On-Demand-Verkehre können zum klassischen ÖPNV eine flexible Ergänzung darstellen, die Überbrückung der ersten oder letzten Meile erleichtern, den ÖPNV attraktiver machen und insgesamt zu höheren Fahrgastzahlen beitragen. Die Herausforderung ist dabei, durch Bedarfsprognosen eine Planbarkeit des benötigten Fahrzeugeinsatzes herzustellen, z. B. durch Einsatz von KI. Im Pilotprojekt „Predictive Demand“ der rnv wurde gemeinsam mit d-fine eine Plattform für Advanced Analytics aufgebaut und umgesetzt, um mittels datenbasierter Modelle zur Nachfragevorhersage die Fahrzeugdisposition zu optimieren.
Ein On-Demand-Verkehr (ODV) im Flächenbetrieb unterscheidet sich für die Nutzerinnen und Nutzer im Vergleich zum klassischen ÖPNV im Wesentlichen durch zwei Aspekte. Zum einen werden die Fahrgäste an ihrem Wunschort oder in unmittelbarer Nähe dazu abgeholt und sind somit nicht örtlich an die vorhandenen Haltestellen gebunden. Zum anderen entfällt die strikte zeitliche Vorgabe durch Fahrpläne, denn die Abholung durch On-Demand-Shuttles orientiert sich zeitlich an dem konkreten Bedarf bzw. Fahrtwunsch. Dadurch gelingt es, ein Mobilitätsangebot zu schaffen, das sich nach den Bedürfnissen und der Mobilitätsnachfrage richtet, anstatt durch die Haltestellen und die Taktung basierend auf betrieblichen Abläufen und Schichtplänen getrieben zu sein. Dank der immer stärkeren Nutzung von ODV-Apps auf Smartphones wird durch Nutzeranfragen und -buchungen eine ganz neue, umfassende Datengrundlage geschaffen – wer fragt an, wann geht es los und wo geht es hin. Für Verkehrsunternehmen kann so auf einfachem Weg klar werden, wie die Nachfrage im Detail aussieht und wie durch den sinnvollen und DSGVO-konformen Gebrauch dieser Daten zielgenau ein geeignetes Service-Angebot bereitgestellt werden kann. […]
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Quelle: Julian Schrögel, Ludwig Schwiedrzik, Sebastian Schwinn (2024). Advanced-Analytics-Plattform für On-Demand-Verkehr, in: Internationales Verkehrswesen 76, 2, Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag.
