Die Challenge
Der Verkehrs- und Tarifverbund Stuttgart (VVS) hatte für den MobiData BW Hackathon eine Challenge beschrieben, die jeder Stuttgarter gut kennt: Zu den Hauptverkehrszeiten sind die Bahnen und Busse in der Region Stuttgart teilweise voll belegt. Das stark schwankende Verkehrsverhalten stellt die Stadt-, Verkehrs- und MobilitätsplanerInnen gerade in Zeiten von Social Distancing vor große Herausforderungen. Ziel der Challenge war es, Auslastungsspitzen zu vermeiden und die Fahrgäste idealerweise per App auf weniger stark genutzte Verkehrsmittel und Linien zu alternativen Zeiten zu lenken. Den Fahrgästen soll so ein sichereres und angenehmeres Fahren ermöglicht werden.
Das Projekt
Ziel von EFA Analytics war es, die Auslastung von Fahrzeugen im ÖPNV ohne den Einsatz teurer und aufwendig zu installierender Hardware-Sensoren zu prognostizieren. Als Grundlage werden dabei, in anonymisierter und zusammengefasster Form, die Verbindungsanfragen von VerkehrsteilnehmerInnen in der digitalen Fahrplanauskunft samt App des VVS herangezogen – oder im Fachjargon „EFA“ für Elektronische Fahrplanauskunft.
Zur Auswertung der Echtzeitdaten und deren Aufbereitung entstand im Projekt ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Modell, das Daten zusammenführt, Muster erkennt und Aussagen treffen kann. Die daraus gewonnenen Informationen können in die kurzfristige sowie langfristige Planung des Betreibers einfließen. Außerdem bieten sie Fahrgästen die Möglichkeit, sich bei der Planung ihrer Route vor Fahrtantritt auch an der Auslastung des Transportmittels zu orientieren.
