Smart Data for Mobility (SD4M)



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Transkript:

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

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

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SD4M Plattform

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

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

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SD4M Konsortium und Assoziierte Partner