Innovative Produkte und Dienstleistungen in der Mobilität

Das Mobilitätsverhalten junger Menschen hat sich in den letzten Jahren verändert, in der der PKW‐Nutzung und in der Nutzung eines motorisierten Individualverkehrs [17]. Diese Veränderungen lassen vermuten, dass immer weniger junge Menschen ein Auto kaufen. Mögliche Gründe hierfür sind steigende Kosten eines Automobils, Stau und Parkplatzmangel, neue Mobilitätsalternativen wie Carsharing und neue Statussymbole wie beispielsweise das Smartphone [17].

Bereits vor über hundert Jahren befand sich die Automobilindustrie in einer Phase der technologischen Diskontinuität. Zu Beginn der Industrieentwicklung stand die Frage des ‚Dominanten Designs‘ in der Antriebstechnologie im Mittelpunkt. Die ablehnende Einschätzung der Elektromobilität aufgrund zu schwerer Batterien und dem Mangel an Stromquellen würde T. Edison aus heutiger Sicht bestimmt revidieren.

Aktuelle Entwicklungen in der Digitalisierung künden von tiefgreifenden Umbrüchen in den Prozessen der Automobilindustrie. Dies betrifft unmittelbar die Logistik und verwandte Gebieten wie dem Einkauf. Große OEMs wie die Volkswagen AG müssen Reaktionen hierauf frühzeitig einleiten, da sie aufgrund hoher Resilienz relativ lange Zeit für eine Umstellung der Prozesse und Strukturen im Unternehmen benötigen.Diese Arbeit beleuchtet mögliche zukünftige Entwicklungen der Prozesse und Strukturen des automobilen Einkaufs bis ins Jahr 2025. Dazu werden komprimiert die Ergebnisse und strategischen Implikationen einer Analyse vorgestellt, die derzeit mithilfe der Szenariotechnik nach Gausemeier (1996) für die Konzernbeschaffung der Volkswagen AG durchgeführt wird. Die Szenariotechnik erlaubt eine Betrachtung der zukünftigen Entwicklung und Wechselwirkung von insgesamt 15 Faktoren aus dem sozialen, technischen, ökonomischen, ökologischen und politischen Umfeld, die die Tätigkeit der Beschaffung maßgeblich beeinflussen. So werden z.B. verschiedene Entwicklungen bei der Digitalisierung, Leistungsfähigkeit der Logistik, Akzeptanz der Möglichkeiten künstlicher Intelligenz oder dem Umgang mit Zins‐ und Wechselkursschwankungen berücksichtigt. Das Ergebnis sind mehrere alternative, in sich konsistente Zukunftsszenarien. Darunter sind einerseits solche Szenarien mit einer nur geringen Änderung gegenüber aktuellen Gepflogenheiten. Andererseits erscheinen auch Szenarien äußerst plausibel, in denen eine Beschaffungsabteilung im heutigen Sinne nicht länger notwendig ist.Die Arbeit schließt mit Überlegungen zu einer robusten Strategie, die sich für das Management der Beschaffung für alle der beschriebenen Szenarien mit ihren unterschiedlichen Management‐ und Logistikkonzepten gleichermaßen eignet.

Ziel der Bundesregierung ist es bis 2020 eine Million Elektrofahrzeuge auf Deutschlands Straßen zu bringen [9]. Zum 1. Januar 2016 sind es laut Kraftfahrt‐Bundesamt [25] 25.502 Elektrofahrzeuge (2,6% der Zielsetzung), was die Lücke zwischen Realität und Zielsetzung offenbart. So kommt die Nationale Plattform Elektromobilität schon 2014 [30] in ihrem Fortschrittsbericht 2014 – Bilanz der Marktvorbereitung zu dem korrigierten Ergebnis, dass nunmehr 500.000 E‐Fahrzeuge bis zum Jahre 2020 als realistisch angesehen werden können und halbiert damit die Zielvorgabe.

Megatrends wie die Digitalisierung stellen die gesamte Automobilbranche vor große Herausforderungen und implizieren tiefgreifende Veränderungen der Wertschöpfungsketten und Geschäftsmodelle in naher Zukunft (vgl. Sierzchula et al., 2015, S. 109). Da Richtung und Intensität der Branchenentwicklung im Einzelnen nicht prognostiziert werden können, halten sich die großen Automobilhersteller ein möglichst breites Spektrum an Handlungsoptionen offen (vgl. Buhmann, 2006, S. 104). Um den gewünschten Spielraum aufzubauen, setzen sie gezielt auf Kooperation mit anderen Unternehmen; auch mit jungen Start‐ups.

Technischer Fortschritt, geänderte Kundenwünsche und neue Anbieter beflügeln die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle in der Automobilbranche.

Projektbasiertes Arbeiten gewinnt heute in Unternehmen zunehmend an Bedeutung (vgl. Dvir et al. 1998, S. 915 [1]). Diese Entwicklung lässt sich gerade auch in Unternehmen der Automobilindustrie verfolgen [2]. Insbesondere im Hinblick auf den steigenden Kosten‐ und Zeitdruck bei gleichzeitig hohen Qualitätsanforderungen, ist das Projektmanagement daher gefordert den Projekterfolg sicherzustellen (vgl. Hab/Wagner 2010, S. 9,10 [3]).

Die noch fehlende Wirtschaftlichkeit von Elektrofahrzeugen ist eines der zentralen Hemmnisse für einen erfolgreichen Markthochlauf. Trotz umfangreicher staatlicher Fördermaßnahmen für die Forschung und den Erwerb von Elektrofahrzeugen ist eine signifikante Marktdiffusion bisher weitgehend ausgeblieben. Hohe Initialkosten und starke Wertminderungen begründen anhaltende Kostennachteile gegenüber verbrennungsmotorischen Vergleichsfahrzeugen, zumindest bei niedrigen bis durchschnittlichen Jahresfahrleistungen.

Herstellkosten bilden eine der wesentlichen Stellgrößen zur langfristigen Ertragssicherung produzierender Unternehmen. Gegenstand im Folgenden sind die zugekauften Materialien, Halbzeuge und Komponenten, wobei im vorliegenden Beitrag nicht die klassischen Einflussgrößen der Beschaffung – Vergleich, Auswahl und Verhandlung – betrachtet werden, sondern der konstruktive, gestaltende Anteil der Produktentwicklung.

Das Themenfeld der Elektromobilität wird sehr oft aus der Perspektive der Endkunden und der Automobilhersteller (OEM) analysiert. Traditionelle Automobilzulieferer stehen dabei sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis eher selten im Blickpunkt. Erkennt man jedoch, dass die Automobilzulieferer einen entscheidenden Erfolgsfaktor in der Wertschöpfungskette insbesondere im Bezugsrahmen der Elektromobilität darstellen, ergibt sich hier eine besondere Lücke.

Für eine elektrische und thermische Optimierung von Hochvolt‐Batterien werden Simulationsmodelle benötigt. Der hier vorgestellte demokratische Optimierungsalgorithmus stellt hohe Anforderungen an die verwendeten Simulationsmodelle. Die wichtigsten Anforderungen bestehen in einer verhältnismäßig hohen Simulationsgeschwindigkeit bei einer geeigneten Modellgüte.

This paper shows how the Functional Safety standard ISO 26262 can be applied to identify and classify potential hazardous events and to derive a safety concept and the associated Safety Requirements related to the prevention or mitigation of these hazardous events. Especially, it addresses the problem how the right level of detail can be found for the Safety Requirements, how Safety Goals can be defined such that the development of the system is supported, and how assumptions can be handled. A procedure for deriving Safety Requirements is presented which supports system development and ensures that no relevant requirement (or attribute) is omitted. This procedure includes requirements allocation, the Safety Analysis and the description of an appropriate OEM‐Supplier interface.

Energieverbrauch und Emissionen werden in Stadtstraßennetzen maßgeblich durch Lichtsignalanlagen (LSA) beeinflusst. Zum Erreichen einer bestmöglichen Verkehrseffizienz müssen Halte und Wartezeiten minimiert werden. Ein diesbezüglich seit Jahrzehnten etablierter Ansatz ist die verkehrsabhängige Steuerung von Lichtsignalanlagen.

Eine hinreichend genaue und zuverlässige Fahrzeuglokalisierung ist ein fundamentaler Bestandteil vieler moderner Fahrerassistenz‐ und hochautomatisierter Fahrzeugsysteme. Die Schätzung einer globalen Fahrzeugpose ist häufig erforderlich um zusätzliche Informationen, wie z.B. Fahrbahnverläufe, aus einer digitalen Karte zu entnehmen und als Grundlage für eine fundierte Verhaltensplanung und ‐entscheidung verwenden zu können. Minimalanforderungen an die Genauigkeit der Fahrzeuglokalisierung resultieren aus Art und Anwendungskontext der verwendeten Umfeldinformationen.

Im Bereich des automatisierten Fahrens wird seit Jahrzehnten umfangreich geforscht. Dabei wird unterschieden zwischen teilautomatisiertem und vollautomatisiertem Fahren einerseits [16] und autonomem und vernetztem Fahren andererseits [17] (siehe Abbildung 5.1).

Ballungsgebiete und Metropolregionen sind in besonderem Maße von einer steigenden Belastung ihrer Straßennetze betroffen. Ausbaumaßnahmen der Verkehrsinfrastruktur sind vor dem Hintergrund einer ressourcenschonenden Politikausübung häufig nur das letzte Mittel zur Lösung der Probleme. Vielmehr geht es darum, die vorhandenen Straßennetzkapazitäten unter Verwendung von neuartigen Verkehrsinformations‐ und Verkehrslenkungssystemen möglichst optimal auszunutzen.

Wachsende Kommunikationsbedürfnisse zwischen Fahrzeug, Internet und mobilen Endgeräten stehen in einem Widerspruch, da eine offene Kommunikation auch die Möglichkeiten eröffnet, dass Hacker in das System eindringen und die Sicherheit des Fahrzeugs in Frage stellen können. Im FnA‐Projekt wurde daher ein Konzept entwickelt, das eine sichere Kommunikation zwischen dem Fahrzeug, dem Telematik‐System und dem Internet sicherstellt. Das Konzept wurde beispielhaft implementiert und beinhaltet eine Reihe von Demonstrationsapplikationen, u.a. auch eine Demo‐Applikation eines Gefahrenwarnsystems.

Die voranschreitende Elektrifizierung des Kraftfahrzeugs stellt die Entwicklung von Technologien zur Steigerung des Fahrkomforts vor neue Herausforderungen. Die Verbannung des Verbrennungsmotors revolutioniert dabei die akustische Auslegung von Fahrzeugen, da Phänomene die durch dominierende Motorgeräusche maskiert wurden, plötzlich im Fokus stehen. Mehr denn je ist es für den Spagat zwischen Sportlichkeit auf der einen und Fahrkomfort auf der anderen Seite notwendig, passive Fahrwerkkomponenten mit großem Aufwand zu einem Kompromiss zwischen Dynamik und Komfort unter neuen Randbedingungen abzustimmen.

Die UN‐Klimakonferenz im Dezember 2015 in Paris hat die Eindämmung der globalen Erwärmung von deutlich unter 2° Celsius gegenüber dem vorindustriellen Niveau festgeschrieben [1]. Dieses ist bis dato das aktuellste Ziel in einer Reihe von internationalen, europaweiten und nationalen Klimaschutzzielen. Nach dem Kyoto‐Protokoll [2], das bis 2012 eine Reduktion der Treibhausgase von 8% gegenüber 1990 vorsah, bestimmen derzeit die sog. 20‐20‐20‐Ziele die Bestrebungen zur Reduktion klimaschädlicher Emissionen in Deutschland und Europa.

Verbesserte Informations‐ und Kommunikationstechnologien, das Bedürfnis nach nachhaltigeren Formen des Konsums und wirtschaftliche Vorteile durch gemeinsam genutzte Ressourcen sind nur einige Gründe dafür, dass der Sharing Economy ein großes Wachstumspotenzial zugeschrieben wird [9]. Ein Wachstum wird vor allem in Ballungsräumen erwartet, da insbesondere dort die zur Durchsetzung von Sharing‐Konzepten erforderliche kritische Masse an Mitgliedern erreicht werden kann.

Carsharing clubs that grant members temporary access to vehicles have existed for more than half a century. Only recently, however, have technological advances such as the mobile internet begun to foster new carsharing business models, thereby increasing the attractiveness of carsharing for both operators and users. So far, these new business models were typically classified as roundtrip, point to point, nonprofit/cooperative, and P2P carsharing. However, not all operators fit into these rather broad groups; for instance, the carsharing company CiteeCar combines elements of several archetypes. Furthermore, important differences among the various design options of operators belonging to the same type are not addressed by this distinction. For example, the largest P2P carsharing companies, Getaround and Turo, employ very different business models: Getaround provides automatic access kits while Turo does not. Thus they address different use cases and customers. To account for such differentiation, we complement these archetypes by a classification scheme for carsharing business models, i.e., a taxonomy, listing the most important dimensions and corresponding characteristics. We proceed in three major steps: First, we create a global database of carsharing companies. Second, we use the database to create a taxonomy of carsharing business models. Third, we empirically derive more fine grained archetypes from the taxonomy. Our resulting framework allows researchers and practitioners to more accurately analyze and describe existing carsharing systems. Furthermore, it can be applied for business model innovation by copying successful business model patterns or systemtaically discovering new configurations.

In vielen Großstädten und Ballungsräumen stellt Carsharing inzwischen eine verbreitete und nachhaltige Mobilitätsalternative dar. Durch Umstellung von symmetrischen auf asymmetrische Systeme, bei welchen Ausleih‐ und Rückgabeort nicht identisch sein müssen, kann die Attraktivität stationsbasierter Angebote weiter erhöht werden. Allerdings muss dann der Kumulation von Fahrzeugen an einzelnen Stationen durch effektive Organisation von Rückführungen entgegengewirkt werden. Eine Lösungsstrategie für das Vehicle Relocation Problem wird im Rahmen dieses Beitrages in Form diskreter Simulation beschrieben.

Die Nutzung und das Verständnis von Mobilität haben sich gewandelt. Immer mehr wird Mobilität als ein on‐demand Service (Mobility on‐demand – Mod) verstanden [1]. Vor allem junge Menschen wollen und besitzen keine eignen Autos mehr, sondern verwenden stattdessen eine Kombination aus verschiedenen Mobilitätsangeboten [2]. Diese steigende Nachfrage nach flexiblen Mobilitätsangeboten wird flankiert durch den Trend der zunehmenden Urbanisierung.

Der Forschungsbereich der Mobilität und des Verkehrs fokussierte sich bis zum Ende des 20. Jahrhunderts fast ausschließlich auf die Bereitstellung und Weiterentwicklung von Verkehrsmitteln und Infrastruktur. Mit dem Aufkommen von Überlastungsphänomenen erweiterte sich der Forschungsbereich hinsichtlich Möglichkeiten zur Beeinflussung der Nachfrage nach Verkehrsmitteln. Das Mobilitätsverhalten soll nicht mehr ausschließlich durch rein instrumentelle Methoden beeinflusst werden, sondern auch durch das Bereitstellen von Informationen.

Eine vermehrt intermodale Fortbewegung ist in Zeiten, in denen angesichts überfüllter Innenstädte und Straßen die Verringerung des Verkehrsaufkommens und Verlagerung des motorisierten Individualverkehrs auf umweltfreundlichere Alternativen zunehmend relevanter werden, von großer Bedeutung. Heute gängige Navigationslösungen und Routenplaner sind bezüglich der Unterstützung komplexer, insbesondere intermodaler Mobilitätsketten jedoch oft nur unzureichend entwickelt: Es mangelt einerseits an einer einheitlichen Integration der Informationen unterschiedlicher Verkehrsmittel, andererseits vor allem an Personalisierungsmöglichkeiten und einer intelligenten Anpassung der Systeme an die momentane Situation des Nutzers (vgl. [7], 0). Oft werden beispielsweise Angebote wie Carund Bikesharing noch außer Acht gelassen, und auch der Kontext als wichtige Determinante bei der Wahl einer Route – für einen beruflichen Termin bei schlechter Witterung kann ein Fahrrad etwa weniger geeignet sein als bei einem Familienausflug unter sonnigen Bedingungen – bleibt meist unberücksichtigt.

Real Time Monitoring ‚RTM’ is a new way to monitor the movements and activities of a vehicle. RTM is when data is being transmitted in real time from a car to a central database. In the Peoples Republic of China, New Energy Vehicles ‚NEVs’ must be equipped with technology that supports RTM in order to receive the right to be manufactured. This amount of data traffic at the currently planned NEVs (5 Million Units) in 2020 will result in 850.000 GBs a year. Based on the estimations, within four years 4.552,51 Tons of CO2 will be generated annually through the real time monitoring of NEVs. As long as most of China‘s energy supply is generated through coal factories, the expected benefits of NEVs cannot be realised. The CO2 emission problem will not be solved but only relocated from cities to suburban areas (location of coal factories).

Eine Trendwende zur Reurbanisierung ist derzeitig zu beobachten. Die zunehmende Güternachfrage von Privathaushalten (verstärkt durch E‐Commerce) und die gestiegenen Lagerhaltungskosten im urbanen produzierenden Gewerbe und im Einzelhandel erhöhen den Anteil und die Frequenz an kleinteiligen und flexiblen Belieferungen. Die Folge davon ist eine deutliche Zunahme von Fahrten kleiner und mittlerer Lastfahrzeuge mit entsprechenden Umweltbeeinträchtigungen und – aufgrund ihrer häufigen Halte – mit verhältnismäßig hohen Beeinträchtigungen der Verkehrsflüsse. Gerade die Kurier‐, Express‐ und Paketdienstleister (KEP) sind Verursacher dieser beschriebenen Probleme, da sie einen hohen Anteil am urbanen Güterverkehrsaufkommen ausmachen. Sie führen vornehmlich die Belieferung von Privathaushalten und mit steigender Tendenz auch die Belieferung der Einzelhändler durch. Aus diesem Grund wird der KEP‐Verkehr in urbanen Räumen auf Basis von Sekundärdaten beschrieben. Dabei soll hauptsächlich die Güterverkehrsnachfrage (KEP‐Dienstleister) genauer untersucht werden. Auf dieser Grundlage können bereits existierende Verkehrsplanungs‐ und City‐Logistik‐Konzepte diskutiert werden, die positive Auswirkungen auf die Abwicklung des KEPVerkehrs und die Reduzierung seiner negativen Effekte zeigen.

Mobilität trägt entscheidend zur wirtschaftlichen, sozialen und kulturellen Entwicklung einer Gesellschaft bei. Daher ist die Sicherstellung von Mobilität gerade für Entwicklungsländer essentiell für deren Entwicklung. Eine mangelhafte Mobilität schränkt insbesondere in ländlichen Gegenden den Zugang zu wichtigen Gütern wie Gesundheitsversorgung und Bildung ein. Die Region Sub‐Sahara Afrika ist besonders von diesen Einschränkungen betroffen, da in dieser Region einige der ärmsten Länder der Welt liegen [12]. Eine Verbesserung der Mobilität in diesen Ländern kann Motor für wirtschaftliche, soziale und kulturelle Weiterentwicklung sein und infolgedessen die Armut in diesen Ländern lindern [10].Eine alleinige Fokussierung auf eine Verbesserung der Straßeninfrastruktur ist allerdings nicht ausreichend, um Mobilität in ländlichen Gebieten zu fördern. Empirische Studien haben gezeigt, dass die ärmsten Bevölkerungsschichten in Entwicklungsländern nur marginal von einem verbesserten Straßennetz profitieren, da die nötigen Transportmittel zur Nutzung des Straßennetzes fehlen. Diese Tatsache wurde lange Zeit in der Entwicklungspolitik vernachlässigt 0[2]. Selbst intermediäre Fortbewegungsmittel wie beispielsweise Fahrräder können die Transportlücke aufgrund der großen Distanzen und der geringen Bevölkerungsdichte in Sub‐Sahara Afrika nicht schließen [7].Folglich stellt sich die drängende Frage, wie ein Großteil der ländlichen Bevölkerung mit motorisierten, robusten und vor allem erschwinglichen Fortbewegungsmitteln versorgt werden kann, um letztendlich Nutzen aus einer verbesserten Infrastruktur zu schlagen?Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik der Technischen Universität München adressiert diese Herausforderung mit einem interdisziplinaren Forschungsprojekt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines erschwinglichen und robusten Fahrzeugs, das aufgrund seines modularen Designs multifunktional in verschiedenen Nutzungsszenarien eingesetzt werden kann.Primäre Zielgruppe für dieses Fahrzeug ist die ländliche Bevölkerung in Sub‐Sahara Afrika. Aber auch weitere Zielgruppen kommen in Betracht. So könnten beispielsweise Hilfsorganisationen mit diesen Fahrzeugen wichtige Güter und Dienstleistungen für die lokale Bevölkerung bereitstellen oder auch Menschen in anderen (Entwicklungs‐) Ländern könnten von einer solchen Entwicklung profitieren.Im Rahmen dieses Forschungsprojekts wurde zur Erstellung eines Geschäftsmodells eine Zielgruppenanalyse unter Hilfsorganisationen in Sub‐Sahara Afrika durchgeführt. Zu einem späteren Zeitpunkt soll zusätzlich die primäre Zielgruppe befragt werden. Ziel dieser Analyse war es, deren Anforderungen an Fahrzeugfunktionen im Allgemeinen sowie an Funktionen und Module für zwei relevante Nutzungsszenarien mit Hilfe einer auswahlbasierten Conjoint Analyse zu identifizieren. Weiterhin sollte im Rahmen der Befragung die Zahlungsbereitschaft von Hilfsorganisationen für das Fahrzeug ermittelt werden.Dieser Beitrag stellt die Studienergebnisse vor. Dazu wird zunächst die Vorgehensweise und Methodik dargelegt, die bei der Entwicklung und Durchführung der Studie angewendet wurde. Anschließend werden die möglichen Basisfunktionen sowie die Module und deren Funktionalitäten für die entwickelten Nutzungsszenarien präsentiert. Abschließend werden die Ergebnisse und deren Implikationen für die weitere Entwicklung der Funktionen und Module diskutiert.

Das Schlagwort Industrie 4.0 hat enorme Erwartungen geweckt. Durch die enge Verzahnung von physischer und virtueller Welt wollen Unternehmen Prozesse weiter automatisieren, flexibilisieren und beschleunigen. Aufträge sollen so nicht nur schneller bearbeitet werden, sondern auch deutlich effizienter. Studien prognostizieren eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 18 Prozent bis 2020 und eine zusätzliche Wertschöpfung von 78 Milliarden Euro bis 2025.Viele Unternehmen haben dieses enorme Potenzial erkannt und wollen es nutzen. Konkrete Projekte sind bislang aber selten. Das liegt auch daran, dass angesichts der vielen Möglichkeiten eine enorme Komplexität entlang der gesamten Wertschöpfungskette vorherrscht.

Die Unternehmensgrenze resultiert aus den Entscheidungen eines Unternehmens zwischen Eigenfertigung im Unternehmen und Fremdbezug über den Markt [33] für verschiedene, in der jeweiligen Industrie relevante Aktivitäten (vgl. [7], S. 105 und hier und in diesem Absatz [25], S. 1). Der Fremdbezug über den Markt wird auch als Nutzung der Governance‐Form Markt und die Eigenfertigung im Unternehmen als Nutzung der Governance‐Form Hierarchie bezeichnet [40].

Der Übergang in die Elektromobilität stellt den Automobilhandel aufgrund des Kundenverhaltens vor neue Herausforderungen. Kunden sehen sich neben einer im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen schlechteren technischen Performance [1]sowie einer als unzureichend wahrgenommenen Ladeinfrastruktur [2] mit weiteren Unsicherheiten und wahrgenommenen Nachteilen im Zuge der Nutzung von Elektroautos konfrontiert, die in ihrer Summe zu einer geringen Nutzungsabsicht insbesondere von Privatkunden führen: Zum einen ergeben sich hohe Kosten für die Batterie dieser Fahrzeuge, die viele Kunden nicht bereit sind zu zahlen [3][4].

Connected Car ist gegenwärtig ein häufig genutzter Begriff: Während Google zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Beitrages hierfür rund 18 Mio. Treffer aufwies, kam das „Brandenburger Tor“ (inklusive englischer Bezeichnung) nur auf rund ein Drittel dieses Wertes. Eine allgemein verbindliche Definition existiert aktuell nicht.

Das Thema der Elektromobilität hat auch in Deutschland in den vergangenen Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die Bundesregierung hat zahlreiche Förderinitiativen und –projekte auf den Weg gebracht, um das ehrgeizige Ziel zu unterstützen, dass Deutschland zum Leitmarkt und Leitanbieter bei der Elektromobilität wird.

Im Rahmen eines vom BMBF76 geförderten Forschungsprojektes zur Elektromobilität an der BUW77, werden Daten zum Verhalten von Fahrern von Elektrofahrzeugen (E‐Pkw) zur Identifikation vorhandener Dienstleistungspotentiale benötigt. Diese Daten sollen mittels sogenannter Datenlogger, d.h. in den Elektrofahrzeugen installierter Geräte, erhoben werden und zur Verifikation einer durchgeführten Befragung von 213 E‐Pkw‐Fahrern dienen. Um die Daten möglichst kostengünstig und flexibel zu erheben, wurde entschieden diese Geräte am Lehrstuhl für Automatisierungstechnik/Informatik der BUW durch die Arbeitsgruppe HFE selbst zu entwickeln. Ziel war es ein, im Vergleich zu vorhandenen Flottenlösungen kostenreduziertes Gerät zu entwickeln, welches Positionsdaten, Beschleunigungsverhalten, Lagedaten, Temperatur und Luftdruck misst und speichert, sowie eine einfache Aggregation ermöglicht um die gesammelten Daten verifizieren zu können. Bei der Nutzerbefragung der Fahrer wurde im Vorfeld festgestellt, dass durch den Anschluss eines Datenloggers an das Bordnetz des E‐Pkw Ängste in Bezug auf eine verringerte Reichweite bestehen. Weiterhin sind viele Fahrer betreffend ihrer persönlichen Daten, insbesondere der anfallenden Bewegungstelemetrie des Fahrzeugs, sensibilisiert und lehnen es teilweise ab, die Daten drahtlos via Mobilfunknetz zu übermitteln. Damit kein Anschluss an die Bordelektronik des Fahrzeugs notwendig ist, muss der Datenlogger durch eine eigene Spannungsquelle versorgt werden. So wurde der Datenlogger für einen Einsatz von mindestens 30 Tagen unter Verwendung gewöhnlicher AA‐Batterien entwickelt. Durch das autonome, hochflexible und kompakte Design (ca. zwei Zigarettenschachteln groß) ist es außerdem möglich das Gerät in anderen Kontexten der Mobilität zu verwenden; wie z.B. bei Leihfahrzeugen oder auch um das Fahrverhalten von Pedelec‐Nutzern zu analysieren. Da keine externe Stromversorgung benötigt wird, ist es darüber hinaus möglich den Datenlogger für die Erfassung von Bewegungsdaten beliebiger Objekte einzusetzen.

Die Digitalisierung hält mit der Methodik des Building Information Modelling (BIM) im Bauwesen zunehmend Einzug. Unterstrichen wird diese Entwicklung mit der Herausgabe des Stufenplans für digitales Planen und Bauen des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur.

Logistics and supply chain management are undergoing a fast change due to technological but also social and market evolutions within the global economy [1], [2], [3], [7], [8], [16]. Autonomy, based on artificial intelligence as well as customer demands regarding customization, cost effectiveness and sustainability are the main driving forces behind these developments [5], [6], [9], [12].

Nachdem auf dem 5. Wissenschaftsforum 2013 darüber diskutiert wurde, welche weitreichenden Innovationen in der Mobilität notwendig werden, beim 6. Wissenschaftsforum 2014 konkrete Entscheidungen im Übergang in die Elektromobilität betrachtet wurden, die Innovationen ermöglichen und beim 7.