Data Analytics and Application Center (DAAC): Smarte Daten

In seinem neuen Digital Lab entwickelt Siemens ITS zusammen mit Pilotkunden datengetriebene Anwendungen und Services auf Basis künstlicher Intelligenz: von Netzanalysen und intelligenten Verkehrsmanagementfunktionen über Flottenmanagement-Lösungen bis zu Funktionen für intermodales Mobilitätsmanagement.

 

von Peter Rosenberger 

Nie war er für Städte so wertvoll wie heute, der Blick voraus in die Zukunft der Mobilität. Mit disruptiven Technologien und zusätzlichen Transportmodi rollt eine gigantische Welle von Veränderungen auf sie zu. Und ob sie davon nachhaltig profitieren oder später chronisch darunter leiden, hängt vor allem davon ab, welche Rolle sie dabei übernehmen: Je aktiver eine Kommune den Wandel mitgestaltet, desto größere Chancen hat sie, zu den Gewinnern zu gehören.

 

Zum Glück bringt die schöne neue Welt der digitalen Mobilität nicht nur große Herausforderungen mit sich, sondern auch faszinierende Chancen. Denn die Vernetzung des Straßenverkehrs generiert riesige Mengen von Daten, die anschließend zur Realisierung innovativer Lösungen bereitstehen. Genau damit beschäftigt sich das neue Data Analytics and Application Center (DAAC), das Siemens ITS im Frühjahr gegründet hat. „Wir entwickeln keine fertigen Serienprodukte, sondern ‚First-of-its-kind‘ datengetriebene Funktionen und Anwendungen für spezifische Aufgabenstellungen, die dann natürlich in unsere Produkte und Services einfließen“, sagt der Leiter Dr. Claus Beringer. „Deshalb arbeiten wir auch nicht nach einer vorgegebenen Entwicklungs-Roadmap, sondern an den Anwendungsfällen kontinuierlich eng mit Pilotkunden und passen uns agil und flexibel an die im Verlauf des Rapid Prototyping sich verändernden Anforderungen an. Damit ähneln unsere Abläufe eher denen in einem Start-up.“


Dieser Ansatz schafft ganz neue Möglichkeiten, wenn es darum geht, startend mit einem Design Thinking-Process konkrete Kundenwünsche im Hinblick auf spezifische Applikationen und Funktionen umzusetzen. Dabei kommen dem DAAC-Team selbstverständlich auch übergreifende konzerninterne Ressourcen wie das offene Internet-of-Things-Betriebssystem Mindsphere zugute. Die Kunden sind dabei nicht nur Städte, es können unter anderem auch die Betreiber einzelner Fahrzeugflotten sein. Zu den ersten Projekten des DAAC gehört beispielsweise das Flottenmanagement für ein E-Bike-Sharing-System mit 1.400 Fahrrädern und 140 Stationen in Lissabon. Der besondere Clou: Das Konzept soll unter anderem sicherstellen, dass zu jeder Zeit an allen Stationen der Stadt genügend E-Bikes zur Verfügung stehen. Möglich wird das durch ein intelligentes Prognosetool, das exakt vorhersagt, wie sich die Nutzer zum Beispiel bei unterschiedlichen Witterungsbedingungen an entsprechenden Tagen und Uhrzeiten verhalten.

Wir entwickeln keine fertigen Serienprodukte, sondern ‚First-of-its-kind‘ datengetriebene Funktionen und Anwendungen für spezifische Aufgabenstellungen.
Dr. Claus Beringer, Head of Data Analytics and Application Center

Grundsätzlich gibt es drei Aufgabenbereiche, in denen das DAAC für die Kunden echten Mehrwert bietet. Das beginnt mit der klassischen Netzoptimierung durch Auswertung vorhandener Verkehrsdaten und eventuell zusätzlicher Daten, etwa von Navigations- oder Wetterdiensten. Im Vordergrund steht dabei oft der Wunsch, erst einmal größtmögliche Transparenz zu schaffen (Descriptive Analytics). So wie aktuell bei einem laufenden Projekt in der belgischen Region Flandern, für die das DAAC ein hochmodernes Dashboard bauen wird, um rund 1.600 Controller zu überwachen. Auf diesem Weg sollen zunächst die Bottom-10-Kreuzungen identifiziert werden, um anschließend geeignete Maßnahmen zur Verbesserung des Verkehrsflusses zu definieren.

Als Kernthema Nummer zwei sieht das Team um Dr. Beringer die Entwicklung innovativer Lösungen für das Management von Flotten im Netz – hier beispielsweise wie im oben genannten Projekt datenbasierte Vorhersagemodelle (Predictive und Prescriptive Analytics). Die Anwendungsbereiche sind dabei äußerst facettenreich. Sie reichen vom maßgeschneiderten Management von Sharing-Flotten wie den E-Bikes in Lissabon bis zur Einsatzplanung höchst agiler selbstfahrender Bussysteme, die bedarfsabhängig und ohne feste Fahrpläne oder Haltestellen arbeiten. Selbstverständlich werden Prognosetools auch schon im ersten Kernfeld, der Verkehrsnetzsteuerung, eingesetzt – zum Beispiel zur Vorhersage von Staus in städtischen Straßennetzen oder für die voraussagende Instandhaltung von Infrastruktur oder Fahrzeugen.

Das dritte Kernthema des DAAC wird das intermodale Management des einzelnen Reisenden über verschiedene Verkehrsmodi hinweg sein. Die Vision im Hinblick auf alle drei Kernthemen ist ein ausbalanciertes Mobilitätsökosystem in einer Smart City, das nach Analyse von Real-Time-Daten und historischer Daten selbstständig Steuerungsmaßnahmen ergreift, deren Auswirkungen überprüft und seine Vorgehensweise daraufhin entsprechend anpasst – etwa mit der Übermittlung veränderter Routenvorschläge an die Nutzer oder Umstiegsempfehlungen auf andere Transportmodi.

17.10.2017

Peter Rosenberger arbeitet als Journalist in Birkenau

Bildquellen: Siemens AG

Dr. Claus Beringer ist seit Frühjahr 2017 Head of Data Analytics and Application Center. Zuvor war er von 2015 bis 2017 Vice President Digital Traffic Solutions bei Siemens ITS und von 2012 bis 2015 Head of Strategic Projects bei Siemens Mobility and Logistics.

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