SEAMLESS
Projektinhalt

Derzeit sind in Österreich eine Vielzahl von Dienstwagen im Einsatz die zum Großteil Einzelpersonen zugewiesen sind. Dies führt dazu, dass die meisten dieser Fahrzeuge unterschiedliche Anforderungen erfüllen müssen. So sollen diese Fahrzeuge sowohl für kurze als auch lange Strecken sowie für private und dienstliche Zwecke nutzbar sein. Daraus ergibt sich, dass rein batterieelektrisch betriebene Fahrzeuge bisher kaum als Dienstwagen in Frage kamen. Finanzielle Erleichterungen für Elektrofahrzeuge traten im Rahmen der Steuerreform ab 1.1.2016 in Kraft.
Im Rahmen des Projekts wird eine Carsharingtechnologie entwickelt, die eine intelligente und bequeme Nutzung von Elektroautos im Flottenbetrieb bzw. in Carsharing- und Carpoolingmodellen forcieren soll. Nicht nur der CO2-Ausstoß soll verringert werden, auch wirtschaftlich soll sich die grüne Flotte, vor allem in Verbindung mit alternativen Verkehrsmodi, rechnen.
Entwickelt wird ein einfach zu verwendendes Buchungs- und Verrechnungssystem, das mit einer integrierten Routen-, Touren- und Ladeplanung die Fahrzeugzuteilung sowie die -aufladung optimiert. Intelligent gesteuerte Pufferbatterien maximieren die Nutzung erneuerbarer Energien und reduzieren die Kosten für Leitungsinfrastruktur und die elektrischen Anschlüsse.
Die Lösungen werden anschließend bei einigen getestet. Ziele sind die Akzeptanz von NutzerInnen, eine vierzigprozentige Reduktion der Treibhausgasemissionen sowie ein ökonomisch rentabler Betrieb.

Auftraggebende Klima- und Energiefonds
Projektpartner ­tbw research GesmbH,
AIT Austrian Institute of Technology GmbH (Konsortialführung),
­ecoplus,
­ENIO GmbH,
­ETA Umweltmanagement GmbH,
­Fronius International GmbH,
­Greenride GmbH,
­HERRY Consult GmbH,
­iC consulenten Ziviltechniker GesmbH,
­im-plan-tat Raumplanungs-GmbH & Co KG,
­Kalomiris Consulting e.U.,
­Österreichische Post AG,
­SPECTRA TODAY GmbH,
­­T-Systems Austria GesmbH,
Weitere Informationen Projekthomepage

Projektdauer Mai 2016 bis April 2019
Leistungen der tbwr Algorithmen für die Fahrzeugzuteilung,
Datenanalyse,
Diversitäts- und Genderanalyse und -aspekte im Projekt,
Projektmanagement