Wir können Mitteilungen im Bruchteil einer Sekunde austauschen, Geld sofort überweisen und uns mit Newstickern jederzeit auf dem Laufenden halten. Im Zuge der Digitalisierung wird der Datenfluss immer schneller, direkter und verfügbarer. Diese Unmittelbarkeit zeigt sich zunehmend auch im Mobilitätsbereich.
Einfacher ist es zwar, mit Daten zu arbeiten, die im Vorhinein gesammelt wurden und dann analysiert werden können. Der Anreiz, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, ist trotzdem groß, da auf diese Weise mögliche Probleme früher erkannt und gelöst werden können. Nur: Es bedarf dafür neuer Technologien.
Drei neue mFUND-Projekte widmen sich aktuell dem Thema. Wenn auch in verschiedenen Bereichen tätig, eint sie der Wunsch, schneller als bisher auf Veränderungen reagieren zu können. Sie wollen die Wege zu Land und auf dem Meer dadurch sicherer machen.
Vor einigen Wochen steckte ein Schiff im Suezkanal fest. Hunderte Schiffe auf beiden Seiten mussten warten – und mit ihnen ihre Besatzung. Es war eine logistische Herausforderung, die Menschen auf den Schiffen mit allem Notwendigen zu versorgen. Während bei Passagierschiffen immer bekannt ist, wie viele Personen an Bord sind, wissen das bei Frachtschiffen nur die Hafenämter, wenn die Schiffe bereits angelegt haben. Häfen in der Umgebung des Suezkanals wussten also nicht auf Anhieb, worauf sie sich einstellen mussten.
Das mFUND-Projekt Echtzeitdarstellung von Personenströmen auf See (SEAPEOPLE) will solche Situationen zukünftig besser handhabbar machen. Besonders in Krisensituationen, in denen schnell erfassbar sein muss, wo wie viele Menschen versorgt werden müssen, soll eine neue Anwendung zum Einsatz kommen. Dafür werden Identifikationsdaten verwendet, die Schiffe bereits jetzt verpflichtend aussenden müssen. Diese verknüpfen die Projektmitarbeitenden mit weiteren Informationen, die bereits über die Tracking-Plattform FleetMon von JAKOTA Cruise Systems zur Verfügung stehen, und externen Datenquellen, die von Big-Data-Auswertungsalgorithmen durchforstet werden. Für die geplante Anwendung werden die Daten so gefiltert und strukturiert, dass sie in Echtzeit abrufbar sind.
Das Projekt SEAPEOPLE aus Mecklenburg-Vorpommern wird mit rund 100.000 Euro über einen Zeitraum von zwei Jahren gefördert. JAKOTA Cruise Systems GmbH arbeitet hierfür mit dem Institut für Sicherheitstechnik und Schiffssicherheit zusammen.
Sie jagen besonderen Zügen hinterher und stehen mit ihren Kameras an Gleisübergängen, um ein gutes Foto zu schießen: Trainspotter*innen müssen dafür wissen, wo sich die Züge gerade befinden – und Spaß daran haben, es herauszufinden. Den meisten Menschen wäre es wohl zu aufwendig, die genaue Position eines Zuges zu bestimmen. Existierende Anwendungen wie zugradar.live ermöglichen zwar eine ungefähre Lokalisierung von Zügen, sind jedoch häufig ungenau und fehleranfällig. Dabei wäre es durchaus von Relevanz oder Interesse, wo sich der Zug eines erwarteten Gasts gerade befindet oder woran der Zug, in dem man sitzt, in diesem Augenblick vorbeifährt.
Um noch mehr Menschen für das Reisen mit der Bahn zu begeistern, will das mFUND-Projekt Echtzeit-Visualisierung von Zugbewegungen durch intelligente Kombination verschiedener GPS-Signale (myTRAINLOC) die Lokalisierung von Zügen nun erleichtern.
Die Idee: mithilfe eines Algorithmus aus verschiedenen GPS-Signalen soll die aktuelle, exakte Position eines Zuges abgebildet werden. Um Ungenauigkeiten zu umgehen, werden weitere Daten hinzugezogen, die etwa von mobilen Endgeräten der Passagiere und des Zugpersonals – freiwillig und anonym – sowie von Telematikgeräten der Fahrzeuge zur Verfügung gestellt werden. Durch die Kombination der verschiedenen Daten kann die Position eines Zuges in Echtzeit zuverlässig abgebildet werden. Die Mitarbeiter*innen des Projekts gestalten die Informationen so, dass sie in verschiedene Anwendungen eingebettet werden können. Sie entwickeln den entsprechenden Algorithmus und zeigen, wie die Zugbewegungen visualisiert werden können.
MyTRAINLOC wird vom BMVI mit 48.900 Euro für die Laufzeit von einem Jahr unterstützt. Die Menlo 97 GmbH hat die Projektleitung inne.
Beim Anfahren ruckelt es etwas, die ersten Fahrgäste halten schon die Luft an. Bis zur nächsten Station schafft sie es noch, dann gibt die Straßenbahn den Geist auf. Die Durchsage klärt auf: Die Fahrt kann wegen einer Störung am Fahrzeug nicht fortgesetzt werden. Hätte man das nicht früher wissen können? Durchaus – mit sogenannter „Predictive Maintenance“ (auf Deutsch: vorausschauende Wartung).
Das mFUND-Projekt Sensorik, Echtzeitzustandsüberwachung und Augmented Reality in Straßenbahnen für eine frühzeitige Mängeldiagnostik (SensoDIMARiS) arbeitet an einer Echtzeitzustandsüberwachung von Straßenbahnen. Dadurch sollen drohende Defekte frühzeitig erkannt, Reparaturen dementsprechend durchgeführt und Zugausfälle vermieden werden.
Die Verkehrsunternehmen müssen ihre Straßenbahnen dafür mit Sensoren aufrüsten. Algorithmen werten die übermittelten Zustandsdaten aus und ermitteln – früher und präziser, als es bisher möglich ist –, wann die nächste Reparatur nötig sein wird. Dadurch soll es immer seltener vorkommen, dass Fahrgäste wegen einer Störung am Fahrzeug aufgehalten werden.
Das Projekt SensoDIMARIS läuft bis Oktober 2021 und wird mit 123.000 Euro gefördert. Geleitet wird es von der Wätzold & Al-Zubaidi Management Consulting GmbH. Projektpartnerinnen sind die 5micron GmbH und nxtBase technologies GmbH.