Verbesserte DFI-/Fahrplanlage-Prognose mittels Dynamikanalyse und Störungsmustern - mehr als nur die Fortschreibung der Ist-Daten. T. 1. - Schniedewind, Torsten (E. Schmidt, 2016)
Die Dynamische Fahrgast-/-plan-Information (DFI) auf der Basis von Echtzeitmonitoring ist mittlerweile im Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) weitgehend etabliert. Genutzt werden die Fahrgastinformationen mittels Anzeigetafeln an den Haltepunkten, im Internet und mittels Apps. Das Potenzial der Informationsbereitstellung wird aber nicht vollständig ausgeschöpft, solange aus den Echtzeitdaten kaum belastbare Prognosen abgeleitet werden. Denn nur weitgehend zuverlässige Prognosen erlauben effektive dynamische Betriebslenkungen und Anschlusssicherungen. In dem Zusammenhang ist die Prognosequalität im Sinne einer hohen Verlässlichkeit eine wichtige betriebliche Qualitätskennzahl. Die gängigen Navigationssysteme im Motorisierten Individualverkehr (MIV) bieten schon länger Prognosen für die angeforderten Routen an. Der bisherige Ansatz im ÖPNV, die Fahrplanlage einzig aus einer konstanten Verschiebung im Zeit-Weg-Diagramm um die Verspätung am Ist-Standort zu ermitteln, berücksichtigt nicht die Situation auf dem Linienweg von dort bis zu den jeweils betrachteten Abfahrt- und Ziel-Haltepunkten (Netzkanten-Sequenz). Basis für die Prognose bleibt nach wie vor die Echtzeit-Analyse, allerdings erheblich ausgeweitet auf eine Analyse von Verspätungsursachen und Störungsmuster. In dem Beitrag werden die einzelnen Ausbaustufen der verbesserten Fahrplanlage-Prognose erläutert und es wird vorgeschlagen, bei der Einführung nicht unbedingt das komplette Liniennetz oder gar eines Verbundes und auch nicht für alle Leistungsmerkmale im Auge zu haben, sondern Schritt für Schritt anhand der Ausbaustufen vorzugehen.
Keywords: Verkehr; Stadtverkehr; Regionalverkehr; ÖPNV; Verkehrsunternehmen; Verkehrsbedienung; Verkehrsablauf; Prognose; Analysemethode; Informationstechnologie; Kommunikationstechnologie; Fahrgastinformation; Reisekette; Qualitätssicherung