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01 | 2017 public

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Gesellschaft und digitale Transformation

Abbildung 2: Erstes

Abbildung 2: Erstes Ergebnis der Simulation: 800 km Stau! Abbildung 3: Die Stimmung im Team ist gut – auch um 3 Uhr nachts solch agiles Vorgehen – als „Spezifikationsdokument“ gab es nur die Idee und die Post-its – bedeutet, dass relativ spät noch große Teile der Anwendung umgeschrieben werden können. Nur Tests geben die Sicherheit, dass die Anwendung auch nach tiefen Eingriffen noch wie gewünscht funktioniert. Störungen rund um das Fahrzeug als Linien dargestellt werden. Für einen ersten Test wurde das Fahrzeug mitten im Ruhrgebiet platziert – in der Erwartung, dass einige wenige Staus rund um das Fahrzeug angezeigt werden. Stattdessen wurden 800 km Stau gemeldet (siehe Abbildung 2)! Frühzeitig wurde daher auch die Verbindung zur bereitstehenden Hardware-Lösung getestet, um das Risiko zu minimieren, dass am Ende „gar nichts geht“. Zwischenzeit Die erste Nagelprobe war der Test des Simulators gegen 3 Uhr morgens. Der Simulator sollte das fahrende Auto simulieren, das auf eine Verkehrsstörung zufährt. Um die Funktionsweise des Systems zu verdeutlichen, sollten die Nach dem ersten Schreck und fieberhafter Fehlersuche war das Problem dann doch schnell gefunden: Um den Aufwand überschaubar zu halten, hatte das Team statt des im MDM verwendeten Verfahrens zur Georeferenzierung „ALERT C“ auf Basis der Koordinaten von Ausfahrten oder Kreuzen die nur für den BMVI Data-Run zusätzlich verfügbaren Linienzüge im Format GeoJSON genutzt. Diese waren jedoch fehlerhaft – ein (leider) typisches Problem von Open Data. Um das Problem zu lösen, musste dann doch noch, trotz relativ hohen Aufwandes, ALERT-C implementiert werden (Abbildung 3). Unsere Resultate mit den Echtzeitdaten des MDM haben uns derart begeistert, dass wir uns auch nach dem Ende des BMVI Data-Runs damit beschäftigen möchten. Wir werden einen Zugang zum MDM beantragen, unsere Software als Web-Service zum Abfragen der Warndaten bereitstellen und unseren Hardware-Teil als Android-App implementieren, um die Warnungen vor Gefahren im Straßenverkehr parallel zu unseren normalen Navigationslösungen zu erproben. Insbesondere von den minutengenauen Meldungen zu Tagesbaustellen und den Echtzeitdaten zum Verkehrsfluss erwarten wir uns spannende Resultate. Nedislav Nedyalkov, Teammitglied 42 | .public 01-17 | Informationstechnologie

Abbildung 4: Jetzt stimmt die Darstellung: Nur die Staus werden angezeigt. Unterschiedliche Stausituationen werden in verschiedenen Farben dargestellt, dazu die aktuelle Warnmeldung. Um 10 Uhr morgens dann stimmte die Darstellung, und es wurden nur noch die Staus angezeigt (Abbildung 4, rote Linien). Nach Fertigstellung des MVP konnten in der verbleibenden Zeit noch weitere Features umgesetzt werden, wie zum Beispiel die Einbindung von Echtzeitdaten zur Fließgeschwindigkeit des Verkehrs (siehe Abbildung 4, violette Punkte). Das System gleicht die aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs mit der Durchschnittsgeschwindigkeit des vorausfahrenden Verkehrs ab. Ist das Fahrzeug wesentlich schneller als der Verkehr und dieser außergewöhnlich langsam, wird der Fahrer gewarnt. Da diese Daten minutengenau aktualisiert werden und somit viel schneller verfügbar sind als offizielle Verkehrsmeldungen, können typische Auffahrunfälle am Stauende oder bei einem Unfall vermieden werden. Ziellinie Die letzten Stunden wurden für die Vorbereitung auf den dreiminütigen Pitch vor Jury und Publikum genutzt (Abbildung 5). Nach intensiven 24 Stunden konnte die vom msg-Team erstellte Anwendung erfolgreich präsentiert werden. Das Team war übereinstimmend der Meinung, dass der 2nd BMVI Data-Run eine mehr als lohnenswerte Erfahrung war. Aus Hackathons und der dazugehörigen, sich von den Kundenprojekten komplett unterscheidenden Art der Produktentwicklung können viele lehrreiche Impulse gezogen werden. Darüber hinaus ist die völlige Freiheit in der Wahl der Technologien und des allgemeinen Vorgehens zugleich interessant und sehr fordernd.• Ansprechpartner – Marius Reineck Senior IT Consultant Public Sector Solutions Consulting Abbildung 5: Das Team mit (fast) komplett abgearbeitetem Kanban-Board Informationstechnologie | .public 01-17 | 43

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