Zwölf Personen, zwei Server, 10.000 Arbeitsstunden, 2.100 GB Daten, 23 Softwaredienste, 92 Pods, 1.200 Tickets, 833 Pull-Requets und insgesamt 3.600 Commits! Das sind die Zahlen aus zwölf Monaten ROCIT – unserer Projektgruppe, die am 25.09.2020 in ihrer Abschlusspräsentation zwischenzeitlich vor insgesamt über 50 Teilnehmern in Microsoft-Teams ihren abschließenden Projekt-Höhepunkt erreichte.
In der circa zweistündigen Veranstaltung konnten wir sowohl das gesamte Betreuerteam der Universität, unter der Leitung von Prof. Marx Gómez, als auch die Kollegen der AMCON GmbH begrüßen. Doch auch viele Interessierte aus den unterschiedlichen Arbeitsgruppen und den anderen Masterprojekten der Universität waren zu Gast. Wie bereits in den letzten Projektpräsentationen und -Workshops stellten wir zu Beginn in einer ausführlichen Präsentation die Spezifikationen der Projektgruppe vor und sprachen über unsere Projektziele, das Team, die Vorgehensweise, die Anforderungserhebung, die Projektarchitektur und -technologien. Gerade die zentrale Erkenntnis aus den Anforderungsworkshops, dass für den Busunternehmer eine retrospektive Betrachtung der historischen Daten im Vordergrund steht, war ein zentrales Thema, da sich aufgrund dessen auch die Projektgruppe primär mit dem Ziel, ein Bus-Informationssystem zu entwickeln, beschäftigte. Dennoch konnten wir ebenfalls unseren Ansatz des Prognose-Modells mittels Multilayer Perceptron (MLP) und einen Routen-Segmentierungsansatz im Rahmen des Meetings präsentieren. Hierbei haben wir für ein entsprechendes Routen-Segment ein MLP-Modell mit ca. 3.000 Fakten zur Prognose der Fahrzeit entwickelt. Wir halten diesen Ansatz insgesamt für sehr vielversprechend, stießen aber auf das Problem, dass die Datenmenge pro Segment begrenzt ist und so bisweilen keine ausgereiften Ergebnisse erzielt werden konnten.
Nach der darauffolgenden Live-Demo und der damit verbundenen Präsentation unseres fertigen Produktes, konnten wir ein finales Fazit aus den letzten 12 Monaten ziehen: Der Busunternehmer hat mehr Interesse an einer Analyse von Daten für die Verbesserung des Unternehmens als an einer Vorhersage für die Zukunft. Das Feedback der befragten Busunternehmer hat uns gezeigt, dass unser Produkt dafür einen echten Mehrwert bringen kann und gerade im Bereich Usability und Oberflächendesign den aktuell am Markt vorhandenen Produkten stellenweise weit voraus ist. Für eine umfängliche Prognose der Fahrtzeiten fehlt es derzeit zwar noch an Echtzeitdaten, auch der endgültige Einfluss der Fahrplan-Daten muss noch untersucht werden und auch der Bedarf an weiteren Ressourcen ist noch nicht final geklärt, dennoch kann der Unternehmer durch unser Tool den Fahrplan so planen, dass es gar nicht mehr oder nur zu wenigen Verspätungen kommt. Aus Sicht des Projektes können wir festhalten, dass unsere Projektmanagement-Methode des Scrumbans mehr als erfolgreich umgesetzt werden konnte, die Kommunikation innerhalb der Projektmitglieder hervorragend ablief und unsere Infrastruktur über das ganze Projekt hin mit einer der wichtigsten Faktoren für das gute Endergebnis war. Auch die aktuelle Corona-Pandemie konnte unseren erfolgreichen Abschluss des Projektes nicht hinderlich werden, auch wenn ungefähr die Hälfte der Projektzeit aus dem Home-Office gearbeitet wurde. Zusätzlich konnte ein Short-Paper im Rahmen der EnviroInfo2020-Konferenz veröffentlicht werden, welches den wissenschaftlichen Mehrwert unseres Projektes noch einmal unterstreichen konnte.
Insgesamt konnte erfolgreich ein umfangreichen Bus-Informationssystem entwickelt werden, dass Möglichkeiten der Verbesserung des Einsatzes von Bussen, deren Routen und der Pünktlichkeit bietet. Durch unser System können die Entscheidungen des Busunternehmers unterstützt werden. Einen finalen Ausblick wagten wir dann ebenso: Das Einnehmen von anderen Kundenperspektiven, z.B. des Fahrgastes oder des Busfahrers, könnten vielversprechende Zukunftsaussichten im Rahmen einer Fortsetzung des Projektes werden. Aber auch eine Datenstromanalyse der Echtzeitdaten und das Evaluieren von weiteren Funktionen wären mögliche Projektausblicke. Auch bei der Prognose müsste eine umfängliche Analyse des Segmentierungsansatzes durchgeführt werden. Trotzdem waren wir über das grandiose und deutliche Lob von allen Seiten gegenüber unserer Arbeit überwältigt.
Abschließend möchten wir uns für die letzten 12 Monate bedanken – für eine erstklassige Betreuung seitens der Universität aber auch von unserer Kooperationsfirma AMCON GmbH. Nun werden wir die finale Version der Dokumentation zu Ende bringen und damit das Projekt erfolgreich abschließen. Danke an alle, die uns unterstützt haben!
