Mit Hilfe von Daten die Optimierung des Betriebs unter Pandemiebedingungen schaffen
Gerade die Betreiber öffentlicher Verkehrsmittel betrifft die Notwendigkeit von „Social Distancing“ in mehrfacher Hinsicht. Durch intelligente dynamische Datenmodelle lassen sich Personenströme zuverlässig vorhersagen, um so Abstandsregeln besser einhalten und einen sicheren Betrieb gewährleisten zu können.
Dabei identifizieren Datenvisualisierungsmodelle schnell und präzise Personenströme, Engpässe und überfüllte Bereiche. Gleichzeitig zeigen sie, wie sich verschiedene Szenarien auswirken – von Crowd-Management-Techniken bis hin zu Evakuierungsmaßnahmen. Die Simulation des Verhaltens von Menschenmengen liefert konkrete Erkenntnisse für die Planung von Betriebsabläufen, die Bewertung von Risiken und die Umsetzung von Maßnahmen und beschleunigt so eine fundierte Entscheidungsfindung.
Was ist für den Einsatz von Crowd-Simulation nötig?
Mit einem 6-stufigen Modellierungsansatz können Unternehmen ein Modell erstellen, Daten und Regeln ergänzen und Szenarien definieren, um so Lösungen zu identifizieren und zu analysieren. Dazu wird eine Informations-Management-Ebene eingerichtet, die auf Basis historischer Daten klärt, wie viele Menschen sich gewöhnlich durch einen bestimmten Raum bewegen. Zusätzliche Informationen wie die Größe des jeweiligen Korridors und die Anzahl der Menschen zu verschiedenen Zeiten werden einbezogen. Anschließend werden Szenarien mit unterschiedlich hohen Aufkommen von Personen modelliert und mit historischen Daten verglichen, um Maßnahmen zur Steuerung der Personenströme anwenden zu können. Im nächsten Schritt werden diese Maßnahmen getestet. So lässt sich feststellen, welche Auswirkungen bestimmte Techniken wie z. B. Einbahnstraßen, geschlossene Treppenhäuser und Türen auf die Bewegung der Reisenden haben.
Es folgen zwei weitere Analyseschritte: zunächst die räumliche Analyse, die die zulässige Anzahl von Personen in einem Reisezugwagen oder Bahnhof bestimmt und sicherstellt, dass der notwendige Mindestabstand eingehalten werden kann. Anschließend folgt die zeitliche Analyse, die die möglichen Ankunfts-, Abfahrts- und Öffnungszeiten im Hinblick auf den Mindestabstand untersucht. So wird sichergestellt, dass die in der räumlichen Analyse ermittelte zulässige Anzahl von Personen an einem Ort zur gleichen Zeit den Anforderungen an eine flexible Anpassung des Betriebs entspricht.
Abschließend liefert das Modell eine Prognose, die die Anforderungen an Fahrpläne und Betriebszeiten, die maximal zulässige Anzahl von Personen, die erforderliche Mindestanzahl von Mitarbeitern sowie die erforderlichen Puffer und notwendigen Warteschlangen aufzeigt.
Durch 2D- und 3D-Visualisierungsmodelle wird die Anpassung der Fahrgastzahlen, Bewegungsmuster und verschiedenen Techniken zur Steuerung von Personenströmen und Zeitplanänderungen zusätzlich vereinfacht.
Wo wird es schon eingesetzt?
Mit dem Einsatz von Crowd-Simulation unterstütze CGI bereits einen großen kanadischen Verkehrsbetreiber bei der Wiederaufnahme des Betriebs, nachdem dessen Fahrgastzahlen zu Beginn der Pandemie um 95 % eingebrochen waren. Der Anwendungsbereich von Crowd-Simulationen ist jedoch nicht nur auf den Beförderungssektor beschränkt. So sind z. B. auch COVID-19-Testzentren mit Crowd-Simulationen leichter zu betreiben. Dabei unterstützte CGI eine Gemeinde in Österreich, sodass mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse der Datenmodelle entsprechende Anpassungen der Einrichtungen und die maximale Anzahl der an einem Tag zu testenden Personen festgelegt werden konnte.
Sie möchten mehr erfahren, das Potenzial Ihrer Daten nutzen und Crowd-Simulation für Ihr Unternehmen einsetzen? Dann kontaktieren Sie uns.
