MOIA – Simulation eines zukünftigen deutschlandweiten autonomen Ridepooling-Services auf Basis von Mobilfunkdaten
Können Mobilfunkdaten als zentraler Indikator für die deutschlandweite Simulation eines zukünftigen autonomen Ridepooling-Services dienen? Das eigenständige Unternehmen MOIA, verwurzelt im Volkswagen-Konzern, hat mit seiner Simulationsplattform genau diesen Ansatz erfolgreich erprobt. Die wichtigsten Erkenntnisse sind hier zusammengefasst:
Autonomes On-Demand Ridepooling und die Revolution des klassischen ÖPNV
Ridepooling ist eine Form des Ridesharings, bei der Fahrtwünsche intelligent gebündelt werden. Mehrere Fahrgäste mit ähnlicher Route teilen sich eine Fahrt, die digital gebucht und bezahlt wird. Dieses moderne On-Demand-Konzept ähnelt dem Sammeltaxi, nutzt jedoch fortschrittliche Technologie für eine smartere Verkehrssteuerung. Ein Algorithmus optimiert die gesammelten Fahrtwünsche, erstellt daraus effiziente Routen und reduziert gleichzeitig die notwendige Verkehrsleistung.
Das Potential eines autonomen On-Demand RidepoolingSystems ist enorm und wird mit hoher Wahrscheinlichkeit auch das künftige Mobilitätssystem mitprägen. Durch die intelligente und digitale Fahrtenbündelung wird eine individualisierte Mobilität im öffentlichen Verkehrssystem möglich. Damit bietet Ridepooling die Chance, den klassischen ÖPNV zu revolutionieren, eine flächendeckende Erreichbarkeit in der Stadt und auch auf dem Land zu gewährleisten und so die Abhängigkeit vom privaten PKW von Captive-Riders zu reduzieren. Die aufkommende Technologie autonomer Fahrzeuge unterstützt hierbei einen flächendeckenden Einsatz, der die soziale Teilhabe aller Menschen im Land unterstützt.
Ridepooling verbessert die Erreichbarkeit und Attraktivität des ÖPNVs und bietet Pkw-Nutzern eine flexible, komfortable Alternative. Es erspart die Parkplatzsuche und erleichtert den Umstieg auf Bus, Bahn oder Bike-Sharing, wodurch intermodale Wegeketten gefördert werden.
Zudem kann eine ausreichend große Flotte die Verkehrsbelastung senken und so zur Reduzierung von Luftschadstoffen beitragen. Viele Anbieter setzen auf Elektrofahrzeuge, die emissionsfrei betrieben werden können, was zusätzlich die Umweltbelastung verringert.
Mobilfunkdaten als Schlüssel zur nachfragegestützten Potentialanalyse
In einer visionären, simulationsgestützten Machbarkeitsstudie wurde untersucht, wie ein deutschlandweiter autonomer Ridepooling-Service die öffentliche Mobilität in Städten und ländlichen Regionen sicherstellen kann. Grundlage der Analyse waren Mobilfunkdaten, die tägliche Reiseströme für ganz Deutschland abbildeten. Invenium stellte rasterbasierte Quell-Ziel-Beziehungen in 30-Minuten-Auflösung für ganz Deutschland für einen Zeitraum von mehreren Wochen bereit. Die Rastergrößen wurden flexibel ausgelegt (250m × 250m bis 1km × 1km) und richteten sich nach der Anzahl der mobilen Aktivitäten. Ein durchschnittlicher, aus den mobilfunkgestützten Nachfragedaten extrahierter Werktag umfasste rund 300 Millionen Bewegungen.
Zur Nachfrageermittlung für das autonome Ridepooling wurden Mobilfunkbewegungen bestehenden Verkehrsträgern wie Pkw, Mitfahrgelegenheiten, Fahrrad und ÖPNV zugeordnet. Dies erfolgte auf Basis der größten deutschen Mobilitätserhebung MiD, die Modal Splits nach Entfernung, Reisezeit und soziodemografischen Merkmalen liefert. Zudem wurde die Siedlungsstruktur gemäß der RegioStaR-Typologie des BMDV berücksichtigt.
Im Prozess der Nachfragegenerierung für das neue Verkehrsmittel wurden 10 % aller Pkw-Fahrten, 20 % aller Pkw-Mitfahrten und 5 % der ÖPNV-Fahrten dem Ridepooling zugeordnet, was zu 12 Millionen Anforderungen führte. Die Start- und Zielpunkte wurden innerhalb der jeweiligen Zonen zufällig festgelegt. Es wurden nur Fahrten zwischen 1,5 km und 50 km Länge berücksichtigt, um weder Langstrecken noch den Langsamverkehr zu konkurrieren.
KPIs des autonomen Ridepooling-Services
Die Simulation analysierte die Leistungskennzahlen des autonomen Ridepooling-Services. MOIA nutzte MATSim, um 300.000 Fahrzeuge im deutschen Straßennetz zu simulieren, die täglich rund 12 Millionen Fahrten mit durchschnittlich 16 km Strecke bewältigten. Jedes Fahrzeug absolvierte etwa 40 Fahrten täglich. Besonders in Gebieten mit geringer ÖPNV-Abdeckung war die Nutzung hoch, der modale Anteil lag bei 4%. Der Service erhöhte die Verkehrsleistung des öffentlichen Mobilitätssystems von 149 Mrd. auf 209 Mrd. PKM pro Jahr.
Die Simulation zeigte eine Kostenreduktion von 3,6 Mrd. EUR durch geringere Umwelt-, Unfall- und Lärmkosten. Der vollelektrische Betrieb und hohe Fahrzeugnutzung von 130.000 km pro Jahr ermöglichten die regelmäßige, zeitgemäße Flottenerneuerung und damit eine CO₂-Ersparnis von 5 Mio. Tonnen jährlich. Mit einer Wartezeit von ca. 11 Minuten, ~18% Umweg, einem Besetzungsgrad von 1,67 und 77% gepoolten Fahrten erwies sich das Angebot als effizient und attraktiv
„Wir bei MOIA setzen uns für eine Transformation des Verkehrssystems ein, um neben der Antriebswende vor allem die Mobilitätswende hin zu nachhaltigen und geteilten Mobilitätsformen voranzutreiben. Im Mobility Consulting Team von MOIA evaluieren wir, wie autonome On-Demand-Systeme das Mobilitätssystem grundlegend verändern können. Um unsere Modelle und Simulationen datengetrieben aufbauen zu können, greifen wir auf flächendeckende, mobilfunkbasierte Nachfragedaten von Invenium Data Insights zurück. Auf Basis der Mobilfunkdaten konnten wir die deutschlandweite Mobilität mit über 300 Millionen Bewegungen abbilden und in unseren Simulationsmodellen berücksichtigen.“
Die Machbarkeitsstudie zeigt, dass ein autonomer Ridepooling-Dienst mit 12 Millionen Fahrten täglich und 300.000 Fahrzeugen eine flächendeckende Mobilität in Deutschland unterstützen kann. Ridepooling steigert die Verkehrsleistung im Umweltverbund um 40 % und ermöglicht durch hohe Fahrzeugauslastung eine ressourcenschonende Mobilität. So lassen sich externe Kosten um knapp 4 Mrd. € senken und die Mobilitätswende vorantreiben.
MOIA kann als Vorreiter die technischen und digitalen Grundlagen für autonomes Ridepooling schaffen. Diese Voraussetzungen müssen rechtlich, wirtschaftlich und gesellschaftlich gestaltet werden, um die positiven Erkenntnisse umzusetzen. MOIA lieferte den Beweis, dass Mobilfunkdaten erfolgreich für simulationsgestützte Analysen genutzt werden können, um Ridepooling-Dienste flexibel an lokale Gegebenheiten anzupassen.
Simulativen Bewertung von Ridepooling auch für den Steirischen Zentralraum
Erste Untersuchungen zur simulativen Bewertung von Ridepooling im Steirischen Zentralraum wurden bereits gestartet. Gemeinsam mit regionalen Expert:innen der Technischen Universität Graz, der Firma Quintessenz, Vertreter:innen der städtischen Verkehrsplanung sowie der Holding Graz wurde durch das Regionalmanagement Steirischer Zentralraum das autonome On-Demand Ridepooling System für die Stadt Graz und die erweiterte Stadtregion mit Fokus auf die Pendlerachsen untersucht.
Invenium lieferte in diesem Zusammenhang auch die Quell-Ziel-Beziehungen für den Untersuchungsraum der Studie. Anrufsammeltaxis gehören bereits zum Ridepooling, sind aber auf ländliche Gebiete ausgerichtet und nicht auf Pendler:innen optimiert. Daher soll für die Stadt Graz und die umliegende Stadtregion eine neue Pooling-Variante geprüft werden, die wichtige Pendlerkorridore und große Arbeitgeber:innen besser einbindet.
Invenium Insights
Tauchen Sie in die Invenium Welt ein und erfahren Sie mehr über das interdisziplinäre Team und unsere Motivation mobilfunkbasierte Mobilitätsanalysen weiterzuentwickeln und spannende Projekte und kundenspezifische Use-Cases umzusetzen.
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