Die Stadtwerke Gießen (SWG) wollen mit künstlicher Intelligenz die Auslastung und die Fahrplantreue ihrer Stadtbusse analysieren. Dazu hat das Unternehmen eine Kooperation mit den Datenanalytikern von Brodtmann Consulting vereinbart. Von den Informationen, die dann fließen, sollen nicht nur die Stadtwerke selbst, sondern vor allem auch die Fahrgäste profitieren. Die Idee dazu lieferte ein „Hackathon“ des Verbands kommunaler Unternehmen (VKU).
Wo fährt gerade der Bus der Linie 3, in den ich einsteigen möchte? Ist im Bus noch Platz für meinen Kinderwagen, oder lohnt es sich, auf das nächste Fahrzeug zu warten, das nur drei Minuten später kommt? Antworten auf solche Fragen soll künftig eine künstliche Intelligenz geben.
Daten intelligent verknüpfen
Ziel ist, vorhandene historische sowie in Echtzeit erfasste aktuelle Daten intelligent miteinander zu verknüpfen. Das Ergebnis ist eine Prognose, wann die Busse wie voll belegt sind und wie sie im Fahrplan liegen. Laut Projektleiter Marc Lammerding von Brodtmann Consulting ist es damit nicht nur möglich, den Endkunden des Gießener Nahverkehrs ein Werkzeug zur Verfügung stellen, um ihre eigene Reise deutlich präziser und angenehmer zu planen. „Wir liefern auch wichtige Grundlagen für weitere Forschung und Entwicklung in diesem Gebiet“, so Lammerding.
Die Idee für das Projekt mit dem offiziellen Namen „NV-ProVi“ entstand bei einem „Hackathon“ des VKU. Für den hatten die Gießener die Daten der Stillstandzeiten der Busse außerhalb von Haltestellen mitgebracht. In ihrer Rohform liegen sie schon länger vor, da alle Fahrzeuge der Bustochter Mitbus mit GPS-Sendern ausgestattet sind. „Es war wirklich verblüffend, was die ,Hacker’ an nur einem Wochenende geschafft haben“, erzählt SWG-Vorstand Jens Schmidt. In einer sogenannten „Heatmap“ gelang es ihnen zu visualisieren, an welchen Stellen die Busse öfter länger stehen.
Diese Erfahrung habe Lust auf mehr gemacht. Denn die SWG verfügen nicht nur über die Positionsdaten, sondern dank eines Fahrgastzählsystems auch über das Wissen, wie viele Menschen sich gerade im Bus befinden. Die Option, all diese Daten zusammenzuführen, ermöglicht es, die Informationen als Grundlage für Entscheidungen zu nutzen.Wegen des hohen Potenzials unterstützt der Rhein-Main-Verkehrsverbund (RMV) das Vorhaben. (wa)
