2.1 Datenbasis für urbane Verkehrsflüsse

Mit einem gerüttelt Maß an Zweckoptimismus, ohne den es keine aktive soziale Zukunftsgestaltung geben kann, ist die Vorstellung erlaubt, dass sich für den Geschäfts- und Lieferverkehr eine wesentlich auf Daten gestützte Systemarchitektur realisieren lässt. Schon zur Jahrtausendwende ergab sich ein Konsens bei der Frage, ob zum Beispiel alle Gefahrguttransporte hinsichtlich der Bewegungsdaten metergenau kontrolliert werden sollten (vgl. Klumpp 2000). Sogar das Dilemma der unabdingbar gleichzeitigen Kontrolle des menschlichen Fahrers erschien lösbar. Im Falle des Personenverkehrs jedoch zeichnet sich bisher nur ab, dass tendenziell eine Vernetzung („Car-to-Car“) stattfindet, nicht geklärt ist die Verdatung als solche und speziell die Definition der „infrastrukturell“ notwendigen Daten für ganzheitliche urbane Mobilität, wozu alle Verkehrsmittel gehören, ob sie nun fahren oder stehen.

Beim Personenverkehr kommt meist die „intelligente“, also datenunterstützte Verkehrsmittelwahl ins Blickfeld der Untersuchungen. Auf dem Symposium „Urbane Mobilität der Zukunft“ des Innovationsclusters REM 2030 am 17./18. Juni 2015 in Karlsruhe wurden die Datenerhebungen für Simulationszwecke dargestellt, um vor allem einen Eindruck vom Verkehrsmittel-Mix des Personenverkehrs zu bekommen. „Im Projekt „eVerkehrsraum Stuttgart“ wurde neben den Verkehrsmitteln Fuß, Rad, Pkw als Fahrer bzw. Mitfahrer und öffentlicher Verkehr auch Carsharing (stationsgebunden und free-floating) als weiteres Verkehrsmittel in mobiTopp implementiert. Ergebnis der Modellierung ist eine Datei mit allen Aktivitäten und Wegen aller Einwohner eines Planungsraums (im Falle der Region Stuttgart: 2,3 Mio. Einwohner) – also ein Datensatz im Umfang einer Vollerhebung über eine gesamte Woche. Die Wege beinhalten den Start und das Ziel des Weges, mit dem gewählten Verkehrsmittel die Dauer und Entfernung und im Falle eines Weges mit dem Pkw oder Carsharing die Eigenschaften des Pkws“ (FhG ISI 2015:14).

Es wird in allen vorliegenden weltweiten Studien für den Einsatz „intelligenter“ Systeme überraschenderweise für die Mobilität dasselbe Optimierungsziel genannt: „Wie kommt man optimal von A nach B“ ist die gebräuchlichste Formulierung, die mit Computermodellen beeindruckend beantwortet wird. Wenig beachtet wird, dass das simple Steuerungsziel „A nach B“ den alltäglichen – etwas komplexeren – Situationen nicht gerecht wird. Selbst im Personenverkehr fehlen valide Untersuchungen, die wesentliche Varianten der Mobilität verdeutlichen. Nicht nur bei Autofahrern gibt es die Fälle, dass auf dem Hin- und Rückweg Zwischenstationen eingelegt werden, dass Gepäck nur abschnittsweise mitgeführt wird, dass unerwartete Ereignisse mit Zieländerungen auftreten. Für verkehrswissenschaftliche und sozialwissenschaftliche Studien ist es sicherlich methodisch annehmbar, wenn nach dem Muster „A nach B“ eine Komplexitätsreduktion schon bei der primären Steuerungszielbestimmung greift, eine Datenarchitektur braucht hingegen die Bestimmung aller erforderlichen Daten für den definierten Zweck. Weder die alte Ingenieurregel „Man muss messen, wenn man steuern will“ noch der informationstheoretische Shannon-Index lassen hier auch nur kleinste Datenerfassungslücken zu.

Ein anschauliches Beispiel aus der heutigen Alltagswelt mag dies kurz vorab erläutern: Der Weg „A nach B“ kann für einen Autofahrer durchaus bedeuten, dass er zum Beispiel als Pendler von der Garage zu einem Parkhaus fährt. Mit einem guten Navigationssystem bekommt er den optimalen Weg mit verbleibender Fahrzeit, ein „intelligentes“ Leitsystem zeigt ihm (so der PowerPoint-Konsens weltweit auf Kongressen) nicht nur die freien Plätze im „Parkhaus Untergeschoss“, sondern sogar die Standplatznummer an. An diesem Modell ist nichts auszusetzen, nur: Schon technische Sensoren im Parkhaus, die diesen freien Platz anzeigen, fehlen ebenso wie Anzeigen und Aktoren, die diesen Platz freihalten, es fehlen auch Repeater, die auch einen Mobilfunk im Untergeschoss und damit die Übertragung der entsprechenden (vielen!) sensorisch erfassten Messdaten möglich machen. Wenn dies alles klappt, steht der Autofahrer pünktlich vor seinem reservierten Einstellplatz, und er kann spontan mobil die Parkhausverwaltung anrufen, um zu fragen, wie er denn aus seinem Auto aussteigen soll, weil links und rechts völlig korrekt geparkte, aber etwas breite SUVs stehen, was nach Einparken nur eine spaltbreite Öffnung der Türen erlaubt.1 Die Parkhausverwaltung wird zunächst darauf hinweisen, dass die Plätze völlig korrekt nach Norm 2,50 m breitenmarkiert sind, dann wird sie fragen, ob er denn nicht über einen Parkassistenten verfüge, der fahrerlos einparkt, und schließlich kommt die hilfreiche Empfehlung: „Suchen Sie einfach einen anderen, aber bitte nicht reservierten Parkplatz.“

Experimentierraum Parkraumkonzepte

Was hier nach einem Textausschnitt aus der Comedy klingt, ist die detaillierte Umsetzung der weltweit nicht nur in Firmenbroschüren, sondern sogar in guten Expertenstudien nachlesbare Erwartung der „technologischen Innovationschancen für optimales Parkraummanagement“. Im obigen Beispiel hieße das, dass ein denkbarer „Parkraum-Service-Server“ von jedem ankommenden Auto die Daten über Abmessung, Ausstattung, Lenkradpositionierung, vielleicht sogar über den gewünschten Mindesttüröffnungswinkel unterschiedlicher Fahrer braucht. Jede denkbare Variante bei Fahrzeugen hat Auswirkungen auf andere Normbereiche: Für die gewünschte Umstellung auf E-Fahrzeuge wären in Parkhäusern Ladestationen wünschenswert, die nicht flexibel nachfragebedingt2 nachzubauen sind.

Eine aus Kostengründen nicht zu bewältigende physikalische Hürde ist in den Untergeschossen der Parkhäuser der bekannte Faraday‘sche Käfig, der Funkdatenübertragung nicht zulässt, was wiederum zu ökonomischem Dissens zwischen Parkhausbetreibern und Mobilfunkbetreibern wegen der Investitionen und der Verantwortung für Störungen führt. Für die Autohersteller, vor allem für die Elektronik-Zulieferer muss das Datenmodell klar sein, damit es (nach den üblichen fünf Jahren) in Serie in die Bordcomputer eingebaut werden kann. Deutlich wird damit auch, dass die Berücksichtigung dieser benötigten komplexen Datenmenge die Mitarbeit mehrerer Disziplinen und Wirtschaftssektoren bei der „Technikgestaltung“ braucht. Dies wiederum führt dazu, dass für eine solche „infrastrukturelle Lösung“ einheitliche Daten erfasst und verarbeitet werden müssen.

Noch viel umfänglicher als beim „Parkraummanagement“ ist die Softwaredefinition für die Datenerfassung für den fließenden Verkehr, was an Beispielen noch gezeigt werden soll. Für die Nutzung von Big Data für den Mobilitätsbereich ist eine „Sammlung, Zusammenführung und Auswertung von Daten aus verschiedenen mobilitätsbezogenen Quellen“ konstituierend (vgl. DIVSI 2015:24f). Zu den „Infrastrukturellen Rahmenbedingungen“ der Erfassung und Verarbeitung von erforderlichen Daten für die „Smart Mobility“ kann in der Diskussionslage nur vor diesem Wissenshintergrund ein Fortschritt erzielt werden.

Den Status der Diskussion speziell über den (wie oben beschrieben) auch für die Innenstadtlogistik einer künftigen „Smart City“ relevanten Wirtschaftverkehr behandeln am Standort sehr intensiv regionale Institutionen wie die Industrie- und Handelskammer Region Stuttgart in der Abteilung Industrie und Verkehr: „Wirtschafts- und Güterverkehr sind ein wesentlicher Bestandteil städtischer Verkehrsplanung. Dennoch ist es nicht selbstverständlich oder gängige Praxis, dass dem Wirtschaftsverkehr ein besonderes Augenmerk eingeräumt wird. Häufig wird der Wirtschaftsverkehr in der Verkehrsplanung nur als Ergänzung zum Personenverkehr betrachtet. Eigene Studien der Städte zum Wirtschaftsverkehr wiederum setzen die Vermeidung der negativen Auswirkungen in den Vordergrund. So wird etwa in Lkw-Führungskonzepten häufig nur betrachtet, welche Lkw-Routen die Beeinträchtigungen minimieren, ohne dass die Anforderungen des Wirtschaftsverkehrs in der Überlegung mit berücksichtigt werden“ (IHK 2012:12). Es soll als Ziel ein „einheitliches Portal für alle Informationen zu Wirtschaftsverkehr und städtischer Logistik eingerichtet werden. Die erfassten Daten zu Beschränkungen und Infrastrukturen für Lkw- und Lieferverkehre sollten von der Integrierten Verkehrsleitzentrale (IVLZ) im Rahmen eines Informationsportals kurzfristig und praxisorientiert zur Verfügung gestellt werden. Dort können sich die Transportdienstleister über die existierenden Beschränkungen und Infrastrukturen informieren und diese Informationen bei ihren Tourenplanungen berücksichtigen. Mit einer Integrierten Verkehrsleitzentrale soll aus Sicht der IHK bessere Planbarkeit und damit erhöhte Wirtschaftlichkeit der Transporte erreicht werden, wofür die Verkehrsdatenerfassung ausgeweitet werden soll. (…) Es sollten zusätzliche Messstellen zur Datenerhebung eingerichtet werden, damit die IVLZ das Verkehrsgeschehen im gesamten Stadtgebiet in besserer Abdeckung als heute erfassen kann. Die so verbesserte Datengrundlage kann dann genutzt werden, um eine weiterführende Informationsbereitstellung für Unternehmen des Wirtschaftsverkehrs zu ermöglichen, etwa in Form von Ganglinien als Grundlage für die Tourenplanung“ (IHK 2012;8).

Selbst das Datenschützen gibt es nicht kostenlos

Wie schon mehrfach festgestellt, sind die Empfehlungen besonders hinsichtlich der Kostenverteilung durchaus im wirtschaftspolitischen Warteschleifenbereich: „Alle EDV-gestützten Hilfsmittel zur Erfassung und Planung des Wirtschaftsverkehrs sind teuer und der Aufwand für die Datensammlung ist hoch. Zudem ist spezialisiertes Personal notwendig. Lokale Daten können mit eingeschränktem Aufwand gesammelt werden. Grundsätzlich gilt, dass Daten und Modelle regelmäßig aktualisiert beziehungsweise fortgeschrieben werden müssen. Auch dafür müssen entsprechende Mittel vorgesehen werden“ (IHK 2012:43). Die Bedeutung des Datenschutzes ist ebenso bekannt wie die Notwendigkeit der öffentlichen Hand, für neue Infrastrukturen zunächst nach privaten Lösungen zu suchen. „Die Datensammlung auf lokaler Ebene (Wirtschaftsverkehr, städtische Logistik und Infrastruktur) ist wichtige Grundlage für alle weiteren Planungen. Die Anforderungen des Datenschutzes müssen dabei berücksichtigt und mit allen Akteuren (insbesondere Unternehmen und bei Bedarf Datenschutzbeauftragter von Stadt und Land) eingehend erörtert werden, um spezielle Datenschutzvereinbarungen treffen zu können. Auch die Kooperation mit privaten Unternehmen (insbesondere Unternehmen mit sehr hoher Verkehrserzeugung) stellt eine gute Möglichkeit dar, um die Datengrundlagen zu verbessern“ (ebd.). Wie schon gezeigt, sind auch notwendige Arbeiten in Hinblick auf Datenschutz zu leisten. Weil eine „Erörterung“ nicht ausreichend erscheint, müssen größere Zusammenhänge organisiert werden, weil föderale Lösungen im Verkehrssektor ohnehin nur als Teil einer europäischen Daten-Infrastruktur funktional sind.

Einige europäische Kommunen verfügen wie Stuttgart über eine integrierte Verkehrsleitzentrale, deren Funktion und Wirkhorizont die IHK schon als durchaus funktional darstellt. „Die Integrierte Verkehrsleitzentrale (IVLZ) erhebt rund um die Uhr die Verkehrslage in Stuttgart: Freie Fahrt, dichter Verkehr oder Stau auf den Straßen sowie die aktuelle Fahrplanlage der Busse und Stadtbahnen – die Operatoren der IVLZ wissen Bescheid. Auf dieser Grundlage können sie regulierend sowohl in den Individualverkehr als auch in den ÖPNV eingreifen. Wie hoch das Verkehrsaufkommen ist, wird beispielsweise an fest installierten Messstellen im Stadtgebiet erhoben, wie zum Beispiel an der Rosensteinbrücke oder auf der Heilbronner Straße. Zusätzlich übermitteln mobile Sensoren der rund 700 Taxis im Stadtgebiet ständig ihre aktuelle Position. Aus diesen GPS-Daten erhält die IVLZ die aktuelle Geschwindigkeit jedes einzelnen Taxis und kann somit Rückschlüsse auf den aktuellen Verkehrszustand ziehen“ (IHK 2012:53). Weder die (geringe) Zahl der Messstellen noch die Aussagekraft der insgesamt 700 Stuttgarter Taxis, von denen selbst zu Stoßzeiten wenig mehr als 200 zwischen den Taxiplätzen3 unterwegs sind, verbessern die Übersicht beim Verkehrsaufkommen. Die verwendeten GPS-Daten sind zwar exakt genug, aber das Senden zur IVLZ erfolgt per Mobilfunk, was leicht zu Ungenauigkeiten4 führt.

Die kommunale Aufmerksamkeit gilt dem stadteigenen ÖPNV, wobei nicht deutlich wird, wie beispielweise auf aktuelle Verspätungen reagiert werden kann. „Als weiterer wichtiger Baustein der Gesamtverkehrslage liefert das Betriebsleitsystem der SSB die aktuellen Daten zur Betriebslage der Busse und Stadtbahnen. Auf aktuelle Verspätungen kann somit schnell und zielgerichtet reagiert werden. Die polizeiliche Verkehrsüberwachung liefert ergänzend dazu aktuelle Informationen. Verkehrsrelevante Ereignisse werden dann durch den Einsatzleitrechner und den Polizeifunk an die Operatoren im Leitraum übermittelt. Auch Informationen zu bestehenden oder geplanten Baustellen, zu Veranstaltungen und zur aktuellen Belegungssituation auf Parkplätzen und in Parkhäusern laufen mittels einer speziellen Software (Verkehrsinformationszentrale VIZ) in der IVLZ zusammen. Über Kamerabilder der SSB und des Tiefbauamtes werden weitere Erkenntnisse zur Verkehrslage gewonnen, insbesondere auf Hauptverkehrsachsen und an wichtigen Knotenpunkten. Mit dem dynamischen Verkehrslagebild und der ständigen Auswertung der Informationen können kritische Verkehrssituationen und Engpässe im Verkehrsnetz frühzeitig erkannt und beeinflusst werden. Die Operatoren der IVLZ bewerten alle verkehrsrelevanten Ereignisse und entwickeln im Team abgestimmte operative Maßnahmen, so dass ein schnelles Reagieren garantiert ist“ (IHK 2012:53). Mithilfe von zentralen Ampelschaltungen ist die IVLZ mithilfe von 400 Kameras in der Tat bestens informiert: „Bei Staus durch Unfälle, Baustellen, Glatteis oder Straßenverengung durch Falschparker können die Experten direkt in den Verkehr eingreifen. ‚Um Staus schneller aufzulösen oder um zu verhindern, dass sie sich weiter aufbauen, schalten wir Sonderprogramme auf die Ampeln und verlängern die Grünphasen‘, sagt IVLZ-Leiter Thomas und nennt auch gleich die Auswirkungen für den Querverkehr: ‚Dem nehme ich damit natürlich Grün weg und erzeuge vielleicht dort einen Engpass. Deshalb müssen die Entscheidungen immer entsprechend der jeweiligen Verkehrssituation getroffen werden.‘ Bei Stau wegen eines falsch geparkten Lkw werden die Experten eher in der Spedition anrufen, statt die Ampeln umzuschalten“ (STN 2016). Die Vorstellung, diese Steuerungsversuche mit automatisierter Massendatenauswertung zu verbessern, bleibt für alle Kommunen mit dichtem Verkehr in der Praxis ein Planspiel.

Expressdienste – vom Diesel direkt zum Pedelec?

Die Einbeziehung weiterer Akteure ist nicht gegeben, insbesondere ist bislang kein Versuch bekannt, auch die Speditionen und Lieferdienste in den Datenverbund einzubeziehen. Seitens des Verbands der Express- und Kurierdienste (BIEK) mit den dort vertretenen Mitgliedern5 wird am Beispiel Köln in einer Nachhaltigkeitsstudie verdeutlicht, dass es hier nicht allein um die stark steigende Päckchentransportquote durch Ferneinkauf (eCommerce, Amazon etc.) geht, sondern um die Darstellung, dass „die Kurier-und Expressdienste (KEP) ihren Beitrag für das Wirtschaftsleben in Deutschland in einer äußerst Ressourcen schonenden Weise erbringen. So ist zum Beispiel der CO2-Ausstoß je gelieferter Sendung in den letzten zehn Jahren um rund 26 Prozent zurückgegangen. (Die) konkreten CO2-Minderungsziele.gehen über die von der Bundesregierung erklärten Werte hinaus. Im Zusammenhang mit nachhaltigem Wirtschaften ist immer wieder die Belieferung der Innenstädte in der Diskussion. (…) Fazit der Untersuchung: KEP steht für eine umweltschonende Dienstleistung, für eine Förderung des mittelständischen Einzelhandels und für lebendige Innenstädte“ (KE-Consult 2012:5).

Auf diesem vom Verband als erfolgreich beschriebenen Weg erscheint keine Notwendigkeit oder gar Bereitschaft, für eine Integrierung in datengestützte urbane Verkehrssteuerung einzutreten, dabei wird die Innenstadtattraktion des Einzelhandels für jeden Kommunalpolitiker geradezu als abhängig von den Expressdiensten bezeichnet. „Die Erhebung auf den beiden Kölner Einkaufsstraßen macht deutlich, dass KEP-Dienstleistungen ihre Vorteilhaftigkeit vor allem bei hochwertigen und individuellen Konsumgütern entfalten. Eine sehr geringe Rolle spielen sie in den Bereichen der Gastronomie und des Lebensmittelhandels. (…) Folgende Effekte sind mit der Belieferung durch KEP-Dienste verbunden: Kleinteilige schnelle Lieferungen, Flexible Anpassung an (saisonale) Schwankungen, Verringerung der Lagerfläche, Verringerung der Mieten und der Betriebskosten, Verringerung des Lagerbestandes, Verringerung der Kapitalkosten und Steigerung der Transportkosten6 “ (KE-Consult 2012:35). Die Aussage: „Gerade in den Einkaufsstraßen der Innenstädte wird das Angebot der KEP-Dienstleister vom Facheinzelhandel intensiv genutzt.“ (KE-Consult 2012:38), weist dem Einzelhandel mit seinem Innenstadt-Mietflächenproblem somit einen unvermeidbaren Transportanstieg zu. Es wird hier deutlich, dass der Online-Ferneinkauf die Zentren entlastet, die verbleibenden Einzelhändler im Stadtzentrum aber unvermeidlich mehr Lieferverkehr produzieren. Dies macht es allen kommunalen Stadtplanern (wie oben schon am Beispiel des Radfahrlieferdienstes in Stuttgart gezeigt) nur möglich, zwischen mehr Lagerflächen und mehr Lieferverkehr zu entscheiden. Weil beide Größen überwiegend in Privathand sind, wird der steigende Lieferverkehr nur mit Vorschrift oder sogar unter Zwang in eine gemeinsame Datenbasis integriert werden können.

Es sind noch nirgends eindeutige Zukunftszuständigkeiten für urbane Mobilität festgelegt. Auch im Zusammenhang mit der Diskussion über Open Data in Kommunen ist die Zurverfügungstellung von Mobilitätsdaten noch nicht geregelt (vgl. DStGB/KGSt/Vitako 2014). „Die Herausforderungen, die mit dem globalen Bevölkerungswachstum verbunden sind, und die Möglichkeiten, die aus Digitalisierung und Vernetzung entstehen, sind wesentliche Aspekte im Kontext um nachhaltige Stadtentwicklung und Smart City. Smart City steht seit 2010 zunehmend im Fokus der Diskussionen von Regierungen, Städten, Industrie und Wissenschaft. „In Deutschland hat das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) – im Hinblick auf die steigende Nachfrage nach behördlichen Verkehrsdaten – der Bundesanstalt für Straßen (BASt) die Aufgabe übertragen, dynamische Informationen der Straßenbauverwaltungen bereitzustellen. Zur Wahrnehmung dieser Aufgabe wurde der MDM eingerichtet. Damit kann er für Städte in der Wahrnehmung ihrer verkehrsbezogenen Aufgaben von großem Nutzen sein. Das (…) Pilotprojekt ‚MobilitätsDatenMarktplatz‘ (MDM) als Datenvermittler für innerstädtische Navigationsdienste und Verkehrsmanagementdaten wurde unter Beteiligung der Städte Frankfurt und Düsseldorf sowie weiterer Projektbeteiligter und assoziierter Partner zum Sondieren dieser Möglichkeiten genutzt“ (MDM 2015:205).

Doch bis heute fehlen nachhaltige, skalierbare Best-Practice-Beispiele. „Lösungen sind häufig auf kleine Bereiche wie Stadtquartiere begrenzt. Diese Lösungen adressieren meist Teilaspekte innerhalb eines Segments, z.B. ‚Smart Parking‘ im Segment Mobilität, oder sind nur Showcase-Installationen, für die häufig keine nachhaltigen Finanzmittel bereitstehen. Auf diese Weise wächst die Kluft zwischen dem Bild der Zukunftsstadt, das überwiegend von Technologieanbietern gezeichnet wird, und dem, was Stadtverwaltungen und Bürger im täglichen Leben und Arbeiten in der Stadt erfahren“ (Bräuning/Roos 2015:25). Für die „kontroverse Interessenlage der Beteiligten sowie Anforderungen an Geschäftsmodelle“ sind neue Strukturen für „Smart City“-Konzepte erforderlich: „Die Vielzahl an Smart City-Pilotprojekten und der Mangel an skalierbaren, nachhaltigen Lösungen zeigt, dass alle Beteiligten derzeit ihre Positionierung im Kontext Smart City suchen. Eine der größten Barrieren ist die segmentierte und teilweise stark fragmentierte Struktur innerhalb und zwischen Organisationen. Dies gilt für Industrie ebenso wie für Stadtverwaltungen“ (Bräuning/Roos 2015:28). Die Digitalisierung schafft zunächst einen Anlass, über die divergenten Zuständigkeiten in der Wertschöpfungskette nachzudenken: „Nur wenn es gelingt, Geschäftsmodelle und Organisationsformen aufzubauen, welche die Interessen aller Stakeholder einbeziehen und die Möglichkeiten der Vernetzung durch Digitalisierung auf segmentierte Denk- und Handlungsstrukturen übertragen, dann kann ein signifikanter Markt für die Anbieter von System- und Dienstleistungslösungen für die Smart City einerseits verbunden mit Bürgernutzen andererseits entstehen. Dabei geht es neben klassischen urbanen Infrastrukturthemen wie z.B. Energie, Mobilität, Ver- und Entsorgung auch um Aspekte, die unser Leben und Arbeiten in der Stadt nachhaltig beeinflussen“ (Bräuning/Roos 2015:30).

Nutzung des Datenüberflusses ohne Grenzen

Allen Ansätzen ist gemeinsam, dass in der zukünftigen Entwicklung der IT ein geradezu explodierender Datenüberfluss entsteht, den es produktiv auch für die urbane Mobilität zu nutzen gilt. Die dafür notwendige und hinreichende Daten-Infrastruktur ist charakterisiert durch einen unumgänglichen Daten-Mix aus statistischen, aktuellen und mobilitätsergänzenden Daten, die teilweise auch automatisiert entstehen. Immer neue sprudelnde Datenquellen bis hin zu Big Data bedeuten aber trotz der gigantischen Datenmenge nicht, dass heute schon alle notwendigen Sensordaten erfasst werden, und auch nicht, dass eine „intelligente Trasse“ mit einer entsprechenden Aktorik ohne bauliche Maßnahmen in einer Kommune gleichsam „virtuell“ (wie in den Forschungssimulationen) entstehen kann.

Auch die weit entwickelten Geoinformationssysteme mit der Erweiterung auf Echtzeitdaten machen bis heute nur Hoffnung auf einen Einsatz für die urbane Mobilität. „Die Modellierung und Simulation von Szenarien und Planungsvarianten, die automatisierte Erfassung von Sensordaten wie auch die Visualisierung von Echtzeitdaten wird im Zuge der Entwicklung intelligenter Städte weiter zunehmen. Dadurch werden große Datenmengen entstehen, für deren Auswertung Geoinformationssysteme einzubeziehen sind. (…) Damit könnten zahlreiche Handlungsfelder der ‚intelligenten Stadt‘ wirksam unterstützt werden. Beispiele im Kontext des Energiekonzeptes sind die interaktive Auswertung und Visualisierung von Solar ächenpotenzialen, von Potenzialen für die Abwasserwärmenutzung oder die kartografische und zugleich dynamische Darstellung von Daten zum städtischen Stromverbrauch oder zum Wärmebedarf. In ähnlicher Weise kann im Hinblick auf das Smart City-Thema ‚Nachhaltige Mobilität‘ eine Visualisierung von Verkehrsströmen (Wirtschaftsverkehr, Pendlerverkehr etc.) oder auch von Luftschadstoff- und Lärmimmissionen statt finden“ (Müller/Neder 2015:253f.). Der Abruf der Geoinformationen wurde durchaus absichtsvoll auf die Darstellung auf für Experten vor Ort benutzte Tablets hin optimiert, weil die „Smartphone-Displays nur mühsam zu entziffern“ waren (Müller/Neder 2015:252). Der Abruf von diesen Stuttgarter Echtzeit-Geodaten über „Wirtschaftsverkehr und Pendlerströme“ in Fahrzeugen über ein Tablet wäre für Fahrer gemäß StVO nur bei stehendem Fahrzeug ohne laufenden Motor geeignet. Die Überwacher in der Verkehrsleitzentrale sind nicht mobil unterwegs, und die Betroffenen der Pendlerströme kennen die vier permanenten wochentäglichen Staus auf den einzigen vier Einfall- und Ausfallstraßen der Stadt bestens aus eigener Anschauung.

Im Stuttgarter Talkessel – und das mag vielleicht überdurchschnittlich für Kommunen sein – „sind täglich 430.000 Fahrzeuge unterwegs. Die Strecke der Hauptverkehrsstraßen beträgt 500 Kilometer. „Das bedeutet, dass in der Hauptverkehrszeit zu viele Autos auf zu wenig Straße unterwegs sind. Weil sich die Staus in einer halben Stunde bereits wieder aufgebaut hätten, macht eine Ampelumschaltung überhaupt keinen Sinn“, stellt Verkehrsplaner Thomas fest. Die Faustregel der Verkehrsexperten der IVLZ: Eine Fahrspur verkraftet pro Stunde etwa 1800 Fahrzeuge. „Aber nur theoretisch und wenn die Strecke frei ist und es keine Zwischenfälle gibt, der Stau kommt quasi aus dem Nichts: Es gibt keine Baustelle, keinen Unfall, gar nichts. Da verhält es sich wie mit dem Flügelschlag des Schmetterlings (…): kleine Ursache, große Wirkung. Ein Fahrfehler wie ein ungeschickter Spurwechsel kann dazu führen, dass der nachfolgende Verkehr abbremsen muss und alle ruck, zuck im Stau stehen.“ Staus durch den Bau von Straßen abzubauen, das geht laut der Verkehrsplaner nicht, weil im Kessel die Fläche dafür fehlt und der Ausbau in der Innenstadt einen Flaschenhalseffekt nach sich ziehen würde: „Der Verkehr, der von außen kommt, könnte dann nicht mehr abfließen“, sagt der IVLZ-Leiter. Außerdem würde ein Ausbau des Straßennetzes zu noch mehr Verkehr führen, weil dann das Autofahren attraktiver wäre, so dass sich im Endeffekt nichts ändern würde“ (zit. nach: STN 2016).

Aus der feststellbaren Vermehrung von Mobilitätsdatenerzeugung kann zunächst nicht abgeleitet werden, dass diese Daten für Verkehrsflussorientierung oder gar Verkehrssteuerung einen Nutzen haben werden. Auch die immer unterstellten „rasanten technologischen Fortschritte“ wie Big Data oder Cloud vermögen dies nicht zu ändern. Große Datenmengen sind vor allem groß, nicht zwingend zweckorientiert nützlich. Die Frage ist nun zunächst, ob gezielt erhobene Daten die Steuerungslage der urbanen Mobilität verbessern können.

  1. Es gibt in Online-Chats für dieses in den letzten zehn Jahren angestiegene Problem der breiteren Autos bereits vielfach den praktischen Hinweis, dass ein abwechselndes Vorwärts- und Rückwärtseinparken der Fahrzeuge jedem zumindest an den Fahrertüren den Ein- und Ausstieg ermöglicht. [↩]
  2. In der Diskussion wird oft nicht beachtet, dass für das E-Mobil eine fehlende Ladestation logistisch weit bedeutsamer ist als nur ein besetzter Parkplatz. [↩]
  3. Anders als z.B. in Berlin ist das Zusteigen ins Taxi in Stuttgart auf die Taxistände beschränkt, die Fahrer dürfen keine Fahrgäste am Straßenrand aufnehmen. Abholung erfolgt nur auf Anrufreservierung. [↩]
  4. Ein abendlicher Versuch über eine 2 km lange Hauptstraße erbrachte vorab online vier „rote“ Stauwarnungen auf dieser Straße, die sich beim Befahren allerdings als vier normale Ampelstopps mit je fünf Pkws herausstellten. [↩]
  5. Bis auf den Marktführer DHL sind die meisten größeren Lieferfirmen vertreten: DPD, FedEx, GO!, Hermes Logistik, Sovereign Speed, TNT Express, UPS.  [↩]
  6. Der an dieser Stelle überraschende Effekt wird in der Consulting-Studie nicht näher erläutert. Gesteigert würde hingegen sicher der Transportumsatz für KEP-Dienstleistungsunternehmen. [↩]