Live-Simulation auf der digitalen Landkarte | Targomo + Oslos Verkehrsbehörde Ruter

Live-Simulation auf der digitalen Landkarte | Targomo + Oslos Verkehrsbehörde Ruter

Die norwegische Verkehrsbehörde Ruter, die alle wichtigen öffentlichen Verkehrsmittel in Oslo und Umgebung verwaltet, wollte wissen: Wie kann sie das Infrastrukturnetz noch besser machen? Ruter wollte sich einen Überblick verschaffen, wie viele Menschen eine bestimmte Bushaltestelle, einen Bahnhof oder einen Fährstation erreichen können und in welcher Zeit. Würde sich irgendwo eine zusätzliche Station lohnen? Um Fragen wie diese und andere zur Erreichbarkeit verschiedener Stationen zu beantworten wandte sich Ruter an die Location-Intelligence-Experten des Potsdamer Startups Targomo.

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© Targomo

Ruter hatte Targomo durch ein Projekt des norwegischen Forbrukerradet (zu Deutsch: Verbraucherrat) kennengelernt, für den das Startup eine Online-Anwendung zur Visualisierung von Reisezeiten entwickelt hatte. Schon kurze Zeit später arbeiteten Targomo und Ruter gemeinsam daran, die Einzugsgebiete der öffentlichen Verkehrsmittel im Großraum Olso zu analysieren. Ruter wollte langfristig dabei unterstützt werden, datenbasierte und somit fundierte Entscheidungen über Infrastrukturmaßnahmen wie etwa potenzielle neue Metro-Stationen zu treffen.

Dabei konnten die interaktiven Kartensimulationen von Targomo helfen: Das junge Unternehmen setzte dazu zunächst ein digitales Szenario des Infrastrukturnetzes auf, mit dem sich Ruter einen Überblick verschaffen konnte. Je konkreter die Frage- beziehungsweise Vorstellung des Kunden, desto schneller ist das Szenario digital aufgesetzt. Noch wesentlicher für die Aufbaudauer aber sind die vorliegenden Daten und dabei vor allem die Datenqualität.
 

Big Data nutzbar machen

Um verlässliche Analyseergebnisse zu erhalten, müssen vor Aufbau des Digital-Szenarios riesige Datenmengen nutzbar gemacht werden. Gerade bei Projekten, die Datenquellen unterschiedlicher politischer Gebiete kombinieren, verbirgt sich an dieser Stelle der größte Aufwand.

Folgendes Beispiel macht das deutlich: Die Zensus-Daten Deutschlands sind einheitlich organisiert. Als Bundesbehörde speichert sie das Bundesamt für Statistik für ganz Deutschland nach dem gleichen Prinzip, was eine Einbindung in die Targomo-Lösung maximal vereinfachen würde. Will man aber Datensätze von unterschiedlich organisierten Quellen (zum Beispiel von verschiedenen Staaten) zusammenbringen, sind umfangreiche Aufbereitungsprozesse nötig, die Zeit brauchen. Etwa wenn Quelle A das Alter der Bevölkerung in Clustern von 14 bis 25 und 26 bis 35 Jahren sammelt, während Quelle B die Cluster von 14 bis 20 und 21 bis 29 einteilt. In diesem Fall müsste als erstes ein einheitliches Datensystem geschaffen werden.

Zurück zum Verkehrsprojekt in den Norden: In dezentralen Einheitsstaaten wie Norwegen lassen sich solche Datensätze in der Regel reibungslos in Beziehung setzen, so auch im Ruter-Projekt. Nachdem die Experten von Targomo die Infrastruktur- und Bevölkerungsdaten für den jeweiligen Stadtteil in und um Oslo vorbereitet und integriert hatten, war das digitale Szenario einsatzbereit und zeigt seither einen detaillierten Überblick über das gesamte Verkehrsnetz. Auf der digitalen Karte kann Ruter nun Metrostationen als dynamische Punkte verschieben und der Algorithmus berechnet sofort die Auswirkungen im Netz. Wenn Ruter einen virtuellen Punkt – also eine Station – hinzufügt, kann die Verkehrsbehörde anschließend ablesen, wie sich diese zusätzliche Station auf das Passagieraufkommen auswirken würde und entsprechend entscheiden.
 

Sehen, was passiert, bevor es passiert

Inzwischen hat sich das Projekt zu einer langfristigen Zusammenarbeit entwickelt. Ruter simuliert die Auswirkungen von Ausfällen, Umleitungen und analysiert und plant die Taktung von Bussen und Bahnen digital.

Die Simulationen von Targomo kommen jedoch nicht nur in Verkehrsbetrieben zum Einsatz. Auch Anbieter, die zum Beispiel Routen von ganzen Fahrzeugflotten oder eCharging-Infrastrukturen planen, können durch die Netzwerkanalysen des Technologie-Startups verschiedene Szenarien austesten und mit Daten untermauerte Unternehmensentscheidungen treffen. Das kann auch die Vorbereitung auf Krisensituationen einschließen: Zum Beispiel kann man mit der Technologie durchspielen, was passiert, wenn ein oder mehrere eCharging-Stationen ausfallen und welche Route der Techniker zur Reparatur abfahren sollte.
 

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