Berliner Verkehrsbetriebe – weniger Schadstoffe durch intelligente Kapazitätsplanung

Die Betreiber der BVG (Berliner Verkehrsbetriebe) haben sich Gedanken darüber gemacht, wie Sie Ihre Verkehrsmittel effizienter und umweltschonender in Einsatz bringen können. Mit ökonomischen und ökologischen Hintergrund, auf einer Basis von einer Big-Data-Infrastruktur entwickelten „die Verantwortlichen Datenanalysen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Parametern im Nahverkehr zu erkennen“. Da zu viele Schadstoffe ausgestoßen wurden, wurden 24 Busse mit 69 Plätzen, statt Busse mit 89 Bussen losgeschickt, wobei das Ergebnis weniger Schadstoffausstoß war. Um genau zu sagen, verringerte sich der Dieselverbrauch um 49.000 Liter (17%). Das weitere Vorgehen ist es Mithilfe von KI und Machine Learning den Kapazitätsbedarf zu ermitteln, wobei natürlich auch externe Daten miteinbezogen werden.

Berliner Transport Companies – Fewer Pollutants Through Intelligent Capacity Planning

The operators of the BVG have thought about how you can use your means of transport more efficiently and in a more environmentally friendly way. With an economic and ecological background, on the basis of a Big Data infrastructure, „the responsible persons developed data analyses to identify correlations between different parameters in local transport“. Since too many pollutants were emitted, 24 buses with 69 seats were dispatched instead of 89 buses, resulting in less pollutant emissions. To be precise, diesel consumption decreased by 49,000 litres (17%). The next step is to use AI and machine learning to determine capacity requirements, including external data, of course.

Die Computerwoche mit der Ausgabe -27-29 hat über dieses Thema berichtet.

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