Wissen, wie voll der Zug ist, bevor er kommt!

SAFIRA - Sicherheit und Abstand durch Fahrgastlenkung basierend auf Informationen und Auslastungsdaten

Problemstellung
Der öffentliche Personenverkehr (ÖV) war besonders von der Corona-Pandemie betroffen. Fahrgastzahlen gingen aus subjektiven und objektiven Gründen zurück. Die Mobilität der Menschen änderte sich (z.B. durch Homeoffice) zeitlich und räumlich. Gleichzeitig bestand an den ÖV weiterhin eine hohe Erwartung bei der Verkehrswende. Der ÖV muss deshalb Vertrauen zurückgewinnen und sich durch Dateninnovationen neu aufstellen, um seine Aufgaben wahrnehmen und neue Krisensituationen besser bewältigen zu können.
SAFIRA forschte intensiv rund um das Thema Auslastungsinformationen, um zu einem resilienten ÖV-System beizutragen.

Ergebnisse und Wirkungen
Auslastungsvorhersagen wurden unter Einbeziehung verschiedener Einflussfaktoren (u.a. Echtzeitbelegungsdaten) durch KI-Ansätze zu verlässlichen Prognosen entwickelt, in die VBB-Fahrgastinformation überführt und Dritten zur Verfügung gestellt. Ziel ist die dauerhafte Nutzung und stetige Verbesserung der entwickelten Dienste.
Parallel lieferte eine breitangelegte Nutzer:innenforschung fundierte Einblicke zur Wahrnehmung und Nutzung solcher Informationen durch die Fahrgäste. Sie wird Grundlage auch für die zukünftige Ausgestaltung der Informationsangebote sein.
Die Ergebnisse flossen darüber hinaus in nationale und europäische Standardisierungsprozesse ein (sowohl inhaltlich als auch technisch).
Mittels Auslastungsinformation soll auch zukünftig eine gleichmäßigere Auslastung von Fahrzeugen erreit werden, was den Komfort der Fahrgäste erhöht und auch die Verkehrswende unterstützt, indem die erwartete Nachfragesteigerung eher mit vorhandenen Fahrzeug- und Infrastrukturkapazitäten zu bewältigen ist.