Veränderungen scheitern häufig an einer grundlegenden Frage: Wo fange ich an? Auch die Mobilitätswende sieht sich derzeit mit genau dieser Herausforderung konfrontiert. Dabei steht die Frage „wann macht wo welche Lösung überhaupt Sinn?” unweigerlich am Anfang eines jeden Veränderungsprozesses, schreckt aufgrund ihrer Komplexität doch leider auch unmittelbar ab.

Die Lösung für das Problem? Eine detailgenaue und datenbasierte Mobilitätsanalyse (Mobility Analytics), die die Ausgangsfrage in ihre einzelnen Bestandteile zerlegt, schrittweise Optimierungspotentiale für bestehende Verkehrssysteme und -strukturen aufzeigt und ihr so das Furchteinflößende nimmt. Denn schaut man sich alles geordnet an, ist der Anfang häufig schon gemacht und aus den einzelnen Schritten ergibt sich so schnell ein erkenntnisreiches Gesamtbild.

Wie genau eine solche Analyse schrittweise ablaufen könnte und welche Ergebnisse sich damit erzielen lassen, fassen wir am Beispiel der Planung eines On-Demand-Services zusammen.

Step 1: Datengetriebene Analyse des Planungsgebiets

Mit einem detaillierten Einblick in die Strukturen und lokalen Gegebenheiten lassen sich bereits bekannte, aber auch unbekannte Probleme der ausgewählten Region identifizieren und erste Handlungsempfehlungen ableiten.

Step 2: Simulation der Mobilitätsnachfrage

Die Simulation detaillierter Tür-zu-Tür-Mobilitätsketten einer ausgewählten Zielgruppe, unter anderem auf Basis anonymisierter Bewegungsdaten, ermöglicht wichtige Einblicke in die Bedürfnisse und das Mobilitätsmuster der Zielgruppe.

Step 3: Identifikation potentieller On-Demand Gebiete

Auf Basis der beiden vorherigen Schritte lassen sich nun gezielt Gebiete identifizieren, in denen eine neue Mobilitätslösung, so zum Beispiel ​On-Demand-Services, Sinn machen können.

Step 4: Simulation des operativen Betriebs

Für verschiedene On-Demand Produkt-Konfigurationen wird der optimale Fahrzeugmix ermittelt und so die richtige Mischung aus Kosten und Servicequalität definiert.

Step 5: Aussagen über Wirtschaftlichkeit

Durch die Zusammenführung von Angebot und Nach­frage lassen sich schließlich genaue Aus­sagen über die Wirtschaftlichkeit des geplanten On-Demand-Services treffen.

Sind Daten das neue Gold?

Bleibt die Frage, wie all diese Schritte gewinnbringend realisiert werden können. Die Grundlage einer erfolgreichen Mobilitätsanalyse mit entsprechender Vorhersagekraft ist eine umfassende Datengrundlage. Diese lässt sich überblicksartig in zwei Kategorien einteilen:

1. Daten zu Infrastruktur und Geografie: Mit diesen Informationen lässt sich eine genaue Vorstellung von den Raumeinheiten sowie der Raumstruktur erlangen. Soll das neue Mobilitätsangebot in der Stadt oder auf dem Land umgesetzt werden? Handelt es sich um ein Industrie- oder ein Wohngebiet? Liegen Besonderheiten in der Topographie vor? Wie steht es um das Infrastruktur-Angebot vor Ort?
2. Soziodemografische und Mobilitäts-Daten: Der zweite Datenbereich gibt weitere Einblicke in das Untersuchungsgebiet, nun vor allem aus einer Mikroperspektive. So können die Einwohnerstruktur (Dichte und Verteilung), der KFZ-Bestand, Informationen rund um Pendler-Gewohnheiten in der Region und Erreichbarkeit sowie Verfügbarkeit des ÖPNVs betrachtet werden.

Auf Basis dieser Daten kann schließlich eine detaillierte Gebietsanalyse durchgeführt werden. Das Ergebnis lässt sich zum Beispiel in einem mikroskopisches Simulationsmodell darstellen, das Tür-zu-Tür Wegeketten und Erkenntnisse zu den Mobilitätsgewohnheiten und -bedürfnissen der Bevölkerung liefert. Aus diesen simulierten Wegen kann schließlich durch den Vergleich verschiedener Verkehrsmittel zu jeder Tageszeit das Potenzial eines On-Demand-Betriebes abgeleitet werden, um abschließend den operativen Betrieb anhand unterschiedlicher Szenarien und Konfigurationen zu planen.

Im Großen und Ganzen heißt das: Mittels einer Mobilitätsanalyse kann nahezu jede denkbare Aussage über die Mobilitätssituation im ausgewählten Gebiet getroffen werden. Dank diverser Simulationsoptionen lassen sich so entsprechend jeder Ausgangsfrage unterschiedliche Szenarien mit an die Hand geben, zum Beispiel wie über den Einsatz von On-Demand Angeboten das bestehende ÖPNV-Angebot sinnvoll ergänzt und ausgebaut werden kann.

Ihr wollt mehr zum Thema Mobility Analytics erfahren? Dann schaut doch gerne am 13. November bei unserem IMN Business Club vorbei: In insgesamt drei Breakout Sessions widmen wir uns an diesem Abend noch einmal im Detail dem Vorgehen bei einer Mobilitätsanalyse.