Der Zusammenhang zwischen Betriebsgebiet und Flottengröße

Die optimale Abstimmung zum Erfolg

Der Zusammenhang zwischen Betriebsgebiet und Flottengröße

In der Vorbereitung und Planung von On-Demand-Verkehren stehen die jeweiligen Projektplaner häufig vor der Frage nach den optimalen Ausmaßen des Betriebsgebiets. Dieser Beitrag gibt einen analytischen Einblick in drei grundlegende Aspekte, die bei der Definition der Dimension des Betriebsgebiets beachtet werden müssen.

Die Auswirkung der Gebietsgröße auf das Buchungsverhalten der Kund:innen

Die Antwort auf die Frage, ob die Größe des Betriebsgebiets in Bezug zum Buchungsverhalten der Kund:innen steht, erscheint zunächst nicht überraschend. In der Tat besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Größe des Betriebsgebiets und der von Kund:innen gebuchten Streckenlänge. Je größer das Betriebsgebiet, umso länger die durchschnittlich gebuchte Strecke (siehe Darstellung 1).

Zusammenhang Gebietsgröße Flottengröße 01
Darstellung 1: Zusammenhang zwischen der Größe des Betriebsgebiets und der durchschnittlich gebuchten Streckenlänge.

Der Effekt, der dadurch ausgelöst wird, ist aber nicht direkt ersichtlich. Mit steigender Gebietsgröße nimmt der Anteil der langen „Transitfahrten“ quer durchs Geschäftsgebiet zu. Das hat wesentliche Implikationen sowohl für Betreiber:innen als auch für Kund:innen. Einerseits sind solche „Transitfahrten” für Betreiber:innen anspruchsvoll: Sie binden viele Fahrer:innen und Fahrzeuge für lange Zeit, die dann nur bedingt für andere Fahrten verfügbar sind. Andererseits sind Kund:innen durch die per se längere Fahrzeit sehr sensibel bzgl. jeglicher pooling-bedingter Fahrzeitverlängerung. Verlängert sich etwa eine 10km lange Fahrt pooling-bedingt um 50%, bedeutet das einen beträchtlichen Fahrzeitaufschlag. Ein solcher Fahrzeitaufschlag spiegelt sich wiederum negativ in der wahrgenommenen Dienstleistungsqualität wider.

„Transitfahrten” sind also sowohl aus Sicht der Betreiber:innen als auch aus Sicht der Kund:innen besonders herausfordernd. Ein cleveres Gebietsdesign und gute Parametrisierung bieten Abhilfe und stellen eine weiterhin positive Kundenerfahrung sicher.

Ein größeres Betriebsgebiet bedeutet nicht automatisch mehr Nachfrage

Oft wird angenommen, dass ein größeres Betriebsgebiet automatisch zu mehr Nachfrage führt. Dementsprechend werden die Betriebsgebiete in der Konzeptionsphase häufig sehr groß geplant. Dabei wird meistens das Ziel verfolgt, den Service von Anfang an einem breiten Nutzerspektrum verfügbar zu machen. Leider funktioniert dieser Ansatz in der Praxis nur selten. Dies hat zwei Gründe:

  1. Besonders zum Start eines On-Demand-Verkehrs ist der Service bei potenziellen Kund:innen unbekannt, sodass ein großes Gebiet nicht zwangsweise zu mehr Nachfrage führt. Da das Mobilitätsverhalten stark eingeprägten Gewohnheiten folgt, recherchieren nur wenige Nutzer:innen aktiv nach Mobilitäts-Alternativen zu den sonst genutzten Verkehrsmitteln.
  2. Die Anzahl der einzusetzenden Fahrzeuge passt nicht zur Gebietsgröße. Details zu diesem Aspekt im nachfolgenden Absatz.

Sind große Gebiete einmal veröffentlicht und kommuniziert, ist die Hürde oft hoch, sie im Nachhinein wieder zu verkleinern. In der Folge tritt das Gegenteil des erwünschten Effekts ein: Durch die große zu bedienende Fläche und die daraus resultierenden langen Fahrtdistanzen (siehe Abschnitt „Die Auswirkung der Gebietsgröße auf das Buchungsverhalten der Kunden”) sind die Fahrzeuge für eine Buchung lange gebunden. Durch die geringe Nachfragedichte sind zusätzlich gebündelte Fahrten kaum möglich. So sind schnell alle Fahrzeuge belegt und der Service für die Kund:innen nicht mehr verfügbar. Ausbleibende Fahrtangebote und/oder lange Wartezeiten führen wiederum zu Frustration bei den Kund:innen und zu weniger Nachfrage.

Unsere Empfehlung: Mit einem kleineren, strukturell gut geeigneten Gebiet mit klaren Quelle-Senke-Beziehungen starten. Erweiterungen sind in der Regel schnell umsetzbar.

Bestimmung der optimalen Balance zwischen Gebiets- und Flottengröße

In der Planung eines On-Demand-Verkehrs gilt es, ein optimales Gleichgewicht zwischen der Größe des Betriebsgebiets und der Anzahl eingesetzter Fahrzeuge zu erreichen. Dieser Aspekt ist komplex und erfordert eine differenzierte Betrachtung des geplanten Verkehrs. Anhand eines Beispiels von unterschiedlichen Flottengrößen in drei unterschiedlich großen Betriebsgebieten kann dargestellt werden, welche Faktoren entscheidend sind, um Flottengröße und Betriebsgebiet aufeinander abzustimmen. Zur Veranschaulichung wird der Standort Berlin mit den untenstehenden zugehörigen Betriebsgebieten herangezogen. Da der entscheidende Faktor die jeweilige Dichte von Wohn- und Gewerbegebieten ist, zwischen denen Fahrtanfragen entstehen, können die Zusammenhänge auf beliebige Areale mit ähnlich unterschiedlichen Verdichtungen im Zentrumsbereich übertragen werden; Der resultierende Verdichtungseffekt ist identisch. Die folgenden Gebiete sind in der Karte dargestellt (siehe Darstellung 2):

  • Zentrum: 60 km²
  • S-Bahn-Ring: 100 km²
  • Stadtgebiet: 300 km²
Zusammenhang Gebietsgröße Flottengröße 02
Darstellung 2: Darstellung der drei Betriebsgebiete in Berlin

Um die Effekte herauszuarbeiten, muss zudem die Nachfragedichte herangezogen werden (siehe Darstellung 3). Diese ist auf den folgenden Diagrammen auf der X-Achse dargestellt: Je weiter rechts der Punkt auf der X-Achse liegt, desto mehr Buchungsanfragen pro Fahrzeug gehen ein.

Zusammenhang Gebietsgröße Flottengröße 03
Darstellung 3: Abbildung der Nachfragedichte pro Fahrerstunde, Betriebsgebiet und Fahrzeuganzahl

Mit Blick darauf, wie viele Fahrten ein Fahrzeug pro Stunde durchführen kann (Y-Achse), sind zwei Effekte erkennbar:

  1. Nachfrageverdichtung: Vergleicht man die drei farbigen Linien jeweils pro Diagramm, so fällt folgendes auf: Unabhängig von der Flottengröße ermöglicht ein kleineres Gebiet höhere Effizienzen hinsichtlich der Beförderungen als ein größeres Gebiet (siehe Graphen-Verlauf für Nachfrage/Fahrerstunde im Zentrum). Dies resultiert aus dem oben geschilderten Nachfrageverdichtungseffekt: Lange, kostenintensive Transitfahrten werden vermieden.
  2. Angebotsverdichtung: Vergleicht man verschiedene Flottengrößen in einem Gebiet, also die Graphen, die jeweils die Nachfrage/Fahrerstunde im Zentrum darstellen, über alle drei Diagramme hinweg, so wird ein zweiter Effekt sichtbar: Das Sättigungsniveau der Kurve nimmt mit steigender Flottengröße zu. So erreicht eine Flotte von 50 Fahrzeugen bei identischem Nachfragedruck eine höhere Auslastung im kleinsten Gebiet als eine Flotte von 10 oder 25 Fahrzeugen. Ein Grund hierfür ist die Reduzierung von Anfahrtswegen durch die steigende Fahrzeuganzahl je Quadratkilometer. In den größeren Gebieten ist dieser Effekt entsprechend schwächer ausgeprägt, da auch eine Flotte von 50 Fahrzeugen für das größte Gebiet noch zu klein dimensioniert ist.

Damit Flottengröße und Betriebsgebiet optimal aufeinander abgestimmt sind und eine maximale Anzahl an Fahrten durchgeführt werden können, ist es entscheidend, die Nachfragedichte zu analysieren und zu prognostizieren.

Die „Fahrzeuge-Buchungen-Fläche-Ratio” spielt eine entscheidende Rolle in der Planung

Bei der Konzeption von On-Demand-Verkehren müssen die Faktoren Fahrzeuge, Buchungen und Fläche beachtet werden – ihr Verhältnis gilt es so zu justieren, dass im laufenden Betrieb ein optimales Verhältnis aus einer guten Flottenauslastung sowie Bedienung der Nachfrage mit guter Servicequalität sichergestellt ist. Nur dann kann ein wirtschaftlicher und nachhaltiger Betrieb ermöglicht werden. Um diese Optimierung zu erreichen, sollten die Unterstützung durch einen erfahrenen Betreiber sowie spezielle Tools herangezogen werden. So kann zum Beispiel eine optimierte Betriebs- und Schichtplanung, wie sie CleverShuttle anbietet, reibungslose Abläufe garantieren.

Für weiterführende Informationen zu dem Thema, schauen Sie sich auch gerne unser Webinar zum Thema „Effiziente Angebotsplanung im Bedarfsverkehr“ an.

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CleverShuttle Armin Raupach
Autor

Armin Raupbach

Senior Business Intelligence Manager

Armin ist seit April 2018 bei CleverShuttle und verantwortet gemeinsam mit einem Team aus Analysten den Bereich Business Intelligence und Data Science. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei auf der Optimierung der Betriebs- und Schichtplanung unter Nutzung verschiedenster Optimierungs- und Machine Learning-Technologien.