von 13 politischen Maßnahmen begleitet, wie die Erstellung neuer Beschäftigungsmodelle, Empfehlungen bezüglich des Dateneigentums und Datenaustauschs sowie die Harmonisierung von Gesetzen über den Umgang mit Daten. „Zusammen umreißen diese Vorschläge klare Handlungspläne für die Politik und Forschung Europas, aus politischer, wirtschaftlicher, sozialer, technologischer, umweltbezogener, rechtlicher und ethischer Perspektive“, fügt Akerkar hinzu. Die LeMO-Referenzgruppe, an der Vertreterinnen und Vertreter zwölf europäischer Organisationen beteiligt waren (darunter DG MOVE), stellte das Fachwissen zur Validierung dieses Fahrplans bereit.
Nachhaltigerer Verkehr
Der LeMO-Fahrplan wird die Behörden dabei unterstützen, Staus und Unfällen durch bessere Verkehrsmodelle,-planung und -regelung vorzubeugen. Private Unternehmen in der Reisebranche könnten sich durch eine bessere Routenplanung und Logistik Wettbewerbsvorteile sichern. Einzelpersonen könnten von einer verbesserten Effizienz, leichterem Zugang, mehr Komfort und geringeren Kosten in der Transportbranche profitieren. Gleichzeitig wird ein effizienteres Verkehrswesen dazu beitragen, unnötige Emissionen zu vermeiden. Um seine Empfehlungen zu bewerben, nahm das LeMO-Team an den europäischen Forschungs- und Innovationstagen teil und richtete einen Workshop im Rahmen des European Big Data Value Forum aus. Ein in Brüssel veranstaltetes gemeinschaftliches Symposium zu rechtlichen, ethischen und sozialen Fragen in der Datenwirtschaft der EU wurde ebenfalls von mehreren politisch Verantwortlichen und wirtschaftlichen Führungskräften besucht. „Als Nächstes werden wir über Modelle, Datenströme, Rahmenwerke und Mechanismen hinausgehen, um zu ergründen, wie wir die fünf allgemeinen Eigenschaften datenfokussierter Kulturen einbinden können: Talent, Engagement, Vertrauen, gemeinsame Nutzung und die richtige Geisteshaltung“, so Akerkar.
Schlüsselbegriffe
LeMO, Big Data, Transport, Verkehr, Straßen, intelligent, Logistik, Reisen, Fahrten
