Missionen & Daten

ITS Hackathon goes Factory Hammerbrooklyn.
Im fünften Jahr des ITS Hackathon werden wir uns dieses Jahr am 01. und 02. Oktober vor Ort in Hamburg in der Factory Hammerbrooklyn befinden.

Die Factory Hammerbrooklyn bietet uns eine optimale Location um gemeinsam an den herausfordernde Missionen zu erarbeiten und spannende Vertestungen direkt im Umfeld durchführen zu können.

Hier findet Ihr unsere diesjährigen Missionen und Beispiele, wie Ihr diese angehen könntet. Aber natürlich könnt Ihr auch eigene Ansätze mitbringen oder Missionen kombinieren.

Rad & Anschlussmobilität: quer durch Stadt und Metropolregionen

Überblick zu Daten:

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Das Rad, Elektrofahrräder, Lastenfahrräder, E-Scooter – die Mikromobilität und dazu passende Sharing-Angebote boomen mehr denn je. Ob Stadt oder Umland, nicht immer wird die optimale Route in der App angezeigt oder steht die geeignete Abstellfläche bzw. das Leih-Zweirad zur Verfügung.

Wie lässt sich Mikromobilität mit Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr und der bestehenden Infrastruktur nahtloser gestalten? Welche Routenoptimierungen unter Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage und neue Infrastruktur wie Radwege sind wichtig, um das Pendeln mit dem Rad und Sharing-Services in der Stadt und auf dem Land zu verbessern? Und wie können Services für Radnutzerinnen auch digital verfügbar gemacht werden?

Bei dieser Mission stehen für Euch u.a. Daten, und Mentoren:innen unserer Partner DB Rad+, Binary Butterfly/RadParkService-Navi, DB Curbside Management, Urban Data Hub Hamburg in Kooperation mit der Behörde für Verkehr und Mobilitätswende, Trufi Association,  P+R Hamburg, Veomo und Dataport bereit.

Case I: Schwarmintelligenz auf zwei Rädern
Die Deutsche Bahn fördert mit der App DB Rad+ die Nutzung des Fahrrads als Anschlussmobilität. Wie kann die mobile Anwendung durch Bürgerdaten (Stichwort Citizen Science) zur Verbesserung nachhaltiger Mobilität beitragen und die Fahrradinfrastruktur vor Ort verbessern?
Case II: Sharing-Bedarf besser identifizieren
Egal ob Car- oder Bike-Sharing: Aus Kundensicht bedarf es einer hohen räumlichen Abdeckung und großen Verfügbarkeit des On-Demand Angebots. Wie kann ein Anbieter datenbasiert verstehen, wo seine Sharing-Fahrzeuge stehen, wohin sie fahren und wie sich die Verteilung zu Tag- und Nachtzeiten sowie am Wochenende verändert?
Case III: Einfacher Einkaufen mit dem Sharing-Lastenrad
Mit der Bikesharing-Flotte von StadtRAD sind die Hamburger:innen flexibel unterwegs. Seit 2019 gehören zudem 20 elektrisch unterstützte Lastenräder zu der Flotte – ideal für die wöchentliche Shoppingtour. Wie kann ein Anbieter Nachfrage und Angebot datenbasiert besser austarieren und damit unternehmerische Entscheidungen für die künftige Flottengestaltung ableiten?

Logistik auf der letzten Meile

Volle Straßen, Lärm, steigende Luftverschmutzung: Der Lieferverkehr in Ballungsgebieten wie Hamburg ist längst zum Problem geworden. Gründe genug, um neue Wege zu beschreiten.

Wie lässt sich die Zustellung auf der letzten Logistik-Meile durch die Kombination verschiedener Services, neuartiger Fahrzeugkonzepte wie Pedelecs und Container-Module, sowie innovativer Infrastrukturlösungen optimieren, um die Innenstädte wieder lebenswerter zu gestalten? Und welche Management- und Monitoring-Tools braucht es hierfür?
Bei dieser Mission stehen für Euch Daten und Mentoren:innen unserer Partner Onomotion, Ducktrain , Stadt Hamburg, PTV Group und der Logistik-Initiative Hamburg (LIHH) bereit.

Daten:

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Case I: Optimierter Streckenverlauf für Paket-Dienstleister
Per Containerschiff, Flugzeug oder Gigaliner überqueren Waren und Produkte Kontinente, Ozeane und Länder. Doch egal, ob von weit oder fern, am Ende der Lieferkette auf der letzten Meile, warten die größten Hürden. Wie können Logistik-Dienstleister vorhandene Strecken auf der letzten Meile auf Basis verschiedener Daten und Informationen optimieren?
Case II: Entlastung für die letzte Meile
Lastenfahrräder sollen zunehmend den Lkw-Verkehr auf der letzten Meile ersetzen. Wie lässt sich der Einsatz von Lastenrädern in Verbindung mit Mikrodepots auf Grundlage verschiedener Daten bezüglich Durchfahrtsbeschränkungen und Fahrradstraßen optimieren?
Case III: Teamplay bei der City-Logistik
Wie kann man mithilfe der Partner Onomotion, Ducktrain, PTV Group und der LIHH bessere Routen, Verkehrsentlastung und optimale Ladezonen identifizieren?
Case IV: Ladezonen versus Parkplatzmangel
Manche Straßenzüge in den Städten verkommen tagsüber zum wilden Westen. Wie müssen Ladezonen in der Innenstadt aussehen, um das Parken in zweiter Reihe und die Parkplatzsuche zu minimieren?

Hafen- und Land-Verkehr

Daten:

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Große Hafenstädte wie Hamburg sind zum Nadelöhr der Globalisierung geworden. Doch die rasant steigende Transportmengen und der zunehmende Verkehr in Citylage führen fast täglich zum Verkehrsinfarkt in der Hansestadt.

Welche neuen und disruptiven Konzepte können die künftige Logistik zwischen Hafen und Land effizienter und nachhaltiger gestalten, um Staus, Lieferverzögerungen und Wartezeiten auf Dauer zu reduzieren?
Bei dieser Mission stehen für Euch Daten und Mentoren:innen unserer Partner Hamburg Port Authority (HPA), EpiCenter und die Technologie Fiber Optic Sensing bereit.

Case I: Optimierter Lkw-Verkehr in Hamburgs Hafen
Täglich teilen sich über 15.000 Container-Trucks, Transporter diverser Paketdienstleister, Fahrräder und E-Lastenräder, der ÖPNV und unzählige Autos die Infrastruktur in Hamburgs Hafen. Verkehrsströme und Prognosen im und rund um das Hafengebiet liefert die HPA. Welche Möglichkeiten hat der Betreiber, den Lkw-Verkehrsfluss nachhaltig zu optimieren und definierte Routen festzulegen, ohne dass diese durch Wohn- und City-Quartiere führen?
Case II: Smarte Infrastruktur dank Glasfaser
Die Deutsche Bahn verprobt ein faseroptisches Sensorsystem, das Fiber Optic Sensing. Mittels der Glasfaserkabel lässt sich das Schienennetz überwachen. Wie lassen sich anhand der Daten Aussagen zur Position eines Zuges in Echtzeit oder Störungen im Betriebsablauf bestimmen?
Case III: Sichere Häfen mit smarten Daten für Antwerpen und Hamburg
Sind Gefahrensituationen im Schiffsverkehr im Hafen vorhersehbar? Können gefährliche Situationen und/oder Unfälle und deren Eintrittswahrscheinlichkeit basierend auf historischen Datenmustern erkannt und vorhergesagt werden? Und was sind in diesem Zusammenhang starke Indikatoren? Schiffsposition, Kurs, Geschwindigkeit (AIS-Daten), Schiffseigenschaften, Verkehrslage, Hafeninfrastruktur, Wetterbedingungen…?

Daten & Maps & Infrastruktur

Einbindung und Verknüpfung von APIs, Daten und Karten in übergreifende IT-Infrastrukturen und gemeinsame Datenpools.
Auf Basis der zur Verfügung stehenden Informationen und Daten können zum Beispiel Use Cases im Zusammenhang mit der neuen Mobilität sowie der Zustellung auf der letzten Meile samt dazugehöriger Infrastruktur rund um Bahnhöfe, bis hinein in das Quartier konzipiert und entsprechende Datenarchitekturen besser nutzbar gemacht werden.
Bei dieser Mission stehen für Euch Daten und Mentoren:innen vom Urban Data Hub und weiterer Partner, u.a. Fujitsu, bereit.

Daten:

Case I: Urbane Daten mit Mehrwert
In Hamburg nimmt die Digitalisierung immer weiter zu. Es sind bereits eine Vielzahl an Daten aus den Bereichen Verwaltung, Gesundheit, Bauwesen, Mobilität, Logistik, Transport und Wirtschaft vorhanden – waren bisher aber kaum miteinander verknüpft. Die Urban Data Plattform integriert und vernetzt städtische Daten und setzt standardisierte Schnittstellen dazu ein. Welche innovativen Anwendungen und Ansätze sind mit den urbanen Daten der Plattform möglich?
Case II: Geodaten für Smart Cities
Das www.masterportal.org ist ein Open-Source-Projekt und wird von vielen Städten, Landkreisen und Kommunen in Deutschland genutzt, um eigene Geodaten zu visualisieren und in verschiedene Applikationen einzubinden. Welche neuen Anwendungen und Erweiterungen auf Basis von Geodaten können Klein- und Großstädte smarter machen?

Digitale Barrierefreiheit: Informationen für Alle

Daten:

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Jede Zugfahrt beginnt und endet am Bahnhof. Neue Services und Lösungen sollen die digitale Barrierefreiheit an Bahnhöfe für Reisende ermöglichen. Wie kann die Deutsche Bahn die Informationsangebote für Reisende barrierefreier gestalten?
Bei dieser Mission stehen für Euch Daten und Mentoren:innen unserer Partner S-Bahn Hamburg, DB Bahnhof live, Hamburger Verkehrsbund und Innovation Natives bereit.

Case 1
Reisen kann hektisch sein. Und bei unzähligen Informationskanälen im analogen wie digitalen Raum kann man schon mal den Überblick verlieren. Wie lassen sich analoge Informationen, digitale Displays und mobile Anwendungen für Reisende besser nutzbar machen?
Case II: Für mehr digitale Inklusion
Wenn es um das Thema Barrierefreiheit geht, denken viele direkt an Treppen und Rollstuhlfahrer:innen. Doch Barrieren gibt es nicht nur offline, sondern auch online. Wie können digitale Anwendungen für Reisende grundsätzlich barrierefreier gestaltet werden? Und welche Ansätze gibt es, um digitale Barrierefreiheit von Anfang an mit in die Entwicklung einzubeziehen?