Nachfrageorientierte Planung des ÖPNV-Angebots

Zur genauen Ermittlung des Bedarfs sind quantitative Erhebungen mit automatischen Fahrgastzählsystemen (AFZS) oder Zählpersonal heute bereits die gängige Praxis. Der mit Mobile Data Fusion verfolgte Ansatz beruht auf der Idee, zusätzliche Daten für die Ermittlung der ÖPNVNachfrage zu nutzen. Dazu werden WLAN- und Bluetooth-Signale mobiler Endgeräte, Anfragen an die Verbindungsauskunft sowie die Mobilithek (früher mCloud), die frei verfügbare Datenbank des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr, genutzt. Ziel des Projektes ist es, diese bereits vorhandenen Datenquellen erstmals zu fusionieren. Im Fokus stehen dabei insbesondere Informationen über Quelle-Ziel-Verflechtungen und Umsteigeströme. Des Weiteren werden zusätzliche Erkenntnisse hinsichtlich der Häufigkeit und Kontinuität der ÖPNV-Nutzung gewonnen.

Für die Datenfusion werden die Eingangsdaten in einer Big-Data-Pipeline erfasst, aufbereitet und analysiert (Abbildung), wobei sich der Begriff „Big Data“ im Projekt nicht auf die generierten Datenmengen bezieht, sondern auf die komplexe Analyse, Aufbereitung und Verwertung der Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dabei geht es insbesondere um das Erkennen von statistischen Korrelationen, Mustern und Zusammenhängen hinsichtlich der Routenwahl von Nutzern innerhalb des ÖPNV-Netzes.

Das von der INIT entwickelte Back-End-System basiert auf einer Apache Kafka Dateninfrastruktur. Als quelloffene Software zum Übertragen und Speichern großer Datenströme agiert Apache Kafka als Datenbroker zwischen den Datenproduzenten (Eingangsdaten) und den Datenkonsumenten (IT-Partnersysteme). Apache Flink wird dabei zur Transformation von Datenströmen sowie zum Verknüpfen der Datenquellen eingesetzt. Apache Beam dient als einheitliche Programmierschnittstelle (API), um die Algorithmen in verschiedenen Prozessen einsetzen zu können. Ein großer Vorteil dieser eingesetzten Technologien ist die breite Skalierbarkeit sowie die Möglichkeit der Echtzeitbearbeitung, die es ermöglicht, einen kontinuierlichen Strom an Ereignissen in einem Verkehrsnetz zu analysieren und in Echtzeit Maßnahmen der Verkehrssteuerung zu ergreifen sowie beispielsweise künftig auch den Besetztgrad in der Fahrgastinformation zur Verfügung zu stellen.

Mobile Data Fusion wird vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. An dem Projektkonsortium unter der Federführung von WVI Prof. Dr. Wermuth Verkehrsforschung und Infrastrukturplanung GmbH, Braunschweig, beteiligt sich neben der INIT, der Blic Beratungsgesellschaft für Leit-, Informations- und Computertechnik mbH, der Universität Kassel, Fachgebiet Verkehrsplanung und Verkehrssysteme (VPVS), auch der Nordhessische Verkehrs Verbund (NVV), der im Rahmen des Projektes über 40 Fahrzeuge zur Erprobung einsetzt.