Taxi

Reality Check - Geschichten rund ums Taxi in Berlin und weltweit - Materialsammlung, Bilder, Videos, Texte

  • Taxisteuerung mit Künstlicher Intelligenz
    https://www.taxi-times.com/taxisteuerung-mit-kuenstlicher-intelligenz

    Alte Hasen am Steuer brauchten so etwas nicht. Sie hatten alles im Kopf und „im Urin“, was nun die KI leisten soll.

    Aber ja, die Intelligenz wird heute den Fahrern konsequent entzogen und in die Rechenmaschinen verlagert. Man könnte auch von Privatisierung sprechen. Die großen Technologie- und Internetkonzerne betreiben die Enteignung der Wissenden bereits so lange, dass konkurrierende mittelständische Ansätze wohl nur Achtungserfolge erringen werden, so sie nicht einer neuen, freiheitlichen und gegen die Privatisierung gerichteten Linie folgen.

    Was bedeutet freiheitlich? Daten, Wissen und Methoden müssen öffentlich gemacht werden. Vor allem müssen die Arbeitenden ermächtigt werden, indem ihre Kompetenzen genauso erweitert und verbessert werden wie ihre Gehälter. Mit diesen Menschen am Steuer könnte es dem Taxigewerbe gelingen, einen echten Qualitäts- und Wettbewerbsvorteil gegenüber der Lohndumpin-Konkurrenz aus den Konzernzentralen zu erringen. Es bleibt spannend. Die Hoffnung stirbt zuletzt.

    8.12.2022 von Jürgen Hartmann - Die Düsseldorfer Zentrale Rhein-Taxi ist heute mit seinem Forschungsprojekt „KITS“ an die Öffentlichkeit gegangen. Das Ziel ist eine am tatsächlichen Bedarf orientierte Steuerung einer Taxiflotte. Dabei soll Künstliche Intelligenz (KI) helfen. 

    Nach der Tour ist vor der Tour. Wenn es nach der Vision von Michael Mühlin geht, sollen Taxifahrer*Innen in Zukunft im Moment des Ausstiegs des Fahrgastes schon die verlässliche Prognose bekommen, an welcher Stelle in unmittelbarer Nähe der nächste Kunde ein Taxi benötigt. Sie müssen dann nicht vergeblich kreisen oder zu einem Halteplatz zurückfahren, sparen damit aus betriebswirtschaftlicher Sicht teure Leerkilometer und aus klimapolitischer Sicht umweltschädliches CO2 ein.

    Diese Vision ist bei Rhein-Taxi bereits gestartet, denn seit einiger Zeit läuft dort das Projekt „KI-Basierte Optimierung von Taxi-Services“, abgekürzt „KITS“. Die Rhein-Taxi GmbH und die auf KI spezialisierte Merantix Labs GmbH haben KITS als gemeinsame Projektpartner in den Räumen der Düsseldorfer Taxizentrale heute der Presse und allen Interessierten vorgestellt.
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    Bei dem Projekt werden von Merantix historische Daten analysiert, die mit Wetter- Verkehrsdaten, Events, Baustelleninformationen etc. vermischt werden. Die Summe all dieser Parameter ermöglicht dann eine treffsichere Prognose, wann in naher und ferner Zukunft an welchen Stellen mit Taxibedarf zu rechnen ist.

    Mit naher Zukunft ist dabei ein Time-Slot von 10-15 Minuten gemeint, so dass ein in diesem Bereich frei gewordenes Taxi vor Ort gehalten werden kann. Benötigt ein Kunde dort dann tatsächlich ein Taxi, steht ihm ein Fahrzeug ohne Wartezeit zur Verfügung.

    Die ferne Zukunft betrifft einen Zeitraum von 2-3 Wochen. Hier soll dann die KI-basierte Bedarfsprognose eine möglichst effiziente Schichtplanung ermöglichen. Wenn die Zentrale und die ihr angeschlossenen Unternehmer wissen, wann und wo die Taxi-Touren nachgefragt werden, haben sie die Möglichkeit, das Fahrpersonal bedarfsorientiert einzusetzen. Das spart Lohnkosten, erhöht aber auch gleichzeitig die Verdienstmöglichkeiten des Fahrpersonals. Warum, erklärte Michael Mühlin: „Wenn die Taxiunternehmer über ihre Zentrale wissen, wann Geld verdient werden kann, können sie wiederum durch finanzielle Anreize die Fahrer*Innen motivieren, genau zu diesen Zeiten verfügbar zu sein.“

    Einen ersten internen Test habe man bereits absolviert, berichtete Michael Mühlin bei der heutigen Kick-Off-Veranstaltung. Im April 2023 soll es dann losgehen. Das Projekt ist auf 15 Monate angelegt und wird vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) mit rund 200.000 Euro gefördert. Eine Summe, die man aber lediglich als Zuschuss für die tatsächlich anfallenden Entwicklungskosten sehen darf, wie Mühlin betonte.

    #Taxi #Forschung #AI