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Neue Wertschöpfungsstrukturen und zukunftsfähige Lieferketten vor dem Hintergrund der Transformation in der Automobilwirtschaft
No full textDie Lieferketten und Wertschöpfungsstrukturen in der deutschen Automobilindustrie verändern sich derzeit drastisch. Sowohl kurzfristige Störungen(bspw. die Covid-19-Pandemie) als auch langfristige Entwicklungen (die Transformation zur Elektromobilität) haben signifikanten Einfluss auf die Ausgestaltung zukünftiger Hersteller-Lieferanten-Beziehungen. Hohe internationale Verflechtungsgrade bei kritischen Materialien und Komponenten führen zu neuen strategischen Abhängigkeiten und Risiken in den globalen Lieferketten der Automobilindustrie, die deshalb widerstandsfähiger gestaltet werden sollten. Die Verschiebung von Wertschöpfungsnetzwerken bei konventionell und elektrisch angetriebenen Fahrzeugen von Deutschland nach Asien sowie Strategien der Automobilhersteller zu einer zukünftig verstärkten vertikalen Integration von Komponenten werden mit Hilfe von sog. GeoMaps dargestellt und die Umfänge der Veränderungen erstmals quantifiziert.
Im Folgenden werden Unternehmensstrategien in der Transformation zur Elektromobilität und deren Konsequenzen für Wertschöpfungsnetzwerke dargestellt sowie Empfehlungen zur Gestaltung resilienter Lieferketten für Unternehmen und Politik aufgezeig
Erarbeitung von Simulationsszenarien und Entwicklung eines Pooling-Algorithmus für SUMO mit TraCI zur Bewertung von On-Demand-Mobilitätskonzepten
Full text linkOn-Demand-Mobilitätskonzepte sehen die Bündelung unterschiedlicher Fahrtwünsche vor. Die daraus resultierende dynamische Route kann während der Fahrt an weitere, von anderen Fahrgästen vorgebrachte Fahrtwünsche angepasst werden. Diese Mobilitätskonzepte können international sowie in mehreren deutschen Groß- und Mittelstädten bereits genutzt werden. Zur Konzeption erfolgreicher On-Demand-Mobilitätskonzepte ist das voll-ständige Verständnis des Systems hilfreich. Eine besondere Herausforderung besteht dabei in der Identifikation von Ursachen-Wirkungs-Zusammenhängen. Eine Simulation kann zur Beantwortung aufkommender Fragen bezüglich des optimalen Bedienkonzepts beitragen und bei der Auseinandersetzung mit den Rahmenbedingungen des Betriebs sowie den daraus resultierenden Wirkungen unterstützen.
In diesem Beitrag wird die Erarbeitung einer Simulation von On-Demand-Verkehren am Beispiel einer Simulation mit der Software SUMO und der Schnittstelle TraCI beschrieben. Dafür werden Anregungen für die Erarbeitung sinnvoller Simulationsszenarien gegeben und ein Entscheidungsschema vorgestellt, das als Grundlage für den anzuwendenden Pooling-Algorithmus dienen soll, der unterschiedliche Bedingungen berücksichtigen soll. Hierfür wird mithilfe eines Flow Charts die Funktionsweise eines Pooling-Algorithmus veranschaulicht.
Ziel des Beitrags sind die Diskussion und die Bewertung von Vorschlägen zur Konstruktion einer Simulation von On-Demand-Verkehren. Damit soll der Beitrag zur Sicherstellung der Qualität wissenschaftlicher Untersuchungen beitragen
Design Options for Carsharing Business Models
No full textCarsharing 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
Quartier Valet Parking in Wohngebieten: Simulationsmodelle zur Untersuchung der Auswirkungen autonom parkender Fahrzeuge auf den Verkehr
Full text linkDer ruhende Verkehr nimmt vielerorts große Flächen in Anspruch. Gerade in Wohngebieten werden hohe Anteile des öffentlichen Raums als Parkflächen genutzt. In einem menschengerechten Wohngebiet mit hoher Aufent-haltsqualität könnte dieser Parkraum anderweitig genutzt werden, beispielsweise für Aufenthaltsbereiche und Naturerlebnis, für Spielstraßen und -plätze oder für erweiterte gastronomische Außenbereiche. Zudem reichen die bereits vorhandenen großen Parkflächen in vielen Wohngebieten trotzdem nicht aus, um den Bedarf an Pkw-Stellplätzen zu decken. Der dadurch entstehende Parkdruck erzeugt Parksuchverkehr, der wiederum zu Zeitverlusten und erhöhten Emissionen führt.
Autonom fahrende und vernetzte Fahrzeuge könnten hier durch die Funktion des Quartier Valet Parkings neue Möglichkeiten des Parkraumanagements und der Nutzung der Flächen des öffentlichen Raumes bieten, indem autonome Fahrzeuge sich nach Durchführung einer Fahrt selbstständig in dafür vorgesehenen Bereichen außerhalb des Quartiers abstellen, so dass im Straßenraum keine Fahrzeuge mehr parken.
In diesem Konferenzbeitrag wird das Vorgehen einer Studie beschrieben, die das Ziel hat, die Auswirkungen dieses Konzepts zu untersuchen. Mithilfe des Verkehrssimulationstools Simulation of Urban Mobility (SUMO) werden ein mikroskopisches Verkehrsmodell aufgebaut und Simulationen durchgeführt, bei der autonome Fahr-zeuge nach Durchführung einer Fahrt den Fahrgast am Ziel absetzen und anschließend selbstständig zu einem Fahrzeugdepot steuern, um dort zu parken.
Die notwendige Kapazität des Depots (Anzahl Stellplätze) sowie die Auswirkungen auf Flächenrückgewinnung und Parksuchverkehr und den Verkehrsfluss der Zufahrtsstraßen zum Depot sind Fragen, die durch die Simulation beantwortet werden sollen. Die sich zusätzlich aus der Simulation ergebenden Parameter wie beispielsweise Fahrzeugkilometer, Fahrzeit und Emissionen (Klimagase, Luftschadstoffe und Schall) sowie Flächenverbrauch des ruhenden Verkehrs unterstützen bei Aussagen zur Eignung des beschriebenen Konzepts
Shared mobility für jüngere und ältere Nutzer:innen – Potenziale, Akzeptanz- und Hemmnisfaktoren
No full textAnalyse von On-Demand ÖPNV als Bahnhofszubringerverkehr im urbanen und ländlichen Raum
Full text linkDieser Beitrag zeigt die Durchführung und die Ergebnisse von simulationsbasierten Wirkungsanalysen, die das DLR vorgenommen hat. Gegenstand sind On-Demand-Verkehre, welche als Zu- und Abbringerverkehre für den SPNV eingesetzt werden. Zur Analyse der simulierten Szenarien wurden Indikatoren der Angebotsqualität, des Betriebsaufwands und der Kosten ermittelt und den Szenarien vergleichend gegenübergestellt.
On-Demand-ÖV steht für ein Verkehrssystem, welches Fahrten für den Transport von Personen nach Bedarf der Reisenden zur Verfügung stellt. Daher ist es nicht an einen Fahrplan oder vorab festgelegte Fahrtrouten gebunden. Von einem Dispositionsalgorithmus werden zeitlich und räumlich ähnliche Fahrtanfragen gebündelt, sodass die Auslastung der Fahrzeuge erhöht werden kann. Dies sollte mit einem positiven Effekt auf Emissions- und Res-sourcenverbräuche im Vergleich zum motorisierten Individualverkehr oder schlecht ausgelastetem Linienverkehr einhergehen bei einem geringeren Fahrpreis im Vergleich zu der Nutzung anderer Mobilitätsdienstleistungen wie beispielsweise von Taxis. Dem entgegen steht jedoch das Risiko für den Nutzer, dass die Fahrtzeit durch die Bün-delung von Fahrten mit unterschiedlichen Start- und Zielpunkten tendenziell steigen kann.
Um den Zusammenhang zwischen Verkehrsnachfrage, Angebotskonzept und Angebotsqualität analysieren zu kön-nen, bieten sich Simulationen des Verkehrs- und Betriebsgeschehens in einem Modell der Verkehrsinfrastruktur und der Verkehrsnachfrage an. Auf dieser Basis können betriebswirtschaftliche Analysen angeschlossen werden (vgl. Scheier et al. 2021). Dieses Vorgehen wurde an On-Demand-Verkehre im städtischen und auch ländlichen Kontext angewendet und wird in diesem Beitrag dargestellt
COSSTA-Verfahren: Verfahren zur Entwicklung von Zukunftsszenarien für die Bewertung integrierter intermodaler Mobilitätskonzepte
No full textMittels mikroskopischer Verkehrssimulation verschiedener Szenarien lassen sich die Wirkungen innovativer Mobilitätskonzepte auf ihre Stakeholder ermitteln und vergleichen. Zur Simulation und Evaluation möglicher Angebots- und Betriebskonzepte bedarf es der Erarbeitung von Szenarien, mit denen sich verschiedene Ausprägungen der Konzepte abbilden lassen. Diese Szenarien integrierter intermodaler Verkehrskonzepte können dann anhand geeigneter Kennzahlen, sogenannter Key Performance Indikatoren (KPI), bewertet werden, um Politik, Betreibern und Serviceanbietern eine Entscheidungsgrundlage oder Empfehlungen hinsichtlich der anzustrebenden Entwicklung öffentlicher Verkehrssysteme geben zu können
Herausforderungen des betrieblichen Mobilitätsmanagements für eine umweltgerechte Verkehrsmittelwahl auf dem Arbeitsweg
Full text linkArbeitswege machen einen großen Anteil des Gesamtwegeaufkommens aus, welches sich vor allem zur Rush Hour als Verkehrspeak zeigt. Davon ausgehend, dass das Mobilitätsverhalten auf dem Weg zur Arbeitsstelle im Zusammenhang mit der Verkehrsmittelwahl in anderen Lebensbereichen steht, ergeben sich durch ein Mobilitätsmanagement von Unternehmen für seine Mitarbeitenden neue Ansätze zur Einflussnahme auf deren Mobilitätsverhalten insgesamt. Hinzu kommt, dass sich vor dem Hintergrund der durch die Pandemie induzierten Entwicklungen für viele Arbeitnehmende weitreichende Auswirkungen auf den Arbeitsalltag ergeben haben. Aus der fortschreitenden Digitalisierung der Arbeitswelt und dem damit einhergehenden größeren Anteil an Home-Office-Arbeitstagen sowie der Verlagerung von Dienstreisen in den virtuellen Raum ergeben sich neue Anforderungen und Herausforderungen an die Mobilität
User Behaviour Analysis of Public Charging Infrastructure for Electric Vehicles
No full textElectromobility has been chosen by decision makers in industry and politics as the path to decarbonise transport. For owners of such electric vehicles, a key requirement is an adequate charging infrastructure. To best service their customers, charge point operators need an understanding of their customer groups’ requirements. This paper analyses a large dataset of customer information and clusters them into the three groups “resident”, “commuter”, and “opportunity user” based on their behaviour patterns. Clustering is done in an unsupervised manner and with the number of clusters being determined based on the data. The boundaries between customer groups are blurry as users may show multiple characteristics, but clustering results are stable across multiple iterations and clustering algorithms. Most customers use no more than three charging stations that are within 10 km to each other. Residents consume the highest amount of energy while opportunity users consume the highest amount of energy per connected time
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