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Analyse

Big Data im Carsharing: Was Betreiber aus den Daten lernen können

    Big Data im Carsharing: Was Betreiber aus den Daten lernen können

(Foto: Shutterstock)

Das Thema Sharing Economy ist nicht erst seit Airbnb und iPhone in aller Munde. Es kommen immer mehr Anbieter für jegliche Märkte auf – wodurch sich neue Chancen für die Branche aufzeigen. Unsere Themenwoche Automotive-IT.

Themenwoche Automotive-IT

Schon 1999 gründeten Bürger in Großstädten aus der Not an Parkplätzen, geringer Nutzungsquote und hohen Anschaffungs- und Unterhaltskosten heraus Initiativen wie ZIP-Car oder Stadtauto. War zu dieser Zeit der Auslöser eher im privaten Bereich zu finden, bieten mittlerweile Unternehmen Plattformen für den Austausch oder das Teilen von vielerlei Objekten an. Die Mobilität stellt die Betreiber aber vor ganz besondere Herausforderungen, bietet aber auch ungeahnte Chancen.

Big Data

Allem voran stellt eine zukunftsweisende Geschäftsstrategie hohe Anforderungen an die Datenübertragung und -auswertung innerhalb des Systems. Hinter dem Begriff „Big Data“ verbirgt sich alles, was für den Betrieb einer Fahrzeugflotte aus Wartungs-, Kunden- und Forschungsperspektive notwendig ist.

Tesla Motors: Geht es nach Elon Musk, könnten die Autos seines Unternehmens schon in zwei Jahren auch längere Strecken ohne Fahrer zurücklegen. (Foto: Tesla Motors)
Über Elektro-Fahrzeuge lassen sich viele Daten sammeln und auswerten. (Foto: Tesla Motors)

Moderne Fahrzeuge sind rollende Computer und erfassen ständig Daten aus der Umgebung und dem eigenen Innenleben. Diese werden mal mehr, mal weniger dem Fahrer angezeigt. An wichtige Erkenntnisse gelangt der Betreiber einer Flotte durch die intelligente Verknüpfung der Daten, wobei unbekannte Datenkorrelationen zu interessanten Ergebnissen führen. Dies bedingt aber auch, dass die Daten in einer niedrigen Taktung erfasst und übertragen werden, um Zusammenhänge zu erkennen. So vollzieht man zum Beispiel einen Schaltvorgang im Auto in weniger als zwei Sekunden und betätigt dabei viele unterschiedliche Komponenten (Gas wegnehmen, Kuppeln, Gang wechseln, Kupplung kommen lassen, Gas geben). Um hier Rückschlüsse abzuleiten, müssen die Sensoren folglich auch in einem sehr kurzen Takt Daten liefern.

Beispiele für Datenpunkte in einem Auto sind zum Beispiel Reifendruck, Reifentemperatur, GPS-Position, Lenkwinkel, Drehzahl, Drehmoment, Handbremse, Kupplung, Gaspedal, Geschwindigkeit, Neigung des Fahrzeugs oder die Motortemperatur. „Für ein elektrisch betriebenes Fahrzeug sind das Ladeverhalten des Nutzers, sowie Außen- und Batterietemperatur entscheidend“, ergänzt Götz Schmidt, Marketingleiter beim Münchner Elektroroller-Hersteller Govecs. Zu Kunden von Govecs zählen Scooter-Sharing-Unternehmen wie Scoot networks (San Francisco) und cooltra (Barcelona).

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4 Reaktionen
Jürgen Tepe
Jürgen Tepe

Spannender Artikel, aber:
Weil's ganz am Anfang steht, sollte es schon stimmen: Carsharing (echtes, nicht die neue Autovermietung der Hersteller) gibt es schon viel länger. Die genaue Geschichte des Carsharing kenne ich auch nur aus der Wikipedia, bin aber seit dem letzten Jahrtausend (1993) bei Stattauto München https://www.stattauto-muenchen.de/ueber-uns/ , und die waren IMO nicht mal die allerersten in Deutschland.

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Dirk Roeder

ZIP Car wurde in der Tat 1999 gegründet. Die Formulierung ist aber unglücklich gewählt, da hast Du recht, Jürgen

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grep

Hallo ...,

'rollende Computer', ergo vernetzte Vehicle, das IoT stellt eine riesige Gefahr dar - für Cracker ein El Dorado.
Das Klonen wurde (hier und da) auch verboten resp. eingeschränkt - warum (?) ... (JA,) genau darum (!).

Ciao, Sascha.

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Dirk Roeder

Ich bin mir nicht sicher, ob ich Dir folgen kann, Sascha. Vergleichst Du gerade mögliche Gefahren durch vernetzte Fahrzeuge mit dem Klonen von Menschen?

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