Neue Veröffentlichung: Wie Teleoperation das urbane Car Sharing verändern kann

Carsharing gilt seit Langem als wichtiger Baustein nachhaltiger urbaner Mobilität, da es privaten Autobesitz reduziert und wertvollen Parkraum einspart. In der Praxis kämpfen viele Anbieter jedoch mit einem zentralen Problem: Fahrzeuge befinden sich häufig nicht dort, wo sie von Kundinnen und Kunden benötigt werden. Die Folge sind lange Wege, Wartezeiten oder kostenintensive manuelle Umverteilungen der Flotte.

Eine neue Studie, die zur Veröffentlichung in Transportation Science, der führenden Fachzeitschrift für Transport-bezogene Forschung im Operations Research, angenommen wurde, untersucht, wie teleoperierte Fahrzeuge dieses Problem grundlegend entschärfen können.

Der Beitrag „Dynamic Matching for Teleoperated Car Sharing Services“ von Gideon Gottschalg, Jarmo Haferkamp, Marlin Ulmer und Arne Strauss analysiert Carsharing-Systeme, in denen Fahrzeuge von menschlichen Operatoren aus einer Leitstelle ferngesteuert direkt zu den Kundinnen und Kunden gebracht werden. Dieses Konzept, das derzeit von mehreren Mobilitäts-Start-ups erprobt wird, macht den Fußweg zum Fahrzeug überflüssig und reduziert den Bedarf an lokal eingesetztem Personal zur Flottensteuerung.

Die zentrale operative Herausforderung besteht darin, in Echtzeit zu entscheiden, welcher Operator welches Fahrzeug zu welcher Anfrage steuert – obwohl zukünftige Nachfrage und die Rückkehrzeit sowie der Rückgabeort aktuell vermieteter Fahrzeuge unsicher sind. Die Autoren entwickeln hierfür einen datengetriebenen Entscheidungsansatz, der diese Unsicherheiten systematisch berücksichtigt. Kern des Verfahrens ist die Kombination von maschinellen Lernverfahren zur Vorhersage künftiger Fahrzeugrückgaben mit einem Optimierungsmodell, das die langfristigen Folgen kurzfristiger Zuweisungsentscheidungen einbezieht.

Simulationen auf Basis realer Nachfragedaten aus New York City zeigen, dass dieser Ansatz die durchschnittlichen Wartezeiten um mehr als 50 % gegenüber einfachen, kurzfristig orientierten Entscheidungsregeln senkt. Gleichzeitig werden extreme Verzögerungen vermieden und eine deutlich gleichmäßigere Servicequalität im gesamten Stadtgebiet erreicht. Ein besonders praxisrelevantes Ergebnis ist die hohe Skalierbarkeit des Konzepts: In den untersuchten Szenarien kann ein einzelner Operator bis zu sechs Fahrzeuge effizient betreuen, ohne dass sich die Kundenerfahrung verschlechtert.

Die Studie verdeutlicht, wie fortgeschrittene Analyseverfahren und Teleoperation gemeinsam dazu beitragen können, Carsharing-Systeme effizienter, attraktiver und fairer zu gestalten – und liefert konkrete Handlungsempfehlungen für Mobilitätsanbieter und Städte, die an der nächsten Generation urbaner Mobilitätsdienste arbeiten.