apetito: New business fields through smart products

In der Cross Innovation Class entwickelte ein Studierendenteam zusammen mit Esri und dem Landesbetrieb Straßen, Brücken und Gewässer (LSBG) eine Lösung zur Datenerhebung und Erfassung von mangelhaften Fahrradwegen.

Herausforderung

Hamburg möchte den Fahrradanteil am Gesamtverkehr in den kommenden Jahren auf 25% steigern. Um immer mehr Menschen zum Umstieg auf das Fahrrad zu begeistern, braucht es vor allem gut ausgebaute und sichere Fahrradwege.
In Hamburg ist der Landesbetrieb für Straßen, Brücken und Gewässer für den Ausbau und die Erhaltung von Geh- und Radwegen zuständig. Ein großes Problem bei der Verbesserung der Radwege sind fehlende Daten über die Qualität von einzelnen Abschnitten in der Stadt. Gäbe es mehr Daten über kritische Streckenabschnitte, könnten diese viel effizienter verbessert werden.
Das interdisziplinäre Studierendenteam stellte sich daher die Frage, wie alle Fahrradnutzer:innen indirekt zur Datenerhebung beitragen könnten.

Output

Entstanden ist ein funktionstüchtiger Prototyp, mit dem Fahrradfahrer:innen während der Fahrt kritische Abschnitte von Fahrradwegen melden können. So können alle Fahradfahrer:innen aktiv zur Verkehrswende beitragen.
Am Fahrrad wird die “Hamburger Fahrradbox” angebracht: Diese verfügt über 2 Knöpfe, welche mit einem Mini-Computer, der am oder im Rahmen verbaut werden kann, verbunden sind.

Während der Fahrt kann durch die Betätigung der Knöpfe gemeldet werden, wenn etwas mit dem Fahrradweg nicht in Ordnung ist (z.B. Schlaglöcher, nicht vorhandene Radwege, fehlende Markierungen, etc.). Jede Meldung wird übers Smartphone der Fahrradfahrer:in in Echtzeit ans LSBG übermittelt. Dabei wird nicht nur die Information über den Straßenzustand übermittelt, sondern auch die exakte Position. So kann das LSBG alle Meldungen auf einer Stadtkarte visualisieren und häufig gemeldete Stellen identifizieren (siehe beispielhaft hier). Dadurch wird es möglich, kritische und viel befahrene Stellen sichtbar zu machen. Ebenfalls ist eine Priorisierung von Stellen möglich, wenn besonders viele Meldungen an einem Abschnitt eingehen.

Gleichzeitig registriert das System auch Erschütterungen und kann so durchgehend Rückschlüsse auf die Qualität der Fahrbahn ziehen. Ein Lichtsensor registriert zusätzlich die Helligkeit, um bei Nachtfahrten Rückschlüsse auf die Beleuchtung der Wege zu ziehen.
Das System soll zunächst in Sharing-Angeboten (Fahrräder/Roller), sowie bei Kurier- und Lieferdiensten verbaut werden. Langfristig lässt sich das Crowdsourcing-System auch auf Fußgängerwege, Grünflächen oder Stadtmobiliar erweitern.

Das Team Esri hat mit der Hamburger Fahrradbox den Preis für den besten Prototypen der Cross Innovation Class 2021 gewonnen.

Studierende: Mieke Fraatz (AMD, Interior Design), Sam Ellenrieder (AMD, Interior Design), Malte Militzer (TUHH, Logistik & Mobilität), Nico Alber (HCU, Stadtplanung), Simon Schröder (FH Wedel, Smart Technology), Maximilian Wendt (FH Wedel, Informatik)

Unternehmen: Thomas Koblet (Esri), Fabian von Bechen (Esri), Theresa Westphal (LSBG), Alena Engehausen (LSBG)

Format & Methode

In der Cross Innovation Class arbeiten Studierende aus drei bis sechs verschiedenen Hochschulen in interdisziplinären Teams an den praktischen Herausforderungen der Projektpartner.

• Der Prozess folgt der Logik des Design Thinkings: In iterativen Feedbackschleifen mit den Partnern nähern sich die Teams Schritt für Schritt einer Lösung.
• Der gesamte Prozess wird vom Team des Cross Innovation Hub gesteuert und durch geschulte Facilitatoren begleitet.
• In den Werkstätten der Partnerhochschulen können Prototypen erstellt und getestet werden.

Die Cross Innovation Class #3 fand im Sommersemester 2021 zum Thema Urban Tech/Smart City Solutions statt.