Smart Mobility. Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen in der Smart City

Praxisbezug zur Stadt Hamburg

Bachelor Thesis , 2020 , 132 Pages , Grade: 1,5

Engineering - Industrial Engineering and Management

Das Ziel dieser Bachelorarbeit besteht darin, die Anwendungsfelder des Smart-Mobility-Bereiches und deren Anwendungsmöglichkeiten sowie die damit verbundenen ökologischen Auswirkungen, die sich für eine Stadt ergeben, hervorgerufen durch die Digitalisierung des Mobilitätsbereiches, aufzuzeigen.

Anhand des Praxisbeispiels der Hansestadt Hamburg soll eine Analyse zu einer möglichen Umsetzung des theoretischen Ansatzes in die Praxis erfolgen. Ziel der Analyse ist es, die ökologischen Auswirkungen für Städte durch die Digitalisierung des Mobilitätsbereiches herauszuarbeiten.

Zum Ende des 21. Jahrhunderts wird die uns bekannte Erde anders aussehen. So prägt unter anderem der Begriff Klimawandel unser aktuelles Zeitalter. Seit der Aufzeichnung der Temperatur ab dem Jahr 1880 bis zum Jahr 2018 sind die zehn wärmsten Jahre, nach Abweichung vom globalen Durchschnitt, in den vergangenen 20 Jahren gemessen worden.

Um dem Temperaturanstieg entgegenwirken zu können, muss die Menschheit effiziente Lösung für den Wandel unseres Klimas finden. Eine der möglichen Lösungen ergab sich Anfang der 1990er Jahre mit dem Aufkommen des Begriffes Smart City. Unter Anbetracht der Prognose für den Urbanisierungsgrad bis in das Jahr 2050 wird weltweit mit einem Zuwachs von 13,1 % gerechnet, was eine Gesamtprozentzahl von 68,4 % ergibt. Dadurch lässt sich erschließen, dass der Handlungsbedarf in der Stadt gegenüber dem Land eindeutig vorzuziehen ist.

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Thematische Einführung

2 Forschungsmethode

3 Theoretischer Bezugsrahmen
3.1 Smart City
3.2 Smart Mobility

4 Ergebnisse
4.1 Nachhaltige Antriebsformen
4.1.1 Elektroantrieb
4.1.2 Brennstoffzellenantrieb
4.1.3 Vergleich Antriebsarten
4.2 Mobilitätsdienstleistungen
4.2.1 Shared Mobility
4.2.1.1 Car Sharing
4.2.1.2 Micro Mobility
4.2.1.3 Ride Sharing
4.2.2 Mobility-On-Demand
4.2.3 Mobility-as-a-Service
4.2.4 Öffentlicher Personennahverkehr
4.2.5 Auswirkungen Nutzungsverhalten
4.3 Autonome Mobilität
4.3.1 Autonome Stufen
4.3.2 Autonome Anwendungskonzepte
4.3.3 Ökologische Auswirkungen
4.4 Smart Traffic
4.4.1 Routenoptimierung
4.4.2 Ampelsteuerungssysteme
4.4.3 Parkvorgang
4.5 Smart City Logistik
4.5.1 Konzepte
4.5.1.1 Bereitstellung für letzte Meile
4.5.1.2 Letzte Meile
4.5.2 Ökologischer Aspekt

5 Anwendungsfall
5.1 Elektrifizierung Hamburger Mobilität
5.2 Geteilter Mobilitätsraum Hamburg
5.3 Autonome Konzepte Stadt Hamburg
5.4 Verkehrsmanagement 4.0 Hansestadt Hamburg
5.5 Smart Last Mile Logistics Stadt Hamburg

6 Diskussion

7 Fazit und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Entwicklung CO2-Emissionen im Lebenszyklus (BEV)

Abbildung 2: CO2-Emissionen im Lebenszyklus 2020-2030 (FCEV)

Abbildung 3: CO2-Emissionen im Lebenszyklus 2030-2040 (FCEV)

Abbildung 4: CO2-Emissionen im Lebenszyklus Gesamtbetrachtung

Abbildung 5: Elektro-Pkw-Neuzulassungen im Jahr (Deutschland)

Abbildung 6: Pkw-Neuzulassungen im Jahr Brennstoffzelle (Weltweit)

Abbildung 7: Nutzungsszenario Mobility-on-Demand

Abbildung 8: Treibhausgas-Emissionen Personennahverkehr

Abbildung 9: Veränderung Nutzungsverhalten New York 2012-2016

Abbildung 10: Stufen Autonomes Fahren

Abbildung 11: Automatisierter Shuttlebus

Abbildung 12: EHang 184

Abbildung 13: Berechnung Emissionskennzahlen Parksuchverkehr

Abbildung 14: Berechnung Emissionsreduktion

Abbildung 15: Autonomous delivery platform

Abbildung 16: Hermes Paketroboter

Abbildung 17: Autonome letzte Meile

Abbildung 18: Berechnung Emissionsreduktion Parksuchverkehr Hamburg

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Literaturrecherche

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Thematische Einführung

Zum Ende des 21. Jahrhunderts wird die uns bekannte Erde anders aussehen. So prägt unter anderem der Begriff Klimawandel unser aktuelles Zeitalter. Seit der Aufzeichnung der Temperatur ab dem Jahr 1880 bis zum Jahr 2018 sind die zehn wärmsten Jahre, nach Abweichung vom globalen Durchschnitt, in den vergangenen 20 Jahren gemessen wor­den. Der Höhepunkt des Temperaturanstiegs stellte bislang das Jahr 2016 dar, mit einer Abweichung von 0,95 °C (vgl. National Centers for Environmental Information, 2019, S. 1 f.). In Anbetracht der Prognose für Kohlendioxid-Emissionen bis in das Jahr 2050 wird mit einem Anstieg von 2018 bis 2050 von 22 % zu rechnen sein (vgl. Breitkopf, 2019, o. S.).

Um dem Temperaturanstieg entgegenwirken zu können, muss die Menschheit effiziente Lösung für den Wandel unseres Klimas finden. Eine der möglichen Lösungen ergab sich Anfang der 1990er Jahre mit dem Aufkommen des Begriffes Smart City. Unter Anbe­tracht der Prognose für den Urbanisierungsgrad bis in das Jahr 2050, wird weltweit mit einem Zuwachs von 13,1 % gerechnet, was eine Gesamtprozentzahl von 68,4 % ergibt (vgl. Rudnicka, 2019, o. S.). Dadurch lässt sich erschließen, dass der Handlungsbedarf in der Stadt gegenüber dem Land eindeutig vorzuziehen ist.

Hervorgerufen durch die sukzessive Urbanisierung drängen sich somit Städte immer wei­ter in den Fokus, der Problemlöser für den Klimawandel zu sein. So gelten unsere Städte bislang als Motor der Wirtschaft, Ort der Vernetzung, der Kreativität und der Innovatio­nen (vgl. Mahrer, H., Halper, D., 2012, S. 61). Durch den Schritt hin zu einer Smart City wird es ermöglicht, einen effizienten Einsatz der bestehenden Ressourcen sowie eine nachhaltige Entwicklung herbeizuführen (vgl. Caragliu, A., Del Bo, C., Nijkamp, P., 2009, S. 50). Die International Energy Agency (IEA) und das Intergovernemental Panel on Climate Change (IPCC) berichten, dass der Verkehrssektor einen erheblichen Anteil des weltweiten Energieverbrauches und dementsprechend einen hohen Anteil an der Aus­stoßung von Treibhausgasemissionen einnimmt. Zukunftsszenarien zeigen auf, dass der Verkehrssektor einen strategisch bedeutsamen Faktor in der Reduzierung von Treibhaus­gasemissionen darstellen wird (vgl. Lopes Toledo, A., La Lèbre Rovere, E., 2018, S. 1).

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Anwendungsfelder des Smart Mobility Bereiches und deren Anwendungsmöglichkeiten sowie die damit verbundenen ökologischen Aus­wirkungen, die sich für eine Stadt ergeben, hervorgerufen durch die Digitalisierung des Mobilitätsbereiches, aufzuzeigen. Anhand des Praxisbeispiels der Hansestadt Hamburg soll eine Analyse zu einer möglichen Umsetzung des theoretischen Ansatzes in die Praxis erfolgen. Ziel der Analyse ist es, die ökologischen Auswirkungen für Städte durch die Digitalisierung des Mobilitätsbereiches herauszuarbeiten.

Die zuvor aufgezeigte Problemstellung sowie die Zielsetzung dieser Bachelorarbeit, wie in Kapitel 1 aufgezeigt, wird nachfolgend in einen siebenteiligen Aufbau untergliedert. In Kapitel 2 wird zunächst die Vorgehensweise bei der Recherche sowie die Literatur­analyse dieser Arbeit vorgestellt. Das darauffolgende Kapitel 3 beschäftigt sich mit dem theoretischen Hintergrund, in dem die leitenden Begriffe Smart City und Smart Mobility definiert werden.

Die Ergebnisse dieser Arbeit werden in dem 4. Kapitel vorgestellt. Das 4. Kapitel wird dabei in fünf Punkte untergliedert. Hierbei wird auf die nachhaltigen Antriebsarten ein­gegangen, eine Gegenüberstellung durchgeführt und eine Antriebsart als Leitbild dieser Arbeit herangezogen. Im Folgenden werden die möglichen Mobilitätsdienstleistungen in­nerhalb einer Smart City untersucht und die Auswirkungen des Nutzungsverhaltens im Mobilitätssektor aufgezeigt. Im weiteren Verlauf wird der aktuelle Stand der Autonomen Mobilität aufgezeigt, Anwendungen in der Smart City vorgestellt und der ökologische Nutzen analysiert. Weiterhin wird der Bereich der Digitalisierung des Verkehrsmanage­ments betrachtet. Abschließend von Kapitel 4 beschäftigt sich die Smart City Logistik mit der Bereitstellung für die letzte Meile, der letzten Meile Logistik und den ökologi­schen Aspekten.

Aufbauend auf diesen Erarbeitungen bildet das Kapitel 5 eine detaillierte Betrachtung der Hansestadt Hamburg in der Umsetzung des Smart Mobility Bereichs. Unter anderem wird das Aufkommen der Elektromobilität sowie die Mobilitätsdienstleistungen, die in der Hansestadt Hamburg Nutzern zur Verfügung gestellt werden, aufgezeigt. Des Weiteren werden die autonomen Anwendungen innerhalb der Stadt betrachtet und anschließend die Konzepte und Maßnahmen für die Digitalisierung des Verkehrsmanagements vorgestellt.

Außerdem werden die Anwendungen der Smart Last Mile Logistic der Hansestadt Ham­burg behandelt.

Abschließend bildet das Kapitel 6 mit den Handlungsempfehlungen und Kapitel 7 mit dem Zusammenfassen der erarbeiteten Ergebnisse und einem Zukunftsausblick das Ende dieser Arbeit.

2 Forschungsmethode

Das methodische Vorgehen für die Beantwortung der Fragestellung in der vorliegenden Arbeit erfolgte durch eine Literaturanalyse und, für den Anwendungsfall ergänzend, die Durchführung eines Interviews. Für die Literaturanalyse wurden verschiedene Literatur­suchmaschinen und -datenbanken sowie Internetdokumente von Herstellern als geeignete ergänzende Literatur herangezogen. In Tabelle 1 sind alle Literatursuchmaschinen, -da­tenbanken und -journale aufgeführt, welche im Rahmen der Literaturrecherche eingesetzt wurden.

Tabelle 1: Literaturrecherche

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Für die Literaturrecherche wurden folgende Suchbegriffe verwendet:

Englische Suchbegriffe:

(„smart city“ OR „green city“) AND („smart mobility“ OR „green mobility“) AND („shared mobility“ OR „mobility sharing“) AND („sustainable mobility“) AND („auto­nomous mobility“ OR „autonomous driving“ OR „autonomous vehicle“ OR „intelligent driving“) AND („smart traffic“ OR „smart traffic management“ OR „smart traffic sys­tem“) AND („smart city logistic“ OR „smart last mile logistic“ OR „smart delivery“ OR „smart last mile delivery“) AND („environmental* impact*“) AND („greenhouse gas*“ OR „carbon emission*“ OR „emission*“ OR „co2“)

Deutsche Suchbegriffe:

(„smarte mobilität“) UND („nachhaltig* antrieb*“ ODER „umweltschonend* antrieb*“ ODER „ressourcenschonend* antrieb*“) UND („geteilte mobilität“) UND („öpnv“ ODER „öffentlicher verkehr“ ODER „öffentlicher personennahverkehr“) UND („auto­nome mobilität“ ODER „autonom* fahrzeug*“ ODER „automatisierte* fahrzeug*“) UND („smartes verkehrsmanagement“ ODER „digital* verkehrsmanagement“) UND („smarte stadtlogistik“ ODER „letzte meile logistik“ ODER „smarte letzte meile logis­tik“) UND („umweltauswirkungen“ oder „umweltaspekt“) UND („treibhausgas*“ ODER „emission*“) UND („kohlenstoffdioxid*“ ODER „co2“ ODER „nox“)

Die englischen Formulierungen wurden sowohl in der englischen als auch in der deut­schen Literaturrecherche eingesetzt. Deutsche Begriffe wurden nur in deutschen Artikeln eingesetzt. Die Suche wurde dabei auf den Titel, den Abstract und die Schlagwörter be­schränkt, sofern dies in den Sucheinstellungen möglich war.

Um die wissenschaftliche Qualität zu gewährleisten, wurde für Literatursuchmaschinen und -datenbanken Wert darauf gelegt, dass die Artikel peer reviewed waren. Ebenso wur­den nur Artikel und Bücher ab 2007 in der Recherche betrachtet. Begründet wird dies durch den Einsatz der Begriffsdefinition der Smart Mobility von Giffinger aus dem Jahr 2007. Insofern die recherchierte Literatur unabhängig von Smart City, Smart Mobility oder Digitalisierung ist, wurde diese auch vor dem Jahr 2007 mit einbezogen.

Für den Anwendungsfall der Hansestadt Hamburg werden als Literaturbasis ein schriftli­ches Interview mit dem Projekt mySMARTLife Hamburg (Herrn S.) und der Internetauftritt der Stadt Hamburg herangezogen. Ebenso werden Herstellerinformatio­nen als ergänzende Literatur eingesetzt. Die Interviewfragen wurden anhand des theore­tischen Teils abgeleitet. Da der Smart Mobility Bereich breit gefächert ist, wurde eine offene Antwortmöglichkeit bevorzugt. Ebenfalls wurde eine aufbauende Fragestellung eingesetzt, um Intentionen über Maßnahmen erkennen zu können.

Nach der Zuordnung der recherchierten und analysierten Literatur wurden 129 Artikel eingesetzt. Die ausgewählte und eingesetzte Literatur besteht dabei zu einem Großteil aus Monographien, Artikeln wissenschaftlicher Journale, Sammelbändern und Internetdoku­menten. Mehrere Quellen entstammen aus Konferenz- und Tagungsbändern sowie aus Pressemitteilungen. Ebenfalls wurden einige Artikel aus der Grauen Literatur, in Form von Studien, eingesetzt. Ebenso werden ein Gesetz, eine Patentschrift und eine Norm verwendet. Für den Anwendungsfall der Hansestadt Hamburg wurden das Interview mit Herrn S. sowie weitere 38 Artikel eingesetzt. Herr S. wurde per E-Mail akquiriert und der Interviewleitfaden übersendet. Für die weitere Literaturrecherche wurden der In­ternetauftritt der Stadt Hamburg sowie Internetdokumente von projektinvolvierten Unter­nehmen aufgegriffen. Die ausgewählte Literatur besteht daher zu einem großen Anteil aus Internetdokumenten und einem Anteil an Pressemitteilungen.

3 Theoretischer Bezugsrahmen

Die vorliegende Anschlussarbeit bringt einzelne zentrale Begriffe mit sich, die im Fol­genden genauer untersucht werden. Definiert werden dabei die Begriffe Smart City und Smart Mobility. Ebenso werden zentrale Begrifflichkeiten und Einschränkungen für die nachfolgende Bearbeitung festgelegt.

3.1 Smart City

Die erstmalige Einführung der Begrifflichkeit „Smart City“ erfolgte zu Beginn der 1990er Jahre im englischsprachigen Raum. Als Fokus wurde die technologische Förderung der Informations- und Kommunikationstechnik sowie der breite Einsatz im zivilen Leben ge­setzt. Bis dato hat sich der Begriff sowie die strategische Ausrichtung einer Smart City stetig weiterentwickelt (vgl. Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2015, S. 8).

So wird das Themengebiet der Smart City von mehreren Seiten angetrieben. Zum einen aus der Perspektive von Unternehmen, wie beispielsweise IBM, Siemens oder auch Cisco Systems. Zum anderen wird auch aus der Perspektive des öffentlichen Sektors agiert (vgl. Müller-Seitz, G., Seiter, M., Wenz, P., 2016, S. 4).

Um ein fundamentales Wissen für die Ausführung zu erhalten, soll der Begriff Smart City nun näher definiert werden. Aufgrund der großen Bandbreite an Definitionen ist es jedoch schwierig den Begriff Smart City eindeutig zu fassen. Diese Vielfalt ergibt sich durch die ständig weiter entwickelnde Gesellschaft und Technologie. Resultierend aus dieser Un­bestimmtheit des Begriffes, existieren neben der Smart City weitere zahlreiche Ausdrü­cke wie Digital City, Green City oder auch Intelligent City.

Bei Betrachtung der Branche bezüglich Industrieunternehmen, wird der Fokus hier ein­deutig auf die Informations- und Kommunikationstechnik, resultierend aus der Gewinn­erzielungsabsicht, gelegt. Als einer der Führer dieser Branche kann das Unternehmen Cisco Systems benannt werden. Die Fokussierung auf Informations- und Kommunikati­onssysteme wird in der Anschauung der Definition von Cisco deutlich: „A smart city uses digital technology to connect, protect, and enhance the lives of citizens. IoT sensors, video cameras, social media, and other inputs act as a nervous system, providing the city operator and citizens with constant feedback so they can make informed decisions.“ (Cisco, 2019, o. S.).

Betrachtet man nun die Definition Smart City in der wissenschaftlichen Literatur, wird oft auf eine der renommiertesten, wissenschaftlichen Definition verwiesen, welche von Caragliu et al. aus dem Jahr 2009 stammt: „We believe a city to be smart when investments in human and social capital and traditional (transport) and modern (ICT) communication infrastructure fuel sustainable economic growth and a high quality of life, with a wise management of natural resources, through participatory governance.“ (Caragliu, A., Del Bo, C., Nijkamp, P., 2009, S. 50).

In der Definition von Caraglius kristallisiert sich als Kernelement die Nachhaltigkeit her­aus. Caraglius beschreibt den gesamtheitlichen Ansatz der Investition in das Human- und Sozialkapital sowie in das traditionelle Transportwesen und das moderne Kommunikati­onsmodell, um ein nachhaltiges Wachstum der Wirtschaft und damit einen nachhaltigen Einsatz mit natürlichen Ressourcen zu gewährleisten.

Zum weiteren Verständnis des Begriffes Smart City soll die Auffassung der Stadt Wien beitragen. Die Hauptstadt Österreichs wurde in den Jahren 2017 und 2019 von dem Smart City Strategie Index zu der smartesten Stadt der Welt gewählt (vgl. Zelt, T. et al., 2019, S. 9). Aufgrund dessen gilt die Begriffsbestimmung der Stadt Wien als eine renommierte Grundlage für einige Publikationen. So erarbeiteten im Jahr 2011 Frederike Rohde und Thomas Loew an der Technischen Universität Berlin die erstmalige Begriffsdefinition Smart City für die Stadtwerke Wien (vgl. Loew, T., Rohde, F., 2015, S. 5). Smart City steht hierbei für „eine Stadt, in der systematisch Informations- und Kommunikationstechnologien sowie ressourcenschonende Technologien eingesetzt werden, um

- den Weg hin zu einer postfossilen Gesellschaft zu beschreiten,
- den Verbrauch von Ressourcen zu verringern,
- die Lebensqualität der Bürgerinnen und
- die Wettbewerbsfähigkeit der ansässigen Wirtschaft dauerhaft zu erhöhen,

mithin die Zukunftsfähigkeit der Stadt zu verbessern.“ (Loew, T., Rohde, F., 2015, S. 7).

Als Leitbild für die Thematik dieser Bachelorarbeit sollen die Begriffsdefinitionen von Caragliu (2009) und den Stadtwerken Wien (2011) als Leitdefinitionen herangezogen werden. Zentrale Begriffe dieser Definitionen stellen unter anderem die Nachhaltigkeit, die Digitalisierung und die ressourcenschonende Technologie dar.

Im Jahr 2007 wurden im Rahmen des Projektes „European Smart Cities“ von April bis Oktober durch Rudolf Giffinger et al. die Handlungsfelder einer Smart City erarbeitet. Diese sechs Handlungsfelder gliedern sich in Smart People, Smart Economy, Smart Governance, Smart Environment, Smart Living und Smart Mobility (vgl. Giffinger, R. et al., 2007, S. 11).

Meier und Portman betrachten eine Smart City aus sieben Dimensionen. So erfolgte die Ausarbeitung eines digitalen Entwicklungsmodells für urbane Räume anhand der sieben aufgestellten Dimensionen einer Smart City. Das Entwicklungsmodell setzt sich aus den Bereichen Smart Governance, Smart Citizen, Smart Education, Smart Living, Smart Mo- bility, Smart Environment und Smart Economy zusammen (vgl. Meier, A., Portmann, E., 2016, S. 5 f.).

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird allein auf das Handlungsfeld Smart Mobility ein­gegangen.

3.2 Smart Mobility

Wie bereits in Punkt 3.1 aufgeführt, gehört das Handlungsfeld Smart Mobility klar zu der Charakteristik einer Smart City.

Zu Beginn soll die Definition Wolters (2011) der Universität Duisburg-Essen herangezo­gen werden. So wird Smart Mobility „als ein Angebot definiert, das eine „energieeffizi­ente“, „emissionsarme“, „sichere“, „komfortable“ und „kostengünstige“ Mobilität er­möglicht und das vom Verkehrsteilnehmer intelligent genutzt wird. Dabei geht es nicht um neue Infrastruktur sondern vielmehr um die Optimierung der Nutzung der vorhande­nen Angebote durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT).“ (Wolter, S., 2011, o. S.).

Ebenso benennt Dameri (2017) eine weitere Begriffsdefinition. „Smart Mobility is not a unique initiative, but a complex set of projects and actions, different in goals, contents and technology intensity. Especially, ICT could be the pivot of a Smart Mobility initiative“ (Dameri, R. P., 2017, S. 8).

Werden die Kernbegriffe nach Giffinger (2007) abgeleitet, ist unter Smart Mobility die lokale Erreichbarkeit, die (inter-) nationale Zugänglichkeit, die Verfügbarkeit von IKT- Infrastruktur und nachhaltige, innovative und sichere Transportsysteme zu verstehen (vgl. Giffinger, R. et al., 2007, S. 12).

Als Schlüsselbegriffe der vorangegangenen Begriffsbestimmungen können hier, aufbau­end zu dem Leitbild der Smart City, die Nachhaltigkeit, die Ressourcenschonung, die Steigerung der Lebensqualität sowie der Einsatz von Informations- und Kommunikati­onstechnologien genannt werden.

4 Ergebnisse

Die vorangegangene Erarbeitung des theoretischen Bezugsrahmens bildet die Grundlage für das folgende vierte Kapitel. Dieser Abschnitt bildet den Schwerpunkt dieser Ab­schlussarbeit und beschäftigt sich mit den ökologischen Auswirkungen des Smart Mobi­lity Bereiches innerhalb einer Smart City.

Die Einordnung dieses Kapitels erfolgt in die Teilbereiche der nachhaltigen Antriebe, den Mobilitätsdienstleistungen, der autonomen Mobilität, dem Smart Traffic und der Smart City Logistik.

4.1 Nachhaltige Antriebsformen

Elektro- und Brennstoffzellenfahrzeuge gehören zu den sogenannten „zero emission ve­hicles“ und sollen den Ausstoß von CO2-Emissionen im Bereich der Fahrzeugantriebe auf null setzen (vgl. Verband der Automobilindustrie e. V., 2009, S. 22). Hierdurch soll unter anderem eine Abhilfe in der aktuellen Klimawandelproblematik geschaffen werden. Diese sogenannten „Nullemissionsfahrzeuge“ sind jedoch nur durch die Tank-to-Wheel Betrachtung emissionsfrei. Tank-to-Wheel betrachtet den CO2-Emissionsausstoß begin­nend von der Energieaufnahme bis zu dem gefahrenen Kilometer. Im Gegensatz zu der Tank-to-Wheel Betrachtung beginnt die Well-to-Wheel (WtW) Betrachtung bereits bei der Energieerzeugung und endet bei den gefahrenen Kilometern (vgl. Jöhrens, J., Helms, H., 2013, S. 3 ff.). Aufgrund dieser Erkenntnisse im Bezug zu den zero emissions soll im Kapitel 4.1 die Well-to-Wheel Betrachtung erfolgen, um einen tatsächlichen Umweltein­fluss der nachhaltigen Antriebsarten ermitteln zu können.

Insgesamt wurden in diesem Teilbereich der Null-Emissions-Antriebsformen zwei unter­schiedliche Anwendungen ausgemacht. Diese gliedern sich in den Elektro- und Brenn­stoffzellenantrieb. Der dritte Unterpunkt verschafft einen Überblick über die Antriebsar­ten und es wird eine Eingrenzung vorgenommen.

4.1.1 Elektroantrieb

Die Elektromobilität wird aus politischer und medialer Sichtweise als Lösung für zukünf­tige Transportmittel angesehen. Durch die Elektrifizierung des Individualverkehrs soll ein wirksames Mittel geschaffen werden, das zu einer deutlichen Absenkung der Treib­hausgasemissionen führen soll (vgl. Tober, W., Lenz, H.-P., 2016, S. 15).

Aufgrund der in Punkt 4.1 festgelegten Well-to-Wheel Betrachtung, kann der Elektroan­trieb nicht mehr als „zero emission vehicle“ eingestuft werden. In Folge dessen hängt der Emissionswert des Elektrofahrzeuges von der Herstellungsform des Stroms ab, mit dem das Fahrzeug betrieben wird (vgl. Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 1).

Als repräsentative Studie wird für den Abschnitt 4.1.1 die Studie des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (2019) herangezogen. Hierbei wird die Freisetzung der Treibhausgase über den Lebenszyklus eines Elektrofahrzeuges im Raum Deutschland ermittelt. Die Statistik wurde unter folgenden Gesichtspunkten erstellt: (vgl. Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 1 f.)

- Betrachtung eines deutschen Strommix aus regenerativen und nicht regenerativen Energien.
- Einberechnung von Übertragungsverlusten zwischen Kraftwerk, Steckdose und Fahrzeugbatterie.
- Beinhaltung einer Lebenszyklusanalyse des Fahrzeuges, welche die Produktion, den Betrieb und die Entsorgung des Elektrofahrzeuges umfasst.
-Annahme über eine Betriebszeit von zwölf Jahren für die Elektrofahrzeuge.

Abbildung 1: Entwicklung CO2-Emissionen im Lebenszyklus (BEV)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 4

Unter Anbetracht der Statistik des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (2019) ist durch die Entwicklung des Stromsektors eine große Aus­wirkung auf den Emissionsausstoß eines elektrobetriebenen Fahrzeuges anzunehmen. Ein Elektrofahrzeug aus dem Jahr 2017 weist im selben Jahr einen Ausstoß von 168 Gramm Kohlenstoffdioxid pro gefahrenen Kilometer und im letzten Betriebsjahr einen CO2-Aus- stoß von 100 g CO2/km auf. Hieraus resultiert, auf die gesamte Lebensdauer eines Elekt­rofahrzeuges, ein durchschnittlicher Ausstoß von 134 Gramm CO2 pro Kilometer. So­wohl benzinbetriebene als auch dieselbetriebene Fahrzeuge weisen nur marginale posi­tive Emissionsentwicklungen auf. So verbleibt das Benzinfahrzeug bei einem Durch­schnittswert von 170 und das Dieselfahrzeug bei 155 Gramm CO2 pro Kilometer. Dies entspricht einer Differenz bei Elektro zu Benzin von 27 % und Elektro zu Diesel 16 %.

Ein weiteres Absinken der Emissionswerte ist durch die Betrachtung eines Elektrofahr­zeuges aus dem Jahr 2025 zu verzeichnen. So wird im Jahr 2025 davon ausgegangen, dass die Hälfte des in Deutschland produzierten Stroms aus erneuerbaren Quellen stammt (vgl. Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 5). Es wird in der Statistik ebenfalls ein Fahrzeug aus dem Jahr 2025 im Jahr 2017 eingesetzt und über eine Lebensdauer von zwölf Jahren verwendet. Die anfänglichen Emissions­werte betragen 127 Gramm CO2 pro Kilometer und sinken im letzten Betriebsjahr auf 80 g CO2/km. Dies entspricht einem durchschnittlichen Emissionsausstoß von 103 Gramm CO2 pro Kilometer. Aufgrund dessen, dass für Verbrennungsmotoren nur marginale po­sitive Emissionsentwicklung erwartet werden, differenziert sich das elektroangetriebene Fahrzeug weiter von den Verbrennungsmotoren. So wächst der Emissionsvergleich zwi­schen Elektro zu Benzin auf 39,5 % und Elektro zu Diesel auf 33,5 % an.

4.1.2 Brennstoffzellenantrieb

Die Elektromobilität trägt zweifelsohne einen bedeutsamen Beitrag im Bezug zu dem Klimaschutz und der Reduzierung des Ausstoßes von Treibhausgasemissionen bei (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 3). Doch im Bereich der nachhaltigen Mobilität und der Nut­zung von regenerativen Energien steht noch eine andere Antriebsart im Raum, der Brenn- stoffzellenantrieb. So reiht sich auch das Brennstoffzellenfahrzeug (FCEV) als „zero emission vehicle“ in der Tank-to-Wheel Betrachtung ein. Wird jedoch der gesamte Le­benszyklus betrachtet, hängt der Emissionswert des Brennstoffzellenfahrzeuges von der Herstellungsform des Wasserstoffes ab, mit dem es betrieben wird (vgl. Bundesministe­rium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 1).

Um eine Well-to-Wheel Betrachtung für den Brennstoffzellenantrieb durchzuführen, wird die Statistik des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme (2019), die von dem Unternehmen H2 Mobility in Auftrag gegeben wurde, herangezogen. Die eingesetzte Sta­tistik aus dem Abschnitt 4.1.1 kann in ihren allgemeinen Gesichtspunkten als weitestge­hend äquivalent zu der des Fraunhofer Instituts eingestuft werden.

So wurde die Studie des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme (2019) unter fol­genden Gesichtspunkten erstellt: (vgl. Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme, 2019, o. S.)

- Betrachtung einer Lebenszyklusanalyse, der Treibhausgasemissionen bei der Her­stellung, dem Betrieb und der Entsorgung von Brennstoffzellenfahrzeugen.
- Annahme einer Lebensdauer von zehn Jahren, mit einer Laufleistung von 150.000 km.
- Ausschluss von Übertragungsverlusten aufgrund des nicht Bestehens bei dem Transport von Wasserstoff.

Abbildung 2: CO2-Emissionen im Lebenszyklus 2020-2030 (FCEV)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Sternberg, A., Hank, C., Hebling, C., 2019, S. 3

Abbildung 2 veranschaulicht, dass bei einer 100%igen nicht regenerativen Energiever­sorgung ein großer CO2-Anteil in dem Prozess der Wasserstoffherstellung freigesetzt wird. Bei einem eingesetzten Strommix aus 50 % Windenergie und 50 % nicht regenera­tiver Energie, wird der CO2-Anteil in der Wasserstoffherstellung um fast 50 % reduziert. In der Gesamtbetrachtung stößt ein wasserstoffbetriebenes Fahrzeug mit 100 % nicht re­generativem Energieanteil 150 g CO2/km aus und ein Fahrzeug mit einem Strommix aus 50 % erneuerbarer und 50 % nicht erneuerbarer Energie 105 g CO2/km aus. Zur Ver­gleichbarkeit der Studie aus dem Abschnitt 4.1.1 wird der Mittelwert aus beiden Werten errechnet. Der mittlere Ausstoß beträgt gerundet 128 g CO2/km.

Ebenfalls betrachtetet das Fraunhofer Institut die Weiterentwicklung der Brennstoffzel­lenfahrzeuge im Jahr 2030 bis 2040, vergleichbar mit der Zukunftsbetrachtung aus dem Jahr 2025 in der eingesetzten Statistik des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (2019) aus dem Punkt 4.1.1.

So soll auch hier auf die Weiterentwicklung in den Bereichen der Technik und der Strom­versorgung eingegangen werden. Es erfolgt eine Anschauung im Zeitraum 2030 bis 2040. Wie in der Zukunftsbetrachtung der Elektromobilität ist auch hier eine klare Verbesse­rung bei dem Ausstoß von CO2-Emissionen zu verzeichnen.

Abbildung 3: CO2-Emissionen im Lebenszyklus 2030-2040 (FCEV)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Sternberg, A., Hank, C., Hebling, C., 2019, S. 5

In der Abbildung 3, CO2-Emissionen im Lebenszyklus 2030 bis 2040 (FCEV), wird ebenso eine Differenzierung zwischen einer reinen nicht regenerativen Energieversor­gung und einem Strommix aus 50 % erneuerbarer und 50 % nicht erneuerbarer Energie vorgenommen. Ein Brennstoffzellenfahrzeug wird somit im Jahr 2030 bis 2040 einen Durchschnittsausstoß bei einem reinen nicht regenerativen Energieanteil von 130 g CO2/km und einem Strommix von 85 g CO2/km aufweisen. Als Mittelwert aus beiden Energieanteilsvarianten ergibt sich ein Ausstoß von gerundet 108 g CO2/km.

4.1.3 Vergleich Antriebsarten

Die Abbildungen aus den Abschnitten 4.1.1 und 4.1.2 haben das Potenzial und die weitere positive Entwicklung der nachhaltigen Antriebsarten aufgezeigt. So ließ sich die Nach­haltigkeit der jeweiligen Antriebsarten dabei gesamtheitlich im Rahmen eines Well-to- Wheel-Vergleiches erschließen.

Im Folgenden soll anhand des Vergleiches der nachhaltigen Antriebsformen eine dieser beiden als Leitbild der Arbeit agieren.

Der Vergleich der Antriebsarten wurde anhand von Personenkraftwagen durchgeführt. Durch den deutlichen Vorzug und den Einsatz von Pkws im Alltag, konnte dieses Fort­bewegungsmittel als repräsentativstes herangezogen werden. Die Bevorzugung des Pkws wird verdeutlicht durch die Umfrage des Instituts für Demoskopie Allensbach (2019), in dem sich der Personenkraftwagen mit einer Nutzung von 62,4 % absetzt und einen Ge­samtwert von 71,7 % aufweist (vgl. Pawlik, V., 2019, o. S.).

Abbildung 4: CO2-Emissionen im Lebenszyklus Gesamtbetrachtung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Abbildung 4 soll den direkten Vergleich des CO2-Ausstoßes der jeweiligen Antriebsart aufzeigen. Ebenfalls wird in der Abbildung 1 und Abbildung 3 der zukünftige Emissions­ausstoß betrachtet. So ist das deutliche Absinken der Emissionswerte im Bereich BEV und FCEV zu erkennen. Durch den zukünftig geplanten Ausbau an regenerativen Strom­herstellungen ziehen batteriebetriebene und brennstoffzellenbetriebene Verkehrsmittel einen Nutzen. Herkömmliche Verbrennungsmotoren werden hingegen zukünftig nur eine marginale Reduzierung zu verzeichnen haben.

Eine reine Betrachtung des Ausstoßes an Kohlenstoffdioxid reicht jedoch nicht aus. Im Folgenden wird auf Kernaussagen für batteriebetriebene und brennstoffzellenbetriebene Pkws eingegangen.

Aus politischer Sichtweise soll durch den flächendeckenden Einsatz an Brennstoffzellen­fahrzeugen und Elektrofahrzeugen die Senkung der CO2-Emissionen erzielt und dadurch die Klimaziele im Verkehrssektor erreicht werden. Zudem wird der Einsatz an regenera­tivem Strom unterstützt (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 30).

In der Infrastruktur kann sich das FCEV deutlich vom BEV absetzen. So kann der Was­serstoff problemlos in bestehende Tankstellenanlagen integriert werden. Durch eine Vor- Ort-Speicherung des Wasserstoffes kann eine Nachfragespitze als unproblematisch ange­sehen werden. Der bisherige Ausbau an flächendeckender Tankversorgung ist jedoch ein­deutig dem Elektrofahrzeug zuzusprechen (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 6).

Bei der Betankung und Reichweite kann dem Brennstoffzellenantrieb ein bedeutsamer Vorteil gegenüber dem rein batterieelektrischen Antrieb zugeschrieben werden (vgl. Töpler, J., Lehmann, J., 2017, S. 246). Eine Wasserstoffvollbetankung erfolgt innerhalb von 3 bis 5 Minuten. Ein BEV benötigt durch den Einsatz von Schnellladestationen eine Ladezeit von ca. 20 bis 60 Minuten (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 6). Nach aktuellem Entwicklungsstand verfügt das FCEV gegenüber dem BEV über eine größere Reichweite. Brennstoffzellfahrzeuge im Kompaktwagensegment weisen eine Mindestreichweite von 400 bis 500 km auf (vgl. Töpler, J., Lehmann, J., 2017, S. 71). Rückgreifend auf die eingesetzte Statistik von Punkt 4.1.1 des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (2019), wird dort mit einer Reichweite von 170 km für das be­trachtete Elektrofahrzeug (Hyundai IONIQ) gerechnet (vgl. Bundesministerium für Um­welt, Naturschutz und nukleare Sicherheit, 2019, S. 2).

Bei der Energiebeschaffung und -übertragung ist in dem Bezug auf Wasserstoff bis dato die Marktdurchsetzung kritisch. Aufgrund der trägen Nachfrage an FCEVs ist die Ver­sorgung von Tankstellen mit grünem Wasserstoff sowohl von der geringen Menge als auch den hohen Marktpreisen als kritisch einzustufen. Die Stromversorgung von Elekt­rofahrzeugen hingegen ist als unkritisch anzusehen. Erwähnenswert ist beim Wasserstoff die verlustfreie, langfristige Lagerung (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 6).

Einen weiteren Betrachtungspunkt stellen die kritischen Rohstoffe dar. Der Einsatz an seltenen Erden wie Dysprosium oder auch Neodym wird bislang am stärksten vom Elekt­roantriebsmarkt nachgefragt. Durch die Entwicklung alternativer Motorentechnologien soll der Nachfrageanstieg zukünftig deutlich gemildert werden. Jedoch wird sich bis zum Jahr 2035 ein weiter steigender Bedarf an Kobalt, hervorgerufen durch den prognostizier­ten Anstieg der Elektromobilität, abzeichnen (vgl. Marscheider-Weidemann, F. et al., 2016, S. 259). Als weitere kritische Rohstoffe werden bei Batterien Lithium, Kobalt und Nickel verwendet. Bei Brennstoffzellen wird vor allem das Edelmetall Platin eingesetzt. Durch den prognostizierten Anstieg der BEVs und FCEVs müssen zukünftig die Förder­kapazitäten dieser kritischen Rohstoffe ausgebaut werden. Jedoch sollte hierbei bevorzugt das Augenmerk auf das Recyceln dieser bedeutsamen Rohstoffe gelegt werden. Des Wei­teren kann aufgrund der Tatsache, dass Brennstoffzellenmotoren zu einem Großteil aus herkömmlichen Verbrennungsmotorkomponenten bestehen, die vorhandenen Technolo­gien adaptiert werden und bereits getätigte Fortschritte aufgegriffen und weiter verbessert werden (vgl. Belmer, F. et al., 2019, S. 7).

Der letzte Betrachtungsaspekt im Vergleich der nachhaltigen Antriebsmöglichkeiten be­fasst sich mit der Zulassungsrate. Hierzu werden die monatlichen Zulassungen nach der Kraftstoffart der Jahre 2014 bis 2019 aus dem Archiv des Kraftfahrt Bundesamtes ent­nommen, siehe Anhang 1. Hierbei werden die Werte zusammengetragen und der monat­liche Durchschnittswert an Zulassungen auf die bezogene Kraftstoffart in dem jeweiligen Jahr errechnet. Der Betrachtungszeitraum erfolgt ab dem Jahr 2014 bis zu dem Jahr 2019. So konnte nur die Zulassungsrate der elektrobetriebenen Pkws erarbeitet werden. Was­serstoffbetriebene Pkws wurden aufgrund der marginalen Zulassungsrate bislang vom Kraftfahrt Bundesamt nicht in die Statistiken aufgenommen.

Abbildung 5: Elektro-Pkw-Neuzulassungen im Jahr (Deutschland)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Um jedoch einen Vergleich zu ermöglichen, wird auf die Datenerhebung der Universität Hannover zurückgegriffen. So wurden in den Jahren 2014 bis 2017 die Zulassungen an Brennstoffzellenfahrzeugen weltweit erhoben.

Abbildung 6: Pkw-Neuzulassungen im Jahr Brennstoffzelle (Weltweit)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Belmer, F. et al., 2019, S. 14

Bei einem Vergleich der Abbildung 5 und Abbildung 6 betrug im Jahr 2017 allein in Deutschland die Zulassung an Elektro-Pkws das circa 8-fache der weltweiten Zulassungs­rate an Brennstoffzellenfahrzeugen. Trotz der geringen Zulassungsrate im Hinblick zu den herkömmlichen Verbrennungsmotoren, ist ein deutlich positives und stetig steigen­des Wachstum der nachhaltigen Antriebsarten zu deuten.

Als Resümee im Punkt 4.1 ist das deutliche Potenzial der nachhaltigen Antriebe ersicht­lich. Sowohl elektrobetriebene als auch wasserstoffbetriebene Fahrzeuge weisen aktuell und vor allem durch die zukünftige Abnahme einen geringeren Kohlenstoffdioxidausstoß auf. Die Well-to-Wheel Betrachtung zeigte deutlich den Vorteil der BEVs und FCEVs zu den herkömmlichen Verbrennungsmotoren. Das Augenmerk ist hierbei auf das Entwick­lungspotenzial im Hinblick auf die Technologie und den Ausbau der regenerativen Stromerzeugungen zu setzen.

Bei der Betrachtung der Kernaussagen konnte ein größeres Potenzial für Brennstoffzel­lenfahrzeuge erkannt werden. Jedoch ist der aktuelle Fortschritt bei Elektrofahrzeugen in den Bereichen der Infrastruktur den Brennstoffzellenfahrzeugen weit voraus. Auch in Punkto Neuzulassungen steht das Brennstoffzellenfahrzeug weit hinter dem Elektrofahr­zeug. Deshalb wird als Leitbild für diese Arbeit der Elektroantrieb herangezogen.

In der Erarbeitung dieser nachhaltigen Antriebsformen wurde klar ersichtlich, dass beide betrachteten Antriebsarten einen deutlichen Nutzen für die Umweltbelastung erzielen können. Trotz der geringen Nachfrage an BEVs und vor allem an FCEVs sollte an diesen Mobilitätsantrieben festgehalten werden.

Um eine exakte Aussage treffen zu können, welche Antriebsart sinnvoller für die Redu­zierung der Umweltbelastung ist, müsste eine deutlich intensivere und tiefere Erarbeitung der Informationen erfolgen. Dies kann jedoch im Rahmen dieser Bachelorarbeit nicht umgesetzt werden.

4.2 Mobilitätsdienstleistungen

Aus der Entwicklung im Smart Mobility Bereich gehen im Angebot der Mobilitätsdienst­leistungen einige disruptive Technologien und Anwendungen hervor. Diese besitzen das Potenzial, die Beziehung zwischen Verbraucher und Automobil grundlegend zu verän­dern (vgl. Mohr, D. et al., 2016, S. 8). Der Autobesitzer kann durch das geschaffene Mo­bilitätsangebot der Mobilitätsbetreiber individueller auf die eigenen Bedürfnisse für den jeweiligen Reisezweck eingehen. So stellen die Mobilitätsdienste eine Tür-zu-Tür, eine Intercity-, eine Vorort- und eine First- und Last Mile Reiselösung dar. Mit dem Einbezug von Apps wird ein digitales Bezahl- und Kommunikationssystem geschaffen. Dadurch nimmt die Bedeutung des privaten Autobesitzes ab und die kollaborative Mobilität in Zukunft zu. Durch das breite Angebot an unterschiedlichen Mobilitätsdiensten wird dem Verbraucher die gewohnte Flexibilität des Privatfahrzeuges ermöglicht (vgl. Liyanage, S. et al., 2019, S. 2).

Das Mobilitätsangebot der Smart City setzt sich aus der Shared Mobility, dem Mobility- as-a-Service, dem Mobility-on-Demand und dem ÖPNV zusammen und wird im Folgen­den erläutert.

4.2.1 Shared Mobility

Unter Shared Mobility ist die geteilte Nutzung eines Verkehrsmittels zu verstehen. Diese innovative Transportstrategie soll dem Benutzer ermöglichen, kurzfristig und bedarfsori­entiert den Zugang zu unterschiedlichen Verkehrsmitteln zu erhalten (vgl. Shaheen, S. et al., 2015, S. 3). Durch die differenzierten Sharing Angebote werden die Mobilitätsoptio­nen des Nutzers insgesamt erhöht. So kann der Nutzer situationsabhängig auf das geeig­netste Verkehrsmittel zurückgreifen (vgl. Landeshauptstadt München et al., 2016, S. 15).

Im Bereich der Shared Mobility können sich drei gängige Anwendungsbereiche abzeich­nen. Zum einem das Car Sharing, der Bereich der Micro Mobility, welcher das Bike Sha­ring und das E-Scooter Sharing umfasst und der Anwendungsbereich Ride Sharing.

4.2.1.1 Car Sharing

Das Grundprinzip des Car Sharings beruht darauf, dass ein Kraftfahrzeug von einer un­bestimmten Anzahl an Fahrern unter bestimmten Rahmenbedingungen reserviert und ge­nutzt werden kann (vgl. Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz, 2017, 1). Die Einzelperson soll daraus einen Profit an der gemeinsamen Fahrzeugnutzung zie­hen, indem die Kosten und Verantwortlichkeiten eines Fahrzeugeigentümers an den Car Sharing Anbieter übergeben werden (vgl. Shaheen, S. et al., 2015, S. 5 f.).

Bei den Angeboten ist zwischen verschiedenen Varianten zu unterscheiden. So setzte sich zu Beginn das private Car Sharing (Peer-to-Peer-Car Sharing) durch. Hierbei teilen sich Privatpersonen ein Auto mit anderen Nutzern. Dabei wird der Pkw der Privatperson an andere private Nutzer vermietet (vgl. BMW AG, 2019, o. S.) .

Deutlich populärer und verbreiteter ist das kommerzielle Car Sharing. Hierbei treten Un­ternehmen als Mobilitätsdienstleister auf. Die Differenzierung zu herkömmlichen Auto­vermietungen ergibt sich durch die Berechnung der kilometer- und/ oder minutengenauen Nutzungsgebühr (vgl. BMW AG, 2019, o. S.).

Bei dem kommerziellen Car Sharing Angebot gibt es zwei Varianten. Zum einen das sta­tionsbasierte und zum anderen das stationsunabhängige Car Sharing (Free-Floating). Bei der stationsbasierten Variante finden die Abholung und Abgabe der Fahrzeuge an einem festgelegten Standort statt. Das Free-Floating dagegen bietet dem Nutzer ein standortun­abhängiges abstellen des Fahrzeuges in dem vorgegebenen Nutzungsgebiet (vgl. Bundes­ministerium der Justiz und für Verbraucherschutz, 2017, S. 1). Das Orten und Buchen der Fahrzeuge erfolgt über die Nutzung der Anbieter-App (vgl. bcs Bundesverband CarSha­ring e.V., 2017, o. S.).

Folgend werden nun die ökologischen Auswirkungen des Car Sharings erarbeitet.

Die Hauptbetrachtung des Car Sharings liegt in der Reduktion der Emissionen und ist als erster Punkt zu benennen. Hierbei stellt sich jedoch die Frage, wie das Teilen eines Fahr­zeuges eine positive Auswirkung auf die Umwelt erzielen kann.

Zu Beginn kann der Faktor der Rationalisierung der Pkws durch den Verbraucher erwähnt werden. Durch den flexiblen Zugriff auf das Mobilitätsangebot kann ein herkömmliches Auto aus einem Zusammenspiel des Car Sharings und anderen Fortbewegungsmitteln (ÖPNV, Bahn, Fuß- und Radverkehr) ersetzt werden (vgl. Umweltbundesamt, 2017, o. S.). So besagt die Studie des Karlsruher Instituts für Technologie (2018), die im Auftrag der car2go Group GmbH durchgeführt wurde, dass jedes Sharing Fahrzeug bis zu 15,8 Privatfahrzeuge ersetzen kann (vgl. car2go Group GmbH, 2018, S. 1). Durch den ermög­lichten Verkauf der Privatfahrzeuge ergeben sich mehrere positive Faktoren. Die Technik der eingesetzten Fahrzeuge befindet sich in der Regel auf einem neueren Stand und ba­siert daher auf strengeren Emissionsnormen. Zudem weisen die abgeschafften Fahrzeuge der Privatverbraucher einen schlechteren Emissionswert auf, resultierend aus dem höhe­ren Alter der Fahrzeuge (vgl. Schreier, H., Becker, U., Heller, J., 2015, S. 54). Durch die Rationalisierung der Pkws kann eine Ersetzungsquote von 1:16 erschlossen werden. Dies führt zu einer Freisetzung und Entlastung des öffentlichen Parkraums. Ein positiver Emis­sionsnutzen durch die Rationalisierung der Fahrzeuge entsteht jedoch nur durch ein kon­sequentes Nutzerverhalten. So wurde im Rahmen der Studie des Instituts für sozial-öko­logische Forschung (2018) festgestellt, dass sich während des zweijährigen Untersu­chungszeitraums in den Gruppen ein signifikanter Anstieg des Pkw-Besitzes entwickelte. Dies wurde jedoch vorwiegend durch Umbrüche wie beispielsweise der Übergang von einem Studium in die Berufstätigkeit oder der Umzug auf das Land hervorgerufen. Män­gel an der Infrastruktur lösten jedoch auch eine Wiederanschaffung aus (vgl. Hülsmann, F., Zimmer, W., Wiepking, J., 2018, S. 79).

Ein weiterer positiver Aspekt des Mobilitätsangebotes Car Sharing ergibt sich durch die Erzeugung einer bewussteren Nutzung der Fahrzeuge durch den Verbraucher. So entsteht durch die Abschaffung des Pkws ein geringeres Abhängigkeitsgefühl, welches durch die Inanspruchnahme von ÖPNV oder sonstigen Mobilitätsangeboten ausgeglichen wird. Das Ergebnis der car2Go Studie ergab, dass die durchschnittlichen Jahreskilometer mit einem Auto von 13.700 auf 400 Kilometer reduziert wurden. So konnte im Raum Berlin eine jährliche Kohlenstoffdioxidersparnis von 18.000 Tonnen erzielt werden (vgl. car2go Group GmbH, 2018, S. 1). Die Bedeutsamkeit von alternativen Verkehrsmitteln (ÖPNV, Bahn, Fuß- und Radverkehr) bei der Nutzung von Car Sharing und der damit verbundenen Abschaffung des Privatfahrzeuges wird von der Studie des Bundesverbandes Carsharing e.V. (2016) bekräftigt. Ebenso unterstützt die Studie der team red Deutschland GmbH (2015), die von der Landeshauptstadt München in Auftrag gegeben wurde, diese Aussage. In der beauftragten Studie von der Landeshauptstadt München wird klargestellt, dass der ÖPNV für die Reduzierung privater Pkws eine erhebliche Rolle spielt (vgl. Schreier, H., Becker, U., Heller, J., 2015, S. 51). Der Bundesverband Carsharing e.V. (2016) trifft die Aussage, dass eine private Autoabschaffung und die Nutzung des Car Sharings eine po­sitive Verhaltensänderung in der Verkehrsmittelwahl auslösen. So werden sowohl das Fahrrad wie auch der ÖPNV deutlich häufiger genutzt (vgl. Loose, W., 2016, S. 31). Des Weiteren besteht ein Anreiz die Fahrzeugnutzung zu reduzieren, da der Car Sharing Nut­zer für jede Fahrt die gesamten betrieblichen Kosten in Form einer minütigen oder kilo­meterweisen Abrechnung bezahlen muss, (vgl. Umweltbundesamt, 2017, o. S.).

Wie bereits in dem Kapitel 4.1 erkannt wurde, ist die Akzeptanz und Nachfrage des al­ternativen Elektroantriebes nur schleppend. Dabei treten zwei Aspekte immer wieder in den Vordergrund. Zum einen die Reichweite und zum anderen die nicht ausreichende Ladeinfrastruktur. Diese Annahmen bekräftigt auch das Unternehmen DriveNow. Doch durch die Nutzung eines E-Autos in Verbindung mit einem Car Sharing Angebot, wird es dem Verbraucher ermöglicht, erste Berührungspunkte damit zu knüpfen. Der Dienst kann als treibende Kraft für die Einführung und Etablierung der E-Fahrzeuge angesehen werden. Dies verdeutlicht auch die Kundenbefragung des Unternehmens DriveNow (2018). 84,5 % der Kunden gaben an, dass durch den Einsatz von Elektrofahrzeugen in der Flotte von Car Sharing Anbietern die Akzeptanz für das elektrische Fahren in der Stadt gefördert wird. 72,15 % der Kunden hatten ihre erste elektrische Fahrt überhaupt mit dem Angebot der Firma DriveNow getätigt. 76,82 % der Kunden würden ein Elektro­Fahrzeug einem Verbrenner-Fahrzeug vorziehen (vgl. DriveNow, 2018, o. S.).

Der Einsatz von Elektrofahrzeugen im Car Sharing Angebot steigt auch stetig an. So ist der Elektroanteil 50-mal höher als in der nationalen Pkw-Flotte (vgl. Loose, W., 2019, S. 3). Als treibende Kraft im Wettbewerb ist das Unternehmen SHARE NOW zu benennen. Das Unternehmen entstand aus der Fusion der Marktführer car2go und DriveNow. Deren Ziel ist es, den Elektroanteil in Europa bis Ende des Jahres 2019, um ein Viertel zu erhö­hen. Die bisherigen 20 Prozent Elektroanteil in europäischen Standorten sollen zum Ende des Jahres auf 26 % aufgestockt werden (vgl. Merk, N., 2019, S. 1).

4.2.1.2 Micro Mobility

Die Begrifflichkeit Micro Mobility (Mikromobilität) fand seinen Ursprung im Jahre 2017 und wurde von dem Wirtschafts- und Technologieanalysten Horace Dediu geprägt. Laut H. Dediu (2019) werden unter der Mikromobilität Verkehrsmittel eingeordnet, die mit­hilfe eines Motors angetrieben werden, ein Gesamtgewicht von unter 500 kg aufweisen und die Nutzung geteilt sowie als Dienstleistung stattfindet (vgl. Dediu, H., 2019, o. S.). Anhand dieser Kriterien können unter anderem die Verkehrsmittel Elektroroller und Pe- delecs dazu gezählt werden, auf die im Anschluss eingegangen wird.

Elektrische Leichtfahrzeuge scheinen ideale Fahrzeugkategorien der individuellen Fort­bewegung in urbanen Räumen darzustellen. Aufgrund der geringen Größe kann im Ge­gensatz zu dem herkömmlichen Pkw eine ressourcensparende Alternative geboten wer­den (vgl. Bauer, W. et al., 2017, o. S.). Es soll sowohl der Nutzerbedarf in Bezug auf das Mobilitätsverhalten, der technische Aspekt eines Fahrzeuges sowie der ökologische Nut­zen aufgezeigt werden.

Ähnlich wie bei E-Pkws kann sowohl der E-Scooter als auch das E-Bike als zero emission vehicle eingeordnet werden. Jedoch wird hierbei nur eine oberflächliche Betrachtung her­angezogen, um diese Aussage treffen zu können. Der Verlust des zero emission vehicle Status ist in der Betrachtungsform Well-to-Wheel zu verzeichnen. Wie bereits im Ab­schnitt 4.1 erläutert, umfasst WtW den Emissionsausstoß von der Energieerzeugung und endet bei den gefahrenen Kilometern.

Das E-Scooter Sharing (ESS) basiert ausschließlich auf dem Free-Floating Prinzip. Der Nutzer kann durch die jeweilige App des Anbieters die E-Scooter orten und im Voraus reservieren. Nach der Nutzung kann das Fahrzeug standortunabhängig in dem vorgege­benen Nutzungsgebiet abgestellt werden (vgl. Bundesministerium der Justiz und für Ver­braucherschutz, 2017, S. 2). Die Bezahlung erfolgt ebenfalls durch die App. Das Problem ergibt sich jedoch nicht in der reinen Nutzung, sondern in dem benötigten Ladeprozess der elektrobetriebenen Roller. Jedoch kann gesagt werden, dass ESS durch das Free-Floa­ting Angebot lebt. Der kurzfristige Zugriff und das beliebige Abstellen ist ein optimales Nutzungsszenario für das erste und letzte Meile Problem in Städten. Das Free-Floating Modell erfordert jedoch das Sammeln, Wiederbeladen und anschließende Verteilen der Fahrzeuge, das sogenannte Juicing. Dies übernimmt den zweitgrößten Anteil am Emissi­onsausstoß eines E-Scooters. So führte Hollingsworth et al. (2019) eine Forschung über die Umwelteinwirkungen von stationsunabhängigen E-Scootern durch. Dabei wurden un­terschiedliche Szenarien durchgespielt, um die jeweiligen Use Cases einbeziehen zu kön­nen. Als Best Case stellt sich eine geringe Sammelentfernung heraus. Hierbei ist ein Gesamtwert von 147 g CO2/Meile zu verzeichnen. Dies entspricht einem Emissionsaus­stoß von ca. 91 g CO2/km, welcher zu 66 % bei der Herstellung, zu 27 % für den Hin- und Rücktransport und zu 7% für das Beladen anfällt. Das Basisszenario stellt sich im Rahmen der Forschung als anzunehmendes Worst Case Szenario heraus. So wird ein Kohlenstoffdioxidausstoß von 202 Gramm pro Meile erzeugt. Dies entspricht ca. 125 g CO2/km. Anteilig betrachtet kommt die Herstellung auf nur noch 51 %, der Hin- und Rücktransport verzeichnet einen deutlichen Anstieg von 44 % und das Beladen über­nimmt einen fünf prozentigen Anteil (vgl. Hollingsworth, J., Copeland, B., Johnson, J., 2019, S. 6 ff.).

Eine weitere Problematik, welche die Kohlenstoffdioxidwerte mit Kilometerbezug an­treibt, ist die geringe Reichweite und die relativ geringe Lebenszeit der Elektroroller. Die E-Scooter weisen eine Reichweite von nur 18 Meilen auf, was ca. 29 Kilometer ent­spricht. Anschließend muss ein Ladevorgang von vier Stunden vorgenommen werden. Die Lebenszeit eines E-Scooter beläuft sich zwischen 0,5 bis 2 Jahre (vgl. Hollingsworth, J., Copeland, B., Johnson, J., 2019, S. 9). Diese beiden Faktoren beeinflussen unter ande­rem den relativ hohen Emissionswert. Jedoch muss hierbei der Faktor des deutlich gerin­geren Ressourceneinsatzes zu alternativen Verkehrsmitteln wie Pkws gezogen werden.

Eine kritische Betrachtung ist ebenfalls unter dem Aspekt des Nutzungsverhalten in Be­zug auf die Mikromobilitätsangebote durchzuführen. Es soll mit Hilfe von E-Scootern und E-Bikes die Problematik der letzten Meile innerhalb der Stadt gelöst werden (vgl. Hollingsworth, J., Copeland, B., Johnson, J., 2019). In der Realität sieht jedoch das Nut­zungsverhalten der Anwender in Bezug auf E-Scooter deutlich anders aus. Das französi­sche Forschungsinstitut 6-t (2019) führte eine Forschung bezüglich des Nutzens und der Nutzer des Free-Floating Systems für E-Scooter durch. Im Rahmen einer Umfrage wurde erkannt, dass 69 % der Nutzer aus reinem Spaß auf das Angebot zurückgreifen. Vor allem der Aspekt der Neugierde ist hierbei zu erwähnen. Die Zeitersparnis in Relation zu ande­ren Verkehrsangeboten wird von 68 % der Befragten ebenfalls aufgezählt. 22 % gaben an, eine Tür-zu-Tür Alternative in dem Free-Floating System zu sehen (vgl. 6-t, 2019, S. 3). Dieses Ergebnis wird ebenfalls in einer Umfrage durch den Bundesverband Deutscher Unternehmensberater e.V. (2019) bekräftigt. Hierbei gaben 62 % der Befragten an, das Angebot aus reinem Spaß zu nutzen. Als praktischer Nutzen wird der E-Roller mit 53 % als Shuttle zum ÖPNV genutzt und mit 43 % der Weg zur Arbeit angegeben (vgl. Bun­desverband Deutscher Unternehmensberater, 2019, o. S.).

Im Rahmen der Studie durch das Forschungsinstitut 6-t (2019) kann als weiteres Ergebnis entnommen werden, dass 36 % der Nutzer bereits Fahrten in einer Gruppe durchgeführt haben. Der Aspekt der Gruppennutzung müsste als weiterer Forschungspunkt angesetzt werden. Hierbei müsste ein Vergleich zu anderen Mobilitätsangeboten erfolgen, um den Umweltimpakt in Bezug auf eine kollektive Nutzung zu erarbeiten. Eine weitere Erkennt­nis in Bezug auf das Nutzungsverhaltens ist, dass über 44 % der Nutzer das Free-Floating Angebot nicht in Anspruch genommen hätten, stünde es nicht zur Verfügung. So hätten 44 % die Strecke eigentlich zu Fuß zurückgelegt (vgl. 6-t, 2019, S. 5 f.). Daraus lässt sich schließen, dass das Angebot zu einer Veränderung des Nutzerverhaltens sowohl in posi­tiver als auch in negativer Weise führen kann.

Bei dem Bike Sharing (BS) System, kann zwischen zwei wesentlichen Sharing Konzep­ten unterschieden werden. Hierbei findet sowohl das stationsbasierte als auch das sta­tionsunabhängige Konzept (Free-Floating) Anwendung. Ein weiteres System reiht sich beim Bike Sharing neu ein, das Hybride Bike Sharing. Hierbei kann der Nutzer das Fahr­rad von einer Station abholen und entweder an einer anderen Station abgeben oder sogar frei abstellen (vgl. Shaheen, S., Cohen, A., 2019, S. 3). Durch dieses flexible Angebot wird wie bei dem ESS eine Lösung für die Problematik der ersten und letzten Meile an­geboten. Ebenfalls findet, wie in allen anderen Sharing Angeboten, das Bike Sharing mit­hilfe der jeweiligen Anbieter-App statt. Diese App ermöglicht es Fahrräder zu reservie­ren, ggf. zu orten, zu nutzen und die in Anspruch genommene Zeit abzurechnen (vgl. bcs Bundesverband CarSharing e.V., 2017). Sowohl beim stationsbasierten als auch beim Free-Floating System werden die Kosten bei der Nutzung des Angebotes pro Minute an­gerechnet.

So erfordert das Free-Floating, wie auch bei den Elektrorollern, das Einsammeln, das Beladen und das anschließende Verteilen der Fahrräder. Dieser Teil nimmt 73 % des CO2-Ausstoßes pro Kilometer eines E-Bikes ein. Aus der Studie von H. Luo et al. (2019) kann eine deutliche Differenz des Kohlenstoffdioxidausstoßes zwischen einem stations­basierten und einem stationsunabhängigen Modell gezogen werden. Das Free-Floating weist einen Gesamtausstoß von 118 g CO2/km auf, wovon sich das stationsbasierte Mo­dell mit 66 g CO2/km deutlich absetzen kann. Wie bereits erwähnt übernimmt bei dem stationsunabhängigen Konzept das Aufladen und anschließende Verteilen der E-Bikes einen Wert von ca. 86 g CO2/km ein. Dieser Wert setzt sich deutlich von dem des stati­onsbasierten Modells ab. Bei dem stationsbasierten Konzept wird aber auch eine soge­nannte Rebalancierung durchgeführt, damit an allen Stationen eine ausgewogene Auftei­lung der Fahrräder gegeben ist. Hierdurch ergibt sich ein anteiliger Ausstoß von 24 g CO2/km. Weitere große Faktoren des Gesamtausstoßes stellen beim stationsbasierten Bi­ke Sharing die Herstellung der Station und die Instandhaltung der Station dar. Diese Be­reiche erzeugen zusammen ca. 50 % der CO2-Emission des stationsabhängigen BS. Die Hauptbereiche bei dem Free-Floating bilden die Rebalancierung mit 73 %, die Instand­haltung mit ca. 8 % und die Fahrradherstellung mit ca. 16 % (vgl. Luo, H. et al., 2019, S. 180). Die erhöhten Fahrradherstellungskosten im Free-Floating Modell sind auf einen er­höhten Technikeinsatz für die Ortung und Kommunikation mit dem E-Bike zurückzufüh­ren. Die bessere Umweltbilanz der BS gegenüber dem ESS resultiert aus dem Faktor Muskelkraft. Da der E-Scooter meist nur passiv benutzt wird, findet bei E-Bikes eine aktive Unterstützung statt, was die Reichweite gegenüber dem E-Scooter erhöht. Aller­dings ist der Ressourceneinsatz bei der Herstellung eines E-Bikes weitaus höher als bei einem E-Scooter.

Bei dem E-Bike Sharing weisen die Leihräder eine Reichweite von bis zu 80 km auf und können sich deutlich von der geringen Leistungsfähigkeit eines E-Scooters absetzen. Ebenso kann eine Aufladung des E-Bikes unter anderem im e-SmartDock erfolgen. Mit­hilfe von Sensoren soll die Unterstützung durch den Motor nach Bedarf geregelt werden, um eine maximale Reichweite erreichen zu können (vgl. nextbike GmbH, o. J., S. 7).

Bislang gibt es nur eine begrenzte Anzahl an Forschungen und Studien für die Motivation der Verwendung eines BS. Zusammenfassend geht aus diesen Studien eine bequemere und spontanere Benutzung der Fahrzeuge für die Bewältigung von Kurzstrecken hervor. Verkehrsstauungen innerhalb einer Stadt sollen vermieden werden, was zu einer Redu­zierung der Umweltverschmutzung führt. Außerdem sehen Stadtbewohner darin eine Lösung, auf das öffentliche Fahrradangebot zurückgreifen zu können anstelle ihr eigenes Fahrrad in der Stadt abzustellen und dadurch die Gefahr des Diebstahls ihres Eigentums zu verhindern (vgl. Ying, Y. et al., 2018, S. 647).

Als weitere Änderung im Nutzungsverhalten, herbeigeführt durch das BS, ist die redu­zierte Nutzung des ÖPNVs zu benennen. Aufgrund der bestehenden Flexibilität und der geringeren Kosten wird das Bike Sharing auf Kurzstrecken dem ÖPNV vorgezogen. Aber auch die Kombination des ÖPNVs und Bike Sharing ist gegeben. So wird die Anreise zu ÖPNV und die letzte Meile durch das BS ergänzt (vgl. Shaheen, S., Chan, N., 2015, S. 3). Aus der Studie durch Shaheen und Chan (2015) geht hervor, dass in einem Zeitraum von zwei Jahren 5,5 % der Nutzer ihr Auto verkauft haben, 58 % die Nutzung des Bike Sharings und des allgemeinen Fahrradfahrens intensiviert haben und 50 % der Nutzer die Benutzung ihres eigenen Autos deutlich reduziert haben (vgl. Shaheen, S., Chan, N., 2015, S. 3).

Der letzte Punkt soll auf die bewusstere Nutzungsweise der Sharing Konzepte eingehen. So zeichnete sich sowohl das stationsabhängige als auch das stationsunabhängige Sharing Konzept durch eine minütige oder kilometergenaue Abrechnung aus. Diese Abrech­nungsform ruft durch die intensivere Benutzung und die Integration des Angebotes in den Alltag eine bewusstere Nutzungsweise hervor (vgl. 6-t, 2019, S. 8). Dieser bewusstere Zugriff auf die Angebote und das Abwägen der jeweiligen Verkehrsangebote tragen ebenfalls zu einem positiven Aspekt des Sharing Angebotes bei, sowohl in der Anwen­dungsform der Mikromobilität als auch beim Car Sharing.

4.2.1.3 Ride Sharing

Das Ride Sharing zeichnet sich dadurch aus, dass eine private Person eine Strecke per Pkw zurücklegen möchte. Der Fahrer teilt die Strecke sowie den Zeitraum mit und er­möglicht es dadurch anderen Nutzern mitzufahren (vgl. Heinrichs, D., Thomaier, S., Par- zonka, R., 2017, S. 12). Diese gemeinschaftliche Pkw-Mobilität besteht schon lange, je­doch im Rahmen der Digitalisierung und der zunehmenden GPS-Technologien hat sich das Konzept „Mitfahrgelegenheit“ entscheidend weiterentwickelt. Durch die Hinzu­nahme einer App ist es nun unkomplizierter, seine Fahrdaten anderen Nutzern zu über- mitteln. Die Echtzeitroute ermöglicht es, auch noch kurzfristig den Dienst in Anspruch zu nehmen (vgl. Chan, N. D., Shaheen, S. A., 2012, S. 99). Des Weiteren besteht bei diesem Konzept keine Gewinnerzielungsabsicht, weshalb die Gebühren für die Mitfahrer lediglich die Fahrtkosten abdecken (vgl. Heinrichs, D., Thomaier, S., Parzonka, R., 2017, S. 12).

Die effektive Ausnutzung der Transportkapazitäten eines Pkws wird durch das Ride Sha­ring und die Digitalisierung vorangetrieben. Durch die deutliche Erhöhung des Beset­zungsgrads und somit die Auslastung des Autos, wird ein positiver Schritt für die Redu­zierung des Schadstoffausstoßes getan. Ebenfalls wird das städtische Verkehrssystem ent­lastet, was zu einer Senkung von Verkehrsstaus und damit einer Einsparung von Kraft­stoff führt (vgl. Agatz, N. et al., 2012, o. S.).

4.2.2 Mobility-On-Demand

Mobility-on-Demand (MoD) soll wie alle Mobilitätsdienstleistungen es ermöglichen, die Vorteile eines privaten Autos zu ersetzen und dadurch zu einer Reduzierung der Umwelt­verschmutzung, des Verkehrsaufkommens und der Ressourcenschonung beizutragen (vgl. Maurer, M. et al., 2016, S. 388).

Abbildung 7: Nutzungsszenario Mobility-on-Demand

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Q_Perior, o. J., o. S.

Diese Dienstleistung zeichnet sich durch die bedarfsgebundene Inanspruchnahme und Route aus. Es besteht ein spontaner Mobilitätsbedarf, der über eine App kommuniziert wird. Die On-Demand-Mobilität greift hierbei auf die Shared Mobility in Form der ge­meinsamen Nutzung eines Fahrzeuges zurück (vgl. Greenblatt, J. B., Shaheen, S., 2015, S. 77). Dabei wird der Fahrdienst mit Pkw oder Kleinbussen umgesetzt. Dieser Dienst umfasst sowohl das E-Hailing als auch das E-Pooling. Beide Angebote ermöglichen, dass ein oder mehrere Fahrgäste zeitweise im selben Fahrzeug auf einer gemeinsamen Route zusammenfahren (vgl. Kosok, P., 2018, S. 2). Bei dem E-Hailing bucht der Kunde über eine App die Mitfahrt in einem Auto. Der Transport des Kunden wird durch einen priva­ten Fahrer in seinem privaten Fahrzeug durchgeführt. Das E-Hailing wird zum E-Pooling, sobald der Fahrer auf seiner Route weitere Anfragen von Kunden für die gleiche Route erhält und einen oder mehrere Fahrgäste aufnimmt (vgl. Liyanage, S. et al., 2019, S. 6); (vgl. BMW AG, 2019, o. S.).

Die bestehende Abhängigkeit von Autos ist einer der wesentlichen Faktoren, die zu den Umweltemissionen in Städten entscheidend beitragen (vgl. Liyanage, S. et al., 2019, S. 13). Einer der offensichtlichsten Effekte von Mobility-on-Demand ist die Reduzierung der Abhängigkeit von einem privaten Pkw. Als repräsentative Studie kann hierfür die Nutzerumfrage der USA und Kanada herangezogen werden. Hierbei geben zwischen 15 % bis 32 % der Nutzer an, aufgrund des gegebenen MoD-Dienstes ihr Privatfahrzeug verkauft zu haben. Im Weiteren geben 25 % bis 71 % der Nutzer an, dass der Dienst einen geplanten Autokauf vermieden hat. Zudem trägt das Mobilitätsangebot dazu bei, die Nut­zungsrate öffentlicher Verkehrsmittel zu erhöhen (vgl. Greenblatt, J. B., Shaheen, S., 2015, S. 78). Aufgrund der Reduzierung von Fahrzeugen und damit des Verkehrsaufkom­mens, werden Staus und Überbelastungen im Stadtinneren vermieden und ermöglichen dadurch einen reibungsloseren und schnelleren Verkehrsablauf. Die geschaffene Gleich­mäßigkeit reduziert den Kraftstoffverbrauch und dadurch auch den Emissionsausstoß (vgl. Liyanage, S. et al., 2019, S. 13). Wie bereits in Punkt 4.2.1.3 erläutert, wird auch beim Konzept Mobility-on-Demand die geteilte Nutzung der Fahrzeuge erzeugt, welche eine deutliche Erhöhung des Besetzungsgrades eines Fahrzeuges zur Folge hat. Daraus resultiert ein geringerer CO2-Ausstoß pro gefahrenen Personenkilometer (vgl. Kosok, P., 2018, S. 3).

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• College: University of applied sciences, Nürnberg
• Grade: 1,5
• Author: Janik Loges (Author)
• Publication Year: 2020
• Pages: 132
• Catalog Number: V1000337
• ISBN (eBook): 9783346421760
• ISBN (Book): 9783346421777
• Language: German
• Tags: Smart City, Smart, City, Digitalisierung, Elektromobilität, Smart Mobility, Bachelorarbeit, Nachhaltige Antriebsformen, Brennstoffzelle, Shared Mobility, Car Sharing, Autonome Mobilität, Smart Traffic, Smart City Logistik, Stadt Hamburg, Hamburg, Smart City Hamburg