Mobilität und digitale Transformation

Digitalisierung bezeichnet die Nutzung großer Datenmengen, die zu einer umfassenden Vernetzung aller Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft führen wird (BMWi, 2015 und ähnlich Köhler/Wollschläger, 2014: 79). Sie umfasst die Erhebung von analogen Informationen („Big Data“ in einem engen Sinne; z.B. O´Leary, 2013), ihre Speicherung in einem digitaltechnischen System (lokale Speicherung oder „Cloud Computing“ durch die Weiterentwickelung des Internets; z.B. Hashem et al., 2015: 101), die Analyse und Interpretation sowie den Transfer in andere Systeme („Internet der Dinge“ bzw. „Internet of Things“; z.B. Ashton, 2009).

Was bedeutet die (zunehmend auch kostentechnische) Verfügbarkeit neuer Technologien (wie z.B. 3D-Druck, Smart Robotics und Advanced Analytics) rund um die Digitalisierung der Wertschöpfungskette für die Automobilindustrie? Die steht – gerade in einem Hochlohnland wie Deutschland – traditionell unter einen erheblichen Kosten- und Innovationsdruck. So hat die Automobilbranche gezwungenermaßen bereits in der Vergangenheit schon oftmals eine Vorreiterrolle übernehmen müssen, wenn es um die Erhöhung ihrer Wettbewerbsfähigkeit geht. Das wohl bekannteste Beispiel ist Taiichi Ohno, der mit dem Toyota Produktionssystem vor mehr 60 Jahren als Pionier entscheidende Wettbewerbsvorteile geschaffen und letztendlich eine ganze Industrie revolutioniert hat.

Im Werbespot für das im Jahr 2015 auf den Markt gebrachte Wasserstoffauto Toyota Mirai kontert Toyota Kritik an der Brennstoffzellentechnologie [38], [41]. Trotz wiederholter Bekenntnisse zum Brennstoffzellenantrieb [34], [35] hält sich der Konzern aber alle Optionen offen und kann sich „batteriebetriebene Elektroautos für die Kurzstrecke, Wasserstoffautos für die Langstrecke“ (Frahm (2015), S. 2) vorstellen. Daimler hält es inzwischen für wahrscheinlicher, dass sich batteriebetriebene Elektroautos als dominantes Design auf dem Markt durchsetzen, nutzt jedoch seine 20-jährige Erfahrung mit dem Brennstoffzellenantrieb und verkündet für 2017 die Markteinführung des Mercedes GLC als Brennstoffzellen-Plug-in-Hybrid [17], [33].

Seit 2008 leben weltweit erstmals mehr Menschen in Städten als auf dem Land (Quelle: United Nations, New York, 2008) und die Anzahl an Stadtbewohnern wird bis zum Jahr 2050 noch weiter ansteigen. Um den heute bereits deutlich sichtbaren Problemen der zu hohen Verkehrsdichte, den fehlenden Parkplatzmöglichkeiten und der Luftverschmutzung entgegenzuwirken, ist eine effizientere Nutzung der Räume notwendig. Das Auto ist das aktuell am häufigsten benutzte Verkehrsmittel in der Stadt und wird durchschnittlich von rund 30% der Stadtbewohner benutzt (Quelle: Mobilität in Städten – SrV 2013 in Berlin).

Induziert durch die digitale Transformation vollzieht sich mehr als nur ein technologischer Wandel. Unternehmen und ganze Branchen verändern sich stark und über viele Jahre erfolgreiche Geschäftsmodelle haben von heute auf morgen ausgedient. Start-ups erobern mit innovativen Ideen in kurzer Zeit den Markt.

Die heutige Mobilität wird sich in Zukunft grundlegend transformieren und zu einem neuen Paradigma der Mobilität führen. Dieser Wandel wird besonders die Automobilbranche betreffen. Es ist jedoch nicht eine Transformation, die diese Bereiche ändern wird, sondern drei: Erstens steht die Automobilbranche vor einem umfassenden Technologiewandel.

Die Unternehmensgrenze resultiert aus den Entscheidungen eines Unternehmens zwischen Fremdbezug über den Markt und Eigenfertigung im Unternehmen [28] in Bezug auf die Aktivitäten, die in der jeweiligen Industrie relevant sind (vgl. [6], S. 105 und hier und in diesem Absatz [21], S. 1 und [23]). Zurückgehend auf Williamson wird der Fremdbezug über den Markt teilweise auch als Nutzung der Governance-Form Markt und die Eigenfertigung im Unternehmen als Nutzung der Governance-Form Hierarchie bezeichnet [35]. Kapitalbeteiligungen und Allianzen stellen Zwischenformen dieser Governance-Formen (vgl. [6], S. 106) dar und werden zum Teil unter dem Begriff hybride Governance-Formen subsummiert (vgl. eingeschränkt [35]).

Marktanalysten gehen davon aus, dass bis zum Jahr 2020 weltweit 250 Millionen Connected Cars unterwegs sein werden (Gartner Research, 2015). Daraus resultiert ein enormes Wertschöpfungspotenzial, welches laut Accenture im Jahr 2020 weltweit bei ca. 100 Milliarden US-Dollar liegen soll und bis zum Jahr 2025 auf 500 Milliarden US-Dollar steigen soll (Accenture, 2015, Seite 3).

Die digitale Transformation erfasst nach der Musik- und der Medienbranche sowie dem Handel verstärkt auch den Wirtschaftszweig der Industrie. Das Potenzial wird als derart groß angesehen, dass die Digitalisierung neben den beiden weiteren Säulen der Automatisierung und der Individualisierung [1] bereits proaktiv als vierte industrielle Revolution, als Industrie 4.0, bezeichnet wird [2]. Ein Novum in der Wirtschaftsgeschichte.

In der Diskussion um Elektrofahrzeuge werden insbesondere die im Vergleich zu verbrennungsmotorisch betriebenen Fahrzeugen reduzierten Emissionswerte und Verbrauchskosten diskutiert, welche jedoch der geringeren Reichweite gegenüberstehen, die als eine der größten Barrieren für die Marktdurchdringung wahrgenommen wird [1]. Die Abhängigkeit sowohl der Reichweite als auch der Emissions-, Verbrauchskosten-, sowie weiterer Kennwerte von dem Energieverbrauch eines Fahrzeuges verdeutlicht die Bedeutung einer detaillierten Analyse des Verbrauches und dessen Einflussfaktoren.

Im Zuge der Energiewende findet derzeit ein massiver Umbruch der elektrischen Energieversorgung statt. Triebfeder ist eine Veränderung der Erzeugungsstruktur, die wegen der Volatilität „regenerativer“ Energieerzeugung zu Problemen im Netz führen kann. Bereits heute ist die Stabilität des Netzes sowie eine gesicherte Energieversorgung in Deutschland nur dadurch zu gewährleisten, dass das Energienetz in bestimmten Situationen durch die Netze der Nachbarländer gestützt wird.

Within the last two decades, the development of electric / electronic (E/E) systems in the automotive domain was subject to a significant change: Starting with increasing E/E content in “stand-alone features” like engine control or brake system (e.g. E-Gas or ABS) realized in one single Electronic Control Unit (ECU) with directly connected sensors, networks (like the CAN-Bus) were introduced to connect the different subsystems. Later on, distributed features were developed in which the algorithms of the realized feature are spread over several ECU’s.

In einem Fahrsimulator muss für die Bewertung von Fahrsituationen ein realistisches Verkehrsaufkommen visualisiert werden. Mittels mikroskopischer, quasizeitkontinuierlicher Simulation kann die Fahrzeugdynamik jedes einzelnen Verkehrsteilnehmers beschrieben werden. Allerdings müssen auch Informationen wie Verkehrsaufkommen und -dichte situativ berechnet werden. Diese Informationen lassen sich aber nur bedingt aus der quasi-zeitkontinuierlichen Simulation ableiten.

Alternative drives become more important in our society continuously. Due to the target change of mobility from conventional to emission-free cars based on renewable energies, existing synthetic driving cycles are extended to determine the fuel consumption of hybrid vehicles. In reality the fuel consumption and the green gas emission of for example a battery electric vehicle with range extender depend on the operational state of the range extender. In this paper a method based on artificial neural networks is provided for the detection of the operational state of a range extender. The database for the training of the neural network contain measurements of the velocity of the car and the current of the traction battery.

This paper presents the durability analysis of suspension system from an electric Formula Student race car using strain and acceleration signals. To have outstanding performance in a competition, the Formula Student car was required to have light weight but safe design. To evaluate the suspension design of the vehicle, strain and acceleration signals were collected under a vehicle double lane change event according to the ISO 3888 testing procedure. Strain signals were measured on the wheel carrier and lower control arm of the Formula Student car. Meanwhile, tri-axis accelerations were measured on the wheel and chassis of the vehicle during the testing. In addition, the wheel displacement relative to vehicle chassis was measured using laser sensors. The fatigue life of the lower arm and wheel carrier were predicted using the measured strain signals. Due to limited instrument, a quarter car model was simulated using wheel displacement signals to obtain spring force signals for fatigue estimation. The simulation model was validated using the measured chassis acceleration signal. Ride and whole-body vibration of the vehicle were also assessed using the measured acceleration signals. Through this analysis, the durability effects of the Formula Student car suspension system were identified. The Formula Student car suspension design could be improved through understanding the vibration behaviour.

Alternative drives and concepts of public transportation become more important in our society continuously. Due to the target change of mobility to electrified cars, extensive simulations of vehicles in complex urban scenes are required. A fundamental part of these simulations is the complex behavior of pedestrians.

Derzeit gibt es zunehmend Anzeichen für eine Veränderung des städtischen Mobilitätsverhaltens. Der öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV), aber auch das Zufußgehen und Fahrradfahren erfreuen sich wachsender Beliebtheit, während die Nutzung des Pkw innerhalb der Stadt zurückgeht, insbesondere bei jungen Menschen (vgl. [1], [2], [3], [4]). Der wachsenden Komplexität des Verkehrssystems durch das Hinzukommen neuer Mobilitätsangebote, insbesondere in Städten, wird u.a. auch mit der Bereitstellung von Informationsplattformen begegnet.

Die auf eine 130-jährige Geschichte zurückblickende Automobilindustrie sieht sich gegenwärtig mit einer Zeitenwende der Mobilität konfrontiert, deren globale Entwicklungen diverse ökologische, ökonomische und gesellschaftliche Problemfelder adressieren und die auf den Märkten viele Gewinner, aber auch Verlierer hervorbringen wird (vgl. [7], S. 13; [23], S. 3). Digitalisierung, Elektrifizierung, Automatisierung und Shareconomy verändern im Zusammenspiel die Art und Weise, wie wir uns fortbewegen, grundlegend und werden insbesondere in Städten zur Etablierung innovativer Mobilitätskonzepte für den Nahverkehr führen.

Flexible öffentliche Mobilitätskonzepte mit Eigenschaften wie der Haustürbedienung und digitaler Vernetzung mit Live-Tracking, die sich flexibel an den individuellen Mobilitätsbedarf von Fahrgästen anpassen, gewinnen zusehends an Bedeutung. Daraus ergeben sich neue Herausforderungen an Informationen über verfügbare Mobilitätsangebote. Der Informationsbedarf für die Nutzung des bedarfsorientierten ÖPNV unterscheidet sich von jenem Informationsbedarf zur Nutzung von auf Linien und Fahrplänen basierenden öffentlichen Verkehrsmitteln. Zur Analyse dieser neuen Anforderungen an Fahrgastinformationen werden in diesem Beitrag die Ergebnisse einer Studie des Instituts für Verkehrssystemtechnik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) präsentiert. Die Studie mit 1.354 Teilnehmern hatte zum Ziel, Erkenntnisse über die Informationsbeschaffung von Fahrgästen im fahrplanbasierten ÖPNV sowie deren Anforderungen an dynamische Fahrgastinformationen mit Echtzeitdaten zu gewinnen. Dabei beschäftigte sich die Befragung insbesondere mit Anzeigen an Haltestellen und mobilen Anwendungen (Smartphone-Apps). Die Ergebnisse dieser Studie gehen ein in die Erforschung innovativer Mobilitätskonzepte: Bei der Frage, wie Fahrgäste sich bei der Nutzung eines haltestellenlosen Nahverkehrssystems über den aktuellen Betriebsablauf informieren würden, spielen insbesondere die Erkenntnisse über die Nutzung mobiler Anwendungen eine wichtige Rolle. Für den vorliegenden Beitrag werden die gewonnenen Erkenntnisse aus der Anforderungsanalyse speziell auf flexible Mobilitätskonzepte der Städte von morgen übertragen, wodurch das Bild zukünftiger Nutzer und ihrer Anforderungen illustriert werden kann.

Das 21. Jahrhundert wird maßgeblich durch die Thematik der Urbanisierung geprägt, denn mittlerweile leben weltweit betrachtet mehr als die Hälfte aller Menschen in Städten. Prognosen gehen davon aus, dass es bis 2050 sogar über 70 % der Weltbevölkerung sein wird. Das <wiederkehrende Interesse für das Wohnen in der Stadt ist unter anderem auf die zahlreichen sozialen, Bildungs-, Kultur- und Konsumangebote, die räumliche Nähe zum Arbeitsplatz sowie eine gute Infrastruktur zurückzuführen.

Urbanisierung und Wirtschaftswachstum führen bei privaten und gewerblichen Abnehmern zu einer zunehmenden Nachfrage nach Gütern und Dienstleistungen [1]. Der Güterverkehr hat einen Anteil von 20-30% an den städtisch zurückgelegten Kilometern, verursacht 40% der Luftverschmutzung und ca. 70% der Emissionen [15], [17], [26]. Urban-Freight-Logistics (UFL)-Konzepte sollen dazu beitragen, die Güterlogistik in Städten effizienter, flüssiger und nachhaltiger zu gestalten und so eine funktionierende Logistikinfrastruktur sicherzustellen [6], [20], [30], [33].

Konzepte der Citylogistik und urbanen Mobilität sind in der Vergangenheit unter anderem an fehlenden Möglichkeiten bzw. zu hohen Kosten eines stadtnahen Umschlags gescheitert. In Zukunft könnte diese Hürde durch die Einführung automatisierter Kommissionier- und Umschlagverfahren deutlich gesenkt werden, was Modelle der kooperativen urbanen Mobilität zumindest für den gewerblichen Transport ermöglichen wird (Böckenkamp et al., 2016).

Die fortschreitenden Digitalisierung beeinflusst nicht nur unseren Alltag und die Arbeitswelt, sondern auch zunehmend die Art und Weise, wie Innovationen entstehen. Gerade für Unternehmen bieten neue digitale Technologien ein großes Potenzial. Durch die ständige und zudem einfache Verfügbarkeit von Informationen und die zahlreichen Möglichkeiten der Vernetzung sind sie in der Lage, noch schneller und besser auf die Bedürfnisse der Kunden einzugehen.

Elektrofahrzeuge besitzen die technische Reife, um im Alltag sowohl auf der Kurzstrecke als auch im Mischbedarf (Kurz- und Langstrecke) energieeffizient und ökologisch sinnvoll eingesetzt zu werden. Aktuelle Verkaufs- und Kfz-Zulassungszahlen belegen jedoch, dass immer noch Hemmnisse und Restriktionen bestehen, ein konventionell betriebenes Fahrzeug durch ein Elektrofahrzeug zu ersetzen. Neben der Reichweitenfrage sind der hohe Anschaffungspreis und die fehlende Infrastruktur wesentliche Gründe für die Kaufzurückhaltung.

Die Elektromobilität bildet die Grundlage eines fundamentalen Wandels der individuellen Mobilität, welcher weit über das Elektrofahrzeug hinausreicht. Insbesondere Dienstleistungen determinieren den Erfolg der Elektromobilität, indem sie eine Brückenfunktion zwischen Technologie und Markt übernehmen. Da ein Großteil der wissenschaftlichen Arbeiten zur Entwicklung der Elektromobilität vordergründig technologische Aspekte, wie z. B. die Fahrzeugreichweite berücksichtigt, ist eine ganzheitliche Betrachtung aller Faktoren des Themenfeldes notwendig, um Dienstleistungen in ein umfassendes Verständnis der Elektromobilität zu integrieren. Daher ist das Ziel dieser Arbeit die Identifikation sämtlicher Schlüsselfaktoren für die Entwicklung der Elektromobilität, zu denen beispielsweise Batteriepreise, staatliche Förderung und neue Servicekonzepte zählen.

Auch wenn derzeit urbane, geteilte Mobilitätskonzepte wie CarSharing und Ride-Sharing bzw. dynamische Shuttle-Services noch einen Nischenmarkt im urbanen Mobilitätsmix darstellen, treffen sie zunehmend auf die Akzeptanz der Bevölkerung [4],[19]. So konnten in Deutschland in den letzten Jahren zweistellige Wachstumsraten bei den CarSharing-Nutzern verzeichnet werden [4]. An den kürzlich weltweit getätigten Investitionen in RideSharing- bzw. Ride-Hailing-Angeboten lässt sich ebenfalls die hohe Bedeutung sowie die großen Potentiale neuer, urbaner Mobilitätskonzepte ableiten [19].

Die Elektromobilität ist gegenwärtig noch durch die Energiespeicherdichte von Batteriesystemen limitiert. Darüber hinaus sind die bestehenden Kundenanforderungen an nahezu unbegrenzter Mobilität durch eine noch nicht ausreichende Ladeinfrastruktur eingeschränkt.Basierend auf einer exemplarischen Studie am Beispiel für Langstreckenfahrten auf unterschiedlichen EU-Autobahnstrecken werden die derzeitigen Grenzen der bestehenden Ladeinfrastruktur betrachtet. Zudem werden Anforderungen für Mindestabstände zwischen den Ladesäulen, sowie Ladetechnologien aufgezeigt.Abschließend wird beispielhaft, für einen ausgewählten Streckenabschnitt mit überproportional hoher Verkehrsdichte, eine Berechnung der lokal erforderlichen Ladesäulenanzahl und Flächenbedarfe durchgeführt, sowie mit bestehenden Flächen einer in diesem lokalen Umfeld angesiedelten Autobahn-Raststätte verglichen.

Die Digitalisierung stellt die deutsche Automobilindustrie aktuell und künftig vor große Herausforderungen. (Teil-)Autonomes Fahren, Elektrifizierung und die hohe Bedeutung von Big Data – um nur einige Anforderungen und Trends der Branche zu benennen – haben weitreichende Folgen für traditionelle Geschäftsmodelle, Produktionsprozesse und Wertschöpfungsketten.

Verknüpft mit der zunehmenden Globalisierung von Wertschöpfungsnetzwerken, sich ständig ändernden Kundenbedürfnissen, einer Abnahme der Kundenloyalität und dem kontinuierlichen Streben nach kürzeren Lieferzeiten führt die Individualisierungsentwicklung u. a. zu einem massiven Anstieg der Variantenzahlen im Bereich der Produktportfolios von Unternehmen, zur Verkleinerung der Losgrößen, zu kürzeren Produktlebenszyklen, zu einer immensen Komplexitäts- und Geschwindigkeitssteigerung von Supply Chains sowie zu einer drastisch steigenden Volatilität der Kundenabrufmengen einiger Branchen.

Der Beitrag handelt über Methoden zur Echtzeitkommunikation und deren Eignung zur Kommunikation zwischen Akteuren (menschlich) und Aktoren (maschinell) auf der Baustelle und in der Baustellenlogistik. Mit zunehmender Verbreitung des Building Information Modeling (BIM) sind die Grundlagen gegeben, Informationen in Echtzeit für die Nutzung in der Baulogistik verfügbar zu machen und somit, in Verbindung mit weiteren bauspezifischen Technologien, die Wertschöpfungskette der Baustelle digital zu steuern.

In times of aggravating competition in the logistics industry, organizations need to distinguish themselves and enhance their logistics performance. Responsiveness to critical situations and deviations from plan serves exactly this goal as it may lead to measurable improvements in business performance. However, meaningful data needed to exploit and enhance this capability may reside in several widespread sources. Identifying and utilizing such sources can be pivotal on an organization’s path to survival and success on the market. Using smarter approaches to logistics is such a path. Cyber-physical systems and complex event processing may be adequate technological means to aspire for the transition towards smart logistics systems and processes.Our contribution introduces enhanced techniques to engineer event-driven CPS with the ePoEM model. This allows to identify value-adding sensors, respective measurement and data models, and rules of event detection and reaction. A case study covering picking and distribution processes in a typical consigner company demonstrates how to add value with event processing and move towards smart logistics networks.

Höhere Anforderungen an die Beschaffung, vor allem ausgelöst durch Globalisierung und Individualisierung, erfordern schnellere und bessere Einkaufsentscheidungen in globalen Liefernetzwerken mit immer mehr und häufiger wechselnden Partnern. Einkaufsentscheidungen und Lieferantenauswahlprozesse betreffen viele andere Abteilungen und stellen die Weichen für die Effizienz nachgelagerter Prozesse.

Neue technische und organisatorische Möglichkeiten der IT bieten die Chance, eine weiterführende Integration der Prozesse im Rahmen der Transportlogistik wie bspw. für das Routing von Auslieferfahrzeugen (z.B. KEP-Dienste, Retail- und Last-Mile-Distribution) zu realisieren. Dabei werden potenziell die derzeit in der Regel getrennten Bereiche Frontend (Kundenkommunikation z.B. per Online-Portal oder Smartphone-App) und Backend (Fahrzeugrouting, Fahreranweisungen und Dynamic Routing z.B. in Stausituationen) in „real time“ verbunden, indem Kundenvorgaben direkt in die Fahrtanweisungen eines Fahrzeugs (z.B. über Smartphone, Tablet oder mit Datenbrille) eingebunden und eingeblendet werden.

Autonomer Personen- und Güterverkehr auf öffentlichen Straßen erlebt in jüngerer Vergangenheit dank intensiver Entwicklungsarbeit besondere mediale Aufmerksamkeit. In abgeschlossenen Bereichen ist die Vision der autonomen Fahrzeuge schon lange Realität: „Schwärme“ intelligenter Fahrzeuge beliefern in intralogistischen Systemen vollautomatisch Arbeitsstationen, an denen bestellte Aufträge zusammengestellt und verpackt werden können. Die Verwendung derartiger Fahrzeuge vereint auf einzigartige Weise eine hohe Durchsatzleistung mit großer Flexibilität [KSK+12].

Ungenaue, falsche oder fehlende Angaben zu Straßenbaustellen verärgern die Verkehrsteilnehmer und können zu einer inadäquaten Routenwahl führen. Präzise Informationen zu Baustellen können Störungen im Straßenverkehr verringern, wodurch die Verkehrssicherheit und die Leistungsfähigkeit der Straßeninfrastruktur verbessert werden. Im Projekt proFUND wir die TraffGo Road GmbH gemeinsam mit den Partnern Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) [1] und INRIX [2] ein Crowd-basiertes Feedback-System für die Informationsqualität von Baustellen auf bundesdeutschen Autobahnen entwickeln. Das Ziel des Projektes ist es, die vorhandenen Informationen zu analysieren, zu qualifizieren und letztlich zu verbessern. Der Name der Anwendung wird „BaustellenCheck“ sein.

INRIX [1] arbeitet mit führenden Autoherstellern und Behörden auf der ganzen Welt zusammen, um die Mobilität über weltweite Verkehrsnetzwerke hinweg zu verbessern. Angesichts einer beispiellosen Geschwindigkeit beim städtischen Bevölkerungswachstum werden immer mehr innovative Informations- und Visualisierungstechnologien eingesetzt, um Bewegungsmuster von Menschen und Waren nachvollziehen zu können.

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, beim 7.