Zur richtigen Zeit am richtigen Ort

Die Probleme fangen schon vor dem Start eines Free-Floating-Carsharings an: In welchem Gebiet soll man die Fahrzeuge anbieten? Fällt diese Entscheidung falsch, ist das Scheitern quasi programmiert. Später muss entschieden werden, wann und wo die Fahrzeuge stehen müssen, damit das Angebot zur Nachfrage passt und wann die Fahrzeuge gereinigt werden müssen, damit die Kunden zufrieden sind. Um die besten Antworten auf diese Frage zu finden, hat Share Now einigen Aufwand getrieben. Das Unternehmen, das heute zu Stellantis gehört, ist nach eigenen Angaben mit einer Flotte von 11.000 Fahrzeugen in 16 Städten in acht Ländern der größte Carsharing-Anbieter in Europa.

Seit 14 Jahren hat das Unternehmen eine eigene Datenbank immer weiter ausgebaut. Sie erfasst Erkenntnisse zur Nutzung der Angebot sowie soziodemografische Daten wie Alter, Einwohnerzahlen, Zahlen der vor Ort Beschäftigten, Führerschein- und Pkw-Besitzer oder auch die Summe der dort verfügbaren Freizeitmöglichkeiten. Diese werden auf Stadtteilebene ermittelt und mittels KI in einem detaillierten Score zusammengefasst. So gewann Share Now deutlich mehr Sicherheit bei der Auswahl neuer Gebiete für das eigene Angebot.

Um die optimale Verfügbarkeit der Fahrzeuge sicherzustellen prognostizieren die unternehmenseigenen Algorithmen die Nachfrage auf Straßenebene. Dabei fließen auch Parameter ein wie Zeit, Ort, Feier- und Brückentage, aber auch Nutzungszahlen und wie häufig Vorausbuchungen getätigt werden. Parallel berechnet der Algorithmus ununterbrochen für alle Fahrzeuge einen Score, der Aufschluss über die voraussichtliche Dauer bis zur nächsten Anmietung gibt.

Das alles ermöglicht den Planern des Unternehmens zu entscheiden, ob die Fahrzeuge quasi automatisch von den Nutzern dort abgestellt werden, wo der nächste Kunde ein Auto wünschen wird oder ob es sich lohnt, Dienstleister einzusetzen, die die Fahrzeuge dorthin fahren, wo die Nachfrage sein wird. Wird beispielsweise ein Fahrzeug im Voraus gebucht, prüft die Share-Now-App, ob ein Fahrzeug der gebuchten Klasse in der Nähe bereitsteht. In wenigen Millisekunden wird vorhergesagt, ob sich eine Blockung des Fahrzeugs lohnt, sodass es für andere Nutzer nicht mehr buchbar ist, oder ob es günstiger ist, ein Fahrzeug von einem Dienstleister an den Ort der Nachfrage bringen zu lassen. Aus Daten zur Nutzung, dem Zeitpunkt der letzten Reinigung, dem Fahrzeugmodell und den Rückmeldungen von Kunden in der Share-Now-App ermittelt schließlich eine Softwarelösung, wann eine Reinigung oder Wartung des Fahrzeugs nötig ist.

Bei Share Now sieht man solche KI-Lösungen als wichtiges Element an, um Carsharing und damit umweltschonende Mobilität voranzubringen. Damit könne man auch andere Mobilitätsunternehmen bei ihrer Verkehrswende hin zu einer nachhaltigeren und innovativen Flottenführung unterstützen. „Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, um Fahrzeugflotten effizient steuern zu können und somit die nachhaltige Mobilität von Carsharing wirksam auszuschöpfen“, betont Slavko Bevanda, CPO und CTO bei Share Now.

Aus dem Datencenter: Umfrage zur Akzeptanz von Sharing- und Abo-Angeboten