Problemstellung

Auf der Suche nach Kundinnen und Kunden können Taxifahrende ihre Position in Städten frei wählen. Dabei kommt es häufig zu längeren Leerfahrten, da das Auftragsaufkommen nur schwer abschätzbar ist und häufig einzig auf Erfahrungen und Vermutungen beruht. Das hat - neben der verlorenen Zeit, erhöhtem Dieselverbrauch und Verschleiß - auch einen erhöhten CO2-Ausstoß zufolge. Gleichzeitig bedeutet es für Kundinnen und Kunden hohe Wartezeiten und eine gering empfundene Service-Qualität der Taxibetriebe.

Projektziel

Ziel des Projekts KITS ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz Lösungen für drei Anwendungsbereiche zu entwickeln: 1. Dem Taxi den wahrscheinlich nächsten Fahrauftrag inklusive Position bereits zehn Minuten vor der Beendigung eines laufenden Auftrags zu übermitteln. 2. Kapazitäten für den Bedarf an Taxis für die darauffolgende Woche zu planen. 3. Eine Schichtplanungs-App zu entwickeln, die den Fahrenden mit höchster Flexibilität Arbeitszeiten vorschlägt, und nur dann, wenn auch wirklich Bedarf besteht. Die drei Anwendungsbereiche sollen mit dem Ladebedarf der zukünftig elektrisch angetriebenen Taxiflotte koordiniert werden. So soll ein Beitrag geleistet werden, das Fahrzeugaufkommen in der Stadt zu reduzieren und eine CO2-freie Taxiflotte kostenreduziert zu steuern.

Durchführung

Das Projekt umfasst die Entwicklung einer echtzeitfähigen Vorhersage der Nachfrage und einer Recommendation-Engine auf Basis historischer und aktueller Daten, die Empfehlungen für einzelne Fahrende generiert. Die historischen Daten sind Daten aus vergangenen Fahrten, die aktuellen Daten werden vom Wetterdienst, Eventkalender, Datenquellen der Stadt für Baustellen, Demonstrationen und dem Verkehrsfluss sowie aus eigener Datensammlung des Telematiksystems in den Taxis gesammelt und über die KI verarbeitet.