Eén dataplatform voor nieuw beleid

Door Jos Waltmans, Goudappel Coffeng

Ruim 70 mobiliteitsprofessionals kwamen op uitnodiging van Goudappel Coffeng en DAT.Mobility bijeen om ontwikkelingen in het vakgebied van mobiliteitsdata- en modellering te delen. “Ons werkveld is in transitie”, zegt Goudappel Coffeng-directeur Wim Korver. “Daarmee zijn ook onze informatie- en modelsystemen toe aan een ‘next step’.” Daarvoor is het innovatieprogramma OmniTRANS Next gestart. Korver: “Wij zien het als onze missie om besluitvorming over mobiliteit te ondersteunen, onafhankelijk en inhoudelijk.”

Rudie de Bruin, voor het ministerie van IenW betrokken bij de monitoring en evaluatie van Beter Benutten, signaleert dat er veel bedrijven zijn die data verzamelen, er algoritmes op loslaten en vervolgens toepassingen bedenken. Bij de overheid werkt het andersom. “De gemiddelde beleidsmedewerker vraagt zich niet af: ‘bij welke beleidsvraag kan ik data gebruiken en hoe kan ik mijn project verrijken met data’?” Deze houding heeft volgens De Bruin ook te maken met onbekendheid en onwetendheid als het gaat om ‘iets met big data’ of nieuwe data. De Bruin noemt absurde voorbeelden van modeluitkomsten die het beleid niet ondersteunden en dus niet werden gebruikt. Hij pleit evenals Korver voor verandering ten opzichte van data en modellen, zowel aan de kant van de overheid als de markt. “Zie de overheid niet als financier, maar wees creatief om open data te creëren en daaraan te verdienen, dat is ons gezamenlijk belang.” Zijn aanbeveling: “Zie de analyse als verdienmodel, niét de data zelf.”

Platform

DAT.Mobility-directeur Eric Pijnappels licht de gezamenlijke innovatiestrategie van DAT.Mobility en Goudappel Coffeng toe. “Wij combineren brede kennis en kunde over mobiliteit met kennis van modellering en tooling. Waar we naartoe willen, is weten hoeveel verkeer er is op iedere denkbare locatie in Nederland, voor alle vervoerwijzen, en voor ieder moment: gisteren, vandaag, nu, over 10 minuten, over een half uur, volgende week en over 5 of over 20 jaar. Ook willen we weten waar het verkeer vandaan komt en waar het naartoe gaat, inclusief de achtergrondkenmerken van de mobilisten. We leggen de lat hoog”, erkent Pijnappels, “en moeten flink veranderen in onze aanpak. We moeten niet meer innoveren in afzonderlijke projecten, maar in één samenhangend platform. Daarmee kunnen we verleden, real time en toekomst combineren en land dekkend big data en verkeersmodellering samenbrengen.” Dan kunnen we automatiseren en proactief werken.”

Vier ontwikkellijnen

Pijnappels noemt vier ontwikkellijnen om ‘de lat te bereiken’. De eerste is Mobiliteitsspectrum Nederland, een land dekkend, multimodaal beeld van de mobiliteitsstromen (auto, ov, fiets, én voetganger) op ieder weg- en baanvak in Nederland. Dit komt tot stand door een datafusieproces met onder ander mobiele telefoniedata (4 miljoen respondenten passief gemeten voor auto en trein) en het Nationaal Verplaatsingspanel (15 duizend respondenten actief gemeten voor alle vervoerwijzen) waarvan de lacunes in de data modelmatig worden ingevuld. Het mobiliteitsspectrum zal dienen als uniforme basis voor regionale verkeersmodellen.

De tweede ontwikkellijn draait om real-time en kortetermijnvoorspelling: vanwege de steeds drukkere wegen wordt benutting van infrastructuur steeds belangrijker. Door een combinatie van realtime snelheden uit floating car data, reistijd data uit bijvoorbeeld ANPR data, intensiteiten uit lussen en V-log en modeltechnieken maken we realtime voorspellingen voor de verkeerssituatie binnen nu en 30 tot 60 minuten. Deze kunnen worden toegepast om pro-actief verkeersmanagement mogelijk te maken door integratie met Netwerk Management Systemen, zoals nu operationeel binnen het Devis systeem van de gemeente Deventer, of bijvoorbeeld het voeden van zelfrijdende voertuigen als externe sensor om verder vooruit te kijken, zoals wordt toegepast binnen het EU-project Prystine.

De derde ontwikkelstap leidt naar de next generation prognosemodellen. Hiervoor worden meerdere nieuwe technieken verkend. Zo wordt er een hybride modelvariant uitgerold tussen agent-based en trip-based in Almere samen met het Deense Ramboll via BRUTUS. “Inmiddels is duidelijk dat deze nieuwste generatie modellen niet zonder slag of stoot ontstaan, maar dat ze eraan komen is zeker”, zegt Pijnappels.

De vierde ontwikkellijn is toegankelijkere tooling in de vorm van OmniTRANS Next analytics, een webtool waarmee sinds begin dit jaar device onafhankelijke, eenvoudige visualisatie mogelijk is. Pijnappels: “We maken hiermee complexe databronnen toegankelijk voor beleidsmedewerkers en ondersteunen zo beleid door effectief gebruik van mobiliteitsdata.”

10 miljard besparen

Gastspreker Walther Ploos van Amstel, Lector Logistics aan de Hogeschool van Amsterdam, geeft aan dat we tien miljard euro kunnen besparen als we mobiliteitsdata delen in de logistiek. “Begin met het uniform, simpel en gecontroleerd delen van logistieke en verkeersdata en in-car-data. Dat levert al heel wat op: minder schade, veilige, schone en stille routes, minder ruimtebeslag, minder congestie en maakt het plannen van bouwlogistiek en evenementen overzichtelijker in combinatie met dynamisch verkeersmanagement.”  

Dit artikel verschijnt in Verkeer in Beeld 5, november 2019.