Erfolg durch Zusammenarbeit:
Die MDS-Use Cases unserer Teilnehmer
Mobias
Gefahrenstellen im Straßenverkehr
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Erteilen Sie uns einfach durch den zusätzlichen Klick die Erlaubnis und wir stellen diese Inhalte gern zur Verfügung. Wir weisen zudem darauf hin, dass wir nicht ausschließen können, dass die in diesem Zusammenhang über Sie erhobenen Daten in Länder außerhalb der Europäischen Union, insbesondere in die USA, übertragen werden. Für die USA besteht kein Angemessenheitsbeschluss der Europäischen Kommission. Wir haben mit der Google LLC/LinkedIn Corporation/ Twitter Inc sog. Standardvertragsklauseln abgeschlossen. Nähere Informationen dazu können Sie in unserer Datenschutzerklärung unter Cookies einsehen.
KI-gesteuerte Echtzeit-Vorhersagen von Gefahren im Straßenverkehr - Swarmnect nutzt Fahrzeugdaten, historische Unfalldaten und Umweltinformationen für sicherere Straßen.
Swarmnect verbessert die Verkehrssicherheit mit OEM-Fahrzeugdaten, historischen Unfalldaten und Umweltdaten. Dies ermöglicht die Vorhersage von Gefahrensituationen, die Warnung von Verkehrsteilnehmern durch Software Defined Vehicle-Anwendungen und die Bereitstellung von Echtzeit-Informationen für präventive Maßnahmen der Behörden.
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DeepVolt
DeepVolt Location Intelligence Assistant
DeepVolt Location Intelligence Assistant (DLIA) ist ein KI-gestütztes Webtool, das es Städten und Unternehmen ermöglicht, innerhalb von Minuten profitable Standorte für Ladestationen zu finden.
Die hochmoderne KI-gestützte Lösung revolutioniert die Platzierung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge. Durch die Nutzung umfassender Datenanalysen ermöglicht DLIA Städten und Unternehmen eine strategische Positionierung der Ladeinfrastruktur für eine maximale Wirkung.
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Versicherungsunternehmen
Pay as you drive
Die Nutzung von Daten aus vernetzten Fahrzeugen ermöglicht es KfZ-Versicherern ihren Kunden bessere Tarife anzubieten. Indem verschiedene Daten erhoben und gemessen werden (z.B. gefahrene Kilometer, Brems- und Beschleunigungsverhalten, Geschwindigkeit etc.), können sich Fahrer bei Unfall- und Schadenfreiheit, aber auch durch eine gute und sichere Fahrweise niedrige Beiträge sichern.
Dieser Anreiz für die Versicherten führt außerdem zu einem weniger riskanten Fahrverhalten und unterstützt vorausschauendes Fahren, was in der Summe für mehr Sicherheit im Verkehr sorgt und zu einer umweltschonenden Fahrweise beitragen kann. In der Arbeitsgruppe (OEMs und Versicherer) werden skalierbare Standardprozesse für die Use Cases PAYD, PWYD, PHYD und FNOL sowie Lösungen für einen transparenten und einfachen Consentprozess entwickelt.
BMW
Local Hazard Information
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Mit Zustimmung der Kundinnen und Kunden können Fahrzeuge von BMW heute Mithilfe einer Vielzahl an Sensoren eigenständig Gefahrensituation wie Starkregen oder Glatteis erkennen und diese Informationen an das BMW Backend übermitteln.
Je mehr Fahrzeuge mögliche Gefahrensituationen melden, umso genauer kann die Situation bewertet werden. Dieser Dienst trägt erheblich zur Verkehrssicherheit bei. Über weitere Daten, die über den Mobility Data Space angeboten werden, kann eine noch bessere Datenabdeckung erreicht, gezieltere Warnung an Teilnehmer im Straßenverkehr gerichtet und so die Verkehrssicherheit insgesamt erhöht werden.
highQ
KI-basierte Optimierung von aktuellen Mobilitätsangeboten
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Ziel der App highQ MobilitySuite ist es, nachhaltige, anbieterübergreifende und multimodale Fortbewegungsoptionen für Personen und Güter zu fördern. Durch ein integriertes Anreizsystem motiviert die Anwendung Nutzerinnen und Nutzer, das eigene Mobilitätsverhalten nachhaltig zu ändern.
Aus dem Mobility Data Space bezieht die highQ MobilitySuite Wetterdaten. Diese werden mit Daten zu Mobilitätsangeboten sowie Infrastrukturen verknüpft. So bekommen Nutzerinnen und Nutzern einen umfassenden Überblick über die jeweils günstigsten Mobilitätsoptionen – und profitieren durch verschiedenartige Prämien zusätzlich davon, wenn sie sich für die nachhaltige Variante entscheiden.
Mercedes-Benz
„Parking Monitoring“ und „Slippery Road“
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Echtzeit Parking Events zur optimierten Parkplatzsuche und Parkraumplanung (Parking Monitoring)
Mercedes-Benz stellt über die Parking Monitoring Schnittstelle anonymisierte Ein- und Ausparkvorgänge von verbundenen Mercedes-Benz Fahrzeugen bereit.
Teilnehmer des Mobility Data Space erhalten dadurch anonymisierte Parkdaten wie GPS-Position, Uhrzeit und Fahrzeuggröße. Die anonymisierten, freiwillig zur Verfügung gestellten Parkdaten verbundener Mercedes-Benz Fahrzeuge ermöglichen beispielsweise das Anzeigen von freien Parkflächen für Endkunden zur Parkplatzsuche. Darüber hinaus bieten die Parkdaten auch Einsatzpotentiale für Kommunen und Städte für die Parkraumplanung. Somit trägt der durch den Mobility Data Space realisierte, sichere Datentransfer zu einer Steigerung der Nutzerfreundlichkeit in der Mobilität bei.
Das vernetzte Auto als mobile Wetterstation – Mit Fahrzeugdaten für mehr Verkehrssicherheit im Winterdienst (Slippery Road)
Öffentliche Behörden, Verkehrsleitzentralen und Straßenmeistereien (z.B. der Landkreis Zollernalbkreis) setzen zunehmend auf digitale Lösungen, um den Einsatz des Winterdienstes zu steuern und Straßen sicherer zu machen.
Mercedes-Benz nutzt hierfür die Intelligenz der Fahrzeugflotte als bewegliche Mikro-Wetterstationen. Mercedes-Benz Vans und PKW, die über Car-to-X Technologie verfügen und deren Besitzer:innen Live Traffic Service aktiviert und dem Teilen der Daten zugestimmt haben, liefern dafür die notwendigen Daten. Erkennen die ESP®- oder ABS-Sensoren dieser Fahrzeuge rutschige Straßenverhältnisse, wird dies samt Positionsdaten über das Mobilfunknetz in Echtzeit an die Mercedes-Benz Cloud gesendet. Diese anonymisierten und validierten Informationen werden in Echtzeit auf dem Mercedes-Benz Dashboard und via Mercedes-Benz OneAPI bereitgestellt. Damit wird es künftig möglich, den Winterdienst zielgerichteter einzusetzen, den Streusalzeinsatz zu optimieren und Mobilität nachhaltig sicherer zu machen. Neben den Mercedes-Benz Fahrzeugdaten ermöglicht der Mobility Data Space eine sichere Integration von fahrzeugfremden Daten wie z.B. Wetterkarten des Deutschen Wetterdienstes, um Straßenmeistereien ein noch holistischeres Bild der Straßenzustände bereitzustellen und somit die Straßensicherheit zu erhöhen.
WeitereUseCases
Mercedes-Benz Fahrzeugdaten für mehr Verkehrssicherheit aller Verkehrsteilnehmer - Mercedes-Benz Car-to-X Hazard Warnings liefern Gefahrenwarnungen in Echtzeit (Local Hazard Information)
Mercedes-Benz nutzt bereits seit 2013 serienmäßig Technologien der mobilen Vernetzung, um Gefahrenhinweise von Fahrzeug zu Fahrzeug („Car-to-Car“) zu übermitteln. Mercedes-Benz Vans und PKW, die über Car-to-X Technologie verfügen und deren Besitzer Live Traffic Service aktiviert und dem Teilen der Daten zugestimmt haben, erfassen eine Vielzahl von unterschiedlichen Gefahrensituationen wie z.B. Starkregen, Stauenden, Pannenfahrzeuge oder starke Bremsungen. Viele dieser Gefahren können Mercedes-Benz Pkw und Vans aufgrund der nahtlosen Integration des Car-to-X Systems in die Fahrzeugsysteme automatisch erkennen, ohne dass es einer Aktivität der Fahrer:in bedarf. Für Gefahren, die nicht oder noch nicht automatisch detektierbar sind, wurde eine effiziente manuelle Meldemöglichkeit geschaffen. Per Knopfdruck lassen sich Tiere auf der Fahrbahn oder Geisterfahrer in die Mercedes-Cloud melden. Mercedes-Benz bietet mit der Schnittstelle Local Hazard Information aggregierte Daten zu validierten und lokalen Gefahrenhinweisen von Mercedes-Benz Fahrzeugen an. Auf diese sensorbasierten, anonymisierten und mit Kundeneinwilligung bereitgestellten Daten können andere Teilnehmer des Mobility Data Space zugreifen, um Dienste mit der Zielsetzung anzubieten, Mobilität nachhaltig sicherer zu gestalten. Mercedes-Benz geht einen weiteren Schritt, um auf Basis von Daten die Verkehrssicherheit zu erhöhen.
Informationen zu Ladezustand und Restreichweite von Elektrofahrzeugen (Electric Vehicle Status)
Mit der Schnittstelle Electric-Vehicle-Status stellt Mercedes-Benz Daten zum tatsächlichen Ladezustand der Batterie und zur verbleibenden Reichweite eines bestimmten Elektrofahrzeuges bereit, die über den Mobility Data Space zugänglich gemacht werden. Basierend auf diesen Daten ist eine Vorhersage des nächsten Ladestopps möglich. Teilnehmer des Mobility Data Space können durch die Integration dieser Daten in ihre Anwendung Fahrer:innen von Elektrofahrzeugen proaktiv kontaktieren, um den nächsten Stopp an einer Ladestation zu planen. Auch für die Erbringung von intelligenten Ladediensten sind diese Daten interessant. Dadurch können nicht nur Potenziale zur Steigerung der Nutzerfreundlichkeit im Kontext der Elektromobilität gehoben, sondern unter anderem auch effiziente Lösungen zum Management von Verkehr und Ladeinfrastruktur sowie eine Optimierung der Reiseplanung realisiert werden.
Informationen zu Kraftstoffstand und Restreichweite von Fahrzeugen (Fuel Status)
Mercedes-Benz schafft mit der Fuel Status-Schnittstelle ein Angebot an Daten zum tatsächlichen Kraftstoffstand und der verbleibenden Reichweite von Mercedes-Benz Fahrzeugen. Auf Basis dieser Daten können Teilnehmer des Mobility Data Space individuelle Serviceanwendungen entwickeln – beispielsweise eine smartphonebasierte Tankstellenempfehlung oder individuelle Rabattaktionen für Kraftstoff und Tankstellen-Shopangebote. Auch hier können somit auf Grundlage dieser Daten, die über den Mobility Data Space erreichbar sind, Mobilitätslösungen realisiert werden, die auf eine Steigerung der Nutzerfreundlichkeit, effizientes Verkehrsmanagement sowie eine optimierte Reiseplanung abzielen.
[ui!] Urban Mobility Innovations
Informationen zur Auslastung von Parkplätzen (OptiPark)
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Für Kommunen, die den Parksuchverkehr reduzieren und eine gleichmäßigere Nutzung der vorhandenen Parkmöglichkeiten erreichen möchten, liefert die OptiPark-Lösung von Urban Mobility Innovations Echtzeit- und Prognosedaten zur Auslastung der Parkflächen.
Diese können genutzt werden, um Autofahrer:innen, die an P+R Parkplätzen oder in touristischen Gebieten aus- oder umsteigen wollen, optimal zu informieren. Mit Hilfe des Mobility Data Space können neben vorhandener Parkraum-Sensorik, wie Schranken oder Kameras, weitere Datenquellen, wie beispielsweise Sensorinformationen aus Fahrzeugen, für die OptiPark-Lösung genutzt werden, um damit genauere Echtzeit- und präzisere Prognosedaten zu erreichen.