Künstliche Intelligenz und IoT transformieren das Mobilitätsmanagement, optimieren Verkehrsflüsse und senken Emissionen durch datengestützte Entscheidungen.
Datenintelligenz revolutioniert das Mobilitätsmanagement. Durch den Einsatz von KI und IoT können Unternehmen Verkehrsflüsse optimieren, Ausfälle minimieren und Emissionen senken. Echtzeitdaten, prädiktive Analysen und DSGVO-konforme Lösungen ermöglichen effizientere Entscheidungen und nachhaltige Mobilitätsstrategien.
Fazit: KI und IoT treiben die Zukunft der Mobilität voran. Unternehmen profitieren durch optimierte Prozesse, reduzierte Kosten und innovative Technologien.
Die Kombination aus KI, IoT und Analytics bietet spannende Möglichkeiten, um Mobilitätssysteme effizienter zu gestalten. Diese Technologien bauen auf datenbasierten Ansätzen auf und zeigen, wie moderne Mobilitätslösungen umgesetzt werden können.
Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Mobilitätsströme vorherzusehen und zu steuern. Mit prädiktiven Analysen lassen sich Verkehrsflüsse optimieren, Staus vermeiden und die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel verbessern. Zahlen untermauern diesen Fortschritt: KI-Systeme können die Unfallhäufigkeit um 20–30 % reduzieren, Staus um etwa 25 % verringern und die Wartungskosten von Fahrzeugen um 10–20 % senken [1][2].
"Mit AIAMO schaffen wir eine Grundlage für KI-Daten, die es ermöglicht, moderne Mobilitätsmanagement-Lösungen flächendeckend umzusetzen. Unser Ansatz fördert die Zusammenarbeit zwischen Städten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, um gemeinsam die Mobilität der Zukunft zu gestalten."
– Markus Wartha, Konsortialführer von AIAMO [1]
Ein Beispiel aus Deutschland zeigt, wie solche Technologien praktisch angewendet werden: Das AIAMO-Projekt in Leipzig setzt ein Netzwerk aus 50 Umweltdatenstationen ein, während in Landau innovative Steuerungsmethoden mit bestehenden Sensortechnologien getestet werden. Die Kombination von KI und Echtzeitdaten aus dem Internet der Dinge (IoT) hebt diese prädiktiven Ansätze auf ein neues Level [1].
Das Internet der Dinge (IoT) liefert kontinuierlich Daten über Fahrzeuge, das Verhalten von Fahrern und die Effizienz von Routen. Diese Echtzeitinformationen bilden die Grundlage für intelligente Entscheidungen und tragen gleichzeitig zur Optimierung des Energieverbrauchs in Transportsystemen bei.
Deutsche Unternehmen setzen bereits auf IoT, um ihre Prozesse zu verbessern: Die Deutsche Bahn investierte 15 Millionen Euro in intelligente Sensortechnologien, um den Bahnbetrieb effizienter zu gestalten [3]. DHL konnte durch den Einsatz von IoT im Flottenmanagement den Kraftstoffverbrauch um 10–15 % senken [4]. Diese Beispiele zeigen, wie IoT die prädiktiven Fähigkeiten von KI ergänzt und gemeinsam eine solide Basis für intelligente Mobilität schafft.
Während KI und IoT Daten generieren, sorgt Analytics dafür, dass diese Informationen sinnvoll genutzt werden. Durch statistische Methoden und Algorithmen werden große Datensätze systematisch analysiert, um Muster, Trends und Zusammenhänge sichtbar zu machen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, Schwachstellen zu erkennen, Prozesse zu verbessern und fundierte Entscheidungen zu treffen [5].
Ein Blick auf reale Anwendungen zeigt den Mehrwert: Das Projekt DEMETER unterstützt Landwirte dabei, effizientere Entscheidungen zu treffen, während das Fraunhofer IESE intelligente Algorithmen für die prädiktive Wartung entwickelt [5].
"Daten und deren Analyse sind ein wichtiger Faktor für die zukunftsfähige Ausrichtung von Unternehmen in unserer datengetriebenen Welt."
– Fraunhofer IESE [5]
Künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) haben längst ihren Weg in die Praxis gefunden. Deutsche Unternehmen nutzen diese Technologien, um Mobilitätslösungen zu optimieren und ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Diese Anwendungen zeigen, wie datenbasierte Entscheidungen in der Unternehmensmobilität konkret umgesetzt werden.
Durch den Einsatz von KI- und IoT-Technologien analysieren intelligente Systeme Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und die Verfügbarkeit verschiedener Verkehrsmittel. Das Ergebnis? Individuelle Mobilitätsempfehlungen, die den Alltag der Nutzer erleichtern.
Ein Beispiel aus Baden-Württemberg verdeutlicht das: Im August 2025 starteten der Karlsruher Verkehrsverbund (KVV) und die raumobil GmbH die regiomove-App. Diese App kombiniert intermodale Routenvorschläge mit KI-gestützten Prognosen zur Verfügbarkeit von Leihfahrrädern und E-Scootern. Dabei greift das Fraunhofer-IOSB-System auf Echtzeit- und historische Verkehrsdaten zurück, um präzise Vorhersagen zu erstellen [6].
Die Rückmeldungen sprechen für sich: Fast 90 % der Nutzer fanden die Prognosen hilfreich, und etwa 20 % gaben an, dass sie gelegentlich auf das Auto verzichten und stattdessen öffentliche Verkehrsmittel nutzen würden [6].
"Damit Verkehr intermodal und damit umweltfreundlicher wird, muss er einfacher, zuverlässiger, flexibler und besser planbar werden." – Jens Ziehn, Projektleiter am Fraunhofer IOSB [6]
Ein weiteres zentrales Thema ist die Überwachung von CO₂-Emissionen. Mit der Einführung der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU gewinnt dies besonders an Bedeutung. Scope-3-Emissionen, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette entstehen, machen oft bis zu 75 % des CO₂-Fußabdrucks eines Unternehmens aus [7].
Interessant ist, dass die Emissionen in der Lieferkette im Durchschnitt 11,4-mal höher sind als die operativen Emissionen und etwa 92 % der gesamten Treibhausgasemissionen ausmachen [8]. Dennoch fragen Unternehmen laut der APQC-Forschung bislang nur 50 % ihrer Tier-1-Lieferanten nach Emissionsdaten [9].
Hier helfen intelligente Datenerfassungssysteme: IoT-Sensoren in Fahrzeugen messen Kraftstoffverbrauch und Emissionen in Echtzeit, während KI-Algorithmen diese Daten analysieren und mit Informationen zu Routen, Fahrzeugauslastung und alternativen Verkehrsmitteln kombinieren.
Ein Beispiel aus dem Jahr 2024 zeigt, wie Unternehmen systematisch vorgehen können: Ein Betrieb konzentrierte sich auf die Scope-3-Kategorien 3.1 (Waren und Dienstleistungen), 3.2 (Investitionsgüter) und 3.4 (vorgelagerte Transporte). Lieferanten wurden in drei Gruppen eingeteilt: Typ A (unternehmensspezifische Emissionsdaten), Typ B (öffentlich verfügbare Daten) und Typ C (Schätzungen basierend auf Ausgaben). Für Typ-C-Lieferanten wurden Emissionsfaktoren der US-Umweltschutzbehörde EPA verwendet, um die Ausgaben in CO₂-Äquivalente umzurechnen.
Die vorausschauende Wartung verändert das Flottenmanagement grundlegend. Statt auf Ausfälle zu warten oder starre Wartungspläne einzuhalten, analysieren KI-Systeme kontinuierlich Sensordaten, um Verschleißmuster frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten effizient zu planen.
Der Markt für IoT-Flottenmanagement in Deutschland spiegelt diesen Wandel wider: 2024 hatte er einen Wert von 1,0 Milliarden USD und soll bis 2033 auf 2,8 Milliarden USD anwachsen. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % zwischen 2026 und 2033 [13]. Weltweit wird der Markt für vorausschauende Wartung bis 2030 auf 64,3 Milliarden USD geschätzt [10].
Die Technologie überwacht Motorparameter, Bremsen, Reifendruck und andere Komponenten in Echtzeit. KI-Modelle erkennen dabei Muster, die auf mögliche Ausfälle hinweisen, und liefern präzisere Vorhersagen zur Lebensdauer von Bauteilen unter verschiedenen Bedingungen [12].
"KI-Modelle können nach Mustern in Daten suchen, die auf Ausfallmodi für bestimmte Komponenten hinweisen, oder genauere Vorhersagen über die Lebensdauer einer Komponente unter gegebenen Umweltbedingungen und Nutzung generieren." – H2O.ai [12]
Ein Beispiel zeigt die Vorteile: Durch vorausschauende Wartung werden Verschleißmuster frühzeitig erkannt, Wartungspläne optimiert und Ausfallzeiten minimiert. Gleichzeitig wird die Kosteneffizienz durch gezielte Maßnahmen verbessert [11].
Mit Echtzeitdaten und KI-Algorithmen können Unternehmen ihre Fahrzeugflotten dynamisch steuern, um Effizienz und Umweltfreundlichkeit zu steigern. Diese Systeme berücksichtigen aktuelle Verkehrsbedingungen, Baustellen, Wetterlagen und sogar die Verfügbarkeit von Ladestationen für Elektrofahrzeuge.
Datenquellen wie Verkehrsflussdaten von Straßensensoren, GPS-Tracking, Wetterdaten und historische Verkehrsmuster werden kombiniert, um optimale Routen in Echtzeit zu berechnen. Zusätzlich können diese Systeme umweltfreundlichere Alternativen wie Bahn- oder Schiffstransporte vorschlagen, wenn diese sinnvoller sind.
Triply bietet eine spezialisierte Lösung, um Mobilitätsdaten in Unternehmen effektiv zu analysieren und zu optimieren. Mit einer Kombination aus moderner Analytik und benutzerfreundlicher Bedienung ermöglicht die Plattform Unternehmen, Mobilitätsprozesse effizienter zu gestalten. Das Ziel: fundierte Entscheidungen treffen, Kosten senken und nachhaltige Maßnahmen vorantreiben.
Die Funktionen von triply basieren auf bewährten Technologien und bringen diese in den Unternehmensalltag. Im Mittelpunkt steht das Mobility Audit, das Unternehmen eine detaillierte Analyse ihrer Mobilitätsstrukturen ermöglicht. Automatisierte Berichte zu Scope-3-Emissionen, Kosten-CO₂-Analysen und Optimierungsvorschläge helfen dabei, Mobilitätskosten sowie Emissionen zu senken – und gleichzeitig die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern.
Die Plattform bietet klare Visualisierungen, etwa zu Pendlermustern, die gezielte Verbesserungen erleichtern. Besonders relevant: Mitarbeiterpendel machen einen erheblichen Anteil der Scope-3-Emissionen aus [16].
Ein weiterer Vorteil zeigt sich bei den Mitarbeiterdaten: Unternehmen, die Mobilitätsangebote verbessern, können ihre Mitarbeiterbindung um bis zu 20 % steigern. Gleichzeitig wünschen sich 76 % der Angestellten Mobilitätsvorteile [16]. Dabei gewährleistet triply höchste Datenschutzstandards, indem nur anonymisierte und essentielle Daten verarbeitet werden.
Erfolgsberichte aus der Praxis:
"Das triply Mobility Audit hat uns geholfen, unsere Mobilitätslandschaft besser zu verstehen und datengetriebene Maßnahmen zu ergreifen, um Kosten und Emissionen zu senken und gleichzeitig die Mitarbeitervorteile zu verbessern." [14][15]
"Triply's Audit hat uns befähigt, unsere Mobilitätsstrategie kontinuierlich zu verfolgen und zu optimieren, wovon sowohl die Organisation als auch unsere Mitarbeitenden profitieren." [14][15]
"Das triply Mobility Audit ist ein ausgezeichnetes Tool. Die Analyse dauerte weniger als eine Woche, und die Daten sind präzise und aufschlussreich. Mitarbeitermobilität ist ein riesiges Gebiet, in dem Fehler gemacht werden können, aber triply hat uns geholfen, dies zu vermeiden." [14][15]
Triply legt großen Wert auf Datenschutz und erfüllt die Vorgaben der DSGVO sowie der CSRD. Es werden ausschließlich anonymisierte Daten verarbeitet, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Alle Daten werden in Übereinstimmung mit deutschen und EU-Datenschutzstandards gespeichert und verarbeitet.
Zusätzlich unterstützt die Plattform Unternehmen bei der automatisierten Scope-3-Berichterstattung und zeigt konkrete Wege zur Emissionsreduktion auf.
Triply bietet flexible Preispläne, die sich an die Bedürfnisse verschiedener Unternehmensgrößen anpassen:
| Plan | Preis | Beschreibung | Hauptfunktionen | Einschränkungen |
|---|---|---|---|---|
| Basic | Individuelle Preisgestaltung | Für kleine Organisationen | Erweiterte Analysen, Scope-3-Berichte, Basis-Dashboards | Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten |
| Professional | Individuelle Preisgestaltung | Für mittelständische Unternehmen | Alle Basic-Funktionen, erweiterte Dashboards, Mobilitätsoptimierung | Begrenzte Beratungsstunden |
| Enterprise | Individuelle Preisgestaltung | Für Großunternehmen | Alle Professional-Funktionen, vollständige Anpassung, Expertenberatung | Keine |
Alle Pläne beinhalten Kosten-Nutzen-Analysen, um nachhaltige Mobilitätsentscheidungen zu bewerten. Dies hilft Unternehmen, Transportkosten zu senken und Ausgaben für Mitarbeiterpendeln zu optimieren.
Zusätzlich bietet triply Unterstützung durch Experten, um die Implementierung zu erleichtern. Das Prinzip ist klar: Mit konkreten Maßnahmen starten und datenbasierte Entscheidungen treffen, um Nachhaltigkeit als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
Die Integration von KI und IoT in Deutschland erfordert die Einhaltung technischer und rechtlicher Vorgaben, wie der EU-KI-Verordnung und der DSGVO. Im Folgenden werden praktische Ansätze beleuchtet, die Unternehmen dabei unterstützen, diese Herausforderungen erfolgreich zu meistern.
Ein erfolgreicher Startpunkt ist eine detaillierte Bestandsaufnahme aller bestehenden und geplanten KI-Systeme. Deutsche Unternehmen müssen dabei strikt auf die Einhaltung der EU-KI-Verordnung achten, da Verstöße mit Geldstrafen von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des Jahresumsatzes geahndet werden können [18].
Ein Kernpunkt ist die Datenqualitätssicherung. Rund 75 % der deutschen Unternehmen sehen den Datenschutz als zentralen Bestandteil ihrer IoT-Strategien [25]. Bereits in der Planungsphase sollten Maßnahmen wie robuste Verschlüsselung, Datenanonymisierung und DSGVO-konforme Architekturen berücksichtigt werden.
Auch die Systemkompatibilität spielt eine zentrale Rolle. Viele Unternehmen in Deutschland setzen auf lokal entwickelte KI-Systeme, um regulatorische Anforderungen und Datensouveränität zu gewährleisten [21]. Eine modulare und skalierbare Integration in bestehende ERP-Systeme ist dabei unverzichtbar [24].
Die Einbindung der Mitarbeiter von Anfang an und die Einführung klarer interner Richtlinien fördern Vertrauen und schaffen Orientierung. 2024 nutzte bereits jedes zweite deutsche Unternehmen mit über 250 Mitarbeitern KI-Technologien [21]. Dennoch benötigen 69 % der Unternehmen Unterstützung bei der Umsetzung der EU-KI-Verordnung [18].
Deutsche Mobilitätsprojekte zeigen, dass branchenweite Standards für Datenaustausch, Kommunikation und Zahlungssysteme entscheidend für den Erfolg sind [26]. Die Interoperabilität zwischen IoT-Geräten und Plattformen bleibt jedoch eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung von Mobilitätsdiensten (MaaS).
Die "AI Made in Europe"-Strategie Deutschlands, unterstützt durch Bundesinvestitionen von über 5 Milliarden Euro bis 2025, fördert die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie [24]. Diese Mittel fließen gezielt in Projekte, die Aspekte wie KI-Ethik, Erklärbarkeit und DSGVO-Konformität in den Fokus rücken.
Hybride Cloud-Lösungen und Edge Computing spielen eine zunehmend wichtige Rolle, da sie die Netzwerkleistung verbessern und dezentrale KI-Modelle unterstützen [24]. Immer mehr Unternehmen setzen auf diese Technologien, um schnellere Datenverarbeitung und effizientere Abläufe zu ermöglichen [25].
Ein weiterer Trend ist die Umstellung von experimentellen Ansätzen hin zu produktionsreifen KI-Lösungen. Dabei stehen modulare Skalierbarkeit und Kompatibilität mit Open-Source-KI-Stacks im Vordergrund [24]. Prognosen zufolge werden bis 2025 etwa 70 % der deutschen Hersteller in IoT-Technologien investieren [25].
Die Investitionen in die Digitalisierung könnten bis 2025 zusätzlich 177 Milliarden US-Dollar zur deutschen Wirtschaft beitragen [25]. Regelmäßige Systemüberprüfungen und Anpassungen sind dabei entscheidend, um langfristige Erfolge sicherzustellen.
Ein zentraler Bestandteil erfolgreicher Implementierungen ist die kontinuierliche Überwachung und Optimierung der eingesetzten Systeme. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Tools ethisch und rechtskonform eingesetzt werden [20]. Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei Transparenz, Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit [17].
Schulungen und Workshops helfen den Mitarbeitern, die KI-Systeme sicher und effektiv zu nutzen, und sensibilisieren für potenzielle Risiken [20]. Dies ist besonders wichtig, da sich regulatorische Anforderungen fortlaufend weiterentwickeln.
Die EU-KI-Verordnung hat auch Auswirkungen auf Unternehmen außerhalb der EU, wenn diese ihre Systeme in der EU einsetzen [19]. Deutsche Unternehmen mit internationalen Verbindungen müssen daher ihre Compliance-Strategien entsprechend anpassen.
Ein umfassendes KI-Governance-Framework sollte Standards und Richtlinien für die Entwicklung, den Einsatz und die Wartung von KI-Modellen festlegen, die den Anforderungen der EU-KI-Verordnung entsprechen [17]. Gleichzeitig ist es essenziell, die Kompetenzen der Mitarbeiter in diesem Bereich zu stärken [19].
Die Bundesregierung setzt sich dafür ein, dass die Weiterentwicklung und Nutzung von KI mit den Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) übereinstimmt [22]. Als Gründungsmitglied der Global Partnership on AI (GPAI) engagiert sich Deutschland für eine verantwortungsvolle internationale Zusammenarbeit [22].
"Die Umsetzung der EU-KI-Verordnung wird 'innovationsfreundlich' sein – mit dem Ziel, übermäßige Bürokratie zu vermeiden und eine koordinierte Marktaufsicht zu gewährleisten." [23]
Diese Aussage des Bundesministeriums für Digitalisierung und Staatsmodernisierung zeigt, dass Unternehmen in Deutschland auf eine pragmatische Regulierung hoffen können, die Sicherheit und Fortschritt gleichermaßen berücksichtigt.
Die Verbindung von KI und IoT markiert einen Wendepunkt im Mobilitätsmanagement deutscher Unternehmen. Trotz regulatorischer Hürden eröffnen sich neue Wege für nachhaltigere und effizientere Mobilitätslösungen. Vernetzte Technologien liefern Echtzeitdaten, die Mobilitätsprozesse gezielt verbessern können.
Der deutsche Markt für KI-Infrastruktur wird voraussichtlich von 1,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 5 Milliarden US-Dollar bis 2033 anwachsen [24]. Besonders die Kombination von KI und IoT, auch als AIoT bezeichnet, spielt eine zentrale Rolle. Diese Technologien ermöglichen die Verarbeitung von Echtzeitdaten, die für fundierte Entscheidungen im Verkehrs- und Luftqualitätsmanagement entscheidend sind [27]. Erste Projekte zeigen bereits, dass KI-gestützte Lösungen Wartezeiten reduzieren und Prozesse effizienter gestalten können.
"As we move towards 2025, I believe AI and IoT will be the driving forces behind transforming cities into smarter, more sustainable environments. Real-time data, validated through AI-powered solutions, will be pivotal in enabling cities to make faster, more accurate decisions." - Liat Eyan, VP R&D at Thinkz [27]
Die Bundesregierung treibt diese Entwicklung mit der "AI Made in Europe"-Strategie voran und investiert über 5 Milliarden Euro bis 2025 in Schlüsselbereiche wie Gesundheitswesen, Umwelt und Klima, Luft- und Raumfahrt sowie Mobilität [22]. Unternehmen profitieren bereits von präzisen Scope-3-Emissionsberichten, erweiterten Analysen und zukunftsorientierten Mobilitätsstrategien.
Ein Beispiel für den praktischen Einsatz ist triply, das verschiedene Technologien zu einer Lösung kombiniert, die Unternehmen in Deutschland bereits greifbare Wettbewerbsvorteile verschafft. Zahlreiche Fallstudien belegen, wie datengetriebene Ansätze in der Praxis funktionieren.
Unternehmen, die auf Predictive Analytics für Verkehrsplanung, Digital Twins zur Simulation von Mobilitätsszenarien und IoT-Lösungen mit Fokus auf Nachhaltigkeit setzen, sichern sich langfristig eine starke Marktposition [27]. Der globale Markt für Enterprise Mobility Solutions wird von 50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 120 Milliarden US-Dollar bis 2033 wachsen [28].
triply hat sich als vertrauenswürdiger Partner für deutsche Unternehmen etabliert, die ihre Mobilitätsstrategien optimieren möchten. Mit fortschrittlicher Analytik, DSGVO-konformer Datenverarbeitung und maßgeschneiderten Lösungen hilft triply, die Anforderungen der EU-KI-Verordnung zu erfüllen und gleichzeitig die Vorteile datengetriebener Mobilität zu nutzen. Unternehmen, die jetzt auf Plattformen wie triply setzen, schaffen nicht nur Compliance, sondern auch nachhaltige Wettbewerbsvorteile in einer zunehmend digitalisierten Mobilitätswelt.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert den Verkehrsfluss mit intelligenten Steuerungssystemen, die in Echtzeit auf Veränderungen reagieren. Dadurch lassen sich Staus frühzeitig erkennen und oft sogar vermeiden. Gleichzeitig erhöhen KI-gestützte Fahrerassistenzsysteme die Sicherheit, indem sie potenzielle Gefahren schneller wahrnehmen und darauf reagieren.
Ein weiterer Vorteil: Durch die Analyse von Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) wird eine präzise Verkehrsüberwachung und -steuerung möglich. So können Verkehrsplanungen flexibel angepasst werden, um Engpässe zu entschärfen und das Unfallrisiko zu senken. In Deutschland spielt die Digitalisierung des Mobilitätssektors eine Schlüsselrolle bei der Umsetzung dieser Fortschritte.
