Connected Tram App – Fahrgastinformationen aufs Smartphone mittels Beacons

Im Rahmen eines umfassenden Integrationsseminars haben sich Studierende des Studiengangs „Wirtschaftsinformatik – International Management for Business and Information Technology“ der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) dem Thema „Digitalising Public Transport - Gaining Insights through the Integration of different Technologies and Data Sources“ gewidmet. Unter der Leitung von Prof. Dr. Bernhard Drabant hat ein vierköpfiges Team ein Dashboard entwickelt, das in der Lage ist, unter Berücksichtigung verschiedener Datenquellen aggregierte Informationen zur Verkehrsüberwachung und -steuerung darzustellen. Kriterien wie Kostenreduktionen, Effizienzsteigerungen und die Erhöhung der Transparenz über die sich im Einsatz befindlichen Fahrzeuge standen im Vordergrund. Die rnv hat hier als Interviewpartner bei der Identifikation von Trends im ÖPNV und der Beschreibung des Business Case unterstützt.

Die Abbildung 1 zeigt die Referenzarchitektur der im Projekt betrachteten Gesamtlösung. Als Datenquellen für das Dashboard dienen mittel Beacons bereitgestellte Sensordaten, Echtzeitdaten über die rnv Start.Info API, historische Fahrplandaten des rnv Open Data Portals sowie weitere externe Daten, beispielsweise Kundenfeedback.

Ferner, und das steht im Folgenden im Fokus, wurde die „Connected Tram App“ entwickelt. Hierzu hat sich das Team auf Basis einer Literaturanalyse mit Kundenanforderungen und Erwartungen an den ÖPNV auseinandergesetzt. Eine zentrale Anforderung ist das Vorantreiben weiterer digitaler Services im ÖPNV. Das können beispielsweise einfache Bezahlfunktionen in Apps oder die Verfügbarkeit von WLAN in den Fahrzeugen sein.

Referenzarchitektur_Smart_Traffic_Data

Abbildung 1: Referenzarchitektur

Das Team hat sich auf zusätzliche Fahrgastinformationen konzentriert. Dabei stellt sich die Frage, welche Informationen für Fahrgäste an Haltestellen interessant sein können – und unter ökonomischen Gesichtspunkten auch den Kunden kommuniziert werden können. Und das ohne teure Infrastrukturmaßnahmen, wie beispielsweise die Erweiterung oder Installation zusätzlicher Informationsanzeiger an Haltestellen.

Die App ermöglicht es den Nutzern, sich in Echtzeit über unterschiedliche Status der ankommenden Straßenbahnen und Busse an einer Haltestelle mittels Beacon-Technologie informieren zu können. Dabei werden von einem Sensor in regelmäßigen Intervallen Datenpakete zu einem Client gesendet.

Was ist damit gemeint?

Ein kleiner und kostengünstiger Sensor wird in einem Fahrzeug verbaut. Dieser Sensor ist in der Lage, gewünschte Informationen mittels Push-Technologie an ein Smartphone zu übermitteln, sobald dieses für den Service angemeldet ist und sich in Reichweite des Sensors befindet.
Der gewählte Anwendungsfall der Studierenden ist eine defekte Tür in einer Straßenbahn. Durch den Hinweis an die Fahrgäste, welche Tür defekt ist, können sich diese am Bahnsteig direkt dort positionieren, wo die Türen nicht defekt sind.

Das verlinkte Youtube-Video zeigt die App in Aktion. Dazu wurde eine Versuchsanordnung mittels einer Spielzeugeisenbahn, des Sensors, des Smartphones und der installierten App erstellt.

ConnectedTramApp_YouTube

In der Realität sind die Beschleunigung des Ein- und Ausstiegvorgangs und eine daraus resultierende Verbesserung der Pünktlichkeit mögliche Effekte, die diesen Anwendungsfall für Verkehrsunternehmen interessant machen.

Unser Dank gilt den Studierenden Beyer, Janzen, Santos-Greiner und Zschoke für die professionelle Zusammenarbeit sowie Herrn Professor Drabant für seine Unterstützung und die Vergabe solch spannender und zukunftsweisender Seminarthemen.

Do you get it?

Bild- und Videoquellen: Beyer, Janzen, Santos-Greiner, Zschoke