Suchen

Simulationssoftware Simulation für Citylogistik

| Redakteur: Robert Weber

IBM und die Stadt Portland im US-Bundessaat Oregon haben gemeinsam ein digitales Modell der Kernprozesse der Kommune entwickelt, um Schlüsselmetriken für die Stadtentwicklung in den nächsten 25 Jahren zu identifizieren. Eine Simulation wie in dem Computerspiel Simcity – nur für eine echte Stadt. Auch die Transportwege und damit die Logistik könnte davon profitieren.

Firmen zum Thema

In einer Stadt bestehen viele Abhängigkeiten. Optimiert man die Transportprozesse, könnten sich die Lebensgewohnheiten der Menschen verändern. Bild: IBM
In einer Stadt bestehen viele Abhängigkeiten. Optimiert man die Transportprozesse, könnten sich die Lebensgewohnheiten der Menschen verändern. Bild: IBM
( Archiv: Vogel Business Media )

Die Kernprozesse einer Stadt wie Wirtschaft, Versorgung mit Wohnraum, Schulwesen, öffentliche Sicherheit, Nahverkehr, Gesundheitswesen sowie Ver- und Entsorgung sind vielfältig und auf eine höchst komplexe Weise miteinander verknüpft. Im Rahmen seiner Smarter-City-Initiative hat IBM gemeinsam mit der Stadt Portland in Oregon versucht, diese Abhängigkeiten in ein Softwaremodell zu gießen, um künftige Entwicklungen simulieren und abschätzen zu können.

Der Aufwand dafür war erheblich: Neben der Integration von zehn Jahren an historischen Daten für alle möglichen Bereiche der Stadtentwicklung wurden seit 2009 Workshops mit 75 Experten für die verschiedenen Bereiche abgehalten. Das Ergebnis ist eine Anwendung namens System Dynamics for Smarter Cities, die auf Basis von rund 3000 Gleichungen in Was-wäre-wenn-Szenarien die Auswirkungen städtischer Entscheidungen visualisiert.

Weniger Straßenverkehr als Ziel

„Stadtverwaltungen funktionieren häufig immer noch nach dem Silo-Prinzip,“ so IBM-Vice-President Michael Littlejohn. „Die einzelnen Abteilungen haben oft wenig Interaktion und so steigt das Risiko, dass eine Aktion in einem Bereich der Stadtverwaltung einen unerwarteten Effekt auf einen anderen Bereich hat.“ Solche unerwarteten Abhängigkeiten müssen dabei nicht einmal immer negativ sein, wie eine Simulation in Portland gezeigt hat. Die Stadt hat das Ziel, ihren Kohlendioxidausstoß massiv zu reduzieren.

Eine Simulation bezüglich des Straßenverkehrs ergab dabei einen interessanten Effekt, den die Stadtplaner nicht auf dem Radar hatten: Wird statt der Autonutzung mehr zu Fuß gegangen oder Rad gefahren, reduziert sich die Fettleibigkeit in der Bevölkerung – und das führt wiederum zu einer verstärkten Fortbewegung per Rad oder zu Fuß.

Statt auf Widerstände zu stoßen, hat der Effekt laut Simulation sogar eine selbstverstärkende Wirkung, die es der Stadt erleichtern könnte, ihr Umweltziel zu erreichen. „Andere Analyseverfahren brechen Probleme in immer kleinere Einheiten herunter, während unser Modell berücksichtigt, dass das Verhalten eines Systems als Ganzes von dem abweicht, was man bei der Betrachtung der Teile erwarten würde“, erläutert IBM-Manager Littlejohn den Ansatz.

(ID:381251)