Aimsun Insight

Umwandlung von Big Data in wertvolle Erkenntnisse über Mobilität. Schnelles Erkennen von Mustern und wiederkehrenden Problemen und Unterstützung von Verkehrsplanungsentscheidungen.

Aimsun Insight

Umwandlung von Big Data in wertvolle Erkenntnisse über Mobilität. Schnelles Erkennen von Mustern und wiederkehrenden Problemen und Unterstützung von Verkehrsplanungsentscheidungen.

Viele Verkehrsbehörden verfügen über riesige Datenbanken mit Verkehrssensordaten, wobei ihnen die notwendigen Mittel zu deren Interpretation fehlen.

Wenn Verkehrsbehörden nicht über die Ressourcen verfügen, um ihre Daten systematisch zu analysieren, ist Aimsun Insight die perfekte Lösung, um Muster in den Daten zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die für Verhaltensänderungen genutzt werden können.

Aimsun Insight liefert viel mehr als nur Tabellen und Listen – unser benutzerfreundliches Dashboard macht es einfach, Trends zu identifizieren, wiederkehrende Probleme zu erkennen und Entscheidungen zur Verkehrsplanung zu unterstützen.

Aimsun Insight – Top-Vorteile

Schnelle, kosteneffiziente Erkenntnisse für Entscheidungsträger, Verkehrsplaner und Umweltexperten.

Kosteneffizient: eine preisgünstige Einstiegslösung für die Datenverwaltung.

Schnell: Die typische Lieferzeit beträgt weniger als 30 Tage.

Benutzerfreundlich: benutzerdefinierte interaktive Dashboards und KPIs, die jeder verstehen kann.

Skalierbar: ein hervorragender Ausgangspunkt für skalierbare und robuste Verkehrsplanungs- und Betriebsmanagementlösungen.

Effizient: ein äußerst kosteneffizienter Ansatz für die Planung.

Sektorübergreifende Analyse von Datensätzen und Teilmengen: z. B. typischer Wochentag, typischer Samstag, typischer Feiertag.

Kosteneffiziente Netzleistungsüberwachung: Trendanalyse und Benchmarking für Ihr Verkehrsnetz oder Ihre Nutzerklasse, z. B. Güterverkehr, Busse und Straßenbahnen.

Aimsun Insight – Top Anwendungsfälle
  • Identifizierung wiederkehrender Verkehrsmuster: Planung für Großveranstaltungen, Wartungsarbeiten und andere Störungen.

  • Benchmarking der ÖV-Systemleistung: Beobachtung der ÖV-Systemleistung und Festlegung, wo und wann Verspätungen aufgetreten sind.

  • Analyse von Verkehrsüberlastungen in der Vergangenheit: Identifizierung und Verbesserung von Überlastungsschwerpunkten oder Engpässen im Netz.

  • Identifizierung von Hotspots für Verkehrsteilnehmer: gezielte Ressourcen, um die Leistung bestimmter Benutzergruppen zu verbessern.

  • Luftqualitätsanalyse: Lokalisierung von Luftqualitätsproblemen und Korrelation mit Ereignissen und Bedingungen.

  • Datenanalyse: Verkürzung der Lieferfristen für Verkehrsplanungs- und Mobilitätsinitiativen durch Vorab-Durchführbarkeitsprüfungen.

  • Standorte für E-Ladestationen: Ermittlung der effektivsten potenziellen Standorte für E-Ladestationen für die weitere Konzeptentwicklung.

  • Langfristige Verkehrstrends: Ermittlung der künftigen betrieblichen und infrastrukturellen Anforderungen für die Entwicklung konzeptioneller Lösungen.

  • Sicherheitsanalyse: Lokalisierung von Verkehrssicherheitsproblemen und Korrelation mit den Verkehrsbedingungen.
  • Identifizierung wiederkehrender Verkehrsprofile: Planung für Großveranstaltungen, Wartungsarbeiten und andere Störungen.
  • Benchmarking der Transitleistung: Beobachtung der Transitleistung und Feststellung, wo und wann Verspätungen aufgetreten sind.
  • Analyse von Verkehrsüberlastungen in der Vergangenheit: Identifizierung und Verbesserung von Überlastungsschwerpunkten oder Engpässen im Netz.
  • Identifizierung von Hotspots für Netzwerkbenutzer: gezielte Ressourcen, um die Leistung bestimmter Benutzergruppen zu verbessern.
  • Luftqualitätsanalyse: Lokalisierung von Luftqualitätsproblemen und Korrelation mit Ereignissen und Bedingungen.
  • Datenanalyse: Verkürzung der Lieferfristen für Verkehrsplanungs- und Mobilitätsinitiativen durch Vorab-Durchführbarkeitsprüfungen.
  • Standorte für E-Ladestationen: Ermittlung der effektivsten potenziellen Standorte für E-Ladestationen für die weitere Konzeptentwicklung.
  • Langfristige Verkehrstrends: Ermittlung der künftigen betrieblichen und infrastrukturellen Anforderungen für die Entwicklung konzeptioneller Lösungen.
  • Sicherheitsanalyse: Lokalisierung von Verkehrssicherheitsproblemen und Korrelation mit den Verkehrsbedingungen.

Case study

Analytics as a Service

Abu Dhabi

Kunde: Abu Dhabi Integrated Transport Centre (ITC)

Abu Dhabi verfügt über eine Fülle von Mobilitätsdaten, die aus vielen Quellen stammen:

  • Straßenverkehrszählungen
  • Geschwindigkeiten aus Floating Car Daten
  • Quelle-Ziel-Matrizen aus Mobilfunkdaten
  • Ein- und Ausstiege an Bushaltestellen aus Daten der automatischen Fahrpreiserfassung
  • GPS-Daten von Taxis oder Flottenfahrzeugen

Das Projekt Analytics as a Service zielt darauf ab, Algorithmen zu entwickeln, die all diese Daten nutzen können, um dem Abu Dhabi ITC zu helfen, die Mobilität in Abu Dhabi ganzheitlich zu verstehen und einzuschätzen.

Die Mobilität in Abu Dhabi steht in engem Zusammenhang mit anderen Faktoren wie der demografischen Entwicklung, der Flächennutzung und dem Wasser- und Stromverbrauch. Jede dieser Datenquellen kann einen Teilaspekt der Mobilität abbilden, aber zusammen bilden sie ein komplexes Ökosystem aus voneinander abhängigen Beziehungen. In Abu Dhabi treffen Datenmenge und -vielfalt in idealer Weise aufeinander, so dass die entwickelten Algorithmen erfolgreich die Beziehungen zwischen den Datenquellen extrahieren und daraus Erkenntnisse zur Mobilität ableiten können.

Die Datenaufbereitung beginnt mit der Erfassung und Bereinigung der Daten, der Homogenisierung und der Verknüpfung der Datenquellen. Sobald die Datenqualität gewährleistet und fusioniert ist, kann daraus ein angereicherter Datensatz für die Mobilität in Abu Dhabi erstellt werden.

Mit Hilfe dieses Datensatzes kann das Abu Dhabi ITC Fragen zur Mobilität beantworten, die über das hinausgehen, was gemessen wird.

Um ein paar Beispiele zu nennen:

Die Zonierung der Mobilfunkdaten ist grob, aber die Daten über Flächennutzung, Bevölkerungsdichte sowie Wasser- und Stromverbrauch bieten eine viel größere Granularität, die die Plattform nutzen kann, um die Quelle-Ziel-Matrizen der Handys in viel kleineren Zonen zu schätzen.

Die anhand von Mobilfunkdaten gemessene Mobilität liefert ein vollständiges, aber grobes Bild der Mobilität, d. h. über große geografische Gebiete und lange Zeiträume hinweg. Umgekehrt liefern Schleifendetektoren zwar partielle, aber sehr granulare Daten, d. h. sie sind in einem winzigen Prozentsatz von Abschnitten des Straßennetzes installiert und messen nur eine Sache, nämlich die Straßenmobilität. Die Daten des öffentlichen Nahverkehrs liefern ebenfalls partielle, aber sehr granulare Informationen, und das Gleiche gilt für die Daten von fahrenden Autos und die GPS-Daten von Taxis.

In Kombination können diese unterschiedlichen Daten verwendet werden, um ein vollständiges und detailliertes Bild der Mobilität zu erstellen, das alle Fragen im Zusammenhang mit der Mobilität beantworten und den Entscheidungsträgern helfen kann: WIe viel Zeit verbringen die Fahrzeuge im Stau? Wie hoch ist der Modal-Split für einen bestimmten Ausgangs- und Zielort? Welches sind die sozioökonomischen Merkmale der einzelnen Verkehrsträger?

Der Upgradepfad von Aimsun Insight

Fangen Sie klein an und passen Sie es an Ihre Ressourcen und strategischen Ziele an.


Simulationsmodell
Simulationsmodell

Das Simulationsmodell ist eine virtuelle Kopie von realen Verkehrsszenarien.


Simulationsmodell
Simulationsmodell

Das Simulationsmodell ist eine virtuelle Kopie von realen Verkehrsszenarien.


Echtzeitdaten
Daten

Eine Kombination aus Erkennungsdaten und Verkehrskontrolldaten.


Echtzeitdaten
Daten

Eine Kombination aus Erkennungsdaten und Verkehrskontrolldaten.

Kontaktieren Sie uns noch heute unter info@aimsun.com.

Um mehr über die modulare Plattform von Aimsun zu erfahren, klicken Sie hier.

Aimsun Predict

Verarbeitung von Echtzeitdaten zur Vorhersage bevorstehender Verkehrszustände: Empfangen von Warnmeldungen bei plötzlichen Anomalien oder Problemen und Unterstützung proaktiver Entscheidungen.

Aimsun Predict

Verarbeitung von Echtzeitdaten zur Vorhersage bevorstehender Verkehrszustände: Empfangen von Warnmeldungen bei plötzlichen Anomalien oder Problemen und Unterstützung proaktiver Entscheidungen.

Aimsun Plus

Eine All-in-One-Lösung für die Mobilitätsmodellierung einer ganzen Stadt oder sogar einer Region. Eine einzige, vereinheitlichte Darstellung, wie sich Menschen in jedem Verkehrsmittel und in jedem Maßstab bewegen.

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Eine All-in-One-Lösung für die Mobilitätsmodellierung einer ganzen Stadt oder sogar einer Region. Eine einzige, vereinheitlichte Darstellung, wie sich Menschen in jedem Verkehrsmittel und in jedem Maßstab bewegen.

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Zitieren Aimsun Next

Aimsun Next 23

Aimsun (2023). Aimsun Next 23 User's Manual, Aimsun Next Version 23.0.0, Barcelona, Spanien. Zugriff am: July. 19, 2023. [Online].
Verfügbar: https://docs.aimsun.com/next/23.0.0/


Aimsun Next 20.0.5

Aimsun (2021). Aimsun Next 20.0.5 User's Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spanien. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html

Aimsun Next 23

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Aimsun Next 20.0.5

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Aimsun Next 23

TY - COMP
T1 - Aimsun Next 23 User's Manual
A1 - Aimsun
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Y1 - 2023
Y2 - Accessed on: Month, Day, Year
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PB - Aimsun
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Aimsun Next 20.0.5

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T1 - Aimsun Next 20.0.5 User's Manual
A1 - Aimsun
ET - Aimsun Next Version 20.0.5
Y1 - 2021
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CY - Barcelona, Spanien
PB - Aimsun
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