Verkehrsministerium ebnet mit analytischer Expertise von SAS die Wege im Transportwesen

Verkehrsministerium ebnet mit analytischer Expertise von SAS die Wege im Transportwesen

Verkehrsministerium ebnet mit analytischer Expertise von SAS die Wege im Transportwesen Heidelberg, 30. Oktober 2017 – Das North Carolina Department of Transportation (NCDOT) setzt auf Analytics-Software von SAS, um für Wachstum, veränderte Anforderungen an die Infrastruktur und disruptive Entwicklungen wie Internet of Things (IoT) oder autonomes Fahren gerüstet zu sein. NCDOT erweitert den Einsatz der bestehenden SAS Plattform um SAS Viya. Damit verfügt die Behörde über Funktionalitäten für künstliche Intelligenz, offenen Zugang zu allen Datentypen, Sprachverarbeitung und Cloud-Technologien, die im zukunftsorientierten Transportation Analytics Center genutzt werden können.

Das Transportation Analytics Center integriert Daten von unterschiedlichen Verwaltungszweigen und sorgt so für besseren Kundenservice und Kostenreduzierung in sämtlichen Bereichen des NCDOT. Es setzt dabei auf dem vorangegangenen Erfolgsprojekt zur Budget- und Umsatz-Vorhersage auf.
“Wir haben die Leistungsstärke und das Potenzial von Analytics in unseren früheren SAS Projekten erkannt”, erläutert Frank Winn, der verantwortliche Chief Information Officer bei NCDOT. “Das Transportation Analytics Center wird Abläufe komplett verändern, indem wir vorhandene Daten ganz neu auswerten können. Gleichzeitig hilft es uns dabei, neue Daten zu managen und zu regulieren, was Standardisierung und Verwendung der Daten erhöht.”

Eine Fehlschätzung um einen einzigen Prozentpunkt kann schon einen Verlust von mehreren Millionen Dollar nach sich ziehen. Daher müssen die Budget-Vorhersagen beim NCDOT so präzise wie möglich sein. Die Finanzierung des NCDOT speist sich aus unterschiedlichsten Quellen, darunter aus staatlichen Geldern, Kraftfahrzeugregistrierungen und Mautgebühren. Mehr als 40 Prozent der NCDOT-Einnahmen generieren sich jedoch durch Mineralölsteuer.

Die genaue Prognose zum Treibstoffverbrauch ist daher entscheidend; eine Abweichung von einem Prozent entspricht zwischen 15 und 20 Millionen Dollar. Auf Basis historischer Daten hat SAS ein Vorhersagemodell zum Treibstoffverbrauch entwickelt, das bis auf ein Prozent genau ist. Im Hinblick auf die Ausgaben kann das NCDOT Baukosten besser einschätzen, und zwar bis auf Projektebene. Mit SAS Analytics war die Behörde in der Lage, die Kosten für 1.300 Projekte im Vorfeld genau zu kalkulieren, und konnte so mit der entsprechenden Budgetsicherheit 267 Millionen Dollar für weitere Straßenbauprojekte in den nächsten zwei Jahren einplanen.

Mehr Umsatz, effizientere Frachtlogistik

SAS und NCDOT analysieren Bewegungsdaten zu Transportgütern, Lkws oder Zügen, um Transitzeit und andere Performance-Indikatoren zu verbessern. Somit lässt sich die Frachtkapazität erhöhen und der Umsatz steigern, die langfristige Planung optimieren und Umweltstudien vorantreiben.

Neue Pfade im staatlichen Verkehrswesen

Die vielfältigen Datenquellen, die im NCDOT Transportation Analytics Center zusammenlaufen, öffnen viele innovative Möglichkeiten für künftige Projekte – aber es erfordert eine leistungsstarke Analytics-Plattform, um sie auch umzusetzen. SAS Viya erweitert die Funktionalitäten der SAS Plattform um interaktive Data Discovery und Berichterstellung, Statistik, Data Mining, Machine Learning, Streaming Analytics, Forecasting, Optimierung und Ökonometrie.

Mit leistungsstarker Analytics kann eine Transportbehörde die operativen Prozesse in verschiedensten Bereichen optimieren.

– Reduzierung tödlicher Unfälle – durch die Analyse von Unfalldaten und Einflussfaktoren.

– Sammeln, Analysieren und Reporting – von Daten zu Autobahnen, Frachtbewegung sowie zum Zustand von Brücken und Straßen.

– Echtzeitanalyse von Verkehrsdaten – ermöglicht fundierte Entscheidungen in Sachen Mobilität, Umleitung und Staumanagement in der Rushhour, Straßenbau, Wetter und zu anderen Verkehrsfaktoren.

– Verkürzung der Antwortzeiten – bei der Auflösung von Staus und Engpässen in einem staatlichen Straßennetzwerk.

– Transparenz für Straßenbauprojekte – ein einzelner Straßenabschnitt lässt sich auf die Karte ziehen, wo dann Daten zu aktuellen und künftigen Projekten für diesen Bereich zu sehen sind.

– Nutzen von IoT-Daten – die vom Signalkasten automatisch übertragen werden, dienen zur Optimierung der Signalschaltung auf den Straßen.

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