Forschungsprojekte

Echtzeitanalyse und Crowdsourcing für eine selbstorganisierte Stadtlogistik

(an der TU München durchgeführt)

Kontext

Mobilitätsdienstleistungen wie Carsharing oder Routing sind für Endnutzer und große Unternehmen weit verbreitet. Von mobilen Anwendungen für intermodale Reisen bis hin zu Carsharing-Konzepten für Unternehmen gibt es eine große Angebotsvielfalt. Diese sind jedoch oft nicht für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) geeignet.

Oft erfüllen die Dienste für Endnutzer nicht die Anforderungen der Unternehmen an die Zuverlässigkeit oder können nicht in die Geschäftsprozesse integriert werden. Zusätzlich erfordern Dienstleistungen für Großunternehmen Skaleneffekte, die in KMU aufgrund ihrer Größe nicht realisiert werden können.

Projektziel

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Plattform, die integrierte Mobilitätsdienstleistungen für KMUs ermöglicht. Basierend auf Standort-, Verkehrs- und Betriebsdaten sorgt ein Crowdsourcing-Ansatz für dezentrale, flexible und aktuelle Mobilitätsdienstleistungen. Mit Hilfe dieser Dienste können KMU ihre innerstädtischen Logistikprozesse verbessern.

Umsetzung

Um das Projektziel zu erreichen, wird eine Plattform entwickelt, die Daten von verschiedenen Projektpartnern integriert, skalierbare Data-Mining-Methoden zur Verarbeitung der Daten anwendet und die verarbeiteten Daten für mobile Anwendungen zur Verfügung stellt. Zusätzlich zeigen mehrere beispielhafte mobile Anwendungen, wie KMUs ihre Logistik mithilfe der auf der Plattform gehosteten Daten verbessern können. Die Plattform und die mobilen Dienste werden in einem Feldtest in der Stadt Dresden eingesetzt.

Das Projekt wird in drei aufeinanderfolgenden Iterationen durchgeführt, wobei jede von ihnen die Projektergebnisse verfeinert und verbessert. Die erste Iteration führt zu einer ersten einsatzfähigen Version der Crowdsourcing-Plattform und der beispielhaften mobilen Anwendungen. In der zweiten und dritten Implementierung wird die Plattform verbessert, wobei das Feedback aus den Feldtests integriert wird. Jede Iteration umfasst drei Phasen: Konzept-, Entwicklungs- und Evaluierungsphase. Während des gesamten Projekts stellt eine kontinuierliche Kommunikationsphase sicher, dass alle relevanten Interessenvertreter über die realisierten Projektergebnisse informiert werden.

Arbeitspakete

Identifizierung der Bedürfnisse der Benutzer und Entwicklung von Szenarien
Konzeptentwicklung für eine Crowdsourcing-Plattform, die eine selbstorganisierte Stadtlogistik ermöglicht
Skalierbares Data Mining und Datenmanagement auf der Crowdsourcing-Plattform
Aufbau und Verwaltung einer Community auf der Crowdsourcing-Plattform
Entwicklung und Bereitstellung von mobilen Anwendungen
Feldtests zur Bewertung des Konzepts und der Plattform
Projektmanagement, Übertragung und Konsolidierung

Nutzen

Das Projekt zeigt, wie heterogene Datenquellen aggregiert und auf einer Plattform integriert werden können, um datengesteuerte Dienste zu ermöglichen – es wandelt Big Data in Smart Data um.

Die Architektur der Plattform mit ihren Benutzeroberflächen und Governance-Mechanismen ist eine Erleichterung für integrierte Dienstleistungsanbieter, Geschäftskunden, Endnutzer und die öffentliche Verwaltung. Das gesamte Ökosystem kann von den Daten, die auf der Plattform gehostet werden, profitieren und kontinuierlich mehr Daten erzeugen. Die entwickelten Datenmanagementtechnologien sowie die Plattformarchitektur schaffen einen Wert, der über das Projekt ExCELL hinausgeht. Über ein Referenzmodell kann die Plattform in anderen Städten oder Regionen eingesetzt und an andere datengesteuerte Kontexte als die Mobilität angepasst werden.