Smart Mobility im Raum Berlin. Auswirkung der gesellschaftlichen Entwicklung auf die Umsetzung von smarter Mobilität im Personenverkehr

Entwicklung eines Transfermodells

Masterarbeit , 2022 , 118 Seiten , Note: 1,0

Verkehrswissenschaft

In der Arbeit geht es um Smart-Mobility-Konzepte für den Raum Berlin. Bitkom hat 2021 im Zuge des Smart City Index untersucht, wie digital die Großstädte Deutschlands sind. Im Themenbereich Mobilität belegte Berlin den zweiten Platz, knapp hinter Hamburg. Doch wie fortgeschritten ist Berlin im internationalen Vergleich?

Mobilität gehört zu den Grundbedürfnissen der Menschen und ist für den uneingeschränkten Ablauf einer Stadt von maßgeblicher Bedeutung. Doch das hohe individuelle Mobilitätsniveau in Deutschland und die selbstverständliche Freiheit in der täglichen Bewegung stellt Großstädte, wie auch Berlin, vor Herausforderungen. Der wachsende Verkehr sorgt für mehr Stau, Lärm, Kosten, höhere CO2-Emissionen und höhere Belastungen für Umwelt und Menschen.

Berlin muss sich daher in einen Transformationsprozess begeben, um den Herausforderungen des demografischen Wandels, der neuen Arbeitswelt und den Umschwung zum Nutzen statt Besitzen zu begegnen. Unsere Gesellschaft benötigt innovative Mobilitätskonzepte und -lösungen, die zum einen die steigenden Verkehrsprobleme lösen und zum anderen auf die Bedürfnisse der Berliner Bevölkerung zugeschnitten sind. Die Zukunft der Mobilität ist ein Feld, das sich wie viele andere Bereiche durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien verändert und dadurch vielseitige und vernetzte Mobilitätsangebote ans Licht bringt. In diesem Zusammenhang wird oft der Begriff Smart Mobility verwendet.

Smart Mobility wird als ein energieeffizientes, komfortables, kostengünstiges und intelligentes Mobilitätsangebot verstanden, das den Verkehrsteilnehmer in den Mittelpunkt stellt. Getrieben von technologischen Entwicklungen spielt neben der Elektromobilität die Vernetzung und Automatisierung des Verkehrs eine wichtige Rolle. Außerdem ermöglicht es die Digitalisierung, klassische Grenzen zwischen individuellen und öffentlichen Verkehrsmitteln aufzulösen. Doch es gibt keine intelligente Stadt oder Mobilität ohne intelligente Bürger. Sie entscheiden in welcher Art von Stadt sie leben möchten und sollten daher eng in die Entwicklung der Mobilität von morgen eingebunden werden.

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Theoretischer Bezugsrahmen
2.1 Begriffsbestimmung Smart City und Smart Mobility
2.2 Dimensionen der Smart Mobility
2.2.1 Shared Mobility
2.2.2 Autonome Mobilität
2.2.3 Smart Services und Products
2.3 Gesellschaftliche Entwicklungen und deren Auswirkungen auf die Mobilität
2.3.1 Shared Economy
2.3.2 Neue Arbeitsmodelle
2.3.3 Demografischer Wandel
2.4 Evaluierung der Smart Mobility Konzepte in Barcelona und Berlin
2.4.1 Smart Mobility in Barcelona
2.4.1.1 Smart Services und Products
2.4.1.2 Shared Mobility
2.4.1.3 Autonome Mobilität
2.4.1.4 Superblock
2.4.2 Smart Mobility in Berlin
2.4.2.1 Smart Services und Products
2.4.2.2 Shared Mobility
2.4.2.3 Autonome Mobilität
2.4.3 Vergleich und Impulse für Berlin von Barcelona

3 Methodik der Arbeit
3.1 Zentrale Forschungsfrage und Hypothesen
3.2 Forschungsdesign und Vorgehensweise
3.2.1 Gütekriterien der Forschung
3.2.2 Stichprobenziehung
3.3 Fragebogenentwicklung und Operationalisierung
3.4 Auswertungsmethode

4 Ergebnispräsentation
4.1 Beschreibung der erfassten Variablen
4.2 Befunde zu den Hypothesen

5 Diskussion der Ergebnisse

6 Handlungsempfehlungen - Smart Mobility Konzept

7 Fazit

Literaturverzeichnis

Anhang 1: Fragebogen

Anhang 2: SPSS Datenausgabe

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Dimensionen Smart City (eigene Darstellung nach Giffinger et al. 2007, S. 11)

Abbildung 2: Smart Mobility Bausteine (eigene Darstellung nach Faria et al. 2017, S. 2)

Abbildung 3: Angebot von Mobilitätsplattformen (eigene Darstellung nach Klinge et al 2020, S.12)

Abbildung 4: Übersicht der Automatisierungsgrade (VDA 2015, S. 15)

Abbildung 5: Alterspyramide (Statistisches Bundesamt 2022a)

Abbildung 6: Modal Split Barcelona und Berlin (eigene Darstellung nach Deloitte Insights 2018; Deloitte Insights 2020)

Abbildung 7: Bezirke und Stadtteile von Barcelona (Barcelonamap360 2022)

Abbildung 8: Superblock-Modell (eigene Darstellung nach Agencia de Ecolog^a Urbana de Barcelona 2012)

Abbildung 9: Bezirke und Stadtteile von Berlin (StadtplanBerlin360 2022)

Abbildung 10: Gesamtanzahl Shared Fahrzeuge (Fluctuo 2021, S. 2-3)

Abbildung 11: Anspruch an Carsharing und Pkw (eigene Darstellung)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht zu autonomen Projekten in Berlin (Braun et al. 2020, S. 5)

Tabelle 2: Operationalisierung der theoretischen Begriffe (eigene Darstellung)

Tabelle 3: Skalenniveau (eigene Darstellung)

Tabelle 4: Deskriptive Daten der Stichprobe (eigene Darstellung)

Tabelle 5: Spearman-Korrelationskoeffizient geteilte Fortbewegungsmittel und Alter (eigene Darstellung)

Tabelle 6: Mittelwerte Smart Mobility Komponenten (eigene Darstellung)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Mobilität gehört zu den Grundbedürfnissen der Menschen und ist für den uneinge­schränkten Ablauf einer Stadt von maßgeblicher Bedeutung. Doch das hohe individuelle Mobilitätsniveau in Deutschland und die selbstverständliche Freiheit in der täglichen Be­wegung stellt Großstädte, wie auch Berlin, vor Herausforderungen. Der wachsende Ver­kehr sorgt für mehr Stau, Lärm, Kosten, höhere CO2-Emissionen und höhere Belastun­gen für Umwelt und Menschen (Baumann und Püschner 2020, S. 164).

Berlin muss sich daher in einen Transformationsprozess begeben, um den Herausfor­derungen des demografischen Wandels, der neuen Arbeitswelt und den Umschwung zum „Nutzen statt Besitzen“ zu begegnen. Unsere Gesellschaft benötigt innovative Mo­bilitätskonzepte und -lösungen, die zum einen die steigenden Verkehrsprobleme lösen und zum anderen auf die Bedürfnisse der Berliner Bevölkerung zugeschnitten sind.

Die Zukunft der Mobilität ist ein Feld, das sich wie viele andere Bereiche durch den Ein­satz von Informations- und Kommunikationstechnologien verändert und dadurch vielsei­tige und vernetzte Mobilitätsangebote ans Licht bringt (Bläser und Schmidt 2012, S. 507). In diesem Zusammenhang wird oft der Begriff „Smart Mobility“ verwendet.

Smart Mobility wird als ein energieeffizientes, komfortables, kostengünstiges und intelli­gentes Mobilitätsangebot verstanden, das den Verkehrsteilnehmer in den Mittelpunkt stellt (Wolter 2012, S. 528). Getrieben von technologischen Entwicklungen spielt neben der Elektromobilität die Vernetzung und Automatisierung des Verkehrs eine wichtige Rolle. Außerdem ermöglicht es die Digitalisierung, klassische Grenzen zwischen indivi­duellen und öffentlichen Verkehrsmitteln aufzulösen. Doch es gibt keine intelligente Stadt oder Mobilität ohne intelligente Bürger. Sie entscheiden in welcher Art von Stadt sie leben möchten und sollten daher eng in die Entwicklung der Mobilität von morgen eingebunden werden. Diesen Kerngedanken greift die vorliegende Arbeit auf, deren Problemstellung und Zielsetzung nachfolgend erläutert wird.

1.1 Problemstellung und Zielsetzung der Arbeit

Wie der Titel bereits zu erkennen gibt, geht es um Smart Mobility Konzepte für den Raum Berlin. Bitkom hat 2021 im Zuge des Smart City Index untersucht, wie digital die Groß­städte Deutschlands sind. Im Themenbereich Mobilität belegte Berlin den zweiten Platz, knapp hinter Hamburg (Berg 2021, S. 8). Doch wie fortgeschritten ist Berlin im internati­onalen Vergleich?

Es gibt bereits einige Städte weltweit, die sich durch die digitale Transformation und ausbreitende Innovation der Definition von Smart Mobility annähern. Vor allem im euro­päischen Raum wird Barcelona dabei häufig als Vorzeigebeispiel genannt (Gasco-Her- nandez 2018, S. 52). Aufgrund der Entwicklungen im Bereich Mobilität, die der Bevölke­rung der katalonischen Hauptstadt im Alltag zugutekommen, wird Barcelona als Refe­renzstadt betrachtet.

Neben dem Blick auf den europäischen Vorreiter sollten gleichermaßen Megatrends be­rücksichtigt werden, die sich auf die Mobilität auswirken. Hierzu zählen der demografi­sche Wandel hinsichtlich der Alterung der Gesellschaft (Drechsler 2019, S. 405—406; Flügge 2020b, S. 12), neue Möglichkeiten für eine gemeinschaftliche Mobilität durch Shared Economy (Baedeker et al. 2018, S. 24) und der Wandel der Arbeitswelt. Die Corona-Pandemie hat zum einen den aktuellen Modal Split verändert und wird laut Ex­perten zum anderen auch langfristige Auswirkungen im Kontext neuer Arbeitsmodelle haben (Hagen et al. 2020, S. 52). Modal Split bezeichnet dabei die Verteilung des Per­sonenverkehrs auf verschiedene Verkehrsmittel. „Schließlich kann bei der Frage nach der Bewertung der Optionen für die Mobilität der Zukunft nur nochmals auf die Komple­xität der Mobilitätsbedürfnisse und des Verkehrsgeschehens hingewiesen werden.“ (Lenz et al. 2019, S. 19).

Die beschriebenen Themenbereiche führen zur Problemstellung dieser Arbeit. Der Mo­bilitätsmarkt ist in stetiger Entwicklung und wird sich in den nächsten Jahren bedeutend verändern. Die Digitalisierung und der Einsatz von Informations- und Kommunikations­technologien lassen neue Mobilitätsdienstleistungen entstehen, bieten Transparenz über Angebote und Preise und beeinflussen dadurch auch die Verkehrsmittelwahl der Bevölkerung. Zugleich sind bereits autonome Verkehrsangebote unterwegs, die die Art unserer Fortbewegung in Zukunft grundlegend verändern werden (Barillère-Scholz et al. 2020, S. 16). Auch die beschriebenen gesellschaftlichen Entwicklungen haben Auswir­kungen auf die Nutzung der Mobilität von morgen.

Ziel der Studie ist die Beantwortung der Forschungsfrage: „Welche Smart Mobility Kon­zepte sind aus Sicht der Berliner Bevölkerung für den Personenverkehr geeignet?“. Vor diesem Hintergrund sollen Maßnahmenvorschläge zur Umsetzung einer Smart Mobility in Berlin gegeben werden. Die aus Sicht der Berliner Bevölkerung abgeleiteten Hand­lungsempfehlungen richten sich an verschiedene Akteure im Bereich Mobilität, wie die Senatsverwaltung für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz (SenUMVK), Mo­bilitätsanbieter und die Berliner Verkehrsbetriebe.

1.2 Aufbau der Arbeit

Nach der allgemeinen Einleitung folgt im 2. Kapitel die Einführung ins Thema Smart Mo­bility. Smarte Mobilität ist kein isoliertes Thema, sondern bettet sich als wesentlicher Bestandteil der Smart City in einen größeren Kontext ein. Beide Begriffe werden zuerst definiert, anschließend werden ausgewählte Bausteine, die sich unter dem Oberbegriff Smart Mobility befinden, vorgestellt. Daraufhin erfolgt eine Betrachtung der aktuellen ge­sellschaftlichen Entwicklungen und deren Auswirkung auf die Zukunft der Mobilität. Die identifizierten Kernelemente smarter Mobilität und gesellschaftlicher Trends dienen auch als Grundlage für die Struktur des empirischen Teils. Sie beinhalten jene Angebote und Entwicklungen, die für eine smarte Mobilität in Berlin grundsätzlich denkbar sind.

Im Anschluss wird der Vergleich der Smart Mobility Konzepte von Barcelona und Berlin erstellt. Dafür werden zuerst die konkreten Entwicklungen der vorgestellten Smart Mobi­lity Bausteine in beiden Städten vorgestellt. Das Ziel besteht darin, Impulse für die Mo­bilität der Zukunft in Berlin zu generieren. Der dritte Abschnitt stellt die Methodik, die Hypothesen und das Forschungsdesign der Arbeit dar. Die Arbeit verwendet einen quan­titativen Ansatz und ermittelt durch eine Befragung das aktuelle Mobilitätsverhalten und die Vorstellungen zu smarter Mobilitätsentwicklung der Berliner Bevölkerung.

In Abschnitt 4 werden die ausgewerteten Ergebnisse im Sinne der Forschungsfrage strukturiert präsentiert und anschließend im 5. Kapitel diskutiert. Abschnitt 6 entwickelt daraus entlang der erhobenen Daten, gesammelten Fakten und gewonnenen Erkennt­nisse Handlungsempfehlungen zur Entwicklung smarter Mobilitätssysteme. Die Arbeit schließt in Kapitel 7 mit einem Fazit, gibt Empfehlungen für anknüpfende Forschungen und weist Limitationen auf.

2 Theoretischer Bezugsrahmen

2.1 Begriffsbestimmung Smart City und Smart Mobility

Auch wenn aktuell eine Bandbreite an Wissen zu Smart City vorhanden ist, gibt es unter Experten keine einheitliche Begriffsbestimmung oder Smart City Modell. Städte wählen vielmehr verschiedene Strategien und Ansätze, um intelligenter zu werden und passen jene an ihre lokalen Gegebenheiten an (Gasco-Hernandez 2018, S. 51).

Meier und Zimmermann (2016, S. 4) definieren Smart City wie folgt: „Der Begriff Smart City oder Ubiquitous City bezeichnet die Nutzung von Informations- und Kommunikati­onstechnologien in Städten und Agglomerationen, um den sozialen und ökologischen Lebensraum nachhaltig zu entwickeln“. Die Technologie steht dabei nicht im Zentrum, sondern ist vielmehr Mittel zum Zweck, um Ressourcen effizient zu nutzen und die Le­bensqualität zu verbessern (Aletâ et al. 2017, S. 164; Manville et al. 2014, S. 17; Port­mann et al. 2017, S. 1).

Das Konzept einer Smart City setzt sich aus verschiedenen Tätigkeitsfeldern zusam­men, von denen unterschiedliche Bereiche des städtischen Lebens betroffen sind (Drechsler 2019, S. 409). In dieser Arbeit wird Smart City entlang der sechs Dimensionen in Abbildung 1 weiter unterteilt. Smart City ist demnach eine Stadt, die in diesen sechs Dimensionen zukunftsweisende Erfolge erzielt (Giffinger et al. 2007, S. 11).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Dimensionen Smart City (eigene Darstellung nach Giffinger et al. 2007, S. 11)

Aufgrund des hohen Stellenwerts der Mobilität für eine Stadt, sollte eine innovative Ver­kehrsinfrastruktur entwickelt werden, um Ressourcen zu sparen, eine bessere Lebens- 4 qualität zu erzeugen, Kosten zu verringern und eine effizientere Energienutzung zu er­zielen (Faria et al. 2017, S. 1). In diesem Zusammenhang wird oft von „intelligenter Mo­bilität“ oder „Smart Mobility“ gesprochen. Doch was verbirgt sich dahinter?

„Smart Mobility wird als ein Angebot definiert, das eine „energieeffiziente“, „emissions­arme“, „sichere“, „komfortable“ und „kostengünstige“ Mobilität ermöglicht und das vom Verkehrsteilnehmer intelligent genutzt wird.“ (Wolter 2012, S. 528). Smarte Mobilität ist dabei vielseitig und hat in Hinsicht auf die genannten Zielsetzungen vor allem Auswir­kungen auf die Verkehrsmittelwahl zugunsten des Umweltverbundes. Hier steht das An­gebot des Öffentlichen Verkehrs im Fokus, das durch weitere Zubringersysteme im Sinne von neuen Mobilitätsangeboten ergänzt wird.

Wie auch in der Definition von Wolter sieht Flügge (2020a, S.1) ebenfalls den Verkehrs­teilnehmer im Mittelpunkt und stellt den Anspruch, „dass die Ausprägung von Smart Mo­bility als visionäre und machbare Mobilität der Zukunft verstanden wird - machbar im Sinne von anwendbar und nutzbar für jedermann unabhängig von Standort und Region [...]“. Baumann und Püschner (2020, S. 165) unterstützen ebenfalls diese Ansicht und begründen, dass „Mobilitätslösungen [...] nur erfolgreich sein [werden], wenn der Mehr­wert für den Anwender erkennbar ist, zum Beispiel bei Zeiteinsparungen durch optimierte Routenplanung oder ein einheitliches, komfortables Bezahlsystem für verschiedene Ver­kehrsträger.“

Ein weiterer Aspekt von Smart Mobility ist das Durchbrechen der bisherigen strikten Trennung der klassischen Verkehrsbereiche. Um als Nutzer möglichst bequem, zügig und kostengünstig von A nach B zu kommen wird die Mobilität zukünftig als Dienstleis­tung gedacht und sich von der Abhängigkeit der spezifischen Verkehrsträger trennen. Damit die Umsetzung erfolgen kann und sich Fahrzeuge, Verkehrsträger und verkehrs­technische Infrastrukturelemente vernetzen können, wird eine digitale Plattform benötigt. Hier kann satellitenbasierte, mobilfunkbasierte oder WLAN-basierte Kommunikations­technologie genutzt werden (Baumann und Püschner 2020, S. 164-165). Ganzheitlich betrachtet können somit auch der Pendlerstrom effektiver geregelt, Staus vermieden und der Benzinverbrauch und die CO2-Emissionen gesenkt werden (Mehrtens 2013, S. 189).

Innerhalb des Bereichs Smart Mobility gibt es je nach Quelle diverse Unterkategorien. Dazu gehören unter anderem die Themen Fahrsicherheit, Elektromobilität, intelligente Beleuchtungs- und Verkehrsleitsysteme. Aufgrund des breiten Spektrums findet an die­ser Stelle eine Eingrenzung statt. Diese wurde basierend auf der Verfügbarkeit an Infor­mationen und des perspektivischen Mehrwerts für Berlin getroffen. Da beispielsweise Elektromobilität bereits vielseitig in der Literatur betrachtet und in den Städten eingesetzt wird, findet keine Bewertung der Thematik statt. Abbildung 2 zeigt die Bereiche, die in dieser Arbeit im Detail betrachtet und in den folgenden Kapiteln vorgestellt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Smart Mobility Bausteine (eigene Darstellung nach Faria et al. 2017, S. 2)

2.2 Dimensionen der Smart Mobility

Die neuen Mobilitätsoptionen werden den Markt und die Bedeutung der Mobilität, wie wir sie heute kennen, grundlegend verändern. Dabei steht die fortschreitende Unabhängig­keit vom eigenen Auto in Kombination mit nachhaltiger Fortbewegung im Mittelpunkt. Zum einen werden digitale Methoden zur Verkehrsplanung und über Mobilitätsplattfor­men angebotene Dienstleistungen an Bedeutung gewinnen. Zum anderen bilden neue und alternative Fahrzeug- und Antriebskonzepte wichtige Treiber der Mobilität der Zu­kunft (Barillère-Scholz et al. 2020, S. 16; Lenz et al. 2019, S. 17).

Nachfolgend werden die für die Masterarbeit relevanten Dimensionen der Smart Mobility im Detail vorgestellt.

2.2.1 Shared Mobility

Das Teilen und Kombinieren unterschiedlicher Verkehrsmittel ist in vielen Städten zu einer gängigen Praxis geworden und eröffnet Mobilitätsdienstleistungen neue Chancen. Bei mobilitätsbezogenen Sharing-Angeboten können Kunden verschiedene Fortbewe­gungsmittel (z.B. Autos oder Fahrräder) eines Anbieters für einen begrenzten Zeitraum kostenpflichtig nutzen, ohne diese gekauft zu haben (Malzahn et al. 2020, S. 71). Be­sagte Angebote werden über Mobilitätsplattformen zur Verfügung gestellt. Eine Mobili­tätsplattform wird dabei als ein elektronischer Marktplatz für Mobilitätsangebote bezeich­net. Die Plattform bietet die technische Grundlage, damit die Fahrzeuge der Anbieter den Kunden zugänglich gemacht werden können (Terwelp 2019, S. 15).

Mobilitätsplattformen werden in verschiedene Kategorien unterteilt. Zum einen gibt es monomodale Mobilitätsplattformen, die eine servicespezifische Mobilitätsdienstleistung oder ein eigenes Mobilitätsangebot anbieten (Klinge et al. 2020, S. 13). Bei den multi­modalen oder auch integrierten Mobilitätsplattformen werden neben den eigenen Mobi­litätsservices auch andere Anbieter in das Angebot mit integriert. Beispielsweise binden regionale Verkehrsbetriebe neben ihrem eigenen Angebot auch Car- oder Bikesharing­dienste mit in die Plattform ein (Klinge et al. 2020, S. 13; Adam und Meyer, 2015, S. 592).

Bedingt durch die Einbettung von externen Angeboten ergeben sich Differenzen in der Wertschöpfungstiefe und -weite. „Die Wertschöpfungstiefe beschreibt hier die Einbin­dung technischer Systeme, wie Buchungs-, Planungs- und Zahlungssysteme der inte­grierten Anbieter. Die Wertschöpfungsweite bezieht sich auf die Diversität der integrier­ten Mobilitätsangebote: ÖPNV, Car-, Bike-, Ride-Sharing, etc.“ (Klinge et al. 2020, S. 13)

Die multimodale Mobilitätsplattform ermöglicht es bisher scharf getrennte Verkehrsträger wie Auto, Zug und Bus zusammenzuführen (Baumann und Püschner 2020, S. 165). Um langfristig am Markt Bestand zu haben, müssen die kombinierten Verkehrsangebote ein­fach, routinefähig, kostengünstig und intuitiv zu nutzen sein (Canzler und Knie 2012, S. 10). Neben der leichten Zugänglichkeit stellen die verbesserte Effektivität, Effizienz und ökologische Bilanz weitere Anreize dar. „Die Zukunft der Mobilität [liegt] in der intelligen­ten Vernetzung und Integration der Verkehrssysteme und Verkehrsträger mit- und un­tereinander. Dazu braucht es sowohl neue Technologien als auch ein neues Bewusst­sein der Nutzer des Systems.“ (Bläser und Schmidt 2012, S. 509). Vor dem Hintergrund sollte das Belangen aller Verkehrsteilnehmenden bei der Entwicklung der Mobilitätskon­zepte berücksichtigt werden (Hagen et al. 2020, S. 54).

Um einen Überblick über die Sharing-Angebote zu erhalten, findet im Rahmen der Arbeit eine Einteilung nach Dienstleistungstypen in übergeordnete Cluster statt. Abbildung 3 stellt die multimodalen (innerer Kreis) und monomodalen (äußerer Kreis) Mobilitätsplatt­formen dar. Anzumerken ist, dass die Cluster keinen Anspruch auf Vollständigkeit stel­len. Darüber hinaus ist eine klare Abgrenzung der Angebote nicht immer möglich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Angebot von Mobilitätsplattformen (eigene Darstellung nach Klinge et al. 2020, S.12)

Shared Mobility

Shared Mobility beinhaltet die Planung von Mobilität in einem Gesamtsystem, in dem Angebote verschiedener Mobilitätsdienstleistungen und Verkehrsmittel verknüpft und gebündelt werden. Dabei kommen alle bekannten Systeme und Transportmittel in Frage, wie zum Beispiel Carsharing, Bikesharing oder ÖPNV (Lanzendorf und Hebsaker 2017, S. 141). „Die systematische Verknüpfung des ÖPNV mit allen vor- und nachgelagerten Mobilitätsangeboten im Gesamtverkehrssystem ist eine wesentliche Voraussetzung für eine flexible Verkehrsmittelwahl.“ (Umweltbundesamt 2021, S. 24). Räumlich gesehen findet die Verbindung der Verkehrsmittel an Mobilitätsstationen statt.

Carsharing

Carsharing wird in den stationsgebundenen und stationsflexiblen Ansatz, als auch das Free-Floating unterteilt. Bei der „klassischen“ stationsbasierten Variante ist der Abhol- und Rückgabeort des Fahrzeugs gleich, wohingegen der Ort beim stationsflexiblen An­satz nicht gleich sein muss. Vor allem in Großstädten mit hohem Verkehrsaufkommen und wenigen Parkplätzen bietet sich das Free-Floating an. Hier können die Fahrzeuge frei im Rahmen des begrenzten Gebiets abgeholt und zurückgegeben werden. Diese Variante wird mittlerweile vom Großteil der Anbieter bedient. Jedoch beeinträchtigt das Geschäftsmodell auch die Planung durch die begrenzte Vorhersehbarkeit der Fahrzeug­verfügbarkeit (Terwelp 2019, S. 8). Ein Großteil der Carsharing-Fahrzeuge ist bereits mit elektrischem Antrieb unterwegs (Malzahn et al. 2020, S. 71). Grundsätzlich wird beim Carsharing das Fahrzeug selbst geteilt, wohingegen beim Ridesharing eine gemein­same Nutzung eines Fahrtwegs stattfindet (Stocker 2021, S. 74).

Ridesharing und -pooling

Ridesharing beinhaltet App-basierte Mitfahrdienste, die häufig von professionellen Dienstleistern durchgeführt werden. Für einen reibungslosen Ablauf und der Zuordnung von Fahrzeug und Mitfahrern basiert die Dienstleistung auf der Übermittlung von Echt­zeitinformationen (Weber et al. 2020, S. 19). Auch beim Ridepooling spielt die Nutzung von echtzeitbasierter IKT eine wesentliche Rolle. Der Unterschied zum Ridesharing be­steht in der Bündelung von Fahrtwünschen (Viergutz und Brinkmann 110, S. 14). Der Vorteil für Fahrgäste ist der geringere Preis, auch wenn dafür ein Umweg in Kauf ge­nommen werden muss. Wie auch Carsharing können Ridesharing und -pooling einen Beitrag zur Reduzierung des Pkw-Besitzes leisten. Entscheidend ist jedoch, dass die Angebote den ÖPNV ergänzen und nicht ersetzen (Umweltbundesamt 2021, S. 23).

Bikesharing, (E)-Motoroller und (E)-Tretroller

Bikesharing kann ebenfalls in die stationsgebundene und stationsflexible Variante und Free-Floating unterteilt werden (Terwelp 2019, S. 8). „Die schnelle Expansion von Bike­sharing kann auf soziale und ökologische Faktoren zurückgeführt werden, insbesondere auf die Notwendigkeit, eine Mobilitätslösung für das urbane Umfeld zu finden, mit der Verkehrsbelastung und Luftverschmutzung bewältigt werden können.“ (Katzlinger 2020, S. 12). Aber auch (E)-Motorroller und (E)-Tretroller erfreuen sich zunehmend großer Beliebtheit und sind besonders geeignet, um „die Lücke zwischen Fahrrad und Auto“ zu schließen (Nefzger 2019).

2.2.2 Autonome Mobilität

Die vielerorts überlastete Verkehrsinfrastruktur führt dazu, dass Technologien zum au­tomatisierten, autonomen Fahren und damit einhergehende neue Mobilitätskonzepte im­mer weiter in den Fokus rücken (Kolb et al. 2020, S. 59). In Zukunft wird das autonome Fahren nicht nur eine Technologie darstellen, sondern das Grundverständnis von Mobi­lität und das Mobilitätsverhalten der Bevölkerung weitgehend verändern (Bratzel und Thömmes 2018, S. 39).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung4: Übersicht der Automatisierungsgrade(VDA2015, S. 15)

Grundsätzlich wird beim autonomen Fahren in fünf Level der Automatisierung unter­schieden (vgl. Abbildung 4). Stufe 1 beinhaltet das assistierte Fahren, das durch

Spurhalteassistenten oder Antiblockiersysteme unterstützt wird. Fahrzeuge des Premi­umsegments besitzen mittlerweile die Teilautomatisierung der Stufe 2, etwa durch Ein­parkhilfen oder Stauassistenten. In Bezug auf die Kontrolle hat der Fahrzeuglenker je­doch weiterhin die Pflicht das Fahrzeug zu überwachen und (teilweise) zu lenken. Da­gegen kann in Stufe 3 der Hochautomatisierung die Fahraufgabe an das Fahrzeug in gewissen Nutzungssituationen abgegeben werden, sodass die Fahrzeugtechnologie die Umweltbeobachtung übernimmt. Der Fahrer sollte jedoch im Stande sein, die Fahrzeug­kontrolle in kürzester Zeit wieder zu erlangen, wenn er dazu vom System aufgefordert wird (Verband der Automobilindustrie 2015, S. 15; Bratzel und Thömmes 2018, S. 39).

Die Stufe 4 der „Vollautomatisierung“ und Stufe 5 „Fahrerlos“ stellen eine deutliche Wei­terentwicklung im Vergleich zu den vorherigen Stufen dar. Beim vollautomatisierten Fah­ren kann der Fahrer die Steuerung in definierten Nutzungssituationen vollständig an das Fahrzeugsystem abgeben, ohne eingreifen zu müssen. Das Fahrzeug besitzt jedoch noch Lenkrad und Pedalerie, da es noch nicht gänzlich ohne Fahrer auskommt. Im Ge­gensatz dazu besteht beim fahrerlosen Fahrzeug nicht mehr die Möglichkeit dieses ma­nuell zu steuern (Bratzel und Thömmes 2018, S. 41).

Die Nutzung von autonomen Fahrzeugen ist zum einen im Individualverkehr und im ÖV denkbar. Da sich die Masterarbeit auf den Personenverkehr konzentriert und der ÖPNV in den Städten einen wichtigen Baustein der Mobilität darstellt, wird an dieser Stelle nur auf die Automatisierung im öffentlichen Verkehr eingegangen.

Wenn sich nicht alle Strecken im öffentlichen Netz wirtschaftlich betreiben lassen, kann die Automatisierung verschiedener Flotten den kostengünstigeren Betrieb ermöglichen. Dazu zählen insbesondere fahrerlose U-Bahnen und Busse in verschiedenen Gefäßgrö­ßen. Bei der U-Bahn besteht der Vorteil, dass diese in abgeschlossenen Verkehrsberei­chen fahren und an Schienen gebunden sind, wohingegen sich der Bus der Herausfor­derung der örtlichen Orientierung stellen muss. Bei kleineren Bussen, so genannten au­tonom fahrenden Shuttlebussen, mit kürzeren Strecken und einem geringen Passagier­aufkommen, lässt sich der Betrieb jedoch gut umsetzen. Außerdem sind die Shuttle­busse hauptsächlich mit einem Elektroantrieb ausgestattet (Kolb et al. 2020, S. 59-60).

Bereits heute werden in Pilotprojekten und Testbetrieben Shuttles in verschiedenen For­men und Varianten der Technologieentwicklung des automatisierten Fahrens im Öffent­lichen Verkehr getestet (Knie et al. 2019, S. 18). Sie bieten die Möglichkeit Busbetriebe zu ergänzen, als Zubringer zu fungieren oder Fahrtwünsche „On Demand“ in Echtzeit ohne Fahrplan zu erfüllen (Derer und Geis 2020, S. 7). „Diese autonomen Flotten haben das Potenzial, durch hohe Flexibilität und hohen Bedienkomfort potenziell einen Großteil des privaten Autoverkehrs in den Städten zu ersetzen.“ (Knie et al. 2019, S. 22).

Entscheidend ist an dieser Stelle jedoch das Zusammenspiel des klassischen und fle­xiblen Verkehrs in Verbindung mit weiteren Sharing-Konzepten. Autonome Fahrzeuge können ihre verkehrs- und umwelttechnischen Vorteile vor allem dann entfalten, wenn sie gemeinschaftlich genutzt werden und als integrierter Bestandteil des ÖPNV gelten (Umweltbundesamt 2021, S. 23). Da zukünftig auf Fahrer und damit verbundene Perso­nalkosten verzichtet werden kann, steigt ebenfalls die Wirtschaftlichkeit (Braun et al. 2020, S. 3).

Basierend auf der technologischen Ebene sind die bisher (teil-)automatisiert fahrenden Shuttles noch nicht serienreif und in ihrer Entwicklung noch weit vom Regelbetrieb ent­fernt. Es wird daher noch dauern, bis der autonome Shuttle sich als fester Bestandteil des ÖPNV integriert hat und die erwünschten Skaleneffekte erzielt werden (Derer und Geis 2020, S. 8; Knie et al. 2019, S. 23). Neben den technischen und betrieblichen Fra­gen gibt es vor allem gesellschaftliche Hürden. So stellt sich die Frage nach Haftung aus rechtlicher und ethischer Sicht im Falle eines Unfalls, ausgelöst durch technisches Ver­sagen.

In einer Studie wurde die gesellschaftliche Akzeptanz des voll autonomen Fahrens un­tersucht. Laut der Ergebnisse vertrauen lediglich 18,0% der Befragten auf die Zuverläs­sigkeit der autonomen Fahrzeuge. Auch das Thema Datenschutz wird von knapp zwei Drittel der Befragten (65,2%) kritisch gesehen, wenn autonome Fahrzeuge personenbe­zogene Daten sammeln. Besonders stark vertreten sind Bedenken hinsichtlich der Sys­temsicherheit, da 65% der Befragten davon ausgehen, dass es zu Unfällen oder einem Verkehrschaos kommt, wenn das System ausfällt oder sogar gehackt wird (Hampel et al. 2018, S. 42).

2.2.3 Smart Services und Products

Bereits heute werden Gegenstände wie Fahrzeuge oder Ampeln zu intelligenten Objek­ten. Mittels Sensoren werden Daten aus der Umgebung gesammelt und anschließend in Echtzeit zur Verfügung gestellt, wodurch die digitale Anschlussfähigkeit der Produkte gegeben ist (Baumann und Püschner 2020, S. 169). Einige der Smart Services und Pro­ducts werden nachfolgend vorgestellt.

Smart Parking

Studien haben gezeigt, dass in verkehrsreichen Umgebungen Autofahrer zwischen 3,5 bis 14 Minuten mit der Parkplatzsuche verbringen (Shoup 2006, S. 480; Paidi et al. 2018, S. 735; Barriga et al. 2019, S. 46). Das führt nicht nur zu Frustration der Fahrer, sondern auch zu Unfällen, Staus und erhöhter Luftverschmutzung. Fehlende Informationen zu freien Parkplätzen sind ein Grund für das ineffiziente Parkverhalten. Die Einführung von intelligenten Parksensoren und -technologien kann den Stadtverkehr entlasten, indem 11

Autofahrer zu freien Parkplätzen geführt werden (Manville et al. 2014, S. 153; Paidi et al. 2018, S. 735).

Die benötigten Informationen zur Parkplatzbelegung können mithilfe von Ultra­schallsensoren, Magnetometern und Multiagentensystemen erfasst werden (Paidi et al. 2018, S. 735). Die Informationen werden an ein Rechenzentrum gesendet und anschlie­ßend als Echtzeitdaten über das Smartphone dem Nutzer zur Verfügung gestellt. Auf diese Weise führt das System den Fahrer zum nächsten freien Parkplatz (Bibri und Krogstie 2020, S. 16; Manville et al. 2014, S. 153). Durch intelligente Parkleitsysteme kann die Parkplatzsuche zeitlich deutlich verringert und vorhandener Parkraum effizien­ter genutzt werden. Des Weiteren kann der Verkehrsfluss besser geregelt, Kraftstoff ge­spart und somit die Umweltbelastung reduziert werden (Baumann und Püschner 2020, S. 166; Faria et al. 2017, S. 5).

Smarte Parksysteme sollten außerdem das Bezahlen von Parkplätzen ermöglichen und über ein Preissystem verfügen, das basierend auf der Nachfrage zu Spitzenzeiten an­gepasst wird. Nicht zuletzt können mithilfe der angebrachten Kameras die Verkehrsre­geln überprüft und Verstöße erkannt und gemeldet werden (Barriga et al. 2019, S. 46).

Smart Traffic (Light)

Verkehrsleitsysteme gelten als eine der wichtigsten Aspekte von Smart Mobility. Im Zuge des schnellen Bevölkerungswachstums und überfüllten Straßen kommt es besonders in Großstädten häufig zu Verkehrsstaus. Intelligente Verkehrsmanagementsysteme unter Verwendung des IoT können dabei helfen, verschiedene Probleme beim Verkehrsma­nagement auf den Straßen anzugehen (Javaid et al., S. 393). Die Basis bildet hierbei die digitale Bereitstellung, intelligente Nutzung und Auswertung von Verkehrsdaten. Die Ver­kehrsdaten werden dafür nicht nur vom öffentlichen Personennahverkehr durch Senso­ren und Kameras an den Straßen bereitgestellt, sondern auch von und mit Hilfe von Privatpersonen, beispielsweise über GPS-Systeme in Autos (Flügge 2020b, S. 44; Bit­kom 2021).

Die aktuellen Ampelsysteme basieren auf einem festen Zyklus, der konstante Phasen für Rot, Gelb oder Grün vorgibt. Diese starren Systeme können sich somit nicht an dy­namische Änderungen des Verkehrsflusses anpassen. Vor diesem Hintergrund besteht der dringende Bedarf intelligente Verkehrsleitsysteme zu entwickeln, die den Verkehr automatisieren und steuern können. Intelligente Ampeln kombinieren traditionelle Am­peln mit einer Vielzahl von Sensoren und künstlicher Intelligenz, um den Fahrzeug- und Fußgängerverkehr effizienter zu leiten. Basierend auf den gesammelten Informationen kann die Zeit für die grüne Ampel verlängert werden, um im Falle eines Staus einen besseren Verkehrsfluss zu ermöglichen, oder aber auch verkürzt, um unnötige Warte­zeiten zu vermeiden. Neben der effektiveren Steuerung des Verkehrs kann auch der Energieverbrauch, die Fahrzeugemissionen sowie der städtische Lärm verbessert wer­den (Bhatia et al. 2020, S. 7093-7094; Faria et al. 2017, S. 6).

Des Weiteren können mittels eines Algorithmus Prognosen für die Verkehrsdichte in der Zukunft vorhergesagt werden, um künftig den Verkehrsfluss auf Straßen noch weiter zu optimieren und verschiedene Verkehrssituationen effizienter zu bewältigen. Dazu gehört beispielsweise die Priorisierung von Einsatzfahrzeugen im Stau, damit diese schneller an ihr Ziel kommen und Unfälle durch das Rangieren von Fahrzeugen vermieden werden können (Javaid et al., S. 393).

Smart Light

Nicht nur die Verkehrsampeln sollten an dieser Stelle betrachtet werden, auch die Stra­ßenlampen tragen zur Sicherheit im Verkehr bei. Die herkömmlich verwendeten High Intensity Discharge (HID) Lampen werden basierend auf festen Parametern wie der Ta­geszeit ein- und ausgeschaltet. Es besteht keine Möglichkeit die Intensität der Lichter zu regulieren, wenn beispielsweise keine Verkehrsteilnehmer unterwegs sind. Diese Um­stände führen zu einem erheblichen Energieverbrauch (Umamaheswari 2021, S. 117).

Daher werden mittlerweile vielerorts die herkömmlichen Lampen gegen LED-Lampen ausgetauscht, die eine längere Lebensdauer besitzen, dessen Intensität geregelt wer­den können und wodurch somit auch der Energiebedarf reduziert werden kann. Mithilfe von Smart Light kann die Straßenbeleuchtung über ihren ursprünglichen Zweck hinaus erweitert werden. Das intelligente Beleuchtungssystem ist in erster Linie mit einer Sen­sortechnologie ausgestattet, die die Fernwartung und -steuerung der Straßenlaternen ermöglicht. Basierend auf dem intelligenten Straßenlaternennetzwerk wird der Einsatz von Qualitäts- und Lärmsensoren ermöglicht, der Energieverbrauch überwacht und Kos­ten gespart. Es ergeben sich außerdem weitere Nicht-Beleuchtungsanwendungen wie eine Echtzeitüberwachung des Verkehrs- und Stauniveaus durch die Verbindung der Straßenbeleuchtung mit den Verkehrssensoren. Des Weiteren kann intelligentes Parken mithilfe von Parksensoren und Kameras unterstützt werden. Insgesamt bietet Smart Light allen Verkehrsteilnehmern eine sichere Nachtumgebung und gestaltet das städti­sche Leben umweltfreundlicher (Bibri und Krogstie 2020, S. 16; Umamaheswari 2021, S. 118).

2.3 Gesellschaftliche Entwicklungen und deren Auswirkungen auf die Mo­bilität

Ein Blick in die Zukunft verrät, dass es eine Reihe von Megatrends gibt, die sich auf die Mobilität auswirken. Dazu gehören der Anstieg der Sharing-Kultur und die zunehmende

Verbreitung vernetzter Systeme, die Corona-bedingten Veränderungen der Arbeitsmo­delle und der demografische Wandel. Es entstehen Mobilitätskonzepte, die auf die un­terschiedlichen Bedürfnisse und Anforderungen der städtischen Bevölkerung eingehen (Schelewsky 2013, S. 308; Lenz et al. 2019, S. 19). Untersuchungsgegenstand der fol­genden Kapitel ist das Zusammenwirken von gesellschaftlichen Einflussfaktoren und der Mobilität. Die Erkenntnisse sind wichtig, um zu verstehen, wie zukünftige Smart Mobility Konzepte aussehen könnten.

2.3.1 Shared Economy

Die Begriffe „Sharing“ oder auch „Nutzen statt Besitzen“ sind als Konzept des gemein­schaftlichen Gebrauchs bereits weit verbreitet. Mit der Bezeichnung sind Alltagsprakti­ken gemeint, die auf den gemeinschaftlichen Konsum von Dienstleistungen und Gütern abzielen (Baedeker et al. 2018, S. 22). Die grundsätzliche Idee des Teilens liegt einer wirtschaftlichen Entscheidung eines Menschen zugrunde, der seinen eignen Vorteil ma­ximieren will. Der Wohlstand von jedem erhöht sich, je mehr miteinander geteilt wird. „Neben dem ökonomischen Vorteil stehen auch der Umweltgedanke, soziales Verant­wortungsbewusstsein, Ressourcenschonung oder aber auch Kollaboration und Kommu­nikation im Vordergrund.“ (Katzlinger 2020, S. 2).

Sharing Economy beinhaltet alle ökonomischen Aktivitäten, die sich auf dem Teilen von Wissen, Produkten und Dienstleistungen stützen. Das Konzept beruht dabei auf zwei Merkmalen. Zum einen geht es primär um den temporären Zugang und Nutzung von Produkten und Dienstleistungen, anstatt diese zu besitzen. Zum anderen muss als Vo­raussetzung eine gewisse Plattform vorhanden sein, um die Sharing-Strukturen zu er­möglichen (Pätzold 2019, 33).

Die Informations- und Kommunikationstechnologie fungiert dabei als Treiber der Sharing Economy und ermöglicht einen Aufschwung des Teilens. Auf Grundlage des Internets und Smartphones wachsen Tausch- und Mietoptionen in beachtlicher Geschwindigkeit. Die Menschen sind einfacher und schneller vernetzt, können sich über verschiedenste Internetplattformen an den Tauschprozessen beteiligen und über Produkte und Services austauschen (Baedeker et al. 2018, S. 22-23; Katzlinger 2020, S. 4).

Shared Mobility stellt einen Teilbereich der Sharing Economy dar. In einer Studie von Price Waterhouse Coopers, die in sechs europäischen Ländern durchgeführt wurde, ga­ben mehr als die Hälfte der Befragten an, Sharing-Dienste zu nutzen. Am stärksten war das Segment Musik und Unterhaltung (28%) vertreten, gefolgt von Übernachtung (20%) und Mobilität (19%) (PwC 2018, S. 21). Im Rahmen der Mobilität liegt der Fokus auf dem Teilen von Fortbewegungsmitteln, wie die gemeinsame Nutzung von Autos, Fahrrädern oder Scootern.

Die Digitalisierung agiert auch hier als Grundlage für multimodale Verkehre durch Sha­ring-Angebote. Die Mobilität im Alltag der Bevölkerung ist vielseitig und führt je nach den Bedürfnissen zu unterschiedlichen Reichweiten und Verkehrsmitteln. Durch die Sharing Economy entstehen neue Möglichkeiten für eine gemeinschaftliche Mobilität. Neben den bereits geteilten klassischen Fortbewegungsmitteln im ÖPNV werden auch vermehrt an­dere (private) Fahrzeuge geteilt (Baedeker et al. 2018, S. 24).

Durch die technologischen Transformationsprozesse wurde im Rahmen der Vernetzung und Integration der Mobilitätsangebote eine Alternative zum MIV geschaffen. Für ein möglichst attraktives Angebot sollten die Mobilitätsanbieter über ihr eigenes Portfolio hinausdenken und geeignete Beziehungen mit anderen Angeboten eingehen. Dabei ver­einfachen Smartphones und Apps den Zugang zu Mobilitätsangeboten (Umweltbundesamt 2021, S. 16). Grundsätzlich können durch die gemeinsame Nutzung der Verkehrsmittel positive ökologische Effekte erzielt und die Auslastung erhöht werden (Tils et al. 2016, S. 89).

„Das zentrale Ergebnis des Projektes Nutzen statt Besitzen zeigt [allerdings], dass die Sharing Economy keineswegs immer den Königsweg der Nachhaltigkeit im ökologi­schen Konsum darstellt.“ (Clausen et al. 2017, S. 30). Sharing hat nicht direkt umwelt­entlastende Effekte zur Folge, da die neuen Angebote vielmehr zu Veränderungen im Konsumverhalten führen. Doch Verhaltensänderungen sind ein langwieriger Prozess, welcher sich gut am Beispiel des Carsharings darstellen lässt. Der Verbreitungsgrad des Carsharings breitet sich zwar 25 Jahre nach Markteinführung weiter aus, dennoch erfor­dert es ein grundsätzlich anderes Mobilitätsverhalten. Mittlerweile ist die anfänglich ge­ringe Flexibilität im Zuge des Free-Floatings gestiegen, allerdings entschädigt das ein­gesparte Geld den Großteil der Bevölkerung (noch) nicht für die Anstrengung, die damit verbunden ist (Clausen et al. 2017, S. 32). Das Auto wird zwar zunehmend als ein Ver­kehrsmittel neben anderen und weniger als ein Statussymbol bei Teilen der Bevölkerung gesehen, jedoch ist hier noch nicht von einem tiefgreifenden Wandel die Rede (Haas 2018, S. 552).

„Ein verändertes Bewusstsein in Bezug auf Mobilität, welches aus dem Einsatz bewusst­seinsbildender Maßnahmen resultiert, gepaart mit einem guten Angebot an öffentlichen Verkehrsmitteln oder auch einfach zugänglicher Verkehrsdienstleistung mit ganzheitli­chen Ansätzen, kann dazu führen, den eigenen Pkw öfter stehen zu lassen oder erst gar keinen zu besitzen.“ (Bläser und Schmidt 2012, S. 512). Erst wenn die Gesellschaft ihr Mobilitätsverhalten langfristig ändert und der Besitz eines eignen Autos nicht mehr als Statussymbol gesehen wird, können Shared Mobility Konzepte ihr volles Potential ent­wickeln. Die junge Generation zeigt vermehrt, dass für sie „Nutzen statt Besitzen“ eine attraktive Möglichkeit darstellt, um ihren mobilen Lebensstil zu gestalten (ZukunftsInstitut 2021). Auf die Betrachtung der unterschiedlichen Generationen und deren Einfluss auf die Mobilität wird im Abschnitt 2.3.3 eingegangen.

2.3.2 Neue Arbeitsmodelle

Die Corona-Krise hat gezeigt, wie schnell der digitale Schalter umgelegt werden kann, wenn es darauf ankommt. Was vorher als kaum darstellbar gesehen wurde, musste von heute auf morgen in die Tat umsetzt werden (Hampel 2021, S. 4). Ein Bereich der sich im Zuge der Krise stark verändert hat ist die Arbeitswelt. Aufgrund der Kontaktbeschrän­kungen haben viele Arbeitnehmer während der Pandemie zum ersten Mal die Erfahrun­gen im Homeoffice sammeln können (Nobis 2021, S. 4).

Bisher hatte das Thema Homeoffice wenig Anklang gefunden. Weder der Großteil der Arbeitgeber bot Homeoffice an, noch nutzten die Angestellten diese Möglichkeit, sodass Deutschland in Sachen mobiles Arbeiten deutlich unter dem europäischen Durchschnitt lag (Eurostat 2018). Verschiedene Studien belegen mittlerweile die stärkere Digitalisie­rung der Arbeitswelt. Je nach methodischer Grundlage variieren die Ergebnisse des Homeoffice-Potenzials zwischen 17% (Pestel 2020), 29% (Boeri et al. 2020, S. 60), 37% (Dingel und Neiman 2020, S.12) und 42% (Fadinger und Schymik 2020, S. 2).

Bei der Frage nach dem Umfang mit Homeoffice nach Ende der Pandemie spalten sich die Meinungen. Laut den Ergebnissen einer Befragung mit 500 deutschen Unternehmen in 2020 gaben 89% der Unternehmen an, dass sie in Zukunft mobiles Arbeiten in größe­rem Umfang anbieten werden (Bertelsmann Stiftung, 2020). Resultierend aus einer Um­frage im selben Jahr wollen 51% der Befragten gar nicht oder nur teilweise zurück an den betrieblichen Arbeitsplatz. 49% geben allerdings an, dass sie bereitwillig oder aus einem Pflichtgefühl nach der Pandemie wieder in den Betrieb wollen (ifo Institut und Randstad 2019). „Anekdotische Evidenz könnte sogar vermuten lassen, dass Büros bald vielerorts vollständig der Vergangenheit angehören werden.“ (Alipour et al. 2020, S. 35).

Die Veränderung der Arbeitswelt hat einen enormen Einfluss auf die Verkehrsnachfrage. Der Grund hierfür liegt vor allem im Pendelverkehr. Basierend auf der Studie Mobilität in Deutschland von 2017 macht der Arbeitsweg 16% aller zurückgelegten Wege aus. Da das Auto weiterhin als beliebtestes Fortbewegungsmittel dient und die Arbeitswege eine hohe durchschnittliche Länge aufweisen, führt der Pendelverkehr zu einem Drittel der gesamten Pkw-Fahrleistung (Nobis und Kuhnimhof 2018, S. 61). Laut der Studie, die im März 2020 vom ADAC durchgeführt wurde, hat sich der Anteil der Arbeits- oder Ausbil­dungsplatzwege an Werktagen von 66% auf 32% halbiert (Meyer 2020). Durch den Rückgang von Arbeitswegen sind daher nachhaltige Konsequenzen für die Mobilität zu erwarten.

Die geringere Mobilitätsauslastung kann neben Homeoffice, Kurzarbeit, Freistellung und Arbeitslosigkeit auch auf Änderungen im Bildungssektor zurückgeführt werden. Durch die zeitweilige Verlagerung des Präsenzunterrichts an Schulen und Universitäten zum Onlineunterricht sind auch hier Wege entfallen (Hagen et al. 2020, S. 11).

„Aktuell ist die grundsätzlich starke Habitualisierung der Verkehrsmittelwahl teilweise aufgehoben.“ (Krämer 2020, S. 89). Vor diesem Hintergrund hat sich der Modal Split während der Corona-Pandemie stark verändert. Bei dem bereits beschriebenen gerin­geren Mobilitätsniveau in der Nutzung der Verkehrsmittel ist die Nachfrage für den MIV und das Fahrrad gestiegen. Der „Verlierer“ ist an dieser Stelle der ÖPNV. Dies bestäti­gen auch Umfragen aus 2020 (Hagen et al. 2020, S. 3) und 2021 (Sunder et al. 2021, S. 11-12). Die Gründe hierfür liegen zum einen am generellen Rückgang der Mobilität und dem Umstieg vom ÖPNV auf MIV, zum anderen an der Sorge um die Ansteckungs­gefahr (Hagen et al. 2020, S. 3). In der DLR-Erhebung im April 2020 gaben ebenfalls zwei Drittel der Befragten an, sich im ÖPNV unwohl zu fühlen (Nobis 2021, S. 3). Die verringerte Nachfrage brachte die Verkehrsbetriebe in wirtschaftliche Schwierigkeiten, die wiederum das Angebot reduzierten und somit die Nachfrage weiter schwächten (Hagen et al. 2020, S. 11). Der Rückgang könnte außerdem damit begründet werden, dass durch den gesunkenen Pendelbedarf die ÖPNV-Karte finanziell unattraktiver wurde und somit andere Verkehrsmittel attraktiver erschienen (Sunder et al. 2021, S. 12).

Langfristig stellt der veränderte Modal Split zugunsten des Pkw und zu Lasten der ÖV- Nachfrage eine Gefahr für die Verkehrswende dar, wenn die Verteilung auch nach Ende der Pandemie so bleiben sollte. In einer qualitativen Analyse mit 19 Experten gaben diese an, dass sich ihrer Meinung nach die Pkw-Nachfrage auch nach Ende der Pan­demie weiter erhöhen und der ÖPNV vor einem langfristigen Rückgang stehen wird (Ha­gen et al. 2020, S. 4,11). Zum aktuellen Zeitpunkt lässt sich diese Abschätzung jedoch nicht final bestätigen und es werden weitere Untersuchungen nötig sein.

2.3.3 Demografischer Wandel

Der demografische Wandel hat in Deutschland längst Einzug erhalten. „Die sinkende Zahl der Menschen im jüngeren Alter und die gleichzeitig steigende Zahl älterer Men­schen verschieben den demografischen Rahmen in bisher nicht gekannter Art und Weise.“ (Statistisches Bundesamt 2022). Der demografische Wandel umfasst grund­sätzlich allgemeine Veränderungen in der Beschaffenheit von Gesellschaften, beson­ders bezogen auf die Altersstruktur. In Hinblick auf Deutschland werden zum einen der langfristige Rückgang der absoluten Bevölkerungszahl und zum anderen eine alters­strukturelle Veränderung mit Zunahme der älteren Bevölkerung erwartet (infas und DLR 2010, S. 3).

Die steigenden Lebenserwartungen der Menschen sind dabei auf Fortschritte der Berei­che Medizin, Ernährung und Hygiene zurückzuführen (Schubert et al. 2018, S. 11). Das Statistische Bundesamt prognostiziert für Deutschland, dass bis 2060 die Einwohnerzahl auf 67,6 Millionen zurückgehen, der Anteil der Menschen im Alter von 65 Jahren und älter jedoch ansteigen wird. Der Anstieg der über 60-Jährigen wird sich in den nächsten Jahren weiter verstärken, wenn die Baby-Boomer Generation allmählich in dieses Alter nachrückt. In Kombination mit den sinkenden Personenzahlen der jüngeren Geburtsjahr­gänge, bilden die ab 65-Jährigen im Zeitverlauf einen Großteil der Gesamtbevölkerung (Statistisches Bundesamt 2022).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Alterspyramide (Statistisches Bundesamt 2022a)

Es ist davon auszugehen, dass sich der demografische Wandel und die Veränderung der Altersstruktur auch auf die Alltagsmobilität auswirken werden. Dabei führen die Pkw­Verfügbarkeit und MIV-Nutzung altersbedingt in den kommenden Jahrzehnten zu wider­sprüchlichen Effekten. Bei den jüngeren Erwachsenen (18 bis 35 Jahre) kommt es be­reits zu einer Abkehr von dem Besitz eines eigenen Pkw, wohingegen die Führerschein­quote und die Pkw-Verfügbarkeit bei den Älteren steigt (Umweltbundesamt 2021, S. 13; Tils et al. 2016, S. 93). An dieser Stelle wird zuerst die ältere Bevölkerung betrachtet.

Aufgrund des demografischen Wandels wird angenommen, dass der Anteil körperlich eingeschränkter Personen zunehmen wird und somit die Relevanz der Nahmobilität steigt (Umweltbundesamt 2021, S. 13). Vor dem Hintergrund sollten Versorgungsstruk­turen und Mobilitätskonzepte entwickelt werden, die unabhängig von körperlicher und geistiger Verfassung leicht nutzbar sind (ZukunftsInstitut 2021). Bisher wurden Vermu­tungen zur Mobilität auf Grundlage der Anteile von Personen über 65 Jahren angestellt. Es wird jedoch übersehen, dass die erwähnten Fortschritte in der Medizin und anderen Bereichen zu einer Verlängerung der Lebensdauer und einer Verlagerung der „proble­matischen“ Phasen nach hinten führt. Die zukünftigen 60-Jährigen sind körperlich und kognitiv deutlich fitter als die 60-Jährigen vor 30 Jahren. Somit sollten die Werte der Vergangenheit nicht gleichermaßen auf die Zukunft übertragen werden (VCÖ 2015, S. 9).

Es ist also davon auszugehen, dass der Bedarf an individueller Mobilität der künftigen älteren Bevölkerung gegenüber früheren Generationen steigen wird. Schubert et al. (2018, S. 11) beschreiben, dass sich bereits in den letzten Jahren ein Anstieg der Mobi­lität bei besagter Personengruppe beobachten ließ. „Die steigende Anzahl täglicher Wege und Aktivitäten außer Haus spiegelt den Wunsch älterer Menschen nach Teilhabe am gesellschaftlichen Leben wider.“ (Schubert et al. 2018, S. 11).

Bei den älteren Verkehrsteilnehmern ist das beliebteste Fortbewegungsmittel nach wie vor das Auto und weniger der ÖPNV (Canzler und Knie 2012, S. 7). Die Anzahl der Führerscheinbesitzer im hohen Alter stieg in den vergangenen Jahren (infas und DLR 2010, S. 10). Es ist zu erkennen, dass der eigene Pkw für die ältere Bevölkerung von großer Bedeutung in Hinblick auf die selbstbestimmte Mobilität darstellt. Vor dem Hin­tergrund stellen Fahrerassistenzsysteme und in Zukunft autonome Fahrzeuge eine Per­spektive dar, um die individuelle Mobilität aufrecht zu erhalten. Fahrerassistenzsysteme können altersbedingte Leistungseinbußen ausgleichen und somit Automobilität bis ins hohe Alter gewährleisten. Zwar nimmt auch die digitale Kompetenz bei älteren Men­schen zu, jedoch wird es immer einen gewissen Anteil an nicht technikaffinen Menschen geben (VCÖ 2015, S. 15).

Ganz anders sieht es bei den jüngeren Generationen aus. Sie nutzen das Smartphone und neue Kommunikationstechnologien um Wege zu planen, Vor- und Nachteile von Verkehrsmitteln zu vergleichen und diese flexibel auszuwählen. Es ermöglicht ihnen eine einfache Auswahl zwischen dem Öffentlichem Verkehr, Fahrrad, Fußwegen und Car­sharing (VCÖ 2015, S. 10-11). Die jüngeren Generationen (unter 45 Jahre alt) bilden außerdem die Hauptnutzer von innovativen Verkehrsangeboten wie Ridehailing, Car- und Bikesharing (Umweltbundesamt 2021, S. 13). Das hängt vor allem mit der veränder­ten Mobilitätseinstellung zusammen, da sie ohne Autobesitz mobil sein wollen und der eigene Pkw an Bedeutung verliert (Wolter 2012, S. 528).

Das Zukunftsinstitut hat im Auftrag von Ford die Einstellungen und Erwartungen der Ge­neration Z und Y in Bezug auf die Zukunft der Mobilität und des Autos untersucht. Laut den Ergebnissen wünschen sich 70% der GEN Z möglichst preisgünstige Mobilitätsan­gebote zu geringen Kosten. Das Hauptverkehrsmittel (47%) stellt der ÖPNV dar, dicht gefolgt vom Auto (44%). Zwei Drittel der GEN Z wünschen sich eine vernetzte Mobilität von Tür zu Tür und einen fließenden Übergang zwischen den Verkehrsmitteln. Außer­dem erwarten 60% eine bessere Verbindung von individueller Mobilität und öffentlichem Verkehr (Caba und Rauch 2020, S. 47—48).

Das Auto ist zwar weiterhin relevant, seine Bedeutung ändert sich jedoch grundlegend. Das Privatauto, was bisher oftmals ein Symbol für Wohlstand und Status war, wird nun eher rational betrachtet. Die Jüngeren stellen vielmehr die Kosten-Nutzen-Rechnung ei­nes eigenen Pkw in den Vordergrund (VCÖ 2015, S. 14). Resultierend aus der Untersu­chung vom Institut für Mobilitätsforschung sinkt die Pkw-Verfügbarkeit sowie der MIV- Anteil der jungen Erwachsenen (ifmo 2011, S. 9-10). Die Gründe für den Abwand vom eigenen Auto hängen neben dem Bedeutungswandel des Autos und einer gestiegenen Preissensibilität auch mit dem generellen Umschwung hin zum „Nutzen statt Besitzen“ zusammen (Lenz 2018, S. 1548).

2.4 Evaluierung der Smart Mobility Konzepte in Barcelona und Berlin

Smart Mobility ist ein Schlüsselfaktor zur Veränderung des Verkehrs und der Entwick­lung zu einer lebenswerten Stadt. Es wird die Art und Weise wie wir uns bisher fortbe­wegt haben auf lange Sicht verändern (Faria et al. 2017, S. 3). Weltweit entstehen in diesem Kontext mehrere Projekte und viele Städte versuchen durch den digitalen Wan­del und technologische Innovationen der Definition von Smart Mobility näher zu kom­men.

Barcelona wird laut mehreren Umfragen und Studien als eine der am weitesten fortge­schrittenen Smart Cities weltweit angesehen und daher oft als Vorzeigebeispiel heran­gezogen (Gasco-Hernandez 2018, S. 51-52; Manville et al. 2014, S. 10; Aletâ et al. 2017, S. 168; Drechsler 2019, S. 420). Auch der Smart City Expo World Congress (SCEWC) findet seit 2011 in Barcelona statt und ist die international führende Veranstal­tung für urbane Innovationen auf der ganzen Welt (Smart City Expo 2022). Des Weiteren ist der Modal Split von Barcelona ähnlich zu dem von Berlin (siehe Abbildung 6). Vor diesem Hintergrund war es nahezu unumgänglich, Barcelona als Referenzstadt für die Analyse der vorliegenden Arbeit auszuwählen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Modal Split Barcelona und Berlin (eigene Darstellung nach Deloitte Insights 2018; Deloitte Insights 2020)

Im Nachfolgenden werden die Smart Mobility Initiativen von Barcelona und Berlin be­trachtet. Diese sind analog zu der in Kapitel 2.1 vorgestellten Aufteilung der Smart Mo­bility Bausteine unterteilt.

2.4.1 Smart Mobility in Barcelona

Die am Mittelmeer liegende Stadt Barcelona ist die zweitgrößte Stadt Spaniens und die Hauptstadt Kataloniens. Mit einer Bevölkerung von 1,6 Millionen und einer überdurch­schnittlichen hohen Bevölkerungsdichte von über 16.300 Einwohnern pro Quadratkilo­meter ist sie eine Besonderheit im EU-weiten Vergleich (Instituto Nacional de Estad^stica 2020; Ajuntament de Barcelona 2019). Die Stadt ist in 10 Bezirke unterschiedlicher Größe unterteilt, die sich weiter in 73 Stadtteile (Barrios) aufgliedern (siehe Abbildung 7).

Die hohe Bevölkerungsdichte stellt die Stadt in allen Bereichen vor besondere Heraus­forderungen. Technologie war und ist dabei der Kern des Stadtentwicklungsmodells und ein wesentliches Werkzeug zur Unterstützung von Innovationsprozessen. Barcelona hat bereits früh das enorme Potenzial des IoT erkannt und ab 2012 mit der Implementierung von Smart City Lösungen begonnen. Die Stadt verfolgt dabei zwei Ziele. Zum einen wer­den neue Technologien genutzt, um das Wirtschaftswachstum zu fördern und zum an­deren um das Wohlergehen der Bürger zu verbessern (Gasco-Hernandez 2018, S. 53­54). Die Strategie umfasst Technologien in verschiedenen städtischen Systemen wie Abfallwirtschaft, Straßenbeleuchtung, soziale Innovation oder die Mobilität (Ravindra 2018). Barcelona verfolgt grundsätzlich die Prämisse, dass es keine Smart City ohne Smart Citizens gibt. Vor dem Hintergrund spielen die Bürger eine Schlüsselrolle bei der

Entwicklung der verschiedenen intelligenten Initiativen (Ferrer 2017, S. 74; Manville et al. 2014, S. 151).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Bezirke und Stadtteile von Barcelona (Barcelonamap360 2022)

2.4.1.1 Smart Services und Products

Smart Parking

Barcelona hat durch Investitionen in das IoT für städtische Systeme eine Vielzahl von Vorteilen erzielen können, so auch bei der Parkplatzsuche. Öffentliche Parkplätze wur­den mit Sensoren ausgestattet, die freie Parkplätze ermitteln können. Bereits 2014 wur­den 600 drahtlose Parksensoren der Firma WorldSensing auf den Straßen im Stadtteil Les Corts implementiert (Sotres et al. 2019, S. 11).

Das Smart Parking System basiert auf elektromagnetischen Sensoren, die eine Bele­gung des Parkplatzes ermitteln können und die Informationen an eine Central Manage­ment Unit (CMU) übertragen. Dafür sind die Sensoren mit dem IoT-Netzwerk verbunden und in Echtzeit verfügbar. Mittels der App ApparkB, ehemals Fastpark, können Fahrer zu entsprechend freien Parkplätzen geleitet werden (Madakam und Ramachandran 2015, S. 8). Die App beinhaltet außerdem ein intelligentes Bezahlsystem. Bürger müs­sen nur für die Zeit zahlen, die sie auch nutzen und nicht unnötig vor Parkuhren anste­hen. ApparkB verwendet dafür die geografische Position des Handys, um den Tarif ent­sprechend dem Standort und der Parkzone zu berechnen. Wenn der Nutzer wegfährt wird die Parkzeit beendet (Ajuntament de Barcelona 2014). Innerhalb eines Jahres nach der Umsetzung erteilte die Stadt 4000 Parktickets pro Tag (Ravindra 2018; Adler 2016).

Aufgrund der bereitstehenden Echtzeitdaten können langwierige Parkplatzsuchen ver­ringert und somit Stau und der Emissionsausstoß reduziert werden. Dadurch, dass die Fahrer weniger Zeit für die Parkplatzsuche benötigen, wird auch der Lärm reduziert und der Bau neuer Parkplätze entfällt, da vorhandene Parkplätze effizienter genutzt werden können (Manville et al. 2014, S. 153). Die erfassten Daten werden ebenfalls durch die Stadt genutzt, um das System stetig zu verbessern. Mithilfe der Aufzeichnung der App über Parkzeiten und Beliebtheit gewisser Parkplätze können Parkmuster identifiziert werden, die als Grundlage für die Optimierung der Parkplatzsituation dienen (Drechsler 2019, S. 422).

Smart Traffic (Light)

Barcelona verwendet intelligente Ampelanlagen zur Optimierung des Verkehrsmanage­ments in Echtzeit. Die mit Sensoren ausgerüsteten Ampeln im Stadtteil Sant Marü die­nen zum aktuellen Zeitpunkt vor allem der Datensammlung, um das makroskopische Fundamentaldiagramm (MFD) zu testen. „Das Makrofundamentaldiagramm ist ein Dia­gramm, das die Beziehung zwischen dem räumlichen Durchschnittsfluss, der Dichte und der Geschwindigkeit eines gesamten Netzwerks mit vielen separaten Verbindungen be­wertet.“ (GrowSmarter 2020, S. 2). Dafür werden alle Informationen von Fahrten inner­halb des Untersuchungsgebiets mithilfe von Sensoren des Verkehrsmagnetometers drahtlos aufgezeichnet, verarbeitet und analysiert. Durch Bereitstellung dieser Informa­tionen kann die Leistung des Ampelnetzes anhand der Fahrzeugdichte auf den Straßen beurteilt werden. Dadurch kann eine dynamische Anpassung der Ampelschaltzeiten er­folgen, um Störungen des Verkehrsflusses zu eliminieren und den Verkehr insgesamt weiter zu optimieren (Bibri und Krogstie 2020, S. 16; GrowSmarter 2020, S. 2).

Des Weiteren umfasst das intelligente Ampelsystem den automatischen Vorrang für öf­fentliche Verkehrsmittel und andere Verkehrsarten wie Rettungsdienste. Das System er­mittelt mittels GPS-Sensoren (Global Positioning System) und Verkehrsmanagement­software die ungefähre Route des Einsatzfahrzeugs und schaltet die Ampel entlang die­ser Route zum Ziel auf Grün. Somit kommt das Rettungsfahrzeug ohne Verzögerung durch und der Verkehrsfluss wird weniger gestört (Bibri und Krogstie 2020, S. 15-17; Channel Futures 2016).

Smart Light

Ebenfalls als smart gilt das Beleuchtungssystem in Barcelona. Das Ziel besteht darin, die ineffiziente und umweltschädliche Nutzung öffentlicher Straßenbeleuchtung zu ver­bessern. Insgesamt macht die Straßenbeleuchtung 20% des Energieverbrauchs der

Stadt aus (Ajuntament de Barcelona 2017). Um das Problem zu bewältigen wurden Stra­ßenlaternen mit LED-Technologie ausgestattet, die viel weniger Energie benötigt als her­kömmliche Glühbirnen. Der Plan zur Erneuerung der Straßenbeleuchtung sieht die Um­gestaltung der Leuchtmittel in 200 Straßen vor. Insgesamt werden 10.000 neue LED­Leuchten von 146.000 Straßenlampen installiert, was zu einer jährlichen Energieeinspa­rung von 5% führt (Ajuntament de Barcelona 2017).

Neben energiesparenden LED-Leuchten verfügen die Straßenlampen über Sensoren, um Informationen über die Umgebung (Temperatur, Luftqualität, Feuchtigkeit, Ver­schmutzung) sowie Lärm und Anwesenheit von Personen zu sammeln. Die Lampen kommunizieren mit einer zentralen Einheit auf der Straße (dem Schaltschrank), der wie­derum die Informationen an ein zentrales Kontrollzentrum sendet. Von dort können alle Aktivitäten und Dienste überwacht und gesteuert werden (Manville et al. 2014, S. 151­152).

Die Sensoren können die Beleuchtung je nach Tageszeit und Anwesenheit von Perso­nen anpassen. Wenn die Straßen leer sind, wird das Licht automatisch gedimmt, um weiter Energie zu sparen. Des Weiteren fungieren die Laternen auch als Access Points für einen öffentlichen kostenlosen Internetzugang. Insgesamt führten die Maßnahmen zu 30% Energieeinsparungen im gesamten städtischen Beleuchtungssystem und bieten mehr Sicherheit auf öffentlichen Plätzen (Drechsler 2019, S. 422-423; Adler 2016).

2.4.1.2 Shared Mobility

Shared Mobility ist eine gute Möglichkeit, um die Gesamtzahl der Fahrzeuge im Stadt­verkehr zu reduzieren, die Umweltverschmutzung zu verringern und eine nachhaltigere Mobilität zu fördern. In Barcelona gibt es verschiedene private und öffentliche Unterneh­men für gemeinsam genutzte Fortbewegungsmittel wie Autos, Motorräder oder Fahrrä­der (Ajuntament de Barcelona 2020b).

Fahrräder sind ein wichtiger Bestandteil des öffentlichen Verkehrssystems von Barcelona. Bicing ist ein innovatives Fahrradverleihsystem, das von der Stadt als öffent­licher Nahverkehrsdienst angeboten wird. Das Sharing-Angebot steht dabei ausschließ­lich den Bewohnern Barcelonas zur Verfügung. Gegenwärtig sind rund 7.000 klassische Fahrräder und circa 300 E-Bikes an 519 Stationen im Stadtgebiet verteilt (bicing 2021).

Die Stationen befinden sich in der Nähe von Orten mit hoher Personenfluktuation oder Sehenswürdigkeiten, zum Beispiel U-Bahn-Stationen, öffentlichen Parkplätzen oder Bib­liotheken. Per App lassen sich Daten über die Fahrradverfügbarkeit in Echtzeit abrufen und reservieren. Die mittlerweile 131.160 Abonnenten müssen eine Jahresgebühr von 47,16 € bezahlen und können die ersten 30 Minuten kostenlos fahren, was rund 91% der gesamten Fahrten entspricht. Barcelona hat allerdings wie viele andere Städte mit

Vandalismus zu kämpfen, was zu beschädigten Fahrrädern oder Stationen führt (Ilhan und Fietkiewicz 2017, S. 312-313).

In Bezug auf Ridesharing aus öffentlicher Hand wurde 2019 ein On Demand Busservice für den Bezirk Torre Baro eingeführt. Aufgrund von städtebaulichen Gegebenheiten kön­nen keine konventionellen Busse in dem Standteil eingesetzt werden. Der Service er­möglicht daher den Einwohnern eine flexiblere Mobilität und effizientere Anbindung an den Nahverkehr (Ajuntament de Barcelona 2020a).

Ergänzend wird ab Januar 2022 ein weiterer On Demand Busdienst in Montbau und Vall d'Hebron eingesetzt. Die fortschrittliche Lösung für die Mobilitätsbedürfnisse der Bewoh­ner basiert auf einem System, das die verschiedenen Fahrtanfragen zusammenführt und 26 feste Haltestellen bedient. Dieser kann per App oder telefonisch im Voraus bestellt werden (Ajuntament de Barcelona 2022).

Eine detailliertere Betrachtung der anderen Sharing-Dienste (Auto, Mopeds und Scoo­ter) erfolgt im Vergleich zwischen Barcelona und Berlin in Kapitel 2.4.3.

2.4.1.3 Autonome Mobilität

Die in 2016 eröffnete Linie 9 der Metro in Barcelona ist eine der fortschrittlichsten Kom­ponenten der Smart Mobility. Mit einer Länge von 47,8 km und 52 Stationen ist sie eine der längsten unterirdischen U-Bahn-Strecken Europas und bringt etwa 350.000 Men­schen täglich an ihr Ziel (Derer und Geis 2020, S. 6; TK Elevator 2016). Um das gesamte Metrosystem zu vernetzen wurde die automatisierte U-Bahn-Linie so gebaut, dass sie den Großteil der vorhandenen öffentlichen Stationen miteinander verbindet (Urban Hub 2020). Des Weiteren werden auch die Linie 10 und 11 aktuell automatisiert (Transports Metropolitans de Barcelona 2021a).

Die automatisierten U-Bahnen fahren ohne Personal und werden über eine intelligente Mobilitäts- und Steuerungslösung von der Zentrale aus geortet und gesteuert. Die Züge fahren mit der zugewiesenen Geschwindigkeit und halten nach Zeitplan an vorgeschrie­benen Bahnhöfen. Eine variable Anpassung ist dennoch möglich. Die Leitstelle über­wacht per Fernsteuerung und über Bordkameras in Echtzeit das Geschehen und kann jederzeit eingreifen (Transports Metropolitans de Barcelona 2021b).

Automatisierte U-Bahnen erhöhen nicht nur die Sicherheit und Zuverlässigkeit, sondern bieten auch eine größere Flexibilität und Kapazität. Die Steuerungs- und Überwachungs­technologie gestattet einen zuverlässigeren Betrieb, während die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler reduziert wird. Außerdem sind alle Bahnhöfe mit Bahnsteigtüren ausgestattet, sodass keine Personen auf die Gleise fallen können. Zugleich ermöglicht das System eine flexible Anpassung des Angebots an die Nachfrage, sodass Züge in Spitzenzeiten häufiger verkehren können, um den Bedürfnissen der öffentlichen Mobili­tät nachzukommen (Transports Metropolitans de Barcelona 2021b).

Da die Linie 9 mit bereits vorhandenen Linien und Knotenpunkten verbunden werden sollte, mussten die Stationen in 30 bis 90 Metern Tiefe gebaut werden. Vor dem Hinter­grund wurden die Stationen modular aufgebaut mit einer oberen und unteren Halle und über Aufzüge und Fahrtreppen verbunden. Dabei sind alle Aufzüge an ein innovatives Smart Control System (SCS) gekoppelt, das die Daten des Zugbetriebs in Echtzeit abruft und auf Basis von künstlicher Intelligenz die Leistung optimiert. Jeder Satz von Aufzügen bildet ein intelligentes System. Dieses lernt selbstständig, wie sich das Passagierauf­kommen in Abhängigkeit der Tages- und Jahreszeit auf der entsprechenden Straßen­oder Untergrundebene entwickelt. Mithilfe der gesammelten Daten können sich die Auf­züge optimal positionieren, die Wartezeiten verringern und der Personenstrom innerhalb der Station besser steuerbar gemacht werden (TK Elevator 2016; Urban Hub 2020).

2.4.1.4 Superblock

In Städten weltweit hat die autoabhängige Stadtplanung zu einem hohen Maß an Um­weltverschmutzung und Lärm geführt, sowie einer gleichzeitigen Verringerung der kör­perlichen Betätigung. Dabei wird bis zu 70% des öffentlichen Raums den Fahrzeugen gewidmet, wohingegen nur 25% für eine nachhaltige Gestaltung vorgesehen sind (Dava­los et al. 2016, S. 925).

Dieses Problem greift Barcelona im Konzept der Superblocks auf. Das neue Mobilitäts­modell dazu besteht aus einer innovativen Stadt- und Verkehrsplanungsstrategie mit dem Ziel, das typische städtische Straßennetz umzustrukturieren. Die Landnutzungsin­tervention sieht eine Reduzierung des motorisierten Verkehrs und damit einhergehende erhebliche Verringerung der Treibhausgasemissionen und des Lärms vor. Der öffentli­che Raum soll für die Menschen zurückgewonnen, Grünflächen in der Stadt vergrößert und die Lebensqualität der Bewohner verbessert werden (Duchéne 2019, S. 20; Lopez et al. 2020, S. 410-412, Mueller et al. 2020, S. 1-2).

Das Konzept der Superblocks wurde von der Urban Ecology Agency (BCNEcologia), einer öffentlichen Genossenschaft, entwickelt. Es baut auf den Prinzipien der Nachbar­schaftseinheit auf, indem es Hauptstraßennetze identifiziert und eine Anordnung von Blocks innerhalb der Maschen dieses Netzes errichtet (Staricco und Brovarone 2022, S. 355). Dieser Aufbau erfordert keine Änderung der festen Infrastrukturen oder den Abriss von Gebäuden (Lopez et al. 2020, S. 410). Von den geplanten 503 Superblocks, die sich über die gesamte Stadt erstrecken und im Laufe der Zeit errichtet werden sollen, wurden bisher 6 umgesetzt (Deloitte Insights 2020).

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• Hochschule: Hochschule für angewandtes Management GmbH
• Note: 1,0
• Autor: Miriam Müller (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2022
• Seiten: 118
• Katalognummer: V1333736
• ISBN (PDF): 9783346839220
• ISBN (Buch): 9783346839237
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Smart Mobility, Verkehrswende, Superblock, Autonome Mobilität, ÖPNV