„Alles fließt.“ Wenn der griechische Philosoph Heraklit als Autofahrer den Straßenverkehr des 21. Jahrhunderts erlebt hätte, wären ihm möglicherweise Zweifel an seiner Lehre gekommen. Und doch bestätigt auch unsere Zeit seine Erkenntnisse. Denn es handelt sich niemals um denselben Stau mit denselben Fahrzeugen, wenn wir morgens auf dem Weg zur Arbeit oder im Feierabendverkehr an Ampeln und auf Autobahnen nicht weiterkommen. Außerdem fließen parallel zu den Wellen an Fahrzeugen in den Stoßzeiten inzwischen jede Menge Datenströme. Telematik und Satellitensysteme erfassen die Fortbewegung von Fahrzeugen und Fußgängern, sofern sie mit der entsprechenden Technik ausgestattet sind oder wenigstens ein Mobiltelefon mitführen. Sie geben präzise Verkehrsinformationen zur aktuellen Verkehrslage. So verschaffen sie Autofahrern auch die Möglichkeit, alternative Routen auszuwählen, Staus zu vermeiden und früher ans Ziel zu gelangen. Damit nehmen die Systeme positiven Einfluss auf den Individualverkehr. Von der Utopie oder dem Fernziel einer intelligenten Steuerung bleiben sie aber weit entfernt. Denn es gibt weder eine Vernetzung der Verkehrsteilnehmer untereinander noch die Möglichkeit zur zielgerichteten Einflussnahme. Für eine Planung mit hoher Trefferwahrscheinlichkeit fehlen damit wichtige Voraussetzungen.

Grundfrage

Wie lassen sich Verkehr und Logistik am besten managen?

Logistikdienstleister und Speditionen wirtschaften im Straßenverkehr. Denn dort müssen sie ihre Leistungsversprechen einhalten. Sie sind also auf reibungsloses Vorankommen angewiesen, wenn sie erfolgreich sein wollen. Kommt es zu Verzögerungen, gerät rasch ihr Ertrag in Gefahr. Deshalb optimieren die Dienstleister seit Langem sämtliche Abläufe, die sich in ihrem Einflussbereich befinden, und haben große Fortschritte bei der Digitalisierung erzielt. Über die Fahrzeugtelematik und mobile Apps wissen sie, wo sich ihre Lkw befinden. In Verbindung mit den Auftragsdaten können sie über smarte Lösungen sogar auf komplexen Touren mit mehreren Stopps errechnen, wann der Lkw beim Empfänger oder der Ladestelle voraussichtlich eintrifft (ETA). Ausgeklügelte Systeme berücksichtigen dafür neben der aktuellen Verkehrslage auch die Lenk- und Ruhezeiten der Fahrer. Damit können Planer und Disponenten ihre eigenen Abläufe so einrichten, dass die Lkw so pünktlich wie möglich auf Tour gehen. Für den weiteren Verlauf fehlen ihnen aber aktuell die Einflussmöglichkeiten.

Nur unwesentlich anders geht das den Verkehrsplanern der staatlichen Stellen bei Städten, Gemeinden, Ländern und dem Bund. Denn sie können den Verkehr größtenteils ebenfalls nur beobachten – von Verkehrssystemen abgesehen, die auf Autobahnen und in Ballungsräumen rund um Verkehrsknotenpunkte den Verkehr regeln. Aber auch sie sind nicht mit den Verkehrsteilnehmern vernetzt und verfügen über eine elektronisch gesteuerte Verkehrsbeschilderung hinaus nicht über die Möglichkeit zur Kommunikation mit den Fahrzeugen.

Beiden fehlt es also an entscheidenden Informationen, die dezentral erfasst und in Echtzeit geteilt werden müssten, sobald sie zur Verfügung stehen – idealerweise bereits auf der Ebene der Planung:

• Wann wird ein Fahrzeug unterwegs sein?
• Zu welchem Ziel ist es unterwegs und wann will es ankommen?
• Welche Route wird es dorthin nehmen?
• Zu welchen Zeitpunkten wird der Fahrer eine Pause machen?

Mit diesen Informationen ließe sich die Auslastung der Verkehrswege berechnen und ihre Leistungsfähigkeit erhöhen. Entsprechende Kommunikationsmöglichkeiten vorausgesetzt, haben die Autofahrer und Lkw-Fahrer dann die Option, alternative Routen zu wählen, bevor sie in Wellen auf Verkehrsknotenpunkte zusteuern, die eine so hohe Verkehrsdichte nicht mehr bewältigen können.

Big Data

Mit Datenauswertung zu präziser Verkehrssteuerung

Um steuern zu können, müssen die Planer also über möglichst umfassendes Wissen verfügen und viele Datenquellen zusammenführen. Erst dann ist es möglich zu erkennen, ob sich das angestrebte Ziel auch erreichen lässt. Logistiker beginnen derzeit bereits, historische Verkehrsdaten mit Künstlicher Intelligenz (KI) auszuwerten und die Erkenntnisse in ihre Planungen einfließen zu lassen. Dabei profitieren sie davon, dass sie über mobile Apps die Möglichkeit dazu haben, die tatsächliche Fahrstrecke, Geschwindigkeit, Fahr- und Standzeiten auf ihren Touren exakt zu protokollieren. Damit legen sie sich eine Datenressource zu, die enorm hohes Potenzial für Machine Learning (ML) beinhaltet. Bereits mit der Analyse dieser Daten erhalten sie die Möglichkeit, künftige Touren mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit zu planen. Der Anspruch auf eine echte und intelligente Verkehrssteuerung lässt sich aber erst dann erfüllen, wenn so viele Datenquellen wie irgend möglich für die Berechnungen ausgewertet werden können. Dann bleibt es keine Utopie, einem Fahrer anzuraten, dass er besser zwanzig Minuten früher losfahren sollte oder – falls das nicht möglich ist – noch 37 Minuten länger an Ort und Stelle warten. Eine Aussage, die heutige Verkehrsinfos auf Basis der Positionsdaten der Fahrzeuge nicht treffen können.

Vernetzung

Zentrale Datenquellen ermöglichen aktive Verkehrssteuerung

Aktuell liegen die Grenzen einer Verkehrssteuerung bei Speditionen und Logistikdienstleistern innerhalb des eigenen Unternehmens und für private Autofahrer im eigenen Fahrzeug. Was außerhalb des geschäftlichen Umfelds ärgerlich ist, wird für die Dienstleister zum teuren Kostenrisiko. Denn Verspätungen drücken mindestens die Margen oder nehmen jeglichen Ertrag. Falls Vertragsstrafen fällig werden, legt der Spediteur im schlimmsten Fall sogar noch drauf. Eine Situation, die sich erst mit neuen Datenquellen verbessern ließe – die aus bereits bestehender Technik gespeist werden könnten. Schließlich kennen Planungssysteme in Logistik und Produktion die Transportaufträge, Routen und Zielzeitpunkte. Während der Touren melden zudem die Fahrzeuge ihre Position kontinuierlich an ein zentrales System. Selbst Privatpersonen verwenden immer häufiger ihre Smartphones zur Navigation. Würden sämtliche dabei ermittelten Daten anonymisiert in einer zentralen Datenbank zusammenlaufen, entstünde ein echter Hebel für eine aktive Verkehrssteuerung, Entlastung für Innenstädte und Stauschwerpunkte würde möglich. Und nicht zuletzt würden durch den besseren Verkehrsfluss auch die CO2-Emissionen gesenkt und so das Klima entlastet.

Dann wäre es nicht nur möglich, über die aktuelle Fahrzeugposition hinaus den weiteren Fahrtverlauf in die Routenvorschläge mit aufzunehmen. Auch die Vision, den optimalen Zeitpunkt für eine geplante Fahrt auf Basis der Ergebnisse einer Datenauswertung vorgeschlagen zu bekommen, bliebe dann keine Utopie mehr. Voraussetzung dafür sind der Mut zur Vernetzung und die Möglichkeit zur Kommunikation. Dann lassen sich Verkehrsströme lenken, Umweltzonen entlasten, die Verkehrssicherheit erhöhen und eine nachhaltige Reduzierung der Emissionen erreichen, die den Klimawandel verursachen. Dass die Effekte einer Vernetzung beeindruckend sind, zeigt seit Langem das Beispiel aus dem oberbayerischen Ingolstadt. Dort sind im Forschungsprojekt Travolution der Technischen Universität (TU) München seit dem Jahr 2008 die Ampeln der Stadt miteinander vernetzt und ihre Rotphasen an einem möglichst flüssigen Verkehr orientiert. Mit Erfolg: Im Tagesdurchschnitt werden der Halte an den Lichtsignalanlagen um 17 Prozent gesenkt und die Zeitverluste sogar um 21 Prozent vermindert. Hochgerechnet werden dort rund 700.000 Liter Kraftstoff und CO2-Emissionen von 1.600 Tonnen pro Jahr eingespart sowie volkswirtschaftliche Folgekosten von Verspätungen in Höhe von einer Million Euro vermieden.

Fazit

Verkehrssteuerung braucht aktuelle Daten – aber keine neue Technik

Das Forschungsprojekt in Ingolstadt zeigt, dass schon kleine Fortschritte in der Vernetzung große Wirkung für die Verkehrssteuerung entfalten. Für Autofahrer und Logistik bedeutet das wiederum einen hohen Lohn für den Mut, nicht als Einzelfahrzeuge, sondern vernetzt über die Straßen zu rollen: Weniger Staus und Spritverbrauch, geringere Kosten und nicht zuletzt deutlich weniger Stress. Das alles ohne eine große technologische Revolution. Mobile Apps erfassen die wichtigen Daten bereits ohnehin. Es fehlt lediglich an der entscheidenden Stelle, wo sie anonym gebündelt, vernetzt und miteinander abgeglichen werden können. Von den Ingolstädter Zahlen hochgerechnet, lassen sich dann beeindruckende Effekte für alle Beteiligten erzielen. Deshalb ist zu hoffen, dass den langjährigen Erkenntnissen bald entschlossene Taten folgen. Damit die Lehre Heraklits selbst im Straßenverkehr des 21. Jahrhunderts immer öfter gilt und alles fließt.