Aktuelle Mobilitätstrends und mögliche disruptive Veränderungen durch Automatisierung

Transkript

1 DLR.de Slide 1 Aktuelle Mobilitätstrends und mögliche disruptive Veränderungen durch Automatisierung Benjamin Kickhöfer DLR Institut für Verkehrsforschung

2 DLR.de Slide 2 Utopie für die Zukunft.

3 DLR.de Slide 3 Die Stadt von morgen? Drive Sweden - Strategic Innovation Program launched by the Swedish government with Lindholmen Science Park

4 DLR.de Slide 4 Wie beschreibt das Video die Stadt von morgen? Mehr Platz für Menschen (weniger Parkraum benötigt, effizienterer Verkehrsfluss) Geringere Wartezeiten, reibungsloser Betrieb (Synchronisierung von Verkehrsangebot und -nachfrage) Sicherer, weniger Lärm und Schadstoffe durch Verkehr (Intelligente Verkehrssteuerung, car2car Kommunikation) Drive Sweden - Strategic Innovation Program launched by the Swedish government with Lindholmen Science Park Wie kommen wir dort hin? Private Pkw abschaffen Installieren von Shared Autonomous Vehicle Angeboten (SAV/AVoD/MaaS)

5 DLR.de Slide 5 Historie Pkw-Markt.

6 DLR.de Slide 6 Seit 1993: Pkw-Bestand in Deutschland +10 Mio. Fahrzeuge Millionen Pkw West: 28.4 Mio. Ost: 6 Mio. 34,4 31,4 Alter 6,5 Jahre gewerblich privat 44,4 40,6 Alter 9 Jahre 42,5 Mio. (95%) in Privathaushalten Quelle: KBA Kraftfahrzeugstatistik

7 DLR.de Slide 7 Anteil gewerblicher Neuzulassungen steigt ständig dies schlägt sich im Bestand jedoch nicht nieder 100% 90% Bestand gewerblich Neuzulassungen 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% privat, 65 bis 100 Jahre privat, 40 bis 64 Jahre privat, 25 bis 39 Jahre privat, 0 bis 24 Jahre % 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Quelle: KBA Kraftfahrzeugstatistik

8 DLR.de Slide 8 Gewerbliche Neuzulassungen gehen nach kurzer Zeit in den privaten Pkw-Bestand über Pkw-Bestand am nach Jahr der Erstzulassung und im Vergleich zu Neuzulassungen im Jahresverlauf gewerblich privat 3,04 2,76 Millionen Pkw % Dienst- und Flottenwägen 25-35% faktisch privat % privat 0.0 bis NZL 2014 Quelle: KBA Kraftfahrzeugstatistik

9 DLR.de Slide 9 Disruptive Veränderungen?

10 DLR.de Slide 10 Entwicklung der Carsharing-Flotte in Deutschland Carsharing Fahrzeuge Quelle: Carsharing.de, ZFZR des KBA

11 DLR.de Slide 11 Ein Trend Richtung Nutzen statt Besitzen ist bisher nicht erkennbar eher ein Trend Richtung Besitzen statt Nutzen Index 1993 = 1 9 Jahre 44,4 Mio. Pkw 636 Mrd. Km Mittleres Pkw-Alter Pkw Bestand Pkw Gesamtfahrleistung Km Fahrleistung pro Pkw Quelle: KBA Kraftfahrzeugstatistik, Verkehr in Zahlen

12 DLR.de Slide 12 Unter Senioren immer weniger ohne Auto - In (fast) allen Altersklassen immer mehr mit eigenem Auto Bevölkerungsanteil 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Pkw im Haushalt geteilt Personen mit eigenem Pkw Mindestens ein Pkw im Haushalt Mindestens ein Pkw pro Erwachsenem im Haushalt Alter Quelle: Auswertungen der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe

13 DLR.de Slide 13 Warum besitzen Menschen Autos? Unter welchen Umständen wären sie bereit diese abzugeben?

14 DLR.de Slide 14

15 DLR.de Slide 15 Ein (privater) Pkw wird nur ~3% der Zeit gefahren Maximal ~10% der Pkw sind gleichzeitig unterwegs an einem Stichtag: 39% ohne Fahrt 39 km 2,1 Fahrten 00:44 h Fahrt 15:46 h Parken auf Privatgrund 07:30 h Parken (halb-)öffentlich 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Fahrt Parken: Sonstiges, (halb-)öffentlich Sonstiges, privat Arbeit, (halb-)öffentlich Arbeit, privat Zuhause, (halb-)öffentlich Zuhause, privat Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag Samstag Sonntag Quelle: Eigene Auswertungen MiD, KiD

16 DLR.de Slide 16 Durchschnittliche Pkw-Jahresfahrleistung = Km Häufigkeit der Nutzung unterscheidet sich stark kumulierter Anteil Fahrzeugtage 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Typ 1 Typ 2 Typ 3 Typ 4 Gesamt Pkw-Typen nach Jahresfahrleistung und Nutzungshäufigkeit Min. 1 Person im HH mit täglicher Pkw-Nutzung Keine Person im HH mit täglicher Pkw-Nutzung Jahresfahrleistung < km Jahresfahrleistung > km Typ1: 43% Typ 2: 33% Typ 3: 20% Typ 4: 4% 0% Tagesfahrleistung [km] Quelle: Eigene Auswertungen MiD

17 DLR.de Slide 17 Studie The Impact of Vehicle Automation on Mobility Behaviour für BMW ifmo Source: Trommer et al. (2016),

18 DLR.de Slide 18 Neue SAV/AVoD/MaaS Verkehrsangebote: Autonomous Carsharing (ACS), Autonomous Ridesharing (ARS) Autonomous Carsharing Autonomous Ridesharing ACS ARS Geteilte Fahrzeuge Geteilte Wege Umwege möglich Leerfahrten möglich Geteilte Kosten OpenStreetMap contributors OpenStreetMap contributors

19 DLR.de Slide 19 Die Qual der Verkehrsmittelwahl bei Wegen und beim Vorhalten von Mobilitätswerkzeugen Verkehrsmittelwahl bei Wegen? Reisezeit Wartezeit Kosten Wetter Umstiege Komfort Privatsphäre Vorhalten von Mobilitätswerkzeugen? Andere Angebote Investitionskosten Pick-up/drop-off Transport von Gütern Ferienreisen Icon made by Freepik from

20 DLR.de Slide 20 Wirkungen von automatisierten Fahrzeugen: Szenario autonome private Pkw Automatisierte Fahrzeuge diffundieren in den Pkw-Bestand Mobilitätseingeschränkte werden mobiler Bis zu 20% AVs in Pkw-Bestand 2035 Parken geht einfacher und schneller Bis zu 10% Fahrleistungszuwachs Zeit im Auto ist besser nutzbar Verluste vor allem bei öffentlichen Verkehrsmitteln Source: Trommer et al. (2016),

21 DLR.de Slide 21 Zurück zur Qual der Verkehrsmittelwahl? Icon made by Freepik from

22 DLR.de Slide 22 Wirkungen von automatisierten Fahrzeugen: Szenario SAV/AVoD/MaaS SAV/AVoD/MaaS Angebot Business cases für alle Regionstypen in Deutschland Besitz privater Pkw Bis zu 15% Marktanteil (Wege) + Verkehrsmittelwahl Bis zu 10% Fahrleistungszuwachs Verluste bei allen anderen Verkehrsmitteln Source: Trommer et al. (2016),

23 DLR.de Slide 23 Die Stadt von morgen ohne private Pkw ist möglich, aber der Weg dorthin ist unklar. Automatisierung ermöglicht neue Geschäftsmodelle erhöht aber ohne Eingriffe sehr wahrscheinlich die Verkehrsprobleme in Städten. Der gesellschaftliche Nutzen hängt somit an der Regulierung denn der private Besitz eines Autos bleibt attraktiv.

24 DLR.de Slide 24