{"id":16824,"date":"2022-08-26T10:18:31","date_gmt":"2022-08-26T08:18:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16824"},"modified":"2022-09-26T13:25:23","modified_gmt":"2022-09-26T11:25:23","slug":"servicequalitaet-bei-bike-sharing-verbessern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/servicequalitaet-bei-bike-sharing-verbessern\/","title":{"rendered":"Servicequalit\u00e4t bei Bike-Sharing verbessern"},"content":{"rendered":"
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Gewohntes Bild in den St\u00e4dten: Fahrr\u00e4der von Bike-Sharing-Anbietern. (Bild: Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Bike-Sharing ist inzwischen vielerorts Alltag geworden, und gewiss haben Sie sie auch schon in verschiedenen Schweizer St\u00e4dten gesehen: Elektro-Fahrr\u00e4der oder E-Scooter in knalligen Farben, die sich an Bahnh\u00f6fen und anderen \u00f6ffentlichen Orten \u2013 meistens per App \u2013 benutzen lassen, um mal schnell von A nach B zu kommen. Nur: Oft genug werden diese Vehikel nach der Benutzung irgendwo abgestellt, etwa auf Trottoirs, in Hauseing\u00e4ngen oder sonstwo im \u00f6ffentlichen Raum. Dort werden sie h\u00e4ufig zu einem \u00c4rgernis f\u00fcr andere Verkehrsteilnehmer oder f\u00fcr Anwohner. Und sie m\u00fcssen von den Citybike-Anbietern aufw\u00e4ndig wieder eingesammelt werden.<\/p>\n

Die Erwartungen der Nutzer an Bike-Sharing sind vielf\u00e4ltig: Sie wollen ein Fahrzeug, das schnell verf\u00fcgbar und funktionsf\u00e4hig ist. Und sie wollen es dort, wo f\u00fcr sie ein Bedarf besteht, d.h. nicht nur an Bahnh\u00f6fen, sondern beispielsweise auch bei Konzerts\u00e4len, Sportstadien oder Restaurants, um von dort schnell und sicher nach Hause zu kommen. Eine Studie der Norwegischen Technisch-Naturwissenschaftlichen Universit\u00e4t (NTNU) in Trondheim hat sich deshalb mit der Frage befasst, wie St\u00e4dte und Anbieter von Bike-Sharing den Service und auch die Verkehrslenkung verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wie auf ein bewegliches Ziel schiessen<\/h3>\n

Fahrr\u00e4der oder E-Scooter dort bereitzustellen, wo und wann die Menschen sie brauchen, ist eine Herausforderung. Das Problem wird als dynamisch beschrieben, weil es sich st\u00e4ndig \u00e4ndert, und als stochastisch, weil es sich auf zuf\u00e4llige und oft schwer vorhersehbare Weise \u00e4ndert. Steffen Bakker, ein Forscher am NTNU-Department f\u00fcr Industrie\u00f6konomie und Technologiemanagement, erkl\u00e4rt dies wie folgt: „Die Nutzer des Bike-Sharing-Systems holen ihre Fahrr\u00e4der an einem Ort ab und bringen sie dann an einen anderen Ort. Dann \u00e4ndert sich der Zustand des Systems, weil die Fahrr\u00e4der pl\u00f6tzlich nicht mehr dort stehen, wo sie urspr\u00fcnglich standen, das ist der dynamische Teil“, sagte er. „Hinzu kommt, dass man nicht weiss, wann die Kunden die Fahrr\u00e4der abholen und wo sie sie abstellen. Das ist der stochastische Teil. Wenn man also zu Beginn des Tages planen will, weiss man nicht, was passieren wird.“ Das sei wie das Schiessen auf ein bewegliches Ziel. Das bedeutet: Erw\u00fcnscht ist ein System, mit dem sich genauere Vorhersagen treffen lassen, wo und wann ein erh\u00f6hter Bedarf f\u00fcr Fahrr\u00e4der und E-Scooter besteht. Bakker und seine Forscher-Kolleginnen und -Kollegen haben deshalb ein Optimierungsmodell entwickelt, das den Betreibern von Bike-Sharing Empfehlungen abgibt, wie sie die Fahrr\u00e4der und Scooter sowie auch ihre Servicefahrzeuge disponieren sollen. Es geht darum, den Prozess des sog. \u00abRebalancings\u00bb, also das Einsammeln und Transportieren von Fahrr\u00e4dern von einer Abstellstation zu einer anderen, zu verbessern.<\/p>\n

Die Teile richtig zusammenf\u00fcgen<\/h3>\n

Die norwegischen Forscher f\u00fchrten zu diesem Zweck in Trondheim einen Pilotversuch durch. „Damit wollen wir bestehende Citybike-Systeme als Testbasis nutzen und durch die Entwicklung neuer Entscheidungshilfen die Effizienz der Rebalancing-Teams um 30 % und die Lebensdauer der Fahrr\u00e4der um 20 % erh\u00f6hen“, so Jasmina Vele, Projektleiterin bei Urban Sharing, der am Forschungsprojekt beteiligten Bike-Sharing-Firma. „Dies kann durch bessere Entscheidungen in Bezug auf das Rebalancing und die pr\u00e4ventive Wartung erreicht werden, was zu einer gro\u00dfen Kostenreduzierung in den bestehenden st\u00e4dtischen Fahrradsystemen f\u00fchren wird.“ Mit Hilfe des Optimierungsmodells, das sich noch in der Entwicklungsphase befindet, kann den Fahrern der Servicefahrzeuge jedes Mal, wenn sie an einer Fahrradstation ankommen, ein neuer Plan \u00fcbermittelt werden.<\/p>\n

Genau das ist der knifflige Teil. Es sei wichtig, nicht zu kurzsichtig zu sein und sich nur auf den aktuellen Zustand des Systems zu konzentrieren, sagt Bakker, vor allem, wenn zu erwarten sei, dass bestimmte Stationen in der n\u00e4chsten Stunde oder so mehr Nachfrage haben werden. „Es ist sehr komplex, weil es ein grosses System ist“, sagt er. „Vielleicht wird es in einer Stunde eine grosse Nachfrage an der Station geben. Man m\u00f6chte also schon einige Fahrr\u00e4der dorthin bringen. Gleichzeitig kann es aber auch Bahnh\u00f6fe geben, die jetzt fast leer sind und Fahrr\u00e4der brauchen. Man muss also einen Kompromiss finden.“<\/p>\n

Bike-Sharing modellieren mit digitalem Zwilling<\/h3>\n

Bakker und seine Kollegen arbeiten mit dem Fachbereich Informatik der NTNU zusammen, um einen „digitalen Zwilling“ oder eine Computersimulation der Systeme zu erstellen. Damit k\u00f6nnen sie verschiedene Modelle testen und verschiedene Ans\u00e4tze ausprobieren, ohne sie in der realen Welt testen zu m\u00fcssen. Erste Tests haben gezeigt, dass das von der Gruppe erstellte Modell die Anzahl der Probleme (d. h. entweder zu wenig Fahrr\u00e4der an der Stelle, an der der Benutzer eines haben m\u00f6chte, oder zu viele Fahrr\u00e4der, so dass der Benutzer sein Fahrrad nicht abstellen kann) um 41 % verringern kann, verglichen mit dem Verzicht auf eine Neugewichtung.<\/p>\n

Das Team rund um Steffen Bakker hat auch an einer Komponente des Optimierungsmodells gearbeitet, dem sog. Kritikalit\u00e4ts-Score. Ein Kritikalit\u00e4ts-Score ist im Grunde eine Punktzahl, die den verschiedenen Bike-Sharing-Parkpl\u00e4tzen auf der Grundlage der Anzahl der Fahrr\u00e4der, die sie derzeit enthalten oder ben\u00f6tigen, zugewiesen wird. Diese Werte sind relativ einfach zu berechnen und k\u00f6nnen den Fahrern w\u00e4hrend ihrer Fahrt durch die Stadt zur Verf\u00fcgung gestellt werden, um die Anzahl der Fahrr\u00e4der an jeder Station auszugleichen. „Es ist eine Punktzahl, die dem Servicefahrer sagt, welche Station er unbedingt aufsuchen sollte“, so Bakker. „Damit k\u00f6nnen wir etwas anbieten, das zwar nicht das Beste ist, aber wahrscheinlich gut und viel besser als das, was Bike-Sharing-Unternehmen aktuell zur Verf\u00fcgung haben.“ Jasmina Vele von Urban Sharing best\u00e4tigt denn auch, dass der Einsatz diese Art von Optimierungsmodellen dazu beitragen kann, Bike-Sharing zu einem wichtigen Bestandteil des st\u00e4dtischen Verkehrs zu machen. „Die Vision von Urban Sharing f\u00fcr die Mobilit\u00e4t der Zukunft ist ein Verkehrssystem, das reaktionsf\u00e4hig und anpassungsf\u00e4hig ist. Durch den Einsatz von Daten und Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen\/Optimierung k\u00f6nnen wir das Beste aus traditionellen und modernen Verkehrssystemen kombinieren und ein ressourceneffizientes System schaffen, das auf die Nachfrage reagiert und sich an die individuellen Bed\u00fcrfnisse der Nutzer anpasst“, so Vele.<\/p>\n

Die Forschungsarbeit wurde im European Journal of Operational Research ver\u00f6ffentlicht. Quelle: Techexplore.com<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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