Personen und Waren schneller bewegen mit Fahrzeugdaten von Otonomo

PTV nutzt Daten von Otonomo als zusätzliche Datenquelle zur Kalibrierung bestehender Modelle – Heatmap Floating Car Data aus Italien

Wir halten mit qualitativ hochwertigen Daten die Welt in Bewegung. Als Softwareunternehmen binden wir große, sehr unterschiedliche Datensätze in Modelle und Planungstools ein. Diese ermöglichen Städten, Privatpersonen und Unternehmen, Kosten einzusparen, die Verkehrssicherheit zu erhöhen und zugleich die durch den Verkehr verursachte Umweltverschmutzung zu minimieren. Eine ideale Ergänzung bietet Otonomo, eine neutrale Datendienstplattform, die Fahrzeugdaten aus verschiedenen Quellen, darunter OEMs und andere Datenanbieter, einbindet. So begann PTV, Daten von Otonomo als zusätzliche Datenquelle zur Kalibrierung bestehender Modelle zu nutzen. Die Anwendung wird durch die Integration der Daten in Verkehrsmodelle, Simulationen und Logistiklösungen, die die Ankunftszeiten der Transportfahrzeuge vorhersagen, zunehmend erweitert.

„Die Verkehrsnachfrage im Personen- und Güterverkehr realistisch vorherzusagen ist eine sehr vielschichtige Aufgabe“, so Carmen Nowack, Solution Director Data bei PTV. „Um diese Problematik zu lösen, benötigen wir ein höchst präzises Modell zur Abbildung der realen Welt.“ Otonomos Daten werden durch Datensätze von Drittanbietern angereichert, um die Datenschutzanforderungen zu erfüllen. Zugleich wird der Wert des Datenmaterials durch den globalen Marktplatz, den Otonomo bereitstellt, maximiert. Dieser Marketplace gleicht anonymisierte oder personalisierte Datensätze und Informationen mit den Anforderungen an innovative Anwendungen und Services ab, die dazu beitragen, das Fahrerlebnis zu verbessern und für mehr Sicherheit und Komfort im Straßenverkehr zu sorgen.

Darüber hinaus werden zusätzliche Möglichkeiten zur Integration von Otonomo-Datendiensten evaluiert. Ihre Nutzung zur Verbesserung der Flottendienste scheint eine vielversprechende Strategie zu sein. „Die Fülle an Daten ist für uns zugleich Quelle der Inspiration, die uns ermöglicht, neue Ideen zur Nutzung der Daten zu entwickeln“, freut sich Nowack.

Warum Otonomo?

PTV nutzt seit langem viele unterschiedliche Datenquellen, um Modelle zu erstellen, darunter demografische Daten, Straßenverkehrsinformationen und Verkehrsströme von Nutz- und Privatfahrzeugen, Fußgängern, Fahrrädern und öffentlichen Verkehrssystemen. In Anbetracht der Bedeutung präziser, umfassender Daten aus den Fahrzeugen wollte PTV auf diese effizienter zugreifen können. „Telematikdienstleister verfügen über zahlreiche Daten, die in das Verkehrsmanagement einfließen könnten. Aber es ist sehr zeitaufwendig, separate Verträge zur Datenintegration mit den einzelnen Dienstleistern auszuhandeln“, erläutert Nowack. „Daten gehören einfach nicht zu ihrem Hauptgeschäftsmodell.“

Carmen Nowack, Solution Director Data, PTV Group

Dank Otonomo konnte PTV schneller und mit erheblich geringerem Aufwand auf die Fahrzeugdatenquellen zugreifen. „Otonomo stellt eine enorme Datendichte auf seiner Plattform bereit, die in kürzester Zeit genutzt werden kann. Darüber hinaus bindet das Unternehmen fortlaufend weitere Datenanbieter mit ein, die sich auf Daten aus vernetzten Fahrzeugen spezialisiert haben“, sagt Nowack. „Derzeit gibt es nicht viele Anbieter am Markt, die diese Qualität und Quantität an Daten zu vernetzten Fahrzeugen liefern können. Der wichtigste Vorteil besteht darin, dass ich nicht mehr auf die individuellen Anforderungen der einzelnen Datenanbieter eingehen muss – das übernimmt Otonomo für mich. Anstatt aufwendige Datenrecherchen durchführen zu müssen, haben wir jetzt mehr Zeit für die Geschäftsentwicklung.“

Anfang 2018 starteten die beiden Unternehmen ihre Zusammenarbeit, die sich im Laufe des Jahres zunehmend intensivierte. Otonomo war in der Lage, gleich zu Beginn des Proof of Concepts (PoC) historische Daten eines Jahres zu liefern, sodass PTV schnell die Verwendbarkeit und den Wert der von Otonomo bereitgestellten Daten einschätzen konnte. Die Integration erfolgte noch während der PoC-Phase. „Die Otonomo-API war für unsere Entwickler einfach zu bedienen“, berichtet Nowack.

Lösung

Die PTV Group hat die Otonomo-Daten schrittweise in ihre unterschiedlichen Softwarelösungen eingebunden, anfangs als zusätzliche Datenquelle, um bestehende Modelle zu kalibrieren. Im nächsten Schritt wurden die Daten zur Vorhersage der Ankunftszeiten von Fahrzeugflotten in Verkehrsmodelle, Simulationen und Logistiklösungen integriert. Die Modelle basieren auf aggregierten, anonymen Daten. „Da die Logik für viele Anwendungsfälle bereits vorhanden war, konnten wir innerhalb von nur drei Monaten unsere ersten marktfähigen Projekte entwickeln“, so Nowack.

Ergebnisse

Mit Hilfe der Otonomo-Daten konnte die PTV Group ihre bestehenden Verkehrsmodelle optimieren. „Durch die zusätzlichen Fahrzeugdaten können wir die Qualität und Genauigkeit innerhalb unserer Modelle effektiver messen“, erklärt Nowack. Im Laufe der Zeit wird es zudem möglich sein, diese mit Fahrzeugdaten optimierten Modelle in die Echtzeitverkehrsmanagement-Lösungen von PTV zu integrieren. In Zusammenarbeit mit Otonomo hat sich die PTV zudem zum Ziel gesetzt, ihr Angebot an Softwarepaketen zu erweitern und damit auch ihre Zielmärkte auszudehnen. „Es besteht ein wachsendes Marktinteresse an Lösungen, die Fahrzeugdaten verarbeiten können, und Otonomo hilft uns dabei, unsere Ideen schneller zu realisieren,” sagt Nowack und fährt fort: „Zu den für uns besonders interessanten Anwendungen gehören Echtzeit-Verkehrsmanagementlösungen mit unserer Software PTV Optima oder die Bewertung von neuen Mobility as a Service (MaaS)-Lösungen.“

„Durch die Zusammenarbeit mit der PTV Group können wir bei Otonomo noch besser die realen Probleme nachvollziehen, die mit Hilfe von Daten der vernetzten Fahrzeuge gelöst werden können,“ erklärt Ben Volkow, CEO von Otonomo. „Dieser Einblick in die Praxis hat dazu beigetragen, dass wir die Otonomo-Plattform in puncto Datenverarbeitung weiter optimieren konnten und dem Markt den Nutzen der Fahrzeugdaten vermitteln konnten.“

Besondere Vorteile

  • Kalibrierung bestehender Verkehrsmodelle und Messung der Datenqualität
  • Entwicklung neuer marktfähiger Projekte auf Basis von Fahrzeugdaten innerhalb von nur 3 Monaten
  • Schnellere Vermarktung neuer Softwareangebote

Anwendungsbereiche

  • Verkehrsplanung
  • Modellierung und Simulation von Verkehrsnetzen
  • Verkehrsmanagement in Echtzeit
  • Mobility as a Service-Lösungen
  • Logistik und Flottenmanagement

Fahrzeugdatentypen

  • Anonym
  • Historisch
  • Echtzeit (Pilot)

Verwendete fahrzeugrelevante Datenparameter

  • Fahrzeugstandort
  • Fahrzeuggeschwindigkeit
  • Fahrzeugmodus
  • Motor ein/aus


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