In vielen Geschäftsgebieten von freefloating Carsharing-Anbietern gibt es häufig ein Ungleichgewicht der Nachfrage, das sowohl räumlich als auch zeitlich erkennbar ist. So ist z.B.  die Nachfrage morgens an einem Werktag für Fahrten in die Stadt relativ hoch, während diese dann sonntags um die gleiche Zeit eher gering ist. Daraus ergeben sich folgende Herausforderungen:

1. Es ergeben sich Gebiete mit sehr vielen Fahrzeugen und Gebiete mit wenigen Fahrzeugen.
2. Es gibt einige Fahrzeuge, die länger nicht genutzt werden (oft in den Außenbereichen der Städte).
3. Es gibt Zonen mit viel Nachfrage, aber wenigen Fahrzeugen.

Diesen Herausforderungen wird momentan mit aufwendiger und teurer Relokation (Repositionierungsfahrten durch eigenes Personal) begegnet.

Im Projekt entwickelten wir gemeinsam mit der Professur für Business Analytics und Management Science (Prof. Steinhardt) der Universität der Bundeswehr München preisbasierte Lösungsansätze, die teure und umweltbelastende Relokationen vermeiden und die Verfügbarkeit von Fahrzeugen erhöhen. Diese werden seit 2019 von ShareNow eingesetzt.

Laufzeit:

Mai 2018 – April 2020

Ziel:

Entwicklung geeigneter Methoden zur optimalen Preissetzung, um auch mit weniger Repositionierungsfahrten ein ausgeglichenes System zu erreichen.

Weitere Informationen:

https://www.unibw.de/home/news/entwicklung-von-ki-basierten-pricing-algorithmen-fuer-carsharing

https://www.unibw.de/quantitative-methoden/forschung/preisoptimierung-sharedmobility/view