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Detailergebnis zu DOK-Nr. 80631

Optimierung des Betriebs von Straßennetzen mit Big Data − ein technischer Bericht der PIARC (Orig. engl.: Optimizing road network operations using big data − a PIARC technical report)

Autoren	G. McGill C. Han M. Hall
Sachgebiete	0.2 Verkehrspolitik, Verkehrswirtschaft 1.1 Organisation 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

La Défense: Association mondiale de la Route (AIPCR) / World Road Association (PIARC), 2023, 63 S., B, T, 14 Q, Anhang (2023R17EN). − ISBN 978-2-84060-789-2. − Online-Ressource: verfügbar unter: www.piarc.org

Beim Betreiben von Straßennetzen wird zunehmend auf Technologie gesetzt und es werden digitale Infrastrukturen entwickelt, um Straßennetze effektiv zu verwalten. Gleichzeitig nutzen die Verkehrsteilnehmenden Technologien, um die Effizienz und Sicherheit ihrer Fahrten zu verbessern. Diese Trends haben dazu geführt, dass immer mehr Daten zur Verfügung stehen, die eine bessere Entscheidungsfindung unterstutzen können. Diese Arbeit baut auf dem Bericht "Big Data for Road Network Operations" des vorherigen PIARC-Zyklus des Welt-Straßenverbandes auf, der im Jahr 2019 vom Technical Committee 2.4 "Road Network Operations and ITS" veröffentlicht wurde. In dem Bericht wurde festgestellt, dass Big Data und Techniken des maschinellen Lernens bereits genutzt werden und eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Straßennetzbetriebs spielen kennen. Bei der Anwendung von Big Data und fortschrittlicher Datenanalyse wurden in verschiedenen Bereichen erhebliche Fortschritte erzielt, etwa bei der Nutzung von Sondendaten, Deep Learning für intelligente Verkehrssysteme [ITS), bei der Anwendung von Big Data im öffentlichen Verkehr, bei "Mobility as a Service" (MaaS) und "Cooperative Connected and Automated Mobility" [CCAM). Der Bericht enthält die wichtigsten Ergebnisse einer umfassenden Literaturrecherche und einer kürzlich durchgeführten Umfrage zum Stand von Big Data in den einzelnen Ländern, die mehr als 100 Antworten aus 14 verschiedenen Ländern umfasste. Der Bericht stützt sich auch auf wertvolle Erkenntnisse aus einer breiten Palette detaillierter globaler Fallstudien, die von den Mitgliedern der Arbeitsgruppe im Jahr 2022 zusammengestellt und veröffentlicht wurden. Diese Fallstudien umfassen verschiedene Anwendungen wie die Nutzung von Big Data zur Überwachung der Systemleistung und für fundierte Entscheidungen über Projektinvestitionen sowie den Echtzeitbetrieb von Straßennetzen. Der Bericht zeigt auch eine Reihe von technischen und nicht-technischen Herausforderungen auf, die bei der Einführung eines Big-Data-Ansatzes berücksichtigt und bewältigt werden müssen. Um erfolgreich zu sein, müssen Straßennetzbetreiber eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung einführen, die den Umfang der verfügbaren Daten sowie die internen Fähigkeiten, Ressourcen und Infrastrukturen berücksichtigt, die für den Aufbau, die Pflege und die Verbesserung von Big-Data-Anwendungen erforderlich sind. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen und die Einführung eines datengesteuerten Ansatzes können die Netzleistung verbessert, die Sicherheit erhöht und die Investitionsplanung optimiert werden.