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Park_up: Urbane Mobilitäts– und Logistikdienste durch flexibles und datenbasiertes Parkraummanagement

Park_up: Urbane Mobilitäts– und Logistikdienste durch flexibles und datenbasiertes Parkraummanagement
Ludmilla Parsyak, Fraunhofer IAO (Beitrag: https://logistik-heute.de/news/citylogistik-fraunhofer-iao-stellt-das-projekt-park-vor-17857.html)

Ziele/Ideen

Trotz Fortschritten in der Verkehrsleittechnik und beim Ausbau des ÖPNVs ist mittelfristig mit einer weiteren Zunahme des innerstädtischen Verkehrs zu rechnen. Zum einen ist der Trend zur Urbanisierung ungebrochen, gleichzeitig ist im urbanen Raum ein starkes Wachstum des Warenwirtschaftsverkehrs zu beobachten. Folglich werden die bereits begrenzten Verkehrsflächen zusätzlich belastet. Die innerstädtischen Mobilitäts- und Verkehrsprobleme sind deshalb in letzter Konsequenz Probleme von Flächenkonkurrenzen. Die Zukunft der innerstädtischen Mobilität muss daher Lösungsansätze umfassen, die sowohl den Individual- wie auch den logistischen Warenwirtschaftsverkehr adressieren, um Verkehre zu reduzieren, ohne dass die Mobilität von Menschen oder Gütern beeinträchtigt wird. Bislang werden die Potenziale eines innovativen Flächenmanagements im Innenstadtbereich nicht ansatzweise ausgeschöpft. Die Folge sind eindimensionale Nutzungskonzepte, suboptimale Flächenauslastungen sowie Nutzungskonkurrenzen zwischen öffentlichem und privatem Raum, die zu hohen Kosten und Preisspiralen führen, was nicht zuletzt dem sozialen Klima in der Stadt abträglich ist. Besonders instruktiv lassen sich diese Effekte bei der Bereitstellung von innerstädtischen Parkflächen beobachten. An diesen Herausforderungen und den damit verbundenen Potenzialen knüpften die Arbeiten des Verbundprojekts an.

Kurzbeschreibung

Das vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur geförderte Verbundprojekt Park_up zielte darauf ab, urbane Verkehrs- und Logistikflüsse zu verbessern und damit Bürger und Umwelt zu entlasten. Dabei sollten datenbasierte Dienstleistungsangebote und Geschäftsmodelle zum nachhaltigem Umgang mit Flächenpotenzialen im teilöffentlichen Raum entwickelt werden. Im Zentrum der Arbeiten stand die Frage, wie innenstadtnahe Parkflächen durch flexible Preismodelle und alternierende Nutzungskonzepte effektiver und effizienter genutzt werden können, so dass Mobilitäts- und Logistikflüsse geglättet und ein auslastungsorientiertes Flächenmanagement im Innenstadtbereich erreicht wird. Durch Kombination von verkehrs- und umweltbezogenen sowie prozessorientierten Daten von Parkvorgängen sollte ein Konzept zur Bepreisung von innenstadtnahen Parkflächen entwickelt werden. Parallel dazu sollten Lösungsansätze für gewerbliche Kunden aus dem Logistikbereich konzeptioniert und erprobt werden.

Resultate

Mit dem Projektansatz ist ein erhebliches Markt- bzw. Verwertungspotenzial verknüpft. In Deutschland gibt es gegenwärtig 77 Großstädte mit mehr als 100.000 Einwohnern. Dabei geht in den Innenstadtbereichen bis zu 25 Prozent des gesamten Verkehrsaufkommens auf den Parkplatzsuchverkehr zurück. Die Betreiber von Parkhäusern und Parkplätzen realisieren einen Gesamtumsatz von ca. 1,2 Mrd. Euro, der weitaus größte Anteil davon wird in Großstädten umgesetzt. Allein eine Verringerung des Parkraumsuchverkehrs um ein Prozent und eine Optimierung der Auslastungsquote von fünf Prozent hätte gravierende ökologische und ökonomische Effekte – von der Verbesserung der Lebensqualität in der Stadt durch eine Reduktion des Individualverkehrs ganz zu schweigen. Neben dem Individualverkehr sind auch nachhaltige Optimierungen bei der logistischen Warenzustellung und eine Reduktion von umweltbelastenden Lieferdienstverkehren festzuhalten. Zudem ist die Öffentlichkeitsarbeit und somit Reichweite des Projektes dafür verantwortlich, dass die in Park_up entwickelte Lösung europaweit eingesetzt wird und somit in zahlreichen Städten zu einer umweltbewussteren Lieferkette beiträgt.

Einreicher

Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO

Partner

VeloCARRIER GmbH : Verbundpartner

Evopark GmbH: Verbundpartner

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