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Die Smart City bringt auch moralische Herausforderungen

Die smarte Stadt assoziieren die meisten mit vernetzten Gebäuden oder selbstfahrenden Bussen – eben mit Technologie. Die in ihr lebenden Menschen tauchen in Studien und Projekten bisher kaum auf. Doch eine Stadt kann nur so smart sein, wie ihre Einwohnerinnen und Einwohner. Ein Plädoyer für eine ganzheitliche Sichtweise. 

«Smart City» ist in aller Munde: Politik und Wirtschaft versprechen sich eine höhere Lebensqualität, Technisch scheint, wie so oft künftig alles möglich und verfügbar zu sein. Zwar bedeutet Smart City für jeden von uns etwas anderes, aber viele assoziieren eine smarte Stadt mit vollem Service in hybriden Häusern und selbstfahrenden Autos, die sich alle teilen. Ein geteiltes Auto ersetzt acht individuelle. Parkplätze brauchen wir dann praktisch keine mehr. 2035 ist alles suffizient und effizient, der Kohlendioxid-Ausstoss reduziert und wir dank des technischen Fortschritts glücklich und zufrieden. Wir stellen uns vor, dass bis dahin das heute Unmögliche möglich geworden ist – dank effizienterer Nutzung der Ressourcen und der Analyse von Unmengen von persönlichen Daten.

Stadt ist nur so smart wie ihre Bevölkerung

Bisher wurden wir, die Menschen, die bei dieser Entwicklung zwangsläufig mitspielen und die wir diese Daten quasi als Abfallprodukt und Krümelspuren im Internet produzieren, nicht in die Debatte um die Zukunft einbezogen. Kritik an «Smart City» oder die Ahnung, dass das Unmögliche zwar möglich, aber voraussichtlich trotzdem ganz anders sein wird, ist noch leise. Fragen, wem die heutigen Nebenprodukte und Daten gehören, die einst den neuen Wirtschaftsmotor und das Kapital bedeuten werden, sind meist noch nicht gestellt worden und schon gar nicht beantwortet.

Eine Stadt ist nicht intelligent, sie ist nur so intelligent wie ihre Bewohnerinnen und Bewohner. Smart City oder die Stadt der Zukunft ist eine Frage der Resilienz. Städte stellen sich neben den technischen Entwicklungen auch noch anderen, globalen Herausforderungen:

  • Wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Strukturwandel
  •  Treiber wie Ressourcenverknappung
  • Demographischer Wandel
  • Bevölkerungszunahme
  • Urbanisierung
  • Klimawandel.

Chancen diesen Herausforderungen zu begegnen, bietet eine städtische Daseinsfunktion mit minimiertem Ressourceneinsatz. Dies nicht nur in Bezug auf energiesparende Bauweise. Grund und Boden können auch in Zukunft nicht vermehrt werden. Unter der Prämisse der Verdichtung einerseits und des Wertewandels in der Gesellschaft (Besitz versus Verfügbarkeit) andererseits, ist dies zwingend. Das wirtschaftliche Wachstum hat zur Folge, dass sich der Wettbewerb um Raum sowie Lebens- und Wohnqualität zuspitzt. Verdichtung ist ohne namhafte Eingriffe und Veränderungen nicht zu haben. Damit Lebensqualität und städtebauliche Veränderungen sich nicht gegenseitig ausschliessen sondern aktivieren, müssen diese Eingriffe mit Respekt vor Geschichte und Bestehendem und insbesondere entlang den Bedürfnissen aller Betroffenen vorgenommen werden. Dies kann nur entlang von Beteiligung und Teilhabe gelingen. Smarte Lösungen die uns Synergiepotential zeigen und Effizienz und Suffizienz generieren sind dabei eine Bereicherung. Die Vernetzung von Daten und das Teilen von «Big data», sind von grossem Nutzen. Nicht nur zu Forschungszwecken sondern aufgrund ihres unermesslichen Potentials bilden sie auch die Basis und Chance von und für innovative nachhaltige oder eben smarte Lösungen, die es angesichts der eminenten Herausforderungen zwingend braucht.

Smarte Stadt muss komplexe Probleme lösen

Bevölkerungswachstum und gesellschaftlicher Strukturwandel erfordert jedoch auch eine smarte Gesellschaft, die fähig ist, alternative Denk-, Planungs- und Handlungsweisen zu entwickeln und umzusetzen – mit ganzheitlichen Lösungen, die bedeuten:

  • Gelegenheiten zu erkennen und die Konditionen und Rahmenbedingungen für eine zukunftsweisende dynamische Entwicklung zu schaffen, was heute wichtiger ist, als eine festgeschriebene unveränderliche Lösung bereit zu haben
  • das Quartier als Teil eines konkreten Entwicklungsprogrammes zu betrachten
  • dass der Planungsprozess als solcher den Rahmen bildet, um top down und bottom up in Initiativen zusammenzuführen
  • dass Raum- und Nutzungsstrukturen festgelegt werden, die von bisherigen und künftigen Nutzerinnen und Nutzern bespielt werden und diese zu den Produzentinnen und Produzenten des Raums machen
  • dass Raumplanung als Gesellschaftspolitik wahrgenommen wird, um neue unkonventionelle Planungsprozesse anzustossen und zu moderieren.

Smart City kann nicht dem Ziel dienen, gewachsene Infrastrukturen und Bestehendes über Bord zu werfen um ein paralleles System aufzubauen. Das Postulat liegt in der Gesamtverantwortung. Smart City ist nur bedingt verantwortbar. Die Bedingung ist einerseits Bestehendes einzubinden und andererseits den Menschen und das menschliche Mass, ganz besonders den Einbezug des Menschen nie aus den Augen zu verlieren. Erste Infrastruktur bleibt der Mensch. Durchaus manchmal smart – aber auch ein emotionales und soziales Wesen, das sich nicht einfach berechnen oder digitalisieren lässt.

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Juniausgabe: Ist die Digitalisierung der Stadt wirklich so belanglos?

Was ist eine «Smart City»? Fast immer verweist der Begriff auf den Einsatz von technikgetragenen Innovationen, um eine Stadt attraktiver zu machen. Es ist aber nicht möglich den vielfältigen Verwendungen des Begriffs eine gemeinsame Bedeutung zuzuweisen, auch wenn zwei beliebig ausgewählte Verwendungen des Begriffs meist Gemeinsamkeiten aufweisen. So weit, so einfach – und schon bei Wittgenstein nachzulesen. Smart City ist aber mehr: Es steht für das allumfassend Kluge, quasi «Weltversöhnung am Beispiel Stadt». Oder eben für «Das Smart». Das ist gut so – dann und nur dann, wo die Sprachhülle mit konkreten und praktisch nützlichen Online-Diensten gefüllt wird.

Noch unklarer, weil bislang seltener verwendet, ist der Begriff «Digitale Stadt». Ist damit die Summe aller digitalen Zwillinge gemeint von all dem, was es in der Stadt gibt, also das digitale Abbild beziehungsweise die Datafizierung der physischen Stadt? Oder ist darunter die digitale Dienste-Infrastruktur zu verstehen, offene Entscheidungsplattformen inklusive? Wir haben bewusst darauf verzichtet, in unserem Aufruf zu Beiträgen den Begriff «digitale Stadt» zu definieren. Denn in der aktuellen Situation ist die Ausweitung der Perspektive eine wesentlich dringlichere Aufgabe als die Fokussierung. Vielen Projekten mangelt es an Phantasie. Sie produzieren viele Daten und viel Infrastruktur, aber die Nutzung beider ist sehr konventionell und arm an Nutzern. Für Aufregung sorgt lediglich, wenn eine Standard-App, wie man es von grösseren Städten kennt, im Parlament einer kleinen Stadt abgelehnt wird. Motto: «Bei uns braucht es das nicht».

Ich möchte aber in diesem Editorial auf eine Nicht-Verknüpfung hinweisen, die mir immer wieder krass auffällt. Die Diskussionen zur smarten, digitalen Stadt haben wenig gemeinsam mit dem Diskurs rund um Urbanität. Die Urbanisten haben bislang kein Interesse, das Digitalisierungspotential zu nutzen und die Digitalisierer haben mit Urbanistik nichts am Hut. Das ist zwar etwas ganz Typisches, das ich als Gutachter internationaler Forschungsprojekte immer und immer wieder erlebe. Aber es zeigt eben auch, dass es um nichts geht. Jeder bewegt sich in seinem Diskurs, weil er weiss, dass das Lösen von praktischen Problemen viel weniger einbringt als das Bedienen von Diskurs- und Technologieerwartungen.

Ich stelle darum die Frage: Geht es bei der Digitalisierung der Städte (und bei der Entwicklung urbaner Lebensräume) wirklich um nichts? Ich hoffe, geschätzte Leserinnen und Leser, wir können Ihnen in diesem Monat einige Beiträge bieten, die konkrete Geschäftsmodelle für die digitale Stadt eindrücklich aufzeigen. Ich bin selber gespannt darauf.

Herzlichst,

Ihr Reinhard Riedl

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Gebäude (-technik) verstehen durch smarte Daten

Die energetische Gebäudeperformance moderner Liegenschaften liegt im Betrieb oft über den Grenzwerten der Planungs- und Projektierungsphase und erfüllt damit die Anforderungen der bekannten Energielabel wie Minergie nicht. Ursachen hierfür kann es viele geben, die datenbasierte Gebäudediagnostik schafft Abhilfe.

Höhere Ansprüche an Komfort sowie Energie- und Kosteneffizienz erfordern komplexere Gebäudetechnik mit untereinander vernetzten haustechnischen Gewerken. So ist beispielsweise die energieeffiziente Bereitstellung von Klimakühlung längst nicht nur vom aktuellen Raumluftzustand abhängig. Innerhalb eines Komfort-Toleranzbandes wird sie zusätzlich von aktuellen und zu erwartenden internen und externen Einflussparametern bestimmt (z.B. Belegung oder Witterung). Erst daraus ergibt sich, ob, in welchem Mass und wie die notwendige Kälteenergie erzeugt werden soll (Verschattung, Aussenluftkühlung, Kompressionskälte, Freecooling, etc.).

Entscheidungsfolgen also, die es in Abhängigkeit von den technischen Voraussetzungen und unter Berücksichtigung der effektiven Nutzung im Sinne eines optimierten Gesamtsystems zu treffen gilt.

IOT bringt neue Datenflut
Mit der sich zunehmend standardisierenden Kommunikationstechnik produzieren haustechnische Anlagen der Wärme-, Kälte-, Lüftungs- und Elektrotechnik fortlaufend mehr und unterschiedlichere Daten. Energieverbräuche, Massenströme, Anwesenheit, Temperaturen, Ventilstellungen usw. werden ständig gemessen und aufgezeichnet. Mit dem Internet of Things (IOT) kommen neue Informationsquellen dazu. Zusammen mit bestehenden Datenquellen wird die Menge und der Detaillierungsgrad vervielfacht. Schon heute lässt sich beispielsweise eine Anwesenheitserfassung statt über konventionelle Präsenzmelder über die Netzwerkeinwahl von Mobiltelefonen realisieren. Der damit gewonnene Informationsinhalt ist ungemein höher, wenn man bedenkt, dass dadurch die genaue Anzahl von Nutzern und deren Verweilzeit zu eruieren ist.

Diagnostik als Schlüssel für effizienten Gebäudebetrieb
Mit Anlagenkenntnis, viel Erfahrung im Gebäudebetrieb und der Hilfe von Assistenzsystemen versucht der Gebäudediagnostiker die Datensammlung zu ordnen und sie als Information nutzbar zu machen. Ohne intelligente Algorithmen in Softwaretools wäre dies aber nicht möglich. Die Mustererkennung in historischen Datenreihen ist aufwendig und mit dementsprechend vielen Einflussgrössen unübersichtlich. Komplexere Systeme verlangen die Möglichkeiten zur Erkennung von eigentlichen „Treibern“ eines spezifischen Anlagenverhaltens. Dazu werden historische Daten so aufbereitet und gespeichert, dass die Abweichungen bei der Aufzeichnung von zukünftigen Daten einfach erkennbar und verglichen werden können. Weitere Möglichkeiten bietet die Projektion zukünftiger Zustände durch Methoden aus der Wahrscheinlichkeitstheorie (z.B. Monte Carlo Simulation).

Kosteneinsparung dank datenbasierten Prognosen
Gebäudediagnostik legt die Basis, um Entscheide im Gebäudebetrieb aufgrund von Fakten und nicht aufgrund eines «Bauchgefühls» zu treffen. Produzierende Betriebe werden ihren zukünftigen Energiebedarf mit Hilfe der Methoden der Gebäudediagnostik deutlich besser abschätzen können, indem verschiedene Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt und mit Hilfe von intelligenten Tools ausgewertet werden. Denkbar sind Daten aus der Produktionsplanung sowie historische Datensätze zu Witterungstemperatur und –feuchte. Auf dieser Basis können verlässliche Prognosen zum zukünftigen Energiebedarf erstellt werden. Mit der gewonnenen Information kann die Energie frühzeitig zu besseren Konditionen eingekauft und damit Kosten eingespart werden.

Big-Data-Ansätze auch in der Gebäudetechnik zu nutzen kann sich lohnen. Smarte Daten führen zu erhöhter Energie- und Kosteneffizienz, steigert den Komfort und die Betriebssicherheit. Höhere Kosten für die Realisierung komplexerer Gebäudetechnik lohnen sich im Betrieb bei einer Betrachtung auf mittlere und längere Sicht.

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Smart homes: what will change for its users?

Smart homes will change our way of living in homes, but it is hard to predict how, because many trends coexist pointing into different directions. This article describes key perspectives of the change ahead of us.

Smart homes are homes that heavily exploit information and communication technology (ICT). They have built in digital sensor, actors, and intelligence, most of which can be accessed and controlled over the internet.  Actually, but we are able to identify three different forms of smart home solutions that will shape our future:

  1. Network access to and from home devices – this is the main characteristic of the first generation of smart homes, and it is out there for a decade now
  2. IT tools to solve existing problems, that are embedded into our homes and interact with the outside world – this is the main characteristic of the second generation of smart homes and is under development right now
  3. Digital transformation of homes, that is driven by solutions rather than problems – this will create disruptive change both for the economy and our social life

Type 1 and type 2 smart home solutions rely mainly on service enrichment, while type 3 solution will lead to demand destruction as it will replace and package real world services with software from the perimeters of large platform based ecosystems. Of course, separations between the types are only vague, as already type 1 provides elements from the fundament of part 3. That is, according to the best of our contemporary knowledge. Naturally, all arguments in this article are based on the reflection of past experience. The future may be totally different with respect to tools and usage forms, but at least there is some evidence that emerging economic patterns – such as platform based ecosystems – will persist.

Type 1 solutions are characterized by the two narratives “online access to home devices” and “intelligent system control”. We shall see in the years to come that they will grow in diversity of functions integrated and in scale of homes providing them.

Type 2 solutions are mostly problem focused and will provide new tools, and ultimately functions, to be added to or embedded into type 1 solutions.  In a first phase, they are likely to address the challenges of life for elderly people, as there are many R&D projects either running or in planning. Later on, we may see new demands popping up.

The difference between tools, functions, and transformations

Many people outside IT have now understood the high potential of ICT tools. They haven even contributed to design principles, such as “platforms plus specific GUIs instead of you-can-do-everything-with-me solutions”. The latter design principle is about recapturing control on software tools by the domain experts that use them. It is a promising mental step from playing with tools to thinking about functions. But still most of the domain experts fail to embrace the potential of digital transformations.

Digital transformations destroy the old ways of doing things. They change the use of software and creatively destroy businesses by eliminating simply the demand for them.  Let us look at what this implies for people living in homes (whatever these may be): For them, transformation will take place in at least two major forms: automated human tasks and new mental lifestyles enabled through ICT.

Think of whatever you have as task related to your home: There will soon be an app to help you do it – from food shopping (which many people already do via apps) to the design of the refurnishing (where apps will take the roles of interior architects). And where the smartphone does not provide enough viewing space, pad-optimized web portals will help. And this is only the beginning, a first step in row of several transformation steps.

Think also about whatever living preference you could have. As long as there is a bunch of people interested in it we shall see it taking place sooner or later. The bounty of lifestyles will significantly increase, whereby all will profit, but to different extents. In that way, evolutionary biology and anthropology will become key disciplines, as there will be many new ways to implement their findings, while on the contrary they may help us to identify all kinds of bullshit bingo smart home ideas.

Beyond all what we know from reality, from literature, and from dreams, we shall see the emergence of artificial home architectures with different types of territories. These homes will no longer be characterized by clear border lines between inside and outside but rather they will show a sequence of more public – or looking into the opposite direction more private – territories. Thereby, physical and virtual access will differ in general. Like in whole districts the interplay between physical space, social space and information space will influence how these places are perceived. It is unlikely that we shall observe new scenes of home being and social interaction, but it is very likely that we shall see new configurations integrated in new compositions. The digitally transformed home will create so far unknown home experiences.

Miscellaneous remarks

You may have been surprised to read about both new demand and demand destruction in one article, but indeed both will happen. The digital transformation shows many couples of contradictory trends. In some areas they are competing, e.g. concerning the transparency money flows, in other areas like the ones addressed here, they are complimentary.

Much of what is described here involves more than the smart home, or does not even involve the smart home at all. This is very typical. For example, data in healthcare may indicate that the shower in the home of a poor patient is broken and urgently needs repairing, as otherwise the patient will not be able to wash himself and his expensive therapy won’t help. Thus there may be smart home functions that are fully detached from the physical home. In more cases, the smart home will be realized through the digital integration of the home and the outside world.

Maybe, you were puzzled by the term users in the title. It partly resulted from my ill command of English language, as I was first not sure which term to use – inhabitant, resident, tenant … – but I think it ultimately demonstrates the paradigm shift: Homes will be used and appropriation (German: Aneignung) will address digital functions and ecosystems. The old home-world will soon be gone. Not in all aspects and instances, but, say, to an extent of 95%.

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IoT Data Analytics – A key enabler for the Growth of Smart Cities

In an urban context both citizens and city officials are getting increasingly overwhelmed with data streams from sensors such as GPS devices, cameras, induction loop data, smart meters and a multitude of other sensor data. In order for cities to thrive and offer a desirable environment to be in, it is crucial that such heterogeneous data streams can effectively be managed and analyzed so that actionable decisions can be made. But further to urban challenges related to planning and operations, citizens and people visiting or living in the city judge it by the services that can be provided in their daily lives, be it business, work or leisure time. In this article we will present a small selection of IoT Data Analytics solutions that AGT International is developing as part of three H2020 Smart City Projects funded by the European Commission, namely GrowSmarter, CPaaS.io and VaVeL. We will sketch how analytics developed for concrete Smart City challenges, addressed primarily at city officials, can further be developed to create innovative services for individual people and third parties.

Introduction
When developing Smart City applications, it is as for any commercial application, important to understand the customer and their needs. While it is understood that a city needs to effectively manage its traffic, transport, energy, waste or public safety to name a few, it may not always be as clear who the actual customer is. The aforementioned management challenges can easily be mapped to the respective stakeholders in the city administration. However, as part of the open data initiatives, many cities (consider for instance Vienna, Dublin or Cologne) see opportunities in publishing data sets and encouraging and fostering a community of application developers to provide innovative services. On one hand this means that people living and visiting a city increasingly move into the focus of the application design process. On the other hand it means that there is an explorative space to develop innovative applications for which the needs and value is only emerging. Obviously this both creates an opportunity to develop innovative and possibly disruptive services and poses a challenge to identify the needs that are addressed by the solution.

Common to the aforementioned Smart City application domains is that they require data-intensive services and powerful, reusable IoT analytics that are able to create actionable insights. AGT International is a pioneer in IoT Analytics and Big Data integration covering the domains of Smart Cities, Industry 4.0 and Social IoT. Gartner called AGT International one of four “Cool Vendors in IoT Analytics”. Understanding that analytics optimally enable applications if they are provided as part of a platform in which they can easily be customized for the various applications, we continuously develop our analytics enablers in a holistic way identifying synergies between applications both for which customer needs are clear and emerging. In this article we show how we follow this idea of having a holistic perspective on IoT analytics across Smart City application in the context of our current H2020 research projects GrowSmarter, CPaaS.io and VaVeL. In this article we are only able to touch on a very small sample of Smart City IoT analytics. Some more information about our analytics and application domains can be found in an article by Daniel Harris, one of Software AdviceTM Market Researchers, about 4 Emerging Use Cases for IoT data analytics.

Grow Smarter
GrowSmarter seeks to reduce the overall energy footprint in cities by 60%. GrowSmarter brings together cities and industry to integrate and demonstrate ‘12 smart city solutions’ in energy, infrastructure and transport, providing blueprints for the cities of the future. GrowSmarter is a joint effort of three lighthouse cities in Europe (Stockholm, Barcelona, and Cologne) each with an individual city consortium including industry, city departments, and academia. Furthermore, 6 follower cities (Graz, Suceava, Malta, Porto, and Cork) will implement the most suitable blueprints of the 12 solutions. As part of GrowSmarter the Stegerwald Siedlung with approx. 1,400 homes in Cologne will be turned into a smart district.

Figure 1: The Stegerwald Siedlung. Left: Original houses. Right: Refurbished houses

Energy consumption and production is one critical element in every city. The houses in the Stegerwald Siedlung will be refurbished using energy-saving materials, but some will also install Smart Energy solutions to support energy savings. AGT International has developed a sophisticated data analytics engine allowing a precise prediction of energy consumptions in homes. These information will give tenants a good insight into their energy usage behaviour down to the device level using smart plugs. The backend provides a user interface showing current consumption for the individual rooms or devices. Additionally, a historic view allowing comparison between different time intervals could be chosen. The high frequency of data capturing enables the creation of an individual user energy consumption profiles. Part of the energy data analytics AGT has developed is using this energy pattern allowing a prediction of the energy consumption for the next half an hour. This is far more precise than the standard load profile used by German energy providers. Combined with an installed battery and photovoltaic installations on roof tops, a reduction of primary energy from the grid will be achieved.

Additionally, rich energy consumption patterns provide a behavioural insight to its inhabitants. Using the high frequency energy data we were able to develop a method which recognizes certain activities of the tenants. These information could be used for detecting abnormal behaviour in a household e.g. in a burglary case or detecting dangerous situations in elderly care settings.

VaVeL
The goal of the VaVeL project is to radically advance our ability to use urban data in applications that can identify and address citizen needs and improve urban life. The project brings together two European cities, Dublin and Warsaw that provide diverse large scale data of cross-country origin and real application needs, three major European companies in this space, and a strong group of researchers that have uniquely strong expertise in analyzing real-life urban data.

As one major part of AGT, VaVeL offers an automatic traffic congestion and anomalies detection system based on CCTV data provided by the City of Dublin. In addition, this automatic system will be extended based on Deep Learning methodologies to further enable the detection of relevant street situations such as flooding or emergency incidents.

Both is illustrated in Figure 2, where on the top left our analytics identified a congestion as high traffic flow. On the top right and bottom further problematic situations are shown which will be detected either indirectly as an anomaly of traffic flow or directly using image recognition techniques based on Deep Learning.

In order to come to an efficient user interface, we furthermore investigate how the interaction between the automatic detection system and the operators in the command & control centre can be optimized. To this end we use a vision-based system that is able to track the operator’s attention to the output of the system. This way, for example the urgency of an event can be increased if none of the operator was able to review it.

On one hand, the solution will help to substantially decrease reaction time of traffic operators to potential incidents and to better manage city traffic. On the other hand, together with the consortium partners, the output of VaVeLs CCTV Analytics will be combined with various other data sources and analytics insights in one Big Data platform that makes European urban data more accessible and easier to utilize. This way citizens of the EU can benefit in areas such as transportation and infrastructure.

CPaaS.io
In the CPaaS.io project AGT International is applying its analytics components to provide citizens and tourists an enhanced user experience, i.e. an automatically generated experience log based on sensor data collected from devices such as mobile phones, wearables and mobile cameras. While such an experience log can in principle cover all activities in a city, we initially address activities while visiting events such as mass sport and fun events.

Figure 3: Color Runners getting sprayed with pink colour

This way we are exploring innovative applications at the intersection of our Smart Cities and Social IoT vertical. As an initial event we are considering the Color Run, a global event series that takes place in many cities around the world. At the Color Run, participants run a distance of five kilometres and are being sprayed with colour on their way. As the event focuses on health and fun rather than athletic achievements the aim for the participants is to reach the finish line rather than comparing the running time with other runners. At the finish line the runners gather to party and dance to music while getting sprayed with more colour.

The experience log application fits into the category of explorative Smart City applications. In this application we are re-using existing analytics component in our platform minimizing the effort to build and evaluate their business potential. For instance consider that one analytics component we are using, detects emotions by looking at the faces of persons obtained from mobile cameras. Emotions like happiness, could be aggregated in certain areas in the city thus becoming part of a city pulse application that provides awareness about people’s emotional states over time. From a technical perspective we can reuse the emotion analytics developed as part of our IoT Analytics platform (IoTA). The emotion analytics components in turn is built on a reusable video processing pipeline that is also used by the attention monitoring component described above. In addition, through our platform services we can easily add additional components to enrich the overall experience. This could be both vision-based components as well as more general data analytics and machine learning capabilities. For instance we are considering to re-use our behavioural analytics components described above to obtain insights about how people move around in a city or event.

CPaaS.io perfectly enables the exploration of applications with emerging value such as the enhanced user experience application sketched above. CPaaS.io is a joint R&D project between Europe and Japan and develops a City Platform as a Service that is designed to cover a wide range of different type of applications. In particular it focuses on enabling cross-regional applications that rely on personal and Linked Data. In total it covers 3 diverse use case and 5 application scenarios. Our enhanced users experience application is part of the Managing Fun and Sports Events use case that also includes a Visitor Experience application targeting the Sapporo Snow Festival and a Public Transportation application for the city of Tokyo. CpaaS.io is currently in its first phase in which applications are being developed on top of the platform. In parallel we are currently defining IoT analytics scenarios that show how applications for Managing Fun and Sports events can work across regions, i.e. in Europe and Japan.

Summary
Smart City applications are optimally enabled by IoT analytics if they can be applied to a range of diverse data sets and applications. In order to develop innovative applications with emerging business and societal value, it is important to take a holistic approach and experiment with new, sometimes non-obvious features and functionalities powered by suitable analytics components. Technically this needs to be supported by platforms such as AGT’s IoT Analytics platform (IoTA) that offers customizable analytics components in order to rapidly develop innovative applications. VaVeL, GrowSmarter and CPaaS.io have significant potential to contribute to the challenge of accelerating time-to-market and increasing the number of available Smart City applications. In its research projects, AGT International is investigating these accelerators by (1) developing re-usable and transferable computer vision solutions starting from known challenges related to traffic management, (2) developing re-usable and transferable time-series based analytics for reducing energy-consumption in smart homes, and (3) developing a Smart City platform that deals with personal data, cross-regional applications and supports the experimentation of novel applications with emerging business and societal value.


Acknowledgements and Disclaimer

The work described in this article is partly carried out in the context of the VaVeL, GrowSmarter and CPaas.io projects. These projects have received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 688380 (VaVeL), No. 723076 (CPaaS.io) and No. 646456 (GrowSmarter). The opinions and view described in this article only reflect the authors’ view. The European Commission is not responsible for any use that may be made of the information this article contains.

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Governance einer erfolgreichen Smart City – Ein Multi-Stakeholder-Ansatz ist entscheidend

Der Begriff der Smart City ist in aller Munde, auch in der Schweiz bezeichnen sich viele Städte als „smart“. Was dabei bisher aber nur wenig betrachtet wurde, ist, welche Veränderungen in der Governance in Smart Cities erforderlich sind. In einer Smart City arbeiten staatliche, halbstaatliche und private Organisationen zusammen und orchestrieren ihre Dienstleistungen. Um das Management solcher Verbünde zu leisten, sind neue, über die rein behördliche Governance-Struktur hinausgehende Governance-Mechanismen angezeigt.

Gemäss der Definition der ITU ist eine Smart City eine innovative Stadt, welche Informations- und Kommunikationstechnologien nutzt, um die Lebensqualität der Bewohnerinnen und Bewohner, die Effizienz von Abläufen und Dienstleistungen und ganz generell die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen sowie dabei auch die Bedürfnisse heutiger und künftiger Generationen bezüglich wirtschaftlicher, sozialer, ökologischer und kultureller Aspekte berücksichtigt (vgl. ITU-T 2016, S.1). Wie kann das erreicht werden, insbesondere wenn man in Betracht zieht, dass in einer Stadt viele Akteure mit unterschiedlichen Interessen zusammenkommen? Zu diesen Stakeholdern gehören neben den verschiedenen Gremien von Exekutive, Legislative und Judikative auch private Unternehmen sowie der einzelne Bürger oder die einzelne Bürgerin, entweder als Individuum oder organisiert in Vereinen, Verbänden, Parteien und sonstigen Interessengruppen.

Auch wenn schon heute verschiedene Stakeholder in einer Stadt zusammenarbeiten, wird dies für eine Smart City zur unabdingbaren Notwendigkeit. Ansonsten ist die Entwicklung zu einer Smart City weder technisch realisierbar noch durch die öffentliche Hand allein finanzierbar. Ausserdem kann so eher gewährleistet werden, dass die angebotenen Dienste wirklich den Bedürfnissen der Bevölkerung entsprechen. Diese Notwendigkeit zur Zusammenarbeit und zur Etablierung von sogenannten Public Private Partnerships (PPP) ist wohl der Hauptunterschied bezüglich der Governance einer Smart City im Vergleich zur herkömmlichen Stadt mit ihrer Regierung, deren Verwaltung und dem Parlament. Auch kann die Initiative und das Engagement Einzelner durch die Stadt als Ganzes genutzt werden. Ein schönes Beispiel dafür liefert „The Things Network“: Enthusiasten bauen eine Infrastruktur für das Internet der Dinge auf. Amsterdam konnte in nur sechs Monaten komplett abgedeckt werden, und weltweit sind viele lokale Gruppierungen daran, ihre Stadt ebenfalls in dieses Netzwerk einzubinden, so auch in Zürich oder Biel. Ein solcher Bottom-up-Ansatz liefert dabei oft schneller zuverlässige Resultate als der traditionelle Top-downAnsatz. Des Weiteren ist eine interregionale Zusammenarbeit wichtig; die Smart City wird somit zur Smart Region, wie z.B. auch schon der Verein „Hauptstadtregion Schweiz“ erkannt hat, indem er die Region explizit in die Definition der Smart City eingeschlossen hat.

Das Vorherrschen von PPP-Modellen in Smart Cities wird auch durch Studien gestützt. So haben Casbarra et al. (2014) in einer umfassenden Studie sechs führende Smart Cities in Europa untersucht: Alle – Amsterdam, Barcelona, Kopenhagen, Helsinki, Manchester und Wien – wenden ein PPP-Governance-Modell an, wenn auch in unterschiedlichen Formen. Insbesondere zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen erweist sich eine solche Kooperation als zielführend. Verschiedene Privatunternehmen sind darin für die ökologische Nachhaltigkeit verantwortlich, indem sie entsprechende Anwendungen und Technologien entwickeln, Beratungsfirmen kümmern sich um die ökonomische Nachhaltigkeit und öffentliche Einrichtungen wie Verwaltungen und Universitäten sorgen für soziale und kulturelle Nachhaltigkeit.

In einer Studie zuhanden der Europäischen Kommission zur Smart-City-Thematik haben Manville et al. (2014) eine Vielzahl von Empfehlungen zur Smart-City-Governance an die Europäische Union erarbeitet, welche auch die Wichtigkeit eines Multi-Stakeholder-Ansatzes unterstreichen. Diese lauten u.a. wie folgt:

  • Empfehlung 3A: Die Kommission sollte eine Plattform unterstützen, mit Broker-Services und Intermediärsfunktionen basierend auf Smart-City-Netzwerken. Das kann helfen, die Führung auf Ziele auszurichten, ein Multi-Stakeholder-Management zu ermöglichen und ein Repository von Business Plänen finanziell oder sonst wie zu unterstützen, Fallstudien zu Governance-Best-Practices, etc.
  • Empfehlung 3B: Verwaltung und Geschäftsinfrastruktur-Provider sollten sicherstellen, dass Smart-City-Initiativen privilegiert sind und bleiben existierende Infrastrukturen zu nutzen. Geschäftsmodell-Innovation kann stimuliert werden durch die Versorgung der Smart-City-Initiativen mit dem Zugang zur nötigen Infrastruktur und Services, insbesondere, wenn diese im öffentlichen Besitz sind oder vom öffentlichen Sektor kontrolliert werden. Diese Infrastrukturen können breit interpretiert werden als Einschlussmöglichkeit generischer und rekonfigurierbarer Services (z.B. des Bereichs Telekommunikation, Energie Services, etc.). Cloud-basierter Speicher, Datenverarbeitungs- und Speichermöglichkeiten, etc.
  • Empfehlung 3C: Smart City Unterstützungs- und Leistungserbringer sollten auf einer Multi-Stakeholder-Governance beharren mit Vertretungen der Nutzer und mittels integrierter Projektteams agieren. Private Firmen könnten dazu neigen proprietäre Lösungen oder geschlossene Architekturen zu initialisieren. Das kann dazu führen dass Verluste und ökonomische Verschlechterungen entstehen, insbesondere können auch Schwierigkeiten bei der Skalierung von Angeboten in weitere Kontexte auftreten. Zu priorisieren sind hier Multi-Stakeholder-Modelle kooperativer Art oder auch Private Public Partnerships. Dadurch kann Auswüchsen aufgrund zu stark auf privatwirtschaftlich bedingten Anreizen vorgebeugt werden.
  • Empfehlung 3D: Smart Cities und andere Stakeholder sollten industrie-geführte PPP’s respektive Konsortien ermöglichen: Unausbalancierte Machtgefüge zwischen öffentlichen und privaten Einheiten können die Entwicklung und den Roll-out von Smart-City-Lösungen erschweren. Diesbezüglich, und um die öffentlichen Kosten zu reduzieren, sollten PPP’s die präferierte Organisationsform und die Art der Zusammenarbeiten in Smart Cities darstellen. Zugleich sollte das Potenzial für Marktverzerrungen und -Übernahmen dadurch minimiert werden, dass die Einschließung der Repräsentanten von Regulatory Bodies in das Konsortium und das entsprechende Governance-Gremium ermöglicht wird (oder Einschluss in den entsprechenden Body oder ins das entsprechende Governance-Gremium etwa von sich bekämpfenden (Markt-)Teilnehmern oder Stakeholdern).

Zur Umsetzung dieser Empfehlungen sind verschiedene Forschungsgruppen aktiv. So entwickelt das Horizon 2020 Projekt CPaaS.io unter Führung der Berner Fachhochschule eben eine Plattform, die als Basis für eine urbane Dateninfrastruktur dienen kann. Privatunternehmen wie auch Verwaltungen können über die Plattform auf Daten aus unterschiedlichen Quellen – offene Behördendaten, Internet der Dinge etc. – zugreifen und damit neue Services erstellen. Eine solche Dateninfrastruktur deckt somit die technischen Aspekte ab, wie sie in Empfehlung 3A gefordert werden.


Anmerkung
Dieser Beitrag ist eine stark gekürzte Fassung eines kürzlich in einem Herausgeberband der Zeitschrift HMD – Praxis der Wirtschaftsinformatik – zum Thema Smart City publizierten Artikels der Autoren (Walser und Haller, 2016). Darin wird auch vertieft auf konkrete Modelle eingegangen, wie dem vom British Standards Institution (BSI) entwickelten Strukturmodell für Smart Cities sowie in der Schweiz auf den für den vorliegenden Sachverhalt relevanten eCH-Standard eCH-0169.


Danksagung

Das Projekt CPaaS.io wird finanziert durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union (Grant Agreement n° 723076) sowie durch das NICT in Japan (Management Number 18302).


Literaturverzeichnis
Casbarra C, Amitrano CC, Alfano A, Bifulco F (2014) Smart city governance for sustainability. In: Human and social sciences at the common conference, 17–21 Nov 2014. EDIS-Publishing Institution of the University of Zilina, Slovakia

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