Archiv für den Monat: Februar 2017

Shared Mobility lohnt sich: Studierende veröffentlichen europäische Vergleichsstudie

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Barcelona, Berlin, Kopenhagen, London, Paris, Wien und Zürich: Studierende des Studiengangs Verkehrssysteme der ZHAW School of Engineering haben in sieben europäischen Städten bestehende Sharing-Konzepte im Bereich der Mobilität untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass innerhalb des allgegenwärtigen Trends der Sharing-Economy insbesondere das Teilen des eigenen Autos an Bedeutung gewinnt.

Unter dem Namen Peer-to-Peer-Carsharing (kurz: P2P-Carsharing) verbirgt sich ein neuartiges Sharing-Modell: Anbieter stellen Privatnutzern online Plattformen zur Verfügung, auf denen diese ihr Fahrzeug mit anderen teilen können. In allen sieben untersuchten Städten ist mindestens ein solches Angebot vorhanden. Spitzenreiter ist Paris, wo es fünf Anbieter insgesamt über 2200 Autobesitzern ermöglichen, ihr eigenes Vehikel über eine entsprechende Plattform an Fremde zu vermieten. In Zürich gibt es erst einen Anbieter mit bisher gut 100 Teilnehmern. Die Vorteile liegen auf der Hand: «Auf diese Weise steht das Auto nicht nur auf dem Parkplatz und verursacht Kosten, sondern man kann damit Geld verdienen», weiss ZHAW-Student Christoph Sutter, der das Projekt im Bachelorstudiengang Verkehrssysteme gemeinsam mit seinem Kollegen Wolfgang Thullen geleitet hat.

Im letzten Jahr wurde zum ersten Mal die Studie zum Thema «Shared Mobility» durch den Studiengang Verkehrssysteme durchgeführt, in der das Sharing-Verhalten ausgewählter Städte analysiert und verglichen wurde. Aufbauend auf den gesammelten Daten ist eine Fortführung geplant, die langfristig eine Art europäisches Sharing-Trendbarometer ergeben wird. Neben dem P2P-Schwerpunkt analysiert die Studie wie im vergangenen Jahr detailliert die Carsharing- und Bikesharing-Angebote der professionellen Betreiber in den verschiedenen Städten.

Komplette Studie „Shared Mobility“ als Online-Download

Mit LASSO bestens informiert – Studiengang Verkehrssystem startet Pilotprojekt zum Selbststudium

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Der Studiengang Verkehrssystem startet die Entwicklung eines innovativen Online-Angebots, um seine Studierenden kontinuierlich mit den wichtigsten Brancheninformationen zu versorgen. LASSO steht für Leistungssteigerndes Autonomes Selbst-Studium am Onlinekiosk und ist ein Siegerprojekt des Wettbewerbs „Digitale Lehrformen“ der ZHAW School of Engineering. Damit wird das Verkehrssysteme-Studium zukünftig noch praxisnäher und stärker auf die aktuellen Entwicklungstrends ausgerichtet.

Für die an Bedeutung gewinnende fachspezifische Profilbildung bei den Studierenden spielt das modulunabhängige autonome Selbststudium eine wichtige Rolle. Konkret beinhaltet diese Profilbildung die intensive Auseinandersetzung mit technischen Innovationen, Marktentwicklungen und Akteurskonstellationen im späteren Arbeitsfeld bereits in den ersten beiden, vom Grundlagenunterricht geprägten Studienjahren.

Schon heute bietet das Internet ein breites Angebot zum eigenständigen themenspezifischen Wissensaufbau. Die Informationsflut wirkt aber häufig abschreckend. Im dichten Medienstrom ist es nicht leicht, die must-seen-Informationen zu identifizieren. Diese Überforderung führt nicht selten zu einer Abwehrreaktion, so dass sich der Wissenserwerb auf die im Kontaktstudium angebotenen Lehrinhalte beschränkt. Wer will seinen Durst schon an einem offenen Hydranten stillen?

Ziel des Pilotprojekts LASSO ist der Aufbau einer Onlineplattform zur Intensivierung des freien Selbststudiums und Erhöhung der Qualität dieses Studienanteils. Die Plattform bietet einen strukturierten Zugang zu aktuellen Fragestellungen im Verkehr und weist auf neue Entwicklungen hin. Die Initiatoren wirken dabei als Kuratoren, die massgeschneidert für den Studiengang Verkehrssysteme die besten Internetinformationen zu aktuellen Branchentrends zusammenstellen.

Vorbild sind Online-Pressedienste wie Blendle, Newscase oder Pocketstory, die quasi als Super-Redaktionen lohnenswerte Artikel aus verschiedenen Tageszeitungen und Magazinen filtern und diese ihren Nutzern einzeln zum Kauf anbieten. LASSO überträgt dieses «iTunes»-Prinzip auf die Ebene der Fachinformation.

Mit dem UPDATE-Fachinfoservice wurde im Studiengang Verkehrssysteme bereits begonnen, den Studierenden Fachzeitschriften regelmässig als offline nutzbare E-Magazine auf Smartphone und Tablet zur Verfügung zu stellen. Dieser Service soll mit LASSO um eine noch aktuellere und vom Studiengang selbst kuratierte Informationskomponente ergänzt werden.

Ab dem Herbstsemester 2017/18 wird der neue Service online sein. VS-Studierende werden aktiv in die Gestaltung des Infoangebots einbezogen. Interessierte Studierende melden sich bitte beim Studiengangleiter.

Forschung für die Praxis: Studierende entwickeln Tool für optimierten Betrieb von selbstfahrenden Bussen

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Bildquelle: PostAuto Schweiz AG

Die disruptiven Trends der Automatisierung und Autonomisierung machen auch vor dem Strassenverkehr nicht Halt. Das autonome Fahren ermöglicht nicht nur im Individualverkehr sondern auch im städtischen Nahverkehr komplett neue Konzepte. Um das ganze Potenzial der autonomen Busse im öffentlichen Verkehr auszuschöpfen, sind neue Ansätze in der Planung und Optimierung von Busangeboten zwingend. In ihrer Projektarbeit „Entwicklung eines Betriebskonzepts für vollautonom fahrende fahrerlose Busse im Tourismusverkehr“ stellen die Verkehrssysteme-Studierenden Florian Fuchs und Emanuel Gerkens ein umfassendes Methodenset für eine optimierte Planung und den Betrieb von autonomen öffentlichen Verkehrsservices vor. Als Fallstudie diente die autofreie touristische Gemeinde Saas-Fee. Die studentische Forschung wurde in Kooperation mit Busbetreiber PostAuto Schweiz AG durchgeführt, der bereits autonome Busse in Sion testet.


Bildquelle: Saastal Marketing AG

Im Kern beinhaltet die studentischen Arbeit die Adaption des Algorithmus von Goossens et al. zum Linienplanungsproblem auf die Routen- und Linienplanung von autonomen Bussen. Dafür wurden alle verfügbaren Strassen im Perimeter von einem Koordinatensystem in einen Graphen überführt. Dieser Graph ist die Basis für eine dedizierte Simulation der verfügbaren Busse. Die Nachfrage wurde auf der Basis eines dynamischen, zeitbasierten Modells über ein ganzes Jahr modelliert. Dafür wurden sowohl öffentlich zugängliche Daten als auch Daten von lokalen Stakeholdern verwendet. Aus der Kombination der Fahrzeugsimulation mit dem Nachfragemodell resultiert die Schnittstelle zum Optimierungsalgorithmus. Das adaptierte Linienplanungsproblem von Goossens et al. wurde eingesetzt, um die beste Lösung innerhalb der variablen Bedingungen zu finden.

Das Ergebnis der Arbeit ist ein Tool, mit welchem Vergleiche von unterschiedlichen Linien, Transportmöglichkeiten, Nachfrageschwankungen und Betriebsmodi durchgeführt werden können. Da der Grossteil der Daten aus öffentlichen Quellen stammt, kann das Tool in kurzer Zeit auf verschiedene Szenarien angepasst werden.

Die durchgeführte Fallstudie hat ergeben, dass eine Anwendung von autonomen Fahrzeugen im Perimeter bei gleichbleibenden Kosten die Kapazität stark erhöht. Es wurde ausserdem gezeigt, dass die Möglichkeiten der Autonomisierung mit den in der Arbeit vorgestellten Algorithmen und Vorgehensweisen optimal genutzt werden können.

Kooperation mit Siemens Mobility im Themenfeld „Smart Data“

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Bildquelle: Siemens Mobility Schweit

Reale Anwendungsfälle statt theoretische Abhandlungen, das ist das Motto im Studiengang Verkehrssysteme und konkret im Modul „Verkehrspraxislabor 2“. Nach der Kooperation mit SBB Personenverkehr zum Thema Nachtzüge im vergangenen Jahr, analysiert das diesjährige Studierendenprojekt die Chancen von Siemens Mobility für innovative „Big Data“-Lösungen in der Bahnlogistik.

„Big Data“ ist eines der meist genannten Schlagworte, wenn die Potenziale der Digitalisierung im Verkehrsbereich diskutiert werden. Rasante technische Fortschritte in der Sensortechnik und Datenübertragung ermöglichen es heute, grosse Datenmengen rund um das eingesetzte Schienenfahrzeug zu erfassen und in Echtzeit zu übermitteln. Damit aus der „Big Data“-Datenflut jedoch ein sinnvolles „Smart Data“-Datenset wird, das bei den Stakeholdern tatsächlich einen Mehrwert generiert, benötigt es eine umfassende Kenntnis der Kundenbedürfnisse. Gleichzeitig stellt sich die Frage nach den aktuellen technologischen Möglichkeiten von Siemens und seinen Wettbewerbern.

In dem ein Semester dauernden studentischen Projekt werden die Studierenden des vierten Semesters in enger Zusammenarbeit mit Siemens Mobility die Transportbedürfnisse unterschiedlicher Branchen analysieren. Auf der Grundlage dieser Marktdaten werden dann mögliche „Smart Data“-Angebote entwickelt.