Als Dienstleister für IT-Systeme und Ausrüster von Fahrzeugen in der Müllwirtschaft trägt c-trace entscheidend zu einer nachhaltigen Müllwirtschaft in Kommunen und Städten bei. Unter anderem werden die aufgenommenen Müllmengen sowie die Routen von Müllfahrzeugen erfasst und in aktuellen Produkten für eine optimale Routenplanung, frühzeitige Entleerung in Müllannahmestellen und insgesamt die Reduktion von gefahrenen Kilometern eingesetzt. Hierdurch trägt c-trace direkt zur Einsparung von CO2-Emissionen im städtischen Umfeld bei. Eine zentrale Herausforderung liegt in dem Übertrag der Ergebnisse des Einsatzes solcher Track-and-Trace-Systeme für Müllfahrzeuge von einer Kommune auf eine nächste. Für einen solchen Ergebnisübertrag ist es notwendig öffentliche Datenquellen zu erschließen und zu nutzen, welche eine datenseitige Modellierung von Stadtteilen und Straßenclustern ermöglichen. Hierbei reicht die Spannweite möglicher Daten von Shapefiles der Straßentopologie über Bodenrichtwerte bis hin zu demografischen und sozialen Faktoren. Diese neu aufzubauende Datenbasis soll in einem Nachfolgeprojekt gemeinsam mit entsprechend aufbereiteten Telemetriedaten zweischrittig in ein neues Datenprodukt überführt werden.

Städte und Kommunen vergleichbar machen

Um verschiedene Städte und Kommunen miteinander vergleichen zu können müssen zum einen übergreifend gültige Merkmale ermittelt und zum anderen verlässliche Datenquellen für diese Merkmale gefunden werden. 

Ziel des Vorhabens ist es die Grundlagen für das oben beschriebene Daten- und ML-Produkt, also ML Modelle zum Ergebnisübertrag der CO2-Einsparungen für Kommunen und Müllentsorger, auf der Konzeptionsebene zu schaffen. Hierzu müssen geeignete externe Datenquellen identifiziert und aufbereitet werden, sodass auch bislang nicht bediente Kommunen und Quartiere erschlossen werden können. Auf Basis dieser erarbeiteten Datenbasis sollen dann relevante Features entwickelt werden, welche in einem Nachfolgeprojekt zur Prognose von CO2-Einsparungen in neuen Kommunen eingesetzt werden können.

Zusammenfassung und Ausblick

In dem Transfergutschein A Projekt „QuaReduk“ konnte die Definition von wichtigen Ähnlichkeitsmerkmale für Städte mit ihren externen Quellen erfolgreich erarbeitet werden. Zudem konnte gezeigt werden wie eine automatische Extraktion der Daten erfolgen kann. Dies war eine wichtige Vorarbeit für nachfolgende Projekte. Die hier erarbeiteten Merkmalen aus externe Quellen sollen zukünftig eingesetzt werden um bislang unbekannte Kommunen und Quartiere datenseitig einzuordnen und in ein Verhältnis zu den im Kundenstamm von c-trace befindlichen Gebieten zu setzen. 



Dazu soll in nachfolgenden Projekten aus den externen Daten Clustermodelle erzeugt werden mit denen im zweiten Schritt Regressionsmodelle – oder ähnliche Modelle auf Basis anderer Methoden des Maschinellen Lernens (ML) – erstellt werden, welche den Ergebnisübertrag zwischen städtischen Gebieten ermöglichen. Hierdurch wäre es dann möglich ein neues, datenbasiertes Produkt zu schaffen, welches sowohl für interne Vertriebszwecke, aber auch für Beratungsangebote für Kommunen und Entsorgungsbetriebe genutzt werden kann. Neben dem Erarbeiten des ML-Produktes ist es zudem denkbar in Zukunft weitere Merkmale zu integrieren und die vorhandenen Daten zu aktualisieren. Dies betrifft zum Beispiel Daten in der Regionaldatenbank zu Zensus 2011. Es werden neuere Ergebnisse von Zensus 2022 in die Datenbank aufgenommen werden. Daher ist eine Aktualisierung der Merkmalsquellen in einem Projekt zum Ende des Jahres ebenfalls denkbar.