Verspätungsanalyse
Den Ursachen der Unpünktlichkeit auf der Spur
Auf der Basis einiger Milliarden Datensätze über den Betriebsablauf aller Zugfahrten in den letzten 5 Jahren haben wir die Entstehung von Verspätung und Unpünktlichkeit untersucht. Hierbei kamen vielfältige Big-Data-Technologien und statistische Algorithmen zum Einsatz. Durch die Integration einer großen Bandbreite von weiteren Datenquellen über Infrastruktur- und Fahrzeugzustand, Wetter, Reisendenströme etc. konnte die Aussagekraft der Analysen stark verbessert werden. Mit einer Musteranalyse von minimalen Planabweichungen im Sekundenbereich konnten verursachende Faktoren identifiziert werden. Hier konnten Maßnahmen zur Bemessung von Fahrzeitzuschlägen abgeleitet werden. Ein weiterer Treiber ist die deutliche Verkehrszunahme auf dem Schienennetz, die aufgrund der erhöhten Dichte der Streckenbelegung die Wahrscheinlichkeit von Verspätungsübertragungen zwischen den Zügen erhöht. Analysiert wurden auch die Auswirkungen des Baugeschehens auf die Pünktlichkeit mit dem Ziel, Baumaßnahmen zeitlich und räumlich so einzuplanen, dass sie möglichst geringe betriebliche Auswirkungen haben.
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Autonomes Fahren
Prognose der Auswirkungen auf die Bahn und den Verkehrsmarkt
Vor dem Hintergrund der hohen Dynamik im Mobilitätsmarkt mit neuen Mobilitätsangeboten wie ride sharing, ride selling, autonomem Fahren oder on demand-ÖV bestand die Herausforderung darin, die Auswirkungen auf den Verkehrsmarkt zu bestimmen. Aufgrund der noch offenen Ausgestaltung der einzelnen Angebote wurden viele Szenarien mit unterschiedlichen Prämissen gebildet. Eine der zentralen Prämissen ist die zunehmende Transparenz im Verkehrsmarkt durch immer bessere Informationssysteme, Vergleichsportale etc. mit der Konsequenz, dass ähnlich wie bei anderen Angeboten in der Onlinewelt eine starke Tendenz zu den Topangeboten zu beobachten ist (the winner takes it all). Darüber hinaus wurden die Szenarien hinsichtlich der Marktdurchdringung der Angebote, der Preise, der Beförderungszeiten und der Qualitätseigenschaften variiert. Methodisch wurden in einem räumlich sehr stark disaggregierten Modell die relevanten Entscheidungsfaktoren der einzelnen Mobilitätsangebote auf über 80 Mio. Relationen miteinander verglichen. Grundlage hierfür waren etwa 1 Mrd. multimodale Verbindungen aus Routensuchen in allen Verkehrsnetzen. Je nach Prämissensetzung sind sehr deutliche Verschiebungen im Verkehrsmarkt zu beobachten und auch die multimodale Nutzung des Mobilitätsangebotes wird deutlich zunehmen.
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Lokeinsatzoptimierung
Mehr Laufleistung, weniger Stillstand
In mehreren Projekten haben wir mit unseren Verfahren zur Ressorucenoptimierung Einsatzpläne für den internationalen Schienengüterverkehr berechnet, die eine Einsparung von Triebfahrzeugen zum Ziel hatten. Hierdurch konnte der Anmietbedarf gesenkt werden, bzw. eigene Fahrzeuge konnten für andere Leistungen freigespielt werden. Auf der Grundlage des bestehenden Fahrplanes und der Vorgaben zu Mindestwendezeiten und Zuglasten wurden in einem Basisszenario die Umlaufpläne mathematisch optimiert. In einem zweiten Schritt wurden mehrere Szenarien gebildet, in denen verschiedene Randbedingungen relaxiert oder Parameter wie z.B. Leerfahrtkosten variiert wurden. Hierdurch konnte der Optimierer ggf. weitere Einsparungen realisieren, indem mehr Leerfahrtkilometer zugunsten einer Reduktion der Fahrzeugzahl in Kauf genommen wurden. Auch eine veränderte Zuordnung der Triebfahrzeugtypen zu Leistungen konnte zu Einsparungen im Lokbedarf führen. Eine erfolgversprechende Variante ist die Verknüpfung von Umlaufoptimierung und Fahrplanoptimierung. In diesem Modus kann der Optimierer gegen 'Strafkosten' die Fahrlage verändern, um damit Einsparungen im Lokbedarf zu realisieren. Insbesondere im Güterverkehr ohne feste Taktstrukturen liegt hierin ein interessantes Einsparpotenzial.
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Personenstromsimulation
Wann wird's voll auf Bahnsteigen und in Unterführungen
Ziel bei diesem Projekt war es, die relevanten Einflussfaktoren hinsichtlich des Level-of-Service (LOS) am Bahnhof Frankfurt Süd zu bestimmen und anschließend unterschiedliche Szenarien dahingehend zu bewerten, wie sie den LOS beeinflussen. Hierzu wurden Bahnhofsgebäude und Fußgängeranlagen in einer 3D-Modellierung erfasst. Anschließend erfolgte die Abbildung von Fahrplankonzepten und verhaltensabhängigen Parametern. Insbesondere die unterschiedliche Zusammensetzung der Reisenden je nach Tageszeit (Pendler versus Fernreisende) beeinflusst die Verhaltensparameter deutlich. Für eine empirisch aktuelle Aufbereitung der Passantenströme wurden zum einen vorliegende Zählwerte zu Ein- und Aussteigern herangezogen, zum anderen wurde eine Vor-Ort-Zählung an allen Ein- und Ausgängen sowie an relevanten Querschnitten durchgeführt. Anhand dieser Zählungen konnte das Modellverhalten an neuralgischen Stellen an den Ist-Daten kalibriert werden. In verschiedenen Szenarien wurden anschließend unterschiedliche Fahrplanszenarien, Reisendenzahlen und Bauzustände simuliert, um die Kapazitätsreserven des Bahnhofs und insbesondere der Fahrtreppen zu bestimmen.
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