Smart Data for Mobility (SD4M)

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1 Smart Data for Mobility (SD4M) Big-Data-Analytik-Plattform für multimodale Smart-Mobility-Services Dr. habil. Feiyu Xu DFKI

2 Mobilitätsökosystem geprägt von Vielfältigkeit der Verkehrsmittel Personenverkehr (individuell direkt) Personenverkehr (individuell - indirekt) Personenverkehr (öffentlich) Information Planung Buchung Abrechnun g/ Bezahlung Mobilität Zusatzdienste Vor der Fahrt Automobil Motorrad Fußgänger Fahrrad Carsharing Carpoolling Autoverleih Taxi Bike Sharing Fahrradverleih Fernverkehr Nahverkehr Flugzeug U-Bahn Bus Straßenbahn Stationäre Dienste (P&R, Bike & Ride etc.) Während und nach der Fahrt Copyright IdaLab

3 Big Data Ansätze für Personenverkehr Verbesserung des verkehrsmittelspezifischen Mobilitätserlebnisses eine verbesserte verkehrsmittelübergreifende Mobilitätsplanung

4 SD4M Projektziel Ein Ökosystem für multimodale Smart Mobility Services Basis ist eine Big-Data-Analytik Plattform für intelligentes Datenmanagement zur Optimierung der Auslastung, Planung und Prognose von Mobilitätsdienstleistern Individuellen flexibleren Preisgestaltung und Serviceoptimierung für Reisende

5 Multimodalität: heute Planen Nahverkehr HEUTE Zug Auto Planen Buchen Zugang Reisen Rückgabe Service Flugzeug Planen Buchen Rechnung Reisen Service Die Kombination der Verkehrsmittel muss der Reisende aufwendig planen. Copyright IdaLab

6 Multimodalität: heute Planen Nahverkehr HEUTE Zug Auto Planen Buchen Zugang Reisen Rückgabe Service Flugzeug Planen Buchen Rechnung Reisen Service

7 SD4M Plattform

8 Multimodalität: heute vs. morgen Planen Nahverkehr HEUTE Zug Auto Planen Buchen Zugang Reisen Rückgabe Service Flugzeug Planen Buchen Rechnung Reisen Service Nahverkehr MORGEN Zug Auto Flugzeug Planen Buchen Service Rechnung Dynamisches Routing mit optimierter Streckenführung und integrativem Management

9 SD4M Vision: Integration, Flexibilität, Proaktivität und Multimodalität Benutzersicht Anbietersicht Integration Proaktivität Personalisierung Multimodalität Nahtlose Integration aller Verkehrsmittel auf einer Plattform Eine Anlaufstelle für Planung, Buchung, Bezahlung und Abrechnung Agreggierte Information von verschiedenen Dienstleistungsanbietern Intuitive Benutzeroberfläche Echtzeit-Anpassung an externe Umstände (Wetter, Streik, Großereignisse, etc.) Automatisches Buchen & Stornieren basierend auf Echtzeit-Reiseverlauf Angebote und Hinweise/ Vorschläge am Zielort der Reise Personalisierte Suchparameter und erfasste Präferenzen für Reiseverlauf Bereitstellung von Zusatzleistungen basierend auf Kundenpräferenzen und Reisequalität Bereitstellung geospezifischer Informationen Tür-zu-Tür Planung unter Berücksichtigung aller zur Verfügung stehenden Transportmittel Berücksichtigung aller Parametern wie Preis, CO2-Ausstoß etc. Echtzeit- Monitoring und Analyse Intelligente Steuerung Dynamische Preise Sensoren-basierte Daten (an Verkehrsmitteln und Infrastruktur) zur Auswertung für Verkehrssteuerung Monitoring der Verkehrssituation und Modellierung verschiedener Parameter zur proaktiven Entscheidungsfindung im Verkehrsfluss Berücksichtigung des Einflusses aller Datenquellen (Soziale Medien, etc.) Steuerbare Geschwindigkeitsbegrenzungen und Ampelphasen Bereitstellung von Park&Ride-Möglichkeiten und aktive Navigation im Verkehrsfluss Flexibles Management der Parkmöglichkeiten durch aktive und adaptive Preissteuerung Intelligente Lösungen und Navigation von Rettungswagen Flexible Zugangsbegrenzungen im Stadtzentrum während hohem Verkehrsaufkommen Angebot von vergünstigten Bus/Zug/U-Bahn- Tickets bei hohem Verkehrsaufkommen Flexible Maut-Gestaltung für innerstädtische Straßen bei hohem Verkehrsaufkommen

10 Social Media Content

11 Social Media Content Fahrplanänderungen der DB Negative Kundenmeinung zur Verspätung bei DB

12 SD4M Konsortium und Assoziierte Partner

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Smart Data for Mobility (SD4M)

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