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Mobilitätskonzepte für den Großraum Stuttgart


Beim IoT-Hackathon der bridgingIT am 19. und 20. Mai 2017 haben vier cross-funktionale Teams innovative Konzepte für die Mobilitätsprobleme vieler Großstädte, aber vorwiegend für Stuttgart, entwickelt.

Anhand echter Daten und Zugriffe auf die Anwendungen unserer Partner Stadtwerke Stuttgart mit ihrem Elektroroller Stella, VVS und SSB, entwickelten die Teams auf den Plattformen von SAP, AWS und Microsoft innerhalb von 28 Stunden kreative Ansätze und originelle Ideen. Die spezifischen Lösungen und einzelne Prototypen wurden in einem 10-minütigen Pitch einer ausgewählten Jury präsentiert und von dieser prämiert.

Leider ist der IoT-Hackathon in Stuttgart für dieses Jahr schon vorbei, aber der Nächste kommt bestimmt :)


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Die herzlichen Glückwünsche gehen an die Gewinner des IoT-Hackathon 2017!


Gesamtsieger: Smileride

Sonderpreis bridgingIT: B-LINK

Partnerpreis SSB: Smileride

Partnerpreis Stadtwerke: Smileride, PeakMe


Zum einen profitierten die Teilennehmer von den Kontakten zu unseren Partnern und der Evaluierung einer Umsetzung ihrer Ideen. Zum anderen gab es auch attraktive Preise. Diese variierten von Preisen mit regionalen Bezügen wie Jahresfreikarten für den Stuttgarter Fernsehturm und Freiminuten für den Elektroroller Stella der Stadtwerke, über Preisgelder bis hin zu technischem Equipment wie Tessel-Boards, die einige der Teams schon für die Umsetzung ihrer Ideen genutzt hatten.

Die Gewinnerteams und ihre Lösungen im Detail:


Team Smileride


Wer sind die Teammitglieder?

Das Gewinnerteam besteht aus Sandro Schönhoff, Johannes Konings und Michael Zoelzer. Mit ihrem Prototyp einer App können Emotionen mittels Bilderkennung erkannt und damit die Stimmung der Fahrgäste ermittelt werden. Auch wird eine neue Möglichkeit der Bezahlung über Bilderkennung geschaffen.

Welchem Problem hat sich die Gruppe angenommen?

Das Team Smileride möchte mit ihrem Konzept vor allem die Probleme der Verkehrsstaus und des Feinstaubs in Stuttgart lösen und den Umstieg vom Einzelverkehr im Auto auf die ÖPNV vereinfachen. Zudem soll mit der Lösung ein verbesserter Kundenservice ermöglicht werden, indem der Kunde sich die Stimmung in der Bahn anzeigen lassen kann. Ein weiterer Anreiz soll mittels eines Rabattsystems geschaffen werden, indem Kunden die Bahnen nutzen, in denen mehr gut gelaunte Menschen sind. Die erfassten Daten können als Analyse genutzt werden, in dem sich beispielsweise herausfinden lässt, ob die Fahrgäste nach einen VfB Stuttgart Spiel glücklicher sind als davor. Eine weitere Verbesserung des Kundenservice ist, dass die Bilderkennung es vereinfacht, die Menschen herauszufiltern, die keine Tickets gelöst haben und damit die Fahrgäste, die regelmäßig ihre Fahrten bezahlen, entlastet werden.

Wie kann die Umsetzung erfolgen?

Als einer der wichtigsten Aspekte der Umsetzung zählt die Beachtung der Datenschutzregelungen. Das Team Smileride setzt bei ihrer Lösung auf Fahrgäste, die im Besitz von mobilen Endgeräten mit Kameras sind. Anstelle der manuellen Eingabe von Bezahlinformationen kann der Bestellprozess durch eine Gesichtserkennung abgekürzt werden. Dabei wird die Gesichtserkennung auf Basis von der MS Azure Face API erfolgen. Auch diese Gruppe setzt auf „Machine Learning“, sodass vor dem Launch der Lösung das System mit verschiedenen Gesichtern angelernt werden muss.

Welche Weiterentwicklungsmöglichkeiten weist der Ansatz auf?

Ein Potential dieser App-Lösung liegt in der Bezahlung von Tickets mittels Gesichtserkennung, die sowohl einen Benefit durch die vereinfachte Nutzung seitens der Kunden bringt, als auch für die Anbieter des ÖPNV, da sie dadurch die Personen individualisieren können und auch der Ticketbetrug erschwert wird. Eine weitere Skalierungsmöglichkeit ist ebenfalls in der Kombination mit einer Chatbot Interkation gegeben, der die Stimmung der Fahrgäste einfängt und eine Rabattierung anhand der aktuellen Stimmungslage ermöglicht.



Team PeakMe


Wer sind die Teammitglieder?

Das große Team, bestehend aus Sabrina Becirovic, Carolin Holat, Phillip Spielberger, Miguel Dönicke, Peter Müller, Aemand Joseph Diiokeng, Andrea Marcela Cruz Moreno und Markus Knebel, entwickelte ein Konzept, das die Bahn-Reisenden besser auf die ÖPNV-Lösungen der Stadt Stuttgart verteilt. Mittels unterschiedlicher Messmethoden kann der Fahrkomfort in Bussen und Bahnen gesteigert sowie die Auslastung optimiert werden.

Welchem Problem hat sich die Gruppe angenommen?

Mit ihrem Ansatz möchte die Gruppe den Fahrkomfort steigern, die Sicherheit durch weniger Gedränge erhöhen, weitere Zielgruppen erschließen und – dem stetigen Zuwachs deutscher Großstädte trotzend - auch zukünftig zumindest in Fahrgasträumen den Fahrgast selbst entscheiden lassen, mit wem er auf Kuschelkurs geht und mit wem nicht. Neben der Optimierung der jeweiligen Bedingungen bei der Nutzung des ÖPNV-Angebots setzt ein weiterer Ansatz der Gruppe dabei an, durch „Machine Learning“ Muster zwischen Lärmpegel, Fahrgastzahl und der „wahrgenommenen Auslastung“ zu ermitteln. So können z.B. wenige feiernde Fußball-Fans bereits als hohe Auslastung und auch individuelle Belastung wahrgenommen werden. Mit der Messung dieser Kennzahlen kann entsprechenden Kunden bereits vor Erreichung der objektiv kritischen Auslastung ein Alternativvorschlag gemacht werden.



Wie kann die Umsetzung erfolgen?

Die Umsetzung der beiden Ansätze kann auf Basis verschiedener Lösungen erfolgen. Eine Messung des aktuellen Fahrgastaufkommens pro Bahn ist beispielsweise mittels Ultraschall-Abstandssensoren, welche ein eindeutiges Signalprofil für ein- und aussteigende Fahrgäste liefert, oder über die lokale Erfassung von Smartphones, die nach dem WLAN Hotspot in der Bahn suchen bestimmt werden. Der „Trubel“ in der Bahn lässt sich über den Lärmpegel in einer Bahn abbilden. Für alle drei Methoden wurden während des Hackathons von der Gruppe bereits erste Prototypen entwickelt. Dafür hatte die Gruppe mit jedem Sensor ein Rasperry PI verbunden und die Messdaten mittels Java-basierter Schnittstelle in die SAP Cloud geschickt. Eine besondere Finesse stellten hierbei die schräg angebrachten Ultraschall-Abstandssensoren dar. Anhand dieser können Amplitudenmuster erkennen, ob jemand ein- oder aussteigt. Die daraus resultierenden Daten können mittels „SAP IoT Services“ verarbeitet und verschiedenartig dargestellt werden. Zuletzt wurde noch für das „Amazon Echo“ eine Anwendung geschrieben, mit der in Echtzeit die Auslastung sowie Vorschläge kommuniziert werden.

Welche Weiterentwicklungsmöglichkeiten weist der Ansatz auf?

Eine Skalierung des Ansatzes des Team PeakMe wäre beispielsweise langfristig über die Integration von Kooperationspartnern möglich. Auf diese Weise könnte der SSB-Kunde z.B. zeitgleich mit der Benachrichtigung, dass die nächste Bahn überfüllt ist, einen Rabatt-Coupon für ein Getränk beim Laden um die Ecke erhalten. Dieses Provisionsmodell würde einerseits die lokalen Geschäfte und der SSB wirtschaftlich nutzen und andererseits für den Fahrgast einen weiteren Mehrwert darstellen.

Wer bewertete?

Seit der Gründung der Stadtwerke Stuttgart im Sommer 2012 begleitet Frank Hägele die erfolgreiche Entwicklung der Stadtwerke Stuttgart. In sein breites Aufgabengebiet fallen unter anderem die Themen Elektromobilität, Innenstadtlogistik oder Vernetzung, wie auch Energieeffizienz, Intelligente Messkonzepte oder das weite Feld der Energienetze.

Vor seiner Zeit bei den Stadtwerken war er vier Jahre in leitender Funktion für den Aufbau des Geschäftsbereichs Asset Management für zwei Gesellschaften der EnBW tätig.Herr Hägele hat seinen Abschluss als Dipl. Ing. (FH) technische Informatik an der Fachhochschule für Technik in Esslingen erworben.

Matthias Allgaier arbeitet bei der SAP SE in Walldorf als Produkt Manager für Integrations- und IoT Technologien. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen in den Bereichen Enterprise Architecture, Cloud Integration sowie IoT Platformen. Zuvor war Herr Allgaier viele Jahre im Beratungs- sowie Forschungsbereich der SAP tätig.

Alexander Joppich ist bei der SSB AG seit Oktober 2008 beschäftigt und derzeit im Team für kaufmännische IT-Projekte tätig. Neben der Betreuung des Intranets und Internetauftritts, auch 'Solution Architect' im Team kümmert er sich um den Abgleich der laufenden Projekte mit der IT Enterprise Architektur. Durch seine Kindheit in den 1980er Jahren beschäftigt sich Herr Joppich schon seit dem Commodore 64 mit IT. Diese ist trotz (oder wegen) der Berufswahl bis heute sein Hobby geblieben.

Henning Rauch arbeitet seit 2016 bei Microsoft als Data Solution Architect für Microsoft Azure. Er unterstützt die Automotive Industrie in verschiedensten Bereichen und Projekten.

Sein Fokus liegt auf dem Design von Lösungen, welche maschinelles Lernen, Datenstromanalyse und neuartige Datenbanksysteme einsetzen. Vor seiner Zeit bei Microsoft war er für die Architektur von Big Data Lösungen im internationalen Regierungsumfeld verantwortlich.

Dr. Reha Tözün ist Experte Smart City und Smart Mobility und leitet das Team für Innovations- und Branchenprojekte in Stuttgart bei bridgingIT. Er ist auch Lehrbeauftragte für Mobilitätsinnovationen und nachhaltige Mobilität an der Hochschule Esslingen bzw. Hochschule Pforzheim. Herr Dr. Tözün promovierte an der Universität Stuttgart über Wirtschaftsgeographie und hat einen MBA sowie in Maschinenbau-Abschluss von Pforzheim Graduate School bzw. Bogazici Universität in Istanbul.

Wo?

Der Hackathon fand in unseren Räumen im Gerber in Stuttgart statt. Das Gerber ist zentral gelegen und fußläufig vom Hauptbahnhof entfernt.

Welche Plattformen wurden genutzt?

Wir stellten jedem Team Tessel IoT Boards und Zugänge zu folgenden Plattformen zur Verfügung:


  • SAP Cloud Plattform
  • Microsoft Azure
  • Amazon Web Services

Experten für die Plattformen waren auch vor Ort und unterstützten bei Fragen.

SSB

API & Challenge Partner

VVS

API & Challenge Partner

Stadtwerke Stuttgart

API & Challenge Partner

SAP

Kooperationspartner

Microsoft

Kooperationspartner

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