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Nahverkehrsprojekt: Informationen in Echtzeit

Mathias Carl, Geschäftsführer der SWG-Tochter MIT.BUS (links) und Jörg Klein, Verkehrsplaner bei den SWG, beschäftigen sich intensiv mit dem Projekt NV-ProVi.
Mathias Carl, Geschäftsführer der SWG-Tochter MIT.BUS (links) und Jörg Klein, Verkehrsplaner bei den SWG, beschäftigen sich intensiv mit dem Projekt NV-ProVi.
Gießen | Aktuell arbeiten die Stadtwerke Gießen und Brodtmann Consulting mit Unterstützung der SWG-Nahverkehrstochter MIT.BUS an einem wegweisenden Nahverkehrsprojekt. Der Rhein-Main-Verkehrsverbund (RMV) unterstützt das Vorhaben als assoziierter Partner. Wichtigstes Ziel ist es, Fahrgäste mit nützlichen Informationen in Echtzeit zu versorgen. Wegen des großen Potenzials fördert das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur das Projekt.

Auf dem Smartphone ablesen zu können, wann genau der Bus kommt, wie voll er ist und ob es noch Platz für einen Kinderwagen gibt – genau dies wird in Gießen schon bald Realität. Denn aktuell arbeiten Verkehrsspezialisten der Stadtwerke Gießen (SWG) und deren Nahverkehrstochter MIT.BUS sowie die Data-Analytics-Experten von Brodtmann Consulting mit Unterstützung des RMV gemeinsam am Projekt NV-ProVi. Im Gegensatz zum abstrakten Arbeitstitel stellt sich der zu erwartende Nutzen für die Fahrgäste als sehr konkret heraus. Tatsächlich sollen schlaue Algorithmen schon in naher Zukunft das Auskunftssystem des Rhein-Main-Verkehrsverbunds revolutionieren. „NV-ProVi ist das erste Big-Data-Projekt im SWG-Konzern“, freut sich Jens Schmidt, kaufmännischer Vorstand der SWG.
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Mit dem herausragenden Projekt verfolgen die beteiligten Partner mehrere Ziele. Vorrangig gilt es, Fahrgästen hilfreiche Daten zur Verfügung zu stellen, die die Nutzung des öffentlichen Personennahverkehrs bequemer und damit attraktiver machen. Dazu braucht es zweierlei: weitere Fahrgastzählsensoren in den Fahrzeugen der MIT.BUS und funktionierende Schnittstellen, über die die verschiedenen Daten zusammengeführt werden. Bei SWG und MIT.BUS liegt der Fokus natürlich auf dem Einbau weiterer Zählsysteme. Denn: „Je mehr echte Daten wir erfassen können, desto genauer werden die Prognosen“, erklärt Matthias Funk, technischer Vorstand der SWG.
Ein weiteres wichtiges Projektziel ist die Entwicklung eines Modells, das ÖPNV-relevante Kennzahlen prognostiziert – speziell im Hinblick auf die Belegung und die Fahrplantreue. Um das zu erreichen, kommen modernste Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz zum Einsatz. „Wir starten sicher mit etablierten Ansätzen, sind aber auch davon überzeugt, dass gerade die Integration von Echtzeitdaten ganz neue Wege in der KI-basierten Prognose im ÖPNV öffnet, die wir sowohl wissenschaftlich
als auch praxisorientiert angehen werden“, erklärt Marc Lammerding, Partner für IT und Digitalisierung bei der Brodtmann Consulting und Gesamtprojektleiter des Projekts NV-ProVi. Nicht zuletzt möchten die Projektpartner tatsächlich auch einen Beitrag zur wissenschaftlichen Diskussion über den Einsatz dieser Analysemethoden im ÖPNV leisten.

Besserer ÖPNV – weniger CO2
Busse und Bahnen gelten als wichtige Faktoren für die Verkehrswende. Vor allem hier in Gießen, wo die Stadtbusse schon seit fast eineinhalb Jahren von Bioerdgas angetrieben praktisch CO2-neutral unterwegs sind. „Auf unserem Weg zur klimaneutralen Kommune bringt uns das Projekt ein großes Stück weiter“, ist sich Stadträtin Gerda Weigel-Greilich sicher. Und die SWG-Aufsichtsratsvorsitzende Astrid Eibelshäuser ergänzt: „Nur wenige Kommunen verfügen über so engagierte Partner in Sachen Klimaschutz.“ Tatsächlich beeinflussen sich das Nahverkehrsangebot und der verkehrsbedingte CO2-Ausstoß unmittelbar. „Je attraktiver und je besser kalkulierbar eine Verbindung ist, desto eher lassen die Menschen den eigenen Pkw stehen und nutzen den Bus“, ist Mathias Carl, Geschäftsführer der MIT.BUS, sicher.

Weil extrem viele Komponenten in einem sehr komplexen Zusammenspiel zuverlässig funktionieren müssen, dauert es noch ein Weilchen und so manchen Testlauf, bis die Daten in der kostenfreien RMV-App und auf der RMV-Website in der sogenannten Live-Map auf dem Smartphone eingespielt werden können. Die ins Projekt involvierten Fachleute rechnen noch in diesem Jahr mit dem konstanten Empfang von Echtzeitdaten. „Aktuell gehen wir davon aus, dass wir 2022 die RMV-App mit Live-Daten versorgen können“, erklärt Jens Schmidt. Bis dahin bleibt noch viel zu tun – etwa die Busse konsequent weiter mit Fahrgastzählsensoren auszustatten und jede Menge Arbeit in der Entwicklung der KI-basierten Algorithmen.
„Eine Auslastungsprognose im Nahverkehr ist ein hochkomplexes, aber insbesondere aufgrund von Corona ein dringliches Thema“, sagt Prof. Knut Ringat, Geschäftsführer des Rhein-Main-Verkehrsverbundes. „Das Projekt unserer Gießener Partner passt ideal zur RMV-Digitalstrategie und wir freuen uns darauf, wenn die hier erhobenen Daten in unsere verbundweite Auslastungsprognose mit einfließen.“

Wegen großen Potenzials gefördert
Schon jetzt sondieren die Macher hinter dem Projekt, welche weiteren Anwendungsmöglichkeiten bestehen – mit anderen Nahverkehrsanbietern, aber auch mit der Wissenschaft. Denn Fakt ist: NV-ProVi dürfte über Gießens Grenzen hinaus von größtem Interesse sein. „Andere Kommunen stehen vor ganz ähnlichen Problemen“, weiß Matthias Funk. Eben diese Tatsache ist der entscheidende Grund dafür, dass die SWG und Brodtmann Consulting vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur eine Förderung in Höhe von 354.418 Euro erhalten haben. Die Mittel stammen aus der Forschungsinitiative mFUND und werden nur nach strenger Prüfung an ausgesuchte Projekte vergeben.

Völlig neu ist die Idee der digitalen Optimierung des Nahverkehrs nicht. Die Keimzelle des aktuellen Projekts liegt in einem vom Verband Kommunaler Unternehmen organisierten Hackathon 2018. Bei derartigen Events treffen sich engagierte Computerspezialisten, um gemeinsam nützliche Programme zu schreiben. Seinerzeit schilderte Jens Schmidt das Problem der Stauzeiten im Gießener Busverkehr und bat um eine Visualisierung. Genau die lieferten ihm die Hacker. Und daraus entstand mehr: das Projekt Vectura Analytics. Inzwischen verarbeitet das von Brodtmann Consulting in Zusammenarbeit mit den SWG entwickelte Analysetool rund 10,3 Millionen Datensätze, die seit Dezember 2018 gesammelt wurden – in über 475.000 Fahrten, 75.000 davon mit Fahrgastzählsystemen. Die Software liefert visualisierte Informationen zu Fahrzeitprofilen, Fahrgastzahlen und Kapazitäten, zu Fahrtrouten und zur Erreichbarkeit der Haltestellen, zur Qualität der Daten an sich und nicht zuletzt zur Optimierung der Fahrgastzählsysteme. „Eine intelligente, dynamische Visualisierung der aus den Rohdaten erstellten Analysen ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor, um übergreifende Muster und Trends präzise erkennen und darauf reagieren zu können“, erklärt Marc Lammerding. „Hierbei können über differenzierte Filter auch Auswirkungen von Ausnahmesituationen wie beispielsweise der aktuellen COVID-19-Pandemie auf den Nahverkehr genau erfasst und bis zu einer einzelnen Fahrt hin analysiert werden – das hilft, möglichst treffsicher und flexibel reagieren zu können.“ Folgerichtig legten Brodtmann Consulting und die SWG mit MIT.BUS in dem Projekt Vectura Analytics die ideale Basis für die aktuelle Arbeit am Förderprojekt NV-ProVi.

Mathias Carl, Geschäftsführer der SWG-Tochter MIT.BUS (links) und Jörg Klein, Verkehrsplaner bei den SWG, beschäftigen sich intensiv mit dem Projekt NV-ProVi.
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