ThunLogIQ untersucht den Einsatz neuer Technologien zur Planung und Evaluation von smarten City-Logistik-Konzepten. Ziel ist die Analyse der aktuellen Situation, das Verstehen der Treiber und die datenbasierte Bewertung neuer Konzepte für bessere Nutzung des Raums, bessere Lebensqualität und geringere Emissionen.
Herausforderung
Ausgangslage
Die Stadt Thun steht, wie viele Schweizer Städte mittlerer Grösse, vor der Herausforderung, die Warenversorgung ihrer Innenstadt effizienter und umweltverträglicher zu gestalten. Einbahnregelungen, fehlende Lieferzeitfenster, ein Mangel an Umschlagplätzen und eine wachsende Zahl an Drittanbieter-Lieferungen führen zu konzentrierten Lieferspitzen am Vormittag, Mehrfachanfahrten derselben Adresse, Leerfahrten und vermeidbaren lokalen Emissionen. Gleichzeitig konkurrieren Gewerbe, Anwohnende, Besuchende sowie Fuss- und Veloverkehr um denselben knappen öffentlichen Raum.
Im Aktionsplan zur Klimastrategie der Stadt Thun ist das Ziel verankert, das Stadtzentrum mittelfristig vom fossil betriebenen Liefer- und Lastwagenverkehr zu befreien und die Güterumschlagzeiten zu optimieren. Bislang fehlte jedoch eine datenbasierte Grundlage, um verschiedene Logistikkonzepte konsistent zu vergleichen und ihre Auswirkungen auf Verkehr, Emissionen, Kosten und Versorgungsqualität zu bewerten. Genau hier setzt ThunLogIQ an.
Vision
Eine lebendige Thuner Innenstadt, in der Warenversorgung und Stadtleben reibungslos nebeneinander funktionieren. ThunLogIQ ermöglicht, fundierte Entscheidungen auf dem Weg dorthin datenbasiert zu treffen.
Projektziel
ThunLogIQ erprobt die Technologie des digitalen Abbildes für die Stadtlogistik: die Treiber des Lieferverkehrs in der Thuner Innenstadt verstehen und Szenarien für eine nachhaltigere Versorgung datenbasiert bewerten und vergleichen.
Resultate
Die zentralen Erkenntnisse
Auf Basis des digitalen Abbilds wurden neun Logistik-Szenarien für die Thuner Innenstadt simuliert und anhand einheitlicher Kennzahlen verglichen: Verkehr (Anzahl Logistikfahrzeuge in der Innenstadt), lokale CO₂-Emissionen (CO₂ Fahrten) und CO₂ über den gesamten Lebenszyklus (CO₂ Lifecycle). Drei Hebel zeigen die grösste Wirkung; die Werte sind simulierte Potenziale gegenüber der heutigen Ausgangslage.
Lebensqualität
rund
−⅓ Fahrzeuge
weniger Logistikfahrzeuge in der Innenstadt, lokale CO₂-Emissionen rund −37 %
In der Simulation senkt die Bündelung der Feinverteilung über vorgelagerte Micro-Hubs oder eine Paketbox die Anzahl Logistikfahrzeuge in der Innenstadt um rund einen Drittel, je nach Variante zwischen −34 % (zwei Micro-Hubs) und −41 % (Paketbox für nicht-lokale Lieferungen). Die lokalen CO₂-Emissionen sinken in vergleichbarer Grössenordnung.
Empfehlung: Feinverteilung bündeln
Feinverteilung über Micro-Hubs und Paketboxen bündeln. Als Standort wird der Güterbahnhof zur vertieften Prüfung empfohlen.
Zeitliche Nutzung
rund
−30 % Verkehr
±0.6 %durch getaktete «Skibus»-Touren
Nicht die Lieferzeit, sondern die Bündelung ist der entscheidende Hebel: Getaktete «Skibus»-Touren ab Micro-Hub könnten das Logistik-Verkehrsaufkommen um rund 30 % senken. Reine Lieferfenster verändern die Anzahl Fahrzeuge nicht, ermöglichen aber bei gleichbleibender Lieferkapazität weitgehend verkehrsfreie Hauptbesuchszeiten.
Empfehlung: Lieferzeitfenster einführen
Lieferzeitfenster einführen und mit getakteten «Skibus»-Touren ab Micro-Hub kombinieren.
Nachhaltigkeit
rund
−55 % CO₂
±0.5 %über den gesamten Lebenszyklus
Die vollständige Elektrifizierung der Logistikflotte ist der grösste globale CO₂-Hebel, verändert aber das Verkehrsaufkommen nicht. Eine emissionsfreie Feinverteilung mit Cargo-Bikes ab Micro-Hub könnte die CO₂-Belastung um rund 37 % senken. Verlagerungs- und Antriebsmassnahmen sind komplementär; erst ihre Kombination ergibt das volle Potenzial.
Empfehlung: Antriebe umstellen
Umstellung der Logistikflotte auf elektrische Antriebe unterstützen, idealerweise kombiniert mit Bündelung und Lieferzeitfenstern.
Veränderung des motorisierten Logistikverkehrs mit einem Micro-Hub und Cargo-Bikes gegenüber heute. Die Entlastung der Innenstadt ist deutlich sichtbar (blau).
Alle Werte sind Veränderungen gegenüber der heutigen Ausgangslage; das ± kennzeichnet die Streuung über die Simulationsläufe. Die Szenarien sind konzeptionelle Beispiele auf einer einheitlichen Modellgrundlage und dienen dem direkten Vergleich, nicht als fertige Umsetzungsprojekte. Betriebswirtschaftliche Detailfragen wurden bewusst nicht vertieft und sollten als Entscheidungsgrundlage genauer untersucht werden.
Vorgehen
Vom Papier zum digitalen Abbild
Das digitale Abbild der Thuner Innenstadtlogistik im Flock Shepherd.
Digitales Abbild der Stadtlogistik
Ein digitales Abbild ist eine computerbasierte Simulation der realen Stadtlogistik in Thun. Es zeigt, wie Lieferverkehr, Routen und Standorte miteinander zusammenhängen. Damit lassen sich Veränderungen am Modell testen, bevor sie in der realen Stadt umgesetzt werden.
Fahrzeuge, Lieferzeiten, Paketmengen und Standorte von Logistikzentren lassen sich im Modell anpassen und neue Szenarien auf Knopfdruck simulieren und bewerten.
Ganzheitlicher Ansatz
Das Projekt arbeitet mit allen Beteiligten zusammen: Stadt Thun, Logistikunternehmen und Gewerbe. Jede Gruppe bringt ihre Perspektive ein:
Stadt: Weniger Verkehr, tiefere Emissionen, höhere Lebensqualität
Gewerbe: Zuverlässige Versorgung ohne Betriebsstörungen
Das digitale Abbild ermöglicht den transparenten Vergleich verschiedener Konzepte und die Entwicklung von Lösungen, die von allen Beteiligten abgestützt sind und deren Bedürfnisse berücksichtigen.
So sind wir vorgegangen
1
Logistikalltag verstehen
In Workshops mit Stadt, Gewerbe und Logistikunternehmen den heutigen Lieferalltag der Innenstadt durchgespielt und die zentralen Fragen definiert.
2
Daten erheben
Gewerbe-Umfrage, händische Verkehrszählung und Tourdaten der Logistikpartner zu einem konsistenten, cross-validierten Bild der realen Lieferströme kombiniert.
3
Digitales Abbild bauen
Aus den Daten ein agentenbasiertes digitales Abbild der Innenstadtlogistik aufgebaut, mit Strassennetz, Flotte, Lieferungen und Verkehr.
4
Szenarien simulieren
Gemeinsam mit den Stakeholdern Logistik-Szenarien entwickelt, simuliert und anhand einheitlicher Kennzahlen direkt verglichen.
5
Empfehlungen ableiten
Aus dem Vergleich Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen abgeleitet, als Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Untersuchte Szenarien
Verglichen wurden neun Szenarien entlang dreier Dimensionen, jeweils gegenüber der heutigen Ausgangslage.
Letzte Meile
Stadtrand-Hub1 Micro-Hub2 Micro-HubsPaketbox (nur nicht-lokale Lieferungen)Paketbox (alle Lieferungen)Cargo-Bikes ab Hub
Antriebsart
Elektroflotte
Lieferzeit
Lieferfenster«Skibusse» (getaktete Touren ab Micro-Hub)
Das entwickelte digitale Abbild ist als wiederverwendbarer Baukasten mit modularen Systemelementen und einheitlichem KPI-Set angelegt und damit direkt auf weitere Schweizer Städte übertragbar.
Daten & Empfehlungen
Was die Daten zeigen
Die Datengrundlage stammt aus drei sich ergänzenden Quellen: einer Online-Befragung von 28 der 133 Innenstadt-Betriebe (Beantwortungsrate 21%), einer händischen Verkehrszählung mit über 1'620 Beobachtungen an vier Messtagen sowie anonymisierten Tour- und Mengendaten der Logistikpartner. Daraus entsteht ein erstes datenbasiertes Bild der heutigen Lieferströme in der Thuner Innenstadt.
8 bis 11 Uhr
Morgenspitze: In diesem Fenster konzentriert sich der Lieferverkehr. Am Nachmittag erreicht er nur noch 46 bis 64 % davon.
rund 50 %
der Fahrzeuge sind Lieferwagen, 29 bis 36 % PKW, der Rest Lastwagen, Cargo-Bikes und Taxis.
Bälliz
Im Bälliz, der Haupteinkaufsstrasse, ist das Logistik-Verkehrsaufkommen am höchsten, in der oberen Hauptgasse am tiefsten.
Die Datengrundlage ist ausreichend repräsentativ und valide, um Potenziale aufzuzeigen und erste fundierte Empfehlungen abzuleiten; Gewerbe-Umfrage und unabhängige Verkehrszählung korrelieren mit r = 0.858. Sie bleibt jedoch begrenzt: Die Erhebung an vier Wintertagen erlaubt keine Aussagen zur Saisonalität. Für vertiefte Variantenstudien ist eine kontinuierliche, automatisierte Erhebung wünschenswert.
Empfehlungen zum weiteren Vorgehen
Über die drei Massnahmen hinaus betreffen zwei Empfehlungen den Weg zu einer datenbasierten Stadtlogistik.
Datengrundlage ausbauen
Die Aussagekraft der Simulation hängt direkt von der Datenbasis ab. Empfohlen wird eine kontinuierliche, automatisierte Erhebung von Lieferaufkommen und Fahrzeugbewegungen, idealerweise als Open-Data-Baustein.
Digitale Abbilder verankern
Datenbasierte digitale Abbilder sollten als Entscheidungsinstrument in den Planungsprozessen verankert werden, um Stadtlogistik-Konzepte systematisch und vergleichbar zu bewerten, bevor in detaillierte Planungs- oder Bauprojekte investiert wird. Zentral ist dabei die iterative Einbindung der Stakeholder.
