Datenintelligenz transformiert das Mobilitätsmanagement und senkt Kosten sowie CO₂-Emissionen durch innovative Technologien.
Datenintelligenz revolutioniert, wie Unternehmen Mobilität planen und optimieren. Durch Echtzeitdaten und KI-gestützte Analysen können Unternehmen Betriebskosten um bis zu 30 % senken und Unfälle um 20 % reduzieren. In Deutschland, wo Millionen täglich pendeln und der Verkehrssektor hohe CO₂-Emissionen verursacht, bieten datenbasierte Ansätze Lösungen für effizientere und umweltfreundlichere Mobilität.
Mit Plattformen wie triply können Unternehmen ihre Mobilitätsstrategien analysieren und optimieren, Kosten senken und Nachhaltigkeitsziele erreichen. Die Zukunft gehört KI-gestützten Lösungen, die Prozesse automatisieren und Mobilität noch effizienter gestalten.
Drei zentrale Technologien bilden die Grundlage für moderne Mobilitätslösungen: Internet of Things (IoT), Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz (KI). Gemeinsam ermöglichen sie es, aus riesigen Datenmengen nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und Mobilitätsprozesse effizienter zu gestalten. Ein besonderer Fokus liegt auf Big Data Analytics, das diese Daten in strategische Einsichten umwandelt.
Das Internet der Dinge verändert die Art und Weise, wie Daten im Mobilitätssektor gesammelt werden. Vernetzte Sensoren erfassen kontinuierlich Echtzeitdaten, wodurch Unternehmen ihre Fahrzeugflotten und Mitarbeitermobilität in Echtzeit überwachen können. Prognosen zeigen, dass der europäische IoT-Markt von 216,29 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 1.319,75 Milliarden US-Dollar bis 2030 anwachsen wird – eine jährliche Steigerung von 29,5 % [3]. Bis 2025 werden 25,2 Milliarden IoT-Geräte miteinander vernetzt sein [3].
In Deutschland treiben der Ausbau von 5G-Netzen und die Einführung der LTE-M-Technologie die Entwicklung energieeffizienter IoT-Lösungen voran [2][3]. Diese Technologien schaffen die Grundlage für eine umfassende Datenerfassung, die wiederum die Basis für Big Data Analytics bildet.
Ein Beispiel für die Anwendung von IoT liefert das AIAMO-Forschungsprojekt (Artificial Intelligence And MObility). Mit dem AIAMOnexus werden Daten aus verschiedenen regionalen Quellen in Europa zusammengeführt, um KI-gestützte Mobilitätslösungen und eine intelligente Verkehrssteuerung zu ermöglichen.
Big Data Analytics macht aus den riesigen Datenmengen, die durch IoT-Geräte gesammelt werden, verwertbare Informationen. Aktuell werden 80 % der von der Industrie generierten Daten nicht wiederverwendet – ein enormes Potenzial für deutsche Unternehmen [5].
Ein anschauliches Beispiel ist die Stadt Hamburg, die im Jahr 2019 mit rund 25.000 geplanten Bauprojekten auf ihrem Straßennetz konfrontiert war. Um die Verkehrsprobleme zu bewältigen, entwickelte die Landesbehörde für Straßen, Brücken und Gewässer (LSBG) gemeinsam mit Partnern wie WPS – Workplace Solutions und der PTV Group eine Software zur Stauprognose [4].
„Eine unserer Hauptaufgaben war es, Simulationssoftware zu entwickeln, die eine verbesserte Stauprognose und die Erfassung von Echtzeit-Verkehrsdaten ermöglicht. Mitarbeiter der LSBG und Verkehrspolizisten erhalten ein Werkzeug zur Analyse der Wechselwirkungen zwischen Staus und Baumaßnahmen und können so den gesamten Verkehrsfluss verbessern." – Dr. Melanie Mergler, LSBG [4]
Christian U. Haas, CEO der PTV Group, ergänzt:
„Datenanalyse und Visualisierung bieten Transparenz und ermöglichen es Stadt- und Verkehrsplanern, strategische und operative Entscheidungen auf der Grundlage verifizierbarer Fakten zu treffen. Diese Tools sind der Schlüssel zur Gestaltung nachhaltiger Mobilität und damit einer lebenswerten Umgebung für die Bürger." [4]
Die deutsche Bundesregierung hat mit ihrer Nationalen Datenstrategie den Weg für besseren Datenzugang und höhere Datenqualität geebnet. Bundesminister Wissing betont:
„Um dies zu erreichen, brauchen wir eine neue, mutige Datenkultur, die es uns ermöglicht, Daten zu teilen, um datenbasierte Dienste aus der Wirtschaft und der Mitte der Gesellschaft heraus zu entwickeln." [5]
Auf diesen Daten aufbauend kommen KI-Anwendungen ins Spiel, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
Künstliche Intelligenz nutzt maschinelles Lernen, um Verkehrsmuster zu analysieren, Mobilitätsbedarfe zu prognostizieren und optimale Routen zu berechnen. Sie berücksichtigt dabei Faktoren wie Verkehrsdichte, Wetterbedingungen und Fahrzeugkapazitäten [8]. So können ineffiziente Routen, die weltweit zu 30 % höheren Lieferkosten führen, vermieden werden. Gleichzeitig könnten KI-Lösungen Unfälle um 20–30 % reduzieren und die Kraftstoffeffizienz um bis zu 15 % steigern [6][10].
Ein Beispiel für den Erfolg von KI ist die Santa Clara Valley Transportation Authority (VTA) in Kalifornien. Dort wurde eine cloudbasierte KI-Lösung implementiert, die Verkehrssignale anhand von Echtzeit-Busstandorten optimiert. Das Ergebnis: Die Reisezeiten auf einigen Strecken verbesserten sich um 18 % bis 20 % [7]. Auch der britische Zugbetreiber Northern setzt auf KI-gestützte Systeme wie automatische Fahrgastzählungen (APC), die eine Genauigkeit von über 98 % erreichen und die Planung erheblich verbessern [7].
Der Markt für Routenoptimierungssoftware wird voraussichtlich von 8,02 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 15,92 Milliarden US-Dollar bis 2030 wachsen [9]. Diese Entwicklungen zeigen, wie KI Mobilitätslösungen effizienter und nachhaltiger gestalten kann.
Zusammen bilden IoT, Big Data Analytics und KI das Rückgrat moderner Mobilitätslösungen. Sie helfen deutschen Unternehmen nicht nur, ihre Effizienz zu steigern, sondern auch ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Die Verbesserung der Mitarbeitermobilität erfordert präzise Analysen, um sowohl Kosten zu senken als auch den wachsenden Ansprüchen der Belegschaft gerecht zu werden. Technologien wie IoT, Big Data und KI bieten dabei hilfreiche Werkzeuge, um Mobilitätsstrategien messbar und effizient zu gestalten. Hier sind einige der wichtigsten Kennzahlen und Ansätze, die Unternehmen nutzen können, um ihre Mobilitätsstrategien zu bewerten und zu optimieren.
Pendlerflussanalyse: Diese Kennzahl untersucht, wann, wo und wie Mitarbeitende zwischen Wohnort und Arbeitsplatz pendeln. Angesichts der Tatsache, dass in Deutschland täglich über 26 Millionen Menschen öffentliche Verkehrsmittel nutzen, liefert diese Analyse wertvolle Einblicke [14].
Fahrzeugauslastungsrate: Sie misst, wie effektiv Firmenfahrzeuge genutzt werden. Oft sind diese nur zu bestimmten Zeiten ausgelastet. Eine detaillierte Analyse der Kapazitätsauslastung hilft dabei, den passenden Fahrzeugtyp und die optimale Kapazität für jede Route zu bestimmen [14].
CO₂-Fußabdruck: Diese Kennzahl erfasst die direkten und indirekten Emissionen aller Mobilitätsaktivitäten. Sie dient als Grundlage für Maßnahmen zur Reduzierung von Emissionen.
Laut Umfragen verfolgen fast 50 % der Arbeitgeber die tatsächlichen Kosten internationaler Entsendungen nicht, und 76 % gleichen Schätzwerte nicht mit realen Zahlen ab [11].
„In einem umkämpften Talentmarkt, in dem Mitarbeiter zunehmend die Bedingungen diktieren können und eine größere Individualisierung bei Belohnungen und Vorteilen suchen, können sich Unternehmen, die danach streben, ‚Arbeitgeber fürs Leben‘ zu sein, nicht leisten, die Bedeutung effektiver Mobilitätsstrategien zu übersehen. Angesichts der aktuellen geopolitischen und wirtschaftlichen Disruption war Mobilität noch nie so wichtig." – Maureen Flood, EY Global People Mobility Solution Leader [12]
Datenbasierte Prognosen: Durch die Kombination von historischen und Echtzeitdaten können Mobilitätsmuster präzise vorhergesagt werden. Das ermöglicht die Entwicklung neuer Routen, die Reduzierung von Leerzeiten und schnelle Anpassungen [13]. Besonders im E-Commerce, der weltweit ein jährliches Wachstum von über 10 % verzeichnet, sind solche Optimierungen entscheidend [15].
Ein Beispiel hierfür ist die AMINA (Aschaffenburg Miltenberg Nahverkehrs-GmbH). Mit Tools wie PTV Lines und PTV Visum verbesserte der Verkehrsverbund seine Fahrpläne und setzte auf datengesteuerte Verkehrsplanung. Das führte unter anderem zur Einführung einer Expressbusverbindung zwischen Aschaffenburg und Marktheidenfeld.
Flexible Fahrplangestaltung: Diese Methode berücksichtigt saisonale Schwankungen, Feiertage oder unerwartete Ereignisse [14]. Sie ist besonders wichtig, da gescheiterte Erstzustellungen bis zu 60 % aller Bestellungen eines Dienstleisters ausmachen können [15].
Integration von On-Demand-Verkehr: Durch die Einbindung von Carsharing, Mikromobilitätslösungen und On-Demand-Verkehr wird die Flexibilität öffentlicher Verkehrsdienste erhöht. Intelligente Flottenmanagement-Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie Routen optimieren, Kraftstoffkosten senken und Standzeiten minimieren [13].
„Fortschrittliche datengesteuerte Technologien sind der Schlüssel zur Zukunft des intelligenten Flottenmanagements in vielen neuen Branchen, die sich möglicherweise zu flottenbasierten Modellen entwickeln, sowie in bestehenden." – Israel Duanis, CEO und Gründer von Fleetonomy [13]
Nach der Analyse von Mobilitätsdaten helfen moderne Visualisierungstools, die Ergebnisse verständlich und schnell zugänglich zu machen. Diese Tools verwandeln Rohdaten in anschauliche Formate, die Muster und Anomalien im Workforce-Management sichtbar machen [16]. Unternehmen, die ihre Datenquellen erfolgreich integrieren, berichten von 27 % höheren Optimierungsraten und einer um 35 % schnelleren Entscheidungsfindung [16].
| Visualisierungsmethode | Beschreibung | Nutzen |
|---|---|---|
| Heatmaps | Farbkodierte Darstellungen der Planungsdichte | Erkennen von Spitzenzeiten und Lücken in der Personalplanung |
| Gantt-Diagramme | Zeitlinienbasierte Darstellung von Plänen | Aufdecken von Konflikten und Engpässen in der Planung |
| Interaktive Dashboards | Anpassbare Visualisierungen in Echtzeit | Bessere Einblicke und detaillierte Analysen |
| Grafiken zur Schichtverteilung | Visualisierung der Schichtpläne | Identifizieren von Ungleichheiten in der Schichtverteilung |
| Zeitreihen-Prognosediagramme | Vorhersage zukünftiger Personalbedarfe | Bessere Planung durch prädiktive Analysen |
Die Echtzeit-Datenvisualisierung bietet Unternehmen sofortige Rückmeldungen zu Planungsänderungen und der Verfügbarkeit von Mitarbeitenden [16]. Organisationen, die solche Tools nutzen, berichten von 42 % schnelleren Reaktionszeiten auf Planungsprobleme und einer um 31 % gesteigerten Mitarbeiterzufriedenheit [16]. Zudem verbringen Manager 28 % weniger Zeit mit der Erstellung von Plänen, wenn sie intuitive Visualisierungstools einsetzen [16].
Diese kollaborativen Tools machen den Planungsprozess transparenter und ermöglichen eine stärkere Einbindung aller Beteiligten.
Mit den vorgestellten Technologien liefert triply eine SaaS-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Mobilitätsstrategien durch Datenanalyse gezielt zu optimieren. Die Plattform verbindet moderne Analysemethoden mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, damit deutsche Unternehmen sowohl finanzielle als auch ökologische Aspekte ihrer Mobilität besser verstehen. Gleichzeitig trägt sie zur Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit beim Pendeln bei [17][20]. Im Folgenden findest du einen Überblick über die Hauptfunktionen und Vorteile der triply-Plattform.
Die triply-Plattform bietet speziell auf deutsche Unternehmen zugeschnittene Funktionen. Herzstück ist das Mobility Audit, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Mobilitätsstruktur zu analysieren, Kosten zu senken und Emissionen zu reduzieren.
Scope-3-Emissionsberichterstattung ermöglicht eine detaillierte Erfassung und Berichterstattung indirekter Emissionen. Diese Funktion ist besonders relevant, da in Deutschland etwa 60 % der Arbeitnehmer mit dem Auto pendeln, während nur 20 % öffentliche Verkehrsmittel nutzen [19]. Außerdem können Manager mithilfe anpassbarer Dashboards in Echtzeit die Fortschritte ihrer Nachhaltigkeitsziele überwachen.
Die Plattform liefert zudem maßgeschneiderte Mobilitätsstrategien und erstellt präzise Kosten-Nutzen-Analysen, die eine fundierte Entscheidungsfindung erleichtern.
„Das triply Mobility Audit hat uns geholfen, unsere Mobilitätslandschaft besser zu verstehen und datengestützte Maßnahmen zu ergreifen, um Kosten und Emissionen zu reduzieren und gleichzeitig die Mitarbeitervorteile zu verbessern." – Patrick Zinner, Sustainability Manager, Ringana [17][18]
Praktische Beispiele verdeutlichen den Nutzen der Plattform: Der ÖAMTC setzt das triply Mobility Audit ein, um seine Mobilitätsstrategie kontinuierlich zu überprüfen und zu optimieren – ein Gewinn für die Organisation und ihre Mitarbeiter. Bei Hypo OÖ dauerte die Analyse weniger als eine Woche, und die Ergebnisse waren äußerst präzise und aufschlussreich [17][18].
triply bietet flexible Preismodelle, die auf die unterschiedlichen Anforderungen deutscher Unternehmen abgestimmt sind. Die Preise werden individuell kalkuliert, sodass jede Organisation eine passgenaue Lösung erhält.
| Plan | Zielgruppe | Hauptfunktionen | Besonderheiten |
|---|---|---|---|
| Basic | Kleine Organisationen | Erweiterte Analytik, Scope-3-Emissionsberichterstattung, grundlegende Dashboards | Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten |
| Professional | Mittelständische Unternehmen | Alle Basic-Funktionen, erweiterte Dashboards, Mitarbeitermobilitätsoptimierung | Begrenzte Beratungsstunden |
| Enterprise | Große Organisationen | Alle Professional-Funktionen, vollständige Anpassung, Expertenberatung | Keine Einschränkungen |
Durch die individuelle Preisgestaltung zahlen Unternehmen nur für die Funktionen, die sie tatsächlich benötigen – ideal für deutsche Unternehmen mit spezifischen Anforderungen in den Bereichen Compliance und Nachhaltigkeit.
Neben flexiblen Preismodellen unterstützt triply Unternehmen dabei, deutsche Vorschriften einzuhalten. Die Plattform ermöglicht eine präzise Erfassung und Berichterstattung von Scope-3-Emissionen. Das hilft nicht nur bei der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern auch bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen [17].
Mit den datenbasierten Mobilitätsstrategien von triply können Unternehmen regulatorischen Änderungen und neuen Branchentrends stets einen Schritt voraus sein. Angesichts wachsender Umweltvorgaben und Nachhaltigkeitsanforderungen ist das ein entscheidender Vorteil. Zusätzlich fördert triply den Übergang zu umweltfreundlicheren Mobilitätslösungen, reduziert den CO₂-Fußabdruck und stärkt das Nachhaltigkeitsprofil der Unternehmen [18]. So wird ein Mobilitätsprogramm geschaffen, das sowohl wirtschaftlich als auch ökologisch sinnvoll ist und das Management von Mobilität deutlich vereinfacht.
„triply's Audit hat uns befähigt, unsere Mobilitätsstrategie kontinuierlich zu verfolgen und zu optimieren, was sowohl der Organisation als auch unseren Mitarbeitern zugutekommt." – Christian Huter, Innovation Manager, ÖAMTC [17][18]
Darüber hinaus bietet triply Expertenberatung für Mobilitätslösungen, die nicht nur den aktuellen Anforderungen gerecht werden, sondern Unternehmen auch auf zukünftige Entwicklungen vorbereiten.
Die Einführung datenbasierter Mobilitätslösungen erfordert sowohl technische Expertise als auch organisatorisches Geschick. Deutsche Unternehmen stehen dabei vor spezifischen Herausforderungen, die eine klare und strukturierte Herangehensweise verlangen.
Ein erfolgreicher Start beginnt mit der systematischen Erfassung aller Mobilitätsdatenquellen. Dazu gehören unter anderem Pendlerumfragen, Flottenmanagementdaten und Reisekostenberichte. Diese Daten bilden die Grundlage für alle weiteren Analysen.
Für die Datenintegration und -aufbereitung ist eine einheitliche und skalierbare Datenarchitektur essenziell, da Mobilitätsdaten oft aus unterschiedlichen Systemen stammen. Anschließend sollten Analysewerkzeuge schrittweise eingeführt werden. Beginne mit grundlegenden Metriken und einfach verständlichen Dashboards. Ziel ist es, Visualisierungen zu schaffen, die auch für Mitarbeitende ohne Datenhintergrund leicht zugänglich sind.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die kontinuierliche Überwachung. Dabei werden die Datenqualität regelmäßig geprüft und Anpassungen basierend auf Nutzerfeedback vorgenommen. Gleichzeitig müssen die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, strikt eingehalten werden.
Deutsche Unternehmen müssen besonderen Wert auf Datenschutz und DSGVO-Compliance legen. Personenbezogene Mobilitätsdaten erfordern klare Sicherheitsmaßnahmen und transparente Einwilligungen der Mitarbeitenden. Bereits in der Planungsphase sollten Anonymisierungs- und Pseudonymisierungstechniken berücksichtigt werden.
Um Prozesse effizienter zu gestalten, ist eine Anpassung der Planungsstrukturen notwendig. Redundante Arbeitsabläufe sollten reduziert und Entscheidungswege durch flachere Hierarchien beschleunigt werden. Dies fördert nicht nur die Innovationsfähigkeit, sondern auch die Eigenverantwortung der Mitarbeitenden [22].
Die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen ist ein weiterer Schlüssel zum Erfolg. Interdisziplinäre Plattformen und Dialoge können den Austausch zwischen Bereichen wie Raumentwicklung, Verkehrsplanung und Mobilitätsmanagement stärken [22]. Diese Art der Zusammenarbeit ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Mobilitätslösungen und eröffnet Synergien.
Neben technischen Hürden dürfen auch organisatorische und kulturelle Faktoren nicht vernachlässigt werden. Bestehende Infrastrukturen können unterstützend wirken, aber es braucht gezielte Maßnahmen, um kulturelle Barrieren abzubauen.
Um datenbasierte Mobilitätslösungen erfolgreich umzusetzen, ist politische Unterstützung und ein angepasster Rechtsrahmen unverzichtbar [21]. Das frühzeitige Einbinden des Managements erleichtert die Umsetzung erheblich. Eine Arbeitskultur, die Verantwortung fördert, stärkt zudem die Eigeninitiative und Innovationsbereitschaft [22].
Auch die Finanzierung spielt eine zentrale Rolle. Vorab bewilligte Budgets, die erst nach Abschluss eines Projekts gerechtfertigt werden müssen, können bürokratische Hürden reduzieren und den Prozess beschleunigen [22]. So können Teams flexibel auf neue Erkenntnisse reagieren.
Ein häufiger Stolperstein ist der kulturelle Wandel innerhalb der Organisation. Viele Unternehmen kämpfen mit systemischer Trägheit [21]. Die Einbindung externer Akteure, wie Verkehrsverbünde oder Technologieanbieter, kann neue Perspektiven eröffnen und Widerstände abbauen [22].
Langfristiger Erfolg hängt von strategischen Partnerschaften ab. Unternehmen sollten Politik, Planung und Gesellschaft gleichermaßen einbeziehen. Externe Partner, wie Kommunen oder Technologieanbieter, können wertvolle Impulse liefern.
Eine klare Neudefinition von Zuständigkeiten innerhalb der Mobilitätsverwaltung sorgt für effiziente Abläufe [22]. Klare Rollenverteilungen vermeiden Doppelarbeit und fördern die Zusammenarbeit.
Schließlich ist eine integrierte Planung, die sowohl die Bedürfnisse der Mitarbeitenden als auch ökologische Aspekte berücksichtigt, entscheidend [21]. Nur so lassen sich Lösungen entwickeln, die nicht nur technisch überzeugen, sondern auch akzeptiert werden und einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten.
Die nächste Phase des Mobilitätsmanagements wird von Künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung geprägt sein. Schon heute ermöglichen datenbasierte Ansätze Optimierungen, doch bis 2030 wird sich dieser Fortschritt deutlich beschleunigen. Unternehmen werden Echtzeitdaten nutzen, während KI vollständig in Systeme und Prozesse integriert wird [29]. Die deutsche Bundesregierung investiert kräftig in diese Entwicklung: Das Bundesministerium für Digitales und Verkehr plant über 1,6 Milliarden Euro in KI-Projekte zu stecken [24]. Ein Vorzeigeprojekt ist das AIAMO-Programm, das mit 16,7 Millionen Euro gefördert wird. Es zeigt, wie KI-gestützte Datenintegration aus verschiedenen europäischen Quellen ein intelligentes Verkehrsmanagement ermöglicht [1].
„AIAMO exemplifiziert die nächste Evolutionsstufe des Mobilitätsmanagements. Durch die Kombination aus kuratierten Daten, modularer KI-Infrastruktur und einem offenen Entwicklungsrahmen schaffen wir die Voraussetzungen für skalierbare und interoperable Lösungen auf europäischer Ebene. Entscheidend ist dabei die enge Verzahnung von technischer Exzellenz, Governance-Strukturen und marktorientiertem Transfer." – Markus Wartha, Präsident von ITS Germany und Konsortialführer von AIAMO [1]
Ein großer Vorteil der KI liegt in der Automatisierung. Heute verbringen Datenanalysten noch 45 bis 80 Prozent ihrer Arbeitszeit mit der Aufbereitung von Daten. In Zukunft übernehmen KI-Systeme diese Aufgaben, wodurch Analysten sich auf strategische Entscheidungen und Echtzeitprognosen konzentrieren können [25] [26]. Gleichzeitig entstehen neue Geschäftsfelder: Die Mobilitätsbranche wird profitabler, während Herausforderungen wie die Elektrifizierung von Flotten und geteilte Fahrzeugversicherungen durch KI effizienter bewältigt werden [27]. Der Markt für autonomes Fahren könnte bis 2035 ein Umsatzvolumen von 300 bis 400 Milliarden Dollar erreichen [30].
Für deutsche Firmen bietet der Einsatz von KI enorme Chancen. Studien zeigen, dass Unternehmen ihren Cashflow über zehn Jahre hinweg um bis zu 20 Prozent steigern könnten [28]. Ein Beispiel für die praktische Anwendung ist das „House of AI"-Projekt der Deutschen Bahn. Hier werden KI-basierte Frühwarnsysteme eingesetzt, um Kunden frühzeitig über Verspätungen zu informieren [23].
Partnerschaften und gezielte Synergien spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Unternehmen, die auf bewährte Technologien setzen, können Herausforderungen wie die Mitarbeitermobilität in Chancen verwandeln.
„Das triply Mobility Audit ist ein hervorragendes Tool. Die Analyse dauerte weniger als eine Woche, und die Daten sind präzise und aufschlussreich. Mitarbeitermobilität ist ein riesiger Bereich, in dem Fehler gemacht werden können, aber triply half uns, das zu vermeiden." – Hans-Jörg Preining, Leiter Nachhaltigkeit & Wertpapiere, HYPO Oberösterreich [17]
Die Zukunft gehört maßgeschneiderten KI-Modellen, die mit firmenspezifischen Daten trainiert werden und dadurch exklusive Lösungen bieten [29]. Bis 2026 werden voraussichtlich 75 Prozent der großen Unternehmen spezielle Programme zur Datenkompetenz einführen, um ihre Mitarbeitenden entsprechend zu schulen [28].
Die Integration von KI in Geschäftsstrategien ist heute unverzichtbar, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit der richtigen Technologie und verlässlichen Partnern können deutsche Unternehmen eine nachhaltige und datengetriebene Mobilitätszukunft gestalten. Der Weg in diese Zukunft hat gerade erst begonnen.
Mit IoT und Big Data Analytics lassen sich Verkehrsströme gezielt optimieren. Durch die Sammlung und Auswertung von Echtzeitdaten können Staus minimiert, der Verkehr besser gesteuert und die Mobilität insgesamt verbessert werden.
Ein Beispiel dafür ist Hamburg, wo digitale Technologien den Verkehr um bis zu 59 % flüssiger gestalten. Das hat spürbare Vorteile: Der Kraftstoffverbrauch sinkt um 20 %, und die CO₂-Emissionen werden um 17 % reduziert. Möglich machen das moderne Technologien wie 5G und intelligente Verkehrsinfrastrukturen.
Diese Fortschritte wirken sich nicht nur positiv auf die Umwelt aus, sondern steigern auch die Lebensqualität in Städten und tragen zu einer nachhaltigeren Stadtentwicklung bei.
Unternehmen können ihre CO₂-Emissionen durch moderne Datenlösungen und intelligente Technologien wie Geodatenanalysen und KI senken. Diese Ansätze optimieren Verkehrsströme, planen effizientere Routen und fördern nachhaltige Mobilitätsansätze.
IoT und Big Data Analytics optimieren Verkehrsflüsse durch Echtzeitdatenanalyse, die Staus minimiert und den Verkehr besser steuert. In Städten wie Hamburg führt dies zu einem flüssigeren Verkehr und reduzierten CO₂-Emissionen.
Die triply-Plattform hilft deutschen Unternehmen, intelligente Mobilitätslösungen zu entwickeln, Kosten zu senken und Ressourcen effizienter zu nutzen. Außerdem ermöglicht sie präzise Prognosen und Routenoptimierungen.
Künstliche Intelligenz revolutioniert das Mobilitätsmanagement, indem sie Verkehrsprognosen erstellt, Routinen optimiert und die Effizienz steigert. Unternehmen profitieren von höherer Effizienz und reduzierten Kosten.
Die Schlüsseltechnologien im datenbasierten Mobilitätsmanagement sind Internet of Things (IoT), Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz. Diese Technologien ermöglichen eine effektive Datenauswertung für optimierte Mobilitätslösungen.
