Modellgestützte Kostenprognose für den Aufbau qualitätsgesicherter Geodatenbestände

Abstract

Für moderne Verkehrs- und Telematikdienstleistungen spielen digitale, raumbezogene Daten eine entscheidende Rolle. Erst durch die Schaffung einer digitalen Straßenkarte erhielt z. B. die komplexe Aufgabe der Zielführung von Land-fahrzeugen unter Verwendung von Ortungs- und Navigationsverfahren den zur Markteinführung notwendigen Reife-grad. Diese Geodaten sind nicht nur unverzichtbare Grundlage solcher Anwendungen, sie verzehren bei ihrer Erfassung und Pflege auch die meisten Kosten. Mit der Datenalterung auf Grund mangelnden Aktualisierungen und fehlerhaften oder unvollständigen Inhalten geht ein hohes Maß an Akzeptanzverlust einher. Datenfehler können zudem zu erheblichen Mehraufwendungen und Folgekos-ten führen. Es liegt deshalb im unternehmenseigenen Interesse, die Investitions- und Folgekosten, welche durch den Einsatz von digitalen Geodaten entstehen, möglichst zuverlässig prognostizieren zu können. Diese Kostenprognose ist für die Un-ternehmensentwicklung in Form eines Geschäftsmodells von zentraler Bedeutung. In dieser Arbeit wird deshalb ein Konzept zur modellgestützten Kostenprognose für den Aufbau qualitätsgesicherter Geodatenbestände vorgestellt. Am Beispiel des im Rahmen des Forschungsprojekts MOBILIST in der Region Stuttgart geschaffenen Intermodalen Routenplaners wird gezeigt, mit welchen Arbeitsschritten und deren zeitlichen Umfängen es gelungen ist, von bereits vorhandenen digitalen raumbezogenen Daten zu einer digitalen Geodatengrundlage zu gelangen, die es gestattet, eine verkehrsnetzübergreifende Routenplanung durchzuführen. Hintergrund dieser Entwicklung ist das Bestreben nach ei-nem besseren Zusammenwirken der Verkehrsträger Straße und Schiene, um einen wichtigen Beitrag zu Sicherung der individuellen Mobilität bei stetig steigendem Verkehrsaufkommen zu leisten. Hierbei wird aufgezeigt, dass die Gesamtkosten zur Realisierung der Geodatengrundlage je nach Umfang der Qualitäts-sicherungsmaßnahmen stark variieren. Der Aufwand zur Qualitätssicherung durch Fehleridentifikation und –korrektur kann die Herstellkosten übersteigen. Hieraus motiviert sich die kostenmäßige Betrachtung von qualitätssichernden Maßnahmen sowie deren Einfluss auf die durchzuführende Strategie des Geodatenaufbaus. Mit der Integration dieser Betrachtung in das Kostenprognosemodell wird das Ziel verfolgt, nicht nur die reinen Aufbaukosten des Datenbestandes abschätzen zu können, sondern auch die richtige, kostengünstigere Fehleridentifikations- und -korrekturmaßnahme auszuwählen. Darüber hinaus werden Aussa-gen getroffen, von welchen Einflussfaktoren eine Auswahl unterschiedlicher Aufbaustrategien abhängig ist. Es wird anhand von Modellrechnungen nachgewiesen, dass es wirtschaftlich sinnvoll sein kann, statt der Nutzung des eigenen Datenbestandes einen kompletten fremden Datenbestand einzukaufen und nachträglich weitere Informationen hinzuzufügen. Ferner wird aufgezeigt, ab welchen Qualitätsforderungen eine vollständige Prüfung des gesamten Daten-bestandes einer Stichprobenprüfung vorzuziehen ist und welchen Einfluss dies auf die Gesamtkosten hat. Mit diesem praxistauglichen, anhand eines realen Geodatenaufbaus kalibrierten Kostenprognosemodells existiert eine Entscheidungsmethodik für den Aufbau von Geodatenbeständen. Zudem sind künftig die Qualitätssicherungsmaßnah-men systematisch planbar. Es ist weiterhin detailliert ausgearbeitet, welche Arbeitsschritte zur Projektion dieser mo-dellgestützten Kostenprognose auf andere Anforderungen zum Aufbau von Geodatenbeständen notwendig sind.

Spatial geodatabases are basic condition for many modern traffic management and telematic services. By realising the digital road map and using modern positioning techniques the complex task of target guidance finally took up speed and meets the required maturity for market introduction. These geodatabases are not only indispensable for those services but their realisation and ongoing maintenance work is highly expensive. Data aging by less maintenance, data errors and incomplete databases will cause an increasing loss of acceptance. This errors can also cause additional work and the rising of the resulting costs. Therefore it must be the own interest of an enterprise to get an precise forecast of investment and the resulting costs. Such a forecast plays an important roll to set up a new business model. Regarding aspects of quality a prediction model for the build-up costs of geodatabases is presented in this work. By regarding the intermodal routing planner which had been realised within the official german research project MO-BILIST the working tasks and their schedule are showns as well as the resulting costs to built up that intermodal data-base. With this database the interconnection of the street and railway network had been improved in order to ensure future individual mobility with respect to the increasing flood of traffic. It is shown that the total costs of realisation depends on the tasks of quality management. Costs of quality management can be higher than the total costs of realisa-tion. This motivates the research about the influence of building-up strategies of geodatabases on quality management costs. By integrating the quality aspects in the prediction model it will be able to forecast not only the build-up costs but also identify the cheapest way of error detection and correction. This leads to the possibility to say which build-up strategy with respect to quality requirements is cheaper and better. It is proven by model calculations that it can be reasonable to reject own geodatabases and follow the new build-up strategy to buy a new geodataset and improve it by yourself. Furthermore the threshold value of quality requirements for the decision which way of quality inspection (full inspection or inspection by random sample) is given. With this prediction model of the total costs regarding quality requirements a method was developed to decide which strategy of building up a geodatabase will be useful. It is shown how to transfer this method into other fields of applica-tions on geodatabases.