2.2 Analyse Kostenstruktur

Abbildung 3 Automatisierungsgrad im ÖPNV

Mit Blick auf die Kostenstruktur lohnt sich vor allem ein Blick auf den digitalen Reifegrad der ÖPNV Unternehmen. Der digitale Reifegrad ist in den ÖPNV Unternehmen unterdurchschnittlich ausgeprägt. Dies lässt sich u.a. in einer vergleichsweisen hohen Personalkostenquote wiederfinden. Aus Sicht des Autors könnten die ÖPNV Unternehmen ihre Leistung wesentlich effizienter erbringen.

Dies soll an zwei Beispielen erläutert werden. Exemplarisch wird dies an Maßnahmen zur Steigerung der Fahrgelderträge erläutert sowie an der Leistungserbringung. Um die Einnahmen durch Ticket- und Aboverkäufe zu steigern, verfolgen die ÖPNV Unternehmen eigene Vertriebsaktivitäten und streben Fahrplanausweitungen an. Diese Vertriebsaktivitäten nutzen bisher klassische Analysemethoden.

Aus den zur Verfügung stehenden Daten werden Erkenntnisse zu bisherigen Bevölkerungsentwicklungen gezogen und diese in Szenarien hinterlegt. Daneben fließen objektive eigene Einschätzungen und politische Meinungen in die Entscheidungsfindung über neue Fahrplanmodelle ein. Am Ende werden die neuen Fahrpläne durch die Anteilseigner im Wesentlichen bestimmt. In diese Entscheidungen fließen dann weitere Motive aus der Perspektive der Anteilseigner ein. Technisch wären bereits heute schon andere Lösungsansätze denkbar. Denn die Unternehmen könnten aus den Mobilfunkdaten ihrer Kunden mittlerweile umfassendere Daten und Erkenntnisse zur Mobilität ihrer Kundinnen und Kunden ziehen. Aus diesen Erkenntnissen ließen sich effizientere und wirtschaftlichere Alternativen für die Fahrplanangebote aus ökonomischer Sicht ableiten. Leider blockieren die Sorgen gegen Datenschutzrichtlinien zu verstoßen sowie fehlende politische Rahmenbedingungen innovativere Fahrplanangebote für den Kunden.

Bei der Leistungserbringung geht ebenfalls ein hoher Anteil auf den Faktor Mensch zurück. Die Wissenschaft unterteilt die Entwicklung zum Autonomen Fahren in 5 verschiedene Phasen. In Phase 1 befinden sich heute viele Verkehrsunternehmen. Diese Phase beschreibt das sogenannte „Assistierte Fahren“ während in der finalen Phase 5 das vollständige –„Autonome Fahren“ steht. Neben dem reinen Fahrdienst – in welchem die Leistungserbringung durch den Fahrer erfolgt – ist auch in den Werkstätten eine lange manuelle Prozessketten zu beobachten. Die Fahrzeuge werden in der Regel nach festen Intervallen oder bei ad hoc Themen (wie z.B. Unfällen) in die Werkstätten gerufen. Demzufolge werden auch die finanziellen und personellen Ressourcen linear anhand fester Parameter (Alter, Laufleistung, Einsatzzeiten etc.) geplant. Dieses Modell hat in der Vergangenheit mit den vorliegenden diagnostischen Analysemodellen solide funktioniert. Aber mit steigendem Passagieraufkommen, einem höheren technischen Reifegrad und einem sich schneller verändernden Umfeld verändern sich auch die Rahmenbedingungen für einen optimaleren Ressourcenmix in der Leistungserbringung.

Es gibt zunehmend Daten – welche mittlerweile neben den klassischen Fragen „Was ist passiert?“ und „Worauf ist das zurückzuführen?“ auch die Frage „Was wird zukünftig passieren?“ beantworten könnten. Daraus ließen sich innovativere Entscheidungen schneller ableiten.

Aus Vereinfachungsgründen verzichtet der Autor auf eine tiefergreifende technische Analyse des autonomen Fahrens sowie der Optimierung der Werkstattleistungen.