Projekt

SmartTravel
Optimierung der Planung von Transportkapazitäten für Fernbusse durch die Nutzung von Big Data

Überblick
Das International Performance Research Institute (IPRI) aus Stuttgart haben es sich zusammen mit dem Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und E-Government (LSWI) der Universität Potsdam, zum Ziel gesetzt, die Angebotsplanung von Fernbusunternehmen zu Verbessern.
In enger Zusammenarbeit mit kleinen und mittelständischen Busgesellschaften soll ein Tool entwickelt werden, mit dessen Hilfe Informationen aus Social Media/Web 2.0 dazu genutzt werden können, reiseintensive Ereignisse zu erkennen und zu bewerten. Zur Informationsgewinnung sollen Big Data-Technologien eingesetzt werden. Nach Verarbeitung der gesammelten Daten soll das Tool die Unternehmen in ihrer Kapazitätsplanung unterstützen.

Ausgangslage
Seit der Fernbusmarkt in Deutschland im Januar 2013 liberalisiert wurde, gibt es mehr als 280 Fernbuslinien – mehr als dreimal so viele wie vor der Öffnung des Marktes. Der wachsende Markt ist hart umkämpft, Wettbewerber konkurrieren um Marktanteile, Strecken und Kunden und locken mit immer geringeren Preisen. Um die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und zu steigern, müssen insbesondere kleine und mittelständische Busunternehmen sowohl Über- als auch Unterkapazitäten vermeiden.
Besonders reiseintensive Ereignisse, also Großveranstaltungen wie Festivals, Stadtfeste, Demos und Messen bieten die Möglichkeit für temporäre Erweiterungen der Netze zur Sicherung zusätzlicher Umsätze. Dafür ist eine zuverlässige Planung der Kapazitäten notwendig. Dies stellt einen zentralen Erfolgsfaktor und zugleich eine große Herausforderung insbesondere für KMU dar, die über wenig Erfahrung und Kapazitäten für die Nachfrageplanung verfügen. Dabei ist bei der Planung der Fernbuskapazitäten für Großveranstaltungen zu beachten, dass diese punktuell stattfinden und sich die Nachfrage immer wieder neu zusammensetzt.

Fragen, die sich im Zusammenhang mit der Forschungsfrage ergeben
Wodurch zeichnen sich reiseintensive Ereignisse hinsichtlich der Nachfrage nach Fernbusverbindungen aus?
Welche Daten und Datenquellen aus dem Web 2.0 können zur besseren Kapazitätsplanung von Fernbusunternehmen herangezogen werden?
Mit Hilfe welcher Big Data-Technologien können Web 2.0-Daten für die Planung von Fernbusangeboten zu reiseintensiven Ereignissen verwendet werden?
Wie kann die Profitabilität des Angebots von Fernbusverbindungen zu reiseintensiven Ereignissen bestimmt werden?

Ziel des Projekts
Für die Planung der Fernbuskapazitäten ist die Nachfrage zuverlässig abzuschätzen. Dabei ist die zukunftsorientierte Sicht zu betonen. Daten aus sozialen Netzwerken und Online-Plattformen, wie Mitfahrzentralen, können durch den Einsatz von Big Data analysiert und für die Bestimmung der kurzfristigen Nachfrage nach bestimmten Strecken herangezogen werden. Durch einen Abgleich mit den Kapazitäten kann das Angebot besser geplant werden. Dies sichert Umsätze und Marktanteile und steigert die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen.
Dies schließt die folgenden Unterziele ein:
Systematisierung von reiseintensiven Ereignissen hinsichtlich der Nachfrage nach Fernbusverbindungen;
Entwicklung eines Algorithmus zur Planung von Fernbusverbindungen zu reiseintensiven Ereignissen;
Entwicklung eines Instrumentariums zur Profitabilitätsanalyse für Fernbusangebote unter Berücksichtigung der Nachfrageinformationen aus dem Web 2.0 für reiseintensive Ereignisse;
Entwicklung einer prototypischen Anwendung für die Planung und Profitabilitäts- analyse für Fernbusverbindungen für reiseintensive Ereignisse unter Berücksichtigung von Web 2.0-Daten.

Im Rahmen des Vorhabens wird eine prototypische Anwendung „SmartTraveller“ basierend auf der Apache-Anwendung Hadoop und der Data Mining-Anwendung Apache Mahout entwickelt. Dies schließt einen Webcrawler ein, der das Web systematisch nach relevanten Daten durchsucht. Ausgewählte Webinhalte werden übernommen, aufbereitet und gespeichert. Die Ergebnisse werden in einer Datenbank gespeichert und gehen auch in die zukünftigen Analysen ein. Abbildung 4 zeigt den Aufbau der Anwendung. Die Anwendung basiert auf Hadoop, die frei zugänglich ist und unabhängig vom verwendeten Betriebssystem eingesetzt werden kann. Dies ermöglicht die unmittelbare Umsetzung der Forschungsergebnisse in der Praxis.
Das Hadoop Distributed File System stellt ein leistungsfähiges Dateisystem zur Speicherung großer Datenmengen auf mehreren Rechnern zur Verfügung. Speicherkapazitäten sind am LSWI und beim Technologiepartner YourSL vorhanden. Die Ergebnisdatenbank wird in Form eines Dashboards zur Visualisierung von Ergebnissen aufgebaut. Im Vorhaben wird die Anwendung aufgebaut und ein Algorithmus zur Analyse der Nachfrage und Planung des Angebots für Fernbusverbindungen zu reiseintensiven Ereignissen entwickelt und in die Anwendung prototypisch implementiert.


Architektur der prototypischen Anwendung „SmartTraveller“

 

Geplante Ergebnisse

  • Tool zur Analyse von Big Data-Informationen zur Prognose der Nachfrage nach Fernbuskapazitäten.

  • Kosten-Nutzen-Analyse für Erweiterungen der Fernbuskapazitäten.

  • Integration der Analyseergebnisse in die bestehende Planung.

 

Ablaufplanung

  1. Kategorisierung von reiseintensiven Ereignisssen

  2. Identifikation geeigneter Daten/Datenquellen

  3. Entwicklung von Szenarien und Konzipierung der Algorithmen

  4. Entwicklung eines Prototyps

  5. Validierung der Anwendung

 

 

Das Projekt ist auf 2 Jahre angesetzt und wird durch verschiedene Institutionen unterstüzt.

Um den engen Bezug zur Praxis zu gewährleisten, werden zur Laufzeit des Projekts Interviews und Workshops mit einzelnen Unternehmen durchgeführt.