Die Herausforderungen der urbanen Mobilität erfordern innovative Ansätze, um Verkehrsüberlastung, Umweltbelastung und den Bedarf an flexiblen Mobilitätslösungen zu adressieren. Besonders in Shared-Mobility-Diensten wie Carsharing, Bikesharing und Scootersharing zeigen Methoden der Data Science und des Operations Research großes Potenzial, die Effizienz und Rentabilität dieser Systeme nachhaltig zu steigern. Im Rahmen der Untersuchung werden mathematische Modelle und Simulationen eingesetzt, um die Auswirkungen verschiedener Einflussfaktoren wie Flottengröße, Kapazitätsmanagement und Pricing auf die Leistung eines Mobilitätssystems abbilden zu können.
Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung datenbasierter Optimierungsansätze, die sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Aspekte moderner Mobilität berücksichtigen und zukunftsorientierte Lösungen fördern. Im Fokus stehen dabei Erkenntnisse, welche Mobilitätsanbietern und Stadtplanern als Grundlage für fundierte Entscheidungen zur Verbesserung der Systemeffizienz und -profitabilität dienen. Zudem bilden die Ergebnisse eine Basis für die Weiterentwicklung nachhaltiger und zukunftsorientierter Mobilitätskonzepte.
