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Data Fleet - Remondis Digital

Jeden Tag fahren hunderte, wenn nicht gar tausende Müllfahrzeuge durch praktisch alle Straßen deutscher Kommunen. Das machen sie schon seit unzähligen Jahren und werden es sicherlich in Zukunft weiter tun.

Aber was hat das mit der kommunalen Digitalisierung zu tun?

Wahrscheinlich kennt niemand die Straßen und das Straßenbild so gut die genau diese Fahrzeuge. Nur hat bisher niemand versucht dieses Wissen anzuzapfen und für die eigene Gemeinde nutzbar zu machen. Denn die Anwendungsmöglichkeiten sind fast unbeschränkt. Verdeckte Straßenschilder, Müll im Straßenraum, neue Schlaglöcher im Straßenbelag, das kann eine KI mit Hilfe eines Kamerasystems heute zuverlässig erkennen und zuordnen. Und damit ein flächendeckendes Bild, ein AKTUELLES flächendeckendes Bild einer Kommune erstellen. So nah an einen digitalen Zwilling mit nur einem System, kommt man wahrscheinlich anders nicht. Wie genau das funktioniert und welche praktischen Einsatzmöglichkeiten es bereits heute gibt, erklärt mit Johannes Schön. Er ist Geschäftsführer von Remondis Digital Services, der Innovationstochter des größten deutschen Entsorgers Remondis.

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Transkript

[Felix Schmitt] Kommunale Digitalisierung. Der Podcast mit Felix Schmitt. Herzlich willkommen zur 
Folge 27 meines Podcasts zur kommunalen Digitalisierung. Mein Name ist Felix Schmitt, ich bin dein 
Moderator und Begleiter auf dem Weg in die kommunale Digitalisierung. Jeden Tag fahren Hunderte, 
wenn nicht gar tausende Müllfahrzeuge durch praktisch alle Straßen deutscher Kommunen. Das machen 
sie schon seit unzähligen Jahren und werden es sicherlich in Zukunft weiter tun. Aber was hat das mit der
kommunalen Digitalisierung zutun? Wahrscheinlich kennt niemand die Straßen und das Straßenbild so 
gut wie die genau diese Fahrzeuge. Nur hat bisher niemand versucht, dieses Wissen anzuzapfen und für 
die eigene Gemeinde nutzbar zu machen, denn die Anwendungsmöglichkeiten sind fast unbeschränkt. 
Verdeckte Straßenschilder erkennen Müll im Straßenraum, neue Schlaglöcher im Straßenbelag, das kann eine KI mithilfe eines Kamera Systems heute zuverlässig erkennen und zuordnen und damit 
ein flächendeckendes Bild, vor allem ein aktuelles, flächendeckendes Bild einer Kommune erstellen. 
So nah an einem digitalen Zwilling mit nur einem System kommt man wahrscheinlich anders nicht. 
Wie genau das funktioniert und welche praktischen Einsatzmöglichkeiten es bereits heute gibt erklärt mir Johannes Schön. Er ist Geschäftsführer von Remondis Digital Services, der Innovations Tochter des größten deutschen Entsorgers Remondis.
Hallo Johannes Schön, ich grüße dich.

[Johannes Schön] Hallo Felix!

 

[Felix Schmitt] Johannes, wie oft hast du schon gehört, dass ihr Digitalisierung für die Tonne produziert?

 

[Johannes Schön] Gute Frage, tatsächlich noch gar nicht so häufig aber schöne Verbindung, also trifft es 
eigentlich sehr gut auf der einen Seite, weil wir natürlich als Remondis für Mülltonnen stehen und diese 
in einem regelmäßigen Turnus einsammeln aber unsere Innovation oder unser Produkt ist nicht für die Tonne, sondern das ist für die Kommune.

[Felix Schmitt] Genau, da würde ich heute gern bisschen auch mehr darüber erfahren, weil die die Probleme, die es in den Kommunen gibt, die ihr vielleicht damit ja auch ein Stück weit auch 
bearbeiten könnte, doch durchaus vielfältig sind. Es geht also darum, mit Kameras das Umfeld zu 
erkennen und zu analysieren, das von euren Maschinen angefahren wird was kann ich mir darunter erst
 mal, vorstellen, also was für Problem steckt eigentlich dahinter, was ihr lösen wollt?

[Johannes Schön] Also fangen wir mal folgendermaßen an: Städte und Kommunen haben aus vielerlei Hinsicht ein Interesse daran, bestimmte Umgebungsinformationen aus dem Straßenumfeld zu erheben, zu 
erfassen, zu erkennen. Das ist unter anderem das Thema Verkehrssicherungspflicht, also Städte und 
Kommunen setzen auch heute schon Personen ein, sogenannte Straßenbegeher, die tagtäglich in der Stadt umherlaufen, um bestimmte Informationen bestimmte Mängel im 
Straßenumfeld aufzunehmen. Dazu kann zum Beispiel so etwas gehören wie ein Schlag noch, was sich auf der Fahrbahnoberfläche befindet, das kann ein Verkehrszeichen sein, was von dem Baum zu gewachsen ist oder es ist die Fahrbahnmarkierung, 
die verblasst ist, oder eine Gehwegplatte, die hoch steht. Und dafür setzen Städte sogenannte 
Straßenbegeherein, die auf unterschiedliche Art und Weise diese Informationen heute schon erfassen. 
Zum Teil recht modern schon ausgestattet mit Zettel mit Zettel und Stift nicht, das gibt es auch, aber 
eben auch, mit Smartphone oder mit eBikes unterwegs sind und diese Daten auch heute schon digital 
aufnehmen, aber vielfach eben auch noch mit Zettel und Stift, um diese Informationen zu erfassen. 
Wir haben eine ganz tolle Lösung geschaffen, die es ermöglicht, diese Informationen digital, innovativ 
und mit der bestehenden Infrastruktur zu erfassen.

[Felix Schmitt] Und da interessiert mich natürlich an der Stelle auch vor, wie ihr das auch umgesetzt habt.
Ich nehme mal an, es hat wahrscheinlich irgendetwas mit den Entsorgungs-Fahrzeugen zu tun, die ihr ja in sehr vielen Städten ja auch bedient. Richtig?

[Johannes Schön] Genau richtig. Also ein Entsorgung-Fahrzeug hat eine ganz tolle Eigenschaft und zwar, wenn man einen Kommunalauftrag innehat, sprich 
für die Abholung vom Restmüll, Bioabfall, von den gelben Säcken oder der gelben Tonne, der 
Papiertonne zuständig ist, dann befährt man in einem sehr regelmäßigen Turnus meist alle zwei Wochen, 
kann aber auch in einigen – wir sprechen immer von Fraktionen wenn wir darüber sprechen im vier wöchentlichen Rhythmus sein oder im einwöchigen Turnus, jede Straße einer Stadt oder eines Landkreises.
Und das Ganze, der Plan war sehr sich wiederholend. Das macht außer die Müllabfuhr eigentlich kein anderes 
Unternehmen oder kein anderer Bereich so wie wir es tun. Vielleicht noch die Post, aber da kann es auch mal sein, dass es punktuell ist, dass nicht jeden Tag ein Brief oder ein Paket zugestellt wird. Die Müllabfuhr wirklich regelmäßig in jeder Straße, im regelmäßigen Turnus und diesen Vorteil haben
 wir uns zu Nutze gemacht.

[Felix Schmitt] Das heißt, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sind jetzt diejenigen mit Stift und Papier, 
die sich dann die verdeckten Verkehrsschilder notieren oder wie kommen, wie kommt ihr dann an solche
 Dinge heran?

[Johannes Schön] Das ist nicht so. Der Fahrer oder die Lader, die da in dem Fahrzeug sind, die müssen nicht mit Zettel und Papier arbeiten, sondern wir haben eine technische Lösung geschaffen, die es ermöglicht mittels optischer Sensorik, sprich Kameras und künstlicher Intelligenz, Objekte 
automatisiert zu erfassen und zu erkennen.
Dafür ist eine technische Lösung in den Müllfahrzeugen platziert. Die besteht aus einem so genannten 
Edge Device, das kombiniert ist mit einer Kamera und mit einer GPS Maus und mit einer Wifi-Antenne und so können, wenn das Fahrzeug durch die Straße fährt, die KI Modelle, die auf diese
Edge Device laufen, so eingestellt werden, dass diese bestimmten Objekte erkannt und automatisiert erfasst 
werden.
Das ist ein ja sehr innovatives Produkt, sehr innovative Lösung.
Das Modell kann auf bestimmte Objekte trainiert werden wie das Schlagloch wie der Müll am 
Straßenrand liegt oder wie auf das Verkehrszeichen, und dann,
wird wenn das Modell dieses Objekt erkannt hat, ein Bildausschnitt davon gemacht, um das Objekt 
herum, und das Ganze dann kombiniert mit einem Zeitstempel und einer Geo Referenz, und dieser 
Datensatz wird dann auf dem Gerät zwischengespeichert. Und wenn das Fahrzeug dann am Nachmittag von seiner Tour zurückkommt, verbindet sich das System mit 
dem, wenn vorhanden, bestehenden Wifi und die Daten werden dann in eine Datenbank übertragen 
und können im Nachgang visualisiert werden.

[Felix Schmitt] Und diese Daten der verbleiben dann bei euch oder wie greift dann beispielsweise eine Straßenverkehrsbehörde auf diese Daten zu.

[Johannes Schön] Also gibt es zwei Wege Zum einen haben wir ein Web basiertes, Dashboard geschaffen, 
auf dem man sich, browserbasiert, einloggen kann, und dort können die Daten eingesehen werden auf einer Karte in einer 
Datenbank, man hat verschiedene Filterfunktionen, verschiedene Möglichkeiten. Ich nehm jetzt mal das 
Beispiel Verkehrszeichen heraus. Ich kann mir dort alle Verkehrszeichen anzeigen lassen, kann aber auch nach bestimmten 
Verkehrszeichen Typen filtern, dass ich mir zum Beispiel nur die Gefahren Zeichen anzeigen lassen 
möchte und nur die Verkehrszeichen, die zum Beispiel zugewachsen sind und dann kann ich diese auf 
einer Karte visualisieren, kann das Ganze auch dann in eine Tour direkt mit einplanen. Dass ich sage, in 
diesem Stadtteil oder in diesem Bereich des Landkreises möchte ich gerne die Verkehrszeichen in Stand, 
setzen, ziehe ein Polygon um die einzelnen Punkte herum und generiere automatisch quasi eine Auftrags Liste, 
eine Tour und kann sie dann nachgelagerten Stellen zur Verfügung stellen.
Das ist der eine Weg also mit dem bestehenden Tool mit der bestehenden Software Lösungen zu 
arbeiten.
Aber viele Städte haben natürlich auch heute schon hier Informationssysteme, wo sie diese 
Informationen bereits heute verarbeiten.
Da möchte man nicht zwei Systeme parallel verwenden und daher besteht auch die Möglichkeit, die 
Daten per Schnittstelle in bestehende Systeme zu übertragen und das Ganze dann so,
dezidiert und ausgewählt, wie es für die einzelnen Bedürfnisse der Städte oder der Landkreise eben 
notwendig ist.

[Felix Schmitt] Also wenn ich das richtig verstanden habe, gibt es dann zum Beispiel die Möglichkeit, 
wenn das jetzt mal gerade Thema ist,
sich die Straßenschilder oder zum Beispiel die Schilder von einem von dem Zebrastreifen entlang der 
Schulwege regelmäßig anzuschauen, ohne an der Stelle überhaupt das Büro verlassen zu müssen?
Hab ich das so richtig verstanden?

[Johannes Schön] Das beschreibt es genau richtig, und das eben stets aktuell digital vorliegend. Die Straßenbegeher, die das auch heute schon machen, haben wirklich ein enormes Pensum zu leisten sind zum Teil bis zu 20 Kilometer, die die Kollegen da pro Tag zurücklegen müssen.

Und es ist unterschiedlich, wie häufig bestimmte Straßenzüge begangen werden müssen.
Einige Bereiche, da reicht es per Gesetz aus, dass man da auch alle acht oder auch mal alle 12 Wochen 
nur durchgeht.
Wir haben aber über diese Fahrzeuge in den Vorteil, dass wir da viel häufiger daran vorbeikommen und haben so auch deutlich intensivere Kontrollmöglichkeit dieser 
einzelnen Bereiche in der Stadt.

[Felix Schmitt] Und wenn ich’s jetzt richtig verstanden habe wenn man in diesem Dashboard 
beispielsweise ist oder in dem in dem eigenen GIS-System und kann sich also jetzt nicht nur die, bleiben wir mal bei den Verkehrszeichen, die 
Verkehrszeichen anzeigen lassen, bei denen das System gerade ein Problem erkannt hat, sondern im Prinzip man kann sich auch, die Verkehrszeichen oder alle Verkehrszeichen anzeigen lassen, 
die im Straßenraum gerade aufgebaut sind. Ist das so richtig?

 

[Johannes Schön] Das ist richtig. Ich bezeichne das immer so ein bisschen als Nebenprodukt, weil wir vom 
Anwendungsfall tatsächlich daher kommen, dass wir mangelhafte Verkehrszeichen erkennen wollen und 
diese dann, den Stellen zur Verfügung stellen, die für die Instandhaltung dieser zuständig sind. Aber ich 
erfasse auch alle weiteren Verkehrszeichen, sodass ich mir indirekt auch ein, Verkehrszeichen Kataster 
anlege über unterschiedliche Verkehrszeichen hinweg und dass ich weiß wo steht welches 
Verkehrszeichen in meiner Stadt, in meinem Landkreis und über die Datenbank hätte ich dann auch
die Möglichkeit zu sagen,
Normalerweise hätte ich an diesem oder jenem Verkehrszeichen alle zwei Wochen vorbeikommen 
müssen, seit 468 Wochen taucht es aber irgendwie nicht mehr auf.
Kann es sein, dass das irgendwie gestohlen worden ist das Verkehrszeichen, ist es irgendwie umgefahren worden, abgeknickt? So dass ich da auch Filter 
Möglichkeiten hätte, mir Verkehrszeichen anzeigen zu lassen, die normalerweise noch hätten da 
stehen müssen, aber jetzt nicht mehr da sind.

[Felix Schmitt] Je mehr du darüber auch erzählt, dass du mir drängt, sich bei mir auch so dieser Begriff 
des digitalen Zwillings,
einer  Kommune auf. Jetzt arbeitest du ja schon bisschen länger, auch damit was denkst du denn?
Wie nah oder wie weit seid ihr denn von so einem digitalen Zwilling, sagen wir mal des Verkehrsraums an dieser Stelle entfernt?

 

[Johannes Schön] Genau, also das ist nach wie vor das übergeordnete Ziel, nicht nur eben diese Verkehrszeichen oder Schlaglöcher aufzunehmen, 
sondern KI basiert, besteht die Möglichkeit, auch weitere Objekte zu identifizieren.
Somit reichert man, mit jeder Durchfahrt das System weiter an mit Informationen, die dann 
bedarfsgerecht erfasst werden können.
Das Schöne ist eigentlich, dass die Technik oder die Technologie dahinter für verschiedene Bereiche 
oder für verschiedene Anwendungsfälle funktioniert,
werden, zum Beispiel eine Lösung geschaffen, die wir auf den Namen FleetView getauft haben, in 
Anlehnung, sondern das Thema StreetView,
wo wir einfach ein Rohbild, also ein Vollbild der Straßenumgebung machen und dieses alle X Meter 
oder alle X Sekunden schießen können.
Und wir anonymisieren das Bildmaterial, sprich wir verpixeln Gesichter und Autokennzeichen und 
können dann diese Einzelbilder,
auf einer Karte visualisieren und man geht dann quasi virtuell durch diesen Bereich durch,
ähnlich wie man es auch von Google Streetview eben kennt, so dass wir den Vorteil haben, dass wir die Daten aktueller liefern können 
und auch bedarfsgerechter liefern können. Also sprich wenn jetzt zum Beispiel eine Baumaßnahme geplant wird an der einen oder anderen Stelle von der Stadt und das Bildmaterial also auch heute erheben Städte 
meist Bildmaterial. Da werden Dienstleister beauftragt, die durch die Straßen fahren, um das Ganze 
zu erheben mit Spezialfahrzeugen.
Hier könnte man auch die bestehende Infrastruktur zurückgreifen.
Ich weiß, wann ist das Fahrzeug, das Müllfahrzeug dort in diesem Bereich könnte diese Anwendung 
aktivieren und quasi zeitnah und bedarfsgerecht den jeweiligen Abschnitt in der Straße erfassen.

[Felix Schmitt] Das ist ja, das Öffnet ja im Prinzip ja nochmal eine ganze Reihe weitere 
Anwendungsmöglichkeiten eins hast du ja gerade beschrieben, Baumaßnahmen. Aber es gibt ja auch außerhalb dessen in der Verwaltung noch eine ganze Reihe von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die immer wieder zu vor ort Termin raus müssen.
Letztlich einfach nur um sich irgendwas anzugucken was fünf Minuten dauert wenn man es am Rechner 
macht und den halben Tag,
wenn man erstmal im Fahrrad, im Auto oder sonstigen Wege erstmal dahin muss, mit drei Kollegen 
zusammen eine Termin finden, die sich das dann auch noch angucken müssen.

[Johannes Schön] Genau, ich spare ich spare mir einfach Zeit und somit dann auch Kosten.
Also ich reduziere die vor Ort Begehung, jetzt mal das Beispiel neues Wohngebiet oder Neubaugebiet auch hier wird es nicht so sein, 
dass dort immer Bildmaterial vorliegen.

Wir sind als Müllabfuhr meist die ersten, dann, die dort vor Ort sind, mit den Fahrzeugen, wenn das erste Haus steht, wenn die erste Tonne auf dem Bürgersteig steht, dann 
müssen wir da rein und die müssen da durchfahren.
Da ist eben das Schöne, wie du eben gesagt hast, Ich muss nicht in der halbe Stunde hinfahren vorher 
planen, das Ganze mit Ja irgendwelchen besonderen Vorkenntnissen verbinden ist da irgendwie Stau ist überhaupt die Möglichkeit 
dahin zu kommen, sondern ich kann einfach das Fahrzeug fahren lassen. Ich sage an dem und dem Tag brauche ich die Materialien und kann quasi das 
Auto für mich arbeiten lassen, das für mich arbeiten lassen.

[Felix Schmitt] Klingt jetzt aber erstmal so, dass um jetzt sag mal, um jetzt eine typische deutsche mittelgroße Stadt 2-300.000 Einwohner, da braucht man ja wahrscheinlich eine ganze Reihe von  Fahrzeugen wahrscheinlich relativ große Flotte, 
um so etwas abbilden zu können wie muss ich mir das vorstellen?

Wie viele Fahrzeuge fahren denn mit dann mit solchen Kameras ausgestattet durch die Stadt um solche Informationen dann auch 
digital zu erfassen?

[Johannes Schön] Man selber als Bürger, der sich nicht so richtig mit dem Thema Müllabfuhr auseinander 
setzt hat wahrscheinlich auch gar nicht so ein richtiges Gefühl wie viele Fahrzeuge sind pro Stadt im 
Einsatz?
Kann man mal so grob über den Daumen skizzieren. Es hängt natürlich ein bisschen von den 
Gegebenheiten vor Ort ab, wie dicht ist das Straßennetz, wie hoch ist die Einwohnerdichte et cetera und auch wie die ist der Abfuhr-Intervall gestaltet.
Aber ich kann man ganz gutes Beispiel geben. Bei so einer Stadt Von circa 200.000 Einwohnern kommt man ganz gut mit drei bis fünf Fahrzeugen hin, um das 
komplette Stadtgebiet abzudecken.
Also das liegt daran, dass man eigentlich nur die Flotte einer, Müll Fraktion braucht, das heißt wenn ich 
alle Restmüll Fahrzeuge zum Beispiel mit dieser Technologie ausstattete, habe ich die Gewährleistung, 
dass ich alle Straßen innerhalb eines zwei Wochen Tonus abdecke. Und da kann man so grob übern Daumen sagen drei bis fünf Fahrzeuge für die 200.000 Einwohner.

[Felix Schmitt] Wenn jetzt eine Kommune genau so etwas auch haben möchte was, wie lange würde so 
etwas dauern? Von wir hätten gern ein Foto von der Baustelle, bis ihr dann auch die entsprechenden Daten liefern könnt.
Wie  herausfordernd ist so etwas so eine Projektierung?

 

[Johannes Schön] Also wir können sehr schnell loslegen, wir machen das meist so, dass wir, vor dem 
Einstieg einen sogenannten Startpaket anbieten, wie wir uns gemeinsam mit der Stadt unter der 
Kommune hinsetzen, definieren, Was soll das Ziel sein, welche Daten sind relevant, welche Gebiete 
sind vielleicht auch relevant? Und bieten es an, dass man auch ein Probier Paket erstmal nutzt um Gefühl auch für die Datenqualität, für die Technik und so weiter.
Zu entwickeln und dann sind wir aber sehr schnell handlungsfähig und können sagen okay, wir statten so und so viele Fahrzeuge aus und können in einem regelmäßigen Turnus befahren und die Datenübertragung 
läuft auf Tages Basis, das heißt, das Fahrzeug sendet täglich die Informationen, die Daten. Dann erfolgt nochmal von unserer Seite eine Qualitätskontrolle. Aber auf Wochenbasis hat man auf jeden Fall die aktuellen Daten immer bereit.

[Felix Schmitt] Jetzt kann ich mir vorstellen, so eine Entwicklung von so einer neuen Technologie an der Stelle macht man ja
 auch nicht von heute auf morgen.
Wie seid ihr denn überhaupt auch dazu gekommen zu sagen okay, wir nutzen jetzt mal unsere riesige 
Flotte an Fahrzeugen dafür genau solche Themen auch zu erheben? Kam das aus eurem Kundenkreis oder war das etwas wo ihr euch auch überlegt habt was können wir eigentlich mit unseren Fahrzeugen alles noch machen?
Wie ist so damals dieses dieses Projekt entstanden bei euch?

 

[Johannes Schön] Wir sind bei Remondis in einem Bereich tätig, der noch relativ neu ist, der sehr frisch ist.
Wir sind vor rund drei Jahren gestartet, und zwar im Bereich der Unternehmensentwicklung mit dem Ziel, 
neue Lösungen innovativer und,
digitaler Art für die gesamte Unternehmensgruppe zu entwickeln und da haben wir für uns ein bestimmtes Vorgehen definiert, wie wir diese Lösung entwickeln wollen, da steckt jetzt schon viel Entwicklungsarbeit und Schweiß drin in dieser Entwicklung.
Wir haben aber ein Vorgehen gewählt, wonach wir uns mit einem Anker Kunden meist zusammentun 
und das Ganze in interaktiven Schleifen immer Kunden bezogen weiterentwickeln.
Und dort sind wir sehr dankbar, dass wir mit den Wirtschaftsbetrieben in Oberhausen, da einen Partner 
gefunden haben, wo wir diese gesamte Kette damals abbilden konnten und haben,
kommend von einem Prototypen über den Regulärbetrieb, das Ganze mit diesem Anker Kunden 
weiterentwickelt und sind jetzt mittlerweile an einer Stelle, wo wir mehr als,
40 Fahrzeuge ausgestattet haben und in mehr als zehn Städten Landkreisen unterwegs sind und das 
Ganze stetig weiterentwickeln und vorantreiben.
Und die Anwendungsfälle, die ich jetzt beschrieben hatte, die funktionieren und wir entwickeln uns aber 
stetig auch noch weiter, das heißt den Input, den wir jetzt von den bestehenden Kunden bekommen 
und bestehenden Nutzern bekommen, lassen wir einfließen unsere Produktentwicklung und entwickeln 
das ganze technisch und auch Softwareseitig stetig weiter.
Neben der Stadt Oberhausen, die ich ja schon genannt hatte, sind wir in mehr als zehn weiteren Städten 
und Landkreisen derzeit unterwegs Tendenz steigend.
Um ein paar Beispiele zu nennen von Städten unter anderem in Frankfurt, aber auch Städte, die weniger 
groß sind, also keine Großstädte, unter hunderttausend.
Dazu zählen zum Beispiel Lünen oder Schwerin, aber auch in den Landkreisen. Dort kann das System 
auch sehr interessanten Stand spannend sein für kleinere Städte, um hier mal ein Beispiel zu nennen das ist der Landkreis Ludwigslust Parchim oder Gifhorn, wo wir demnächst auch an den Start gehen 
wollen.

[Felix Schmitt] Du hast ja gerade auch beschrieben, dass ihr mit einer ganzen Reihe von Kunden ja auch schon unterwegs seid mit dieser Lösung. Hat sich da schon irgendwie herauskristallisiert, so die Top Anwendung,
auf  Kundenseite besonders intensiv auch nachgefragt wird. Also oder ums andersherum zu formulieren, wo man dann auch gemerkt hat da kann der größte Nutzen 
vor Ort auch wird gestiftet werden.
Habt ihr so etwas schon erkennen können?

 

[Johannes Schön] Ja, wir haben das schon ganz gutes Gefühl, mittlerweile entwickeln können, also der 
Anwendungsfall, mit dem wir tatsächlich da auch gestartet sind, nämlich die Unterstützung der 
Straßenbegehung oder der Straßenbegeher,
und im Nachgang diese optimierte Mängelbehebung das ist schon etwas was sehr relevant ist.
Also ich habe einfach dadurch die Möglichkeit auch proaktiver zu handeln, als ich vielleicht bisher konnte. Also wenn ich mehrere Jahre dann irgendwann diese Daten erfasse und ich weiß zum Beispiel jedes Jahr 
aufs neue wächst im April dieses oder jenes Verkehrszeichen zu. Kann ich mir in den Folgejahren proaktiv irgendwann ausweisen lassen bitte zeig mir doch mal alle 
Verkehrszeichen in meinem Gebiet an, die relevant sind, also die Verkehrssicherungstechnisch relevant 
sind und die immer im April zu wachsen. Dann kann ich da ja proaktiv schon Leute hinschicken, damit der Ast erst gar nicht vor das Verkehrszeichen kommt. Und das ist etwas was für Städte glaube ich, sehr spannend ist. Also diese ganze Optimierung, Digitalisierung, auch die Objektivität der Daten zu erhalten. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass die Straßenbegeher natürlich eine sehr verantwortungsvolle 
Aufgabe haben, aber auch hier ist es nicht immer möglich, Personal zu finden. Krankheit ist natürlich ein Thema 
und eben auch die die hohe Notwendigkeit, wirklich alle Straßen zu begehen.
Das ist nicht immer so einfach umzusetzen. Da sagen wir, dass es schon ein sehr spannender 
Anwendungsfall. Das zweite Thema, was ich auch schon geschildert habe den Fleetview Daten, diese Vollbild Daten.
Auch hier sehen wir großes Interesse und glauben, dass wir da auf das richtige Pferd gesetzt haben, 
was diesen Anwendungsfall angeht.

[Felix Schmitt] Das kann ich mir in der Tat vorstellen, weil ich glaube, gerade wenn man diese Vollbild 
Daten zur Verfügung hat, dann hat man ja wirklich einen digitalen Zwilling an der Stelle, der ja in der Tat 
ermöglicht, gerade im Verkehrsplanung zum Beispiel auch, ganz präzise sagen zu können: Okay, wir 
schauen uns mal an, wie real gerade an der Kreuzung ABC wir wissen zu diesem Plan steht, aber lass 
uns doch mal gucken, wie es wirklich gerade auch aussieht. Um dann Zuhause oder aber im Büro zum Beispiel die Verkehrsplanung auch zu Optimieren. Das kann ich mir vorstellen, weil da hat man ganz ganz viele Möglichkeiten noch weitere Datensätze mit da zu kombinieren. Jetzt meinen in meiner Vorstellung um ich hier auch zu Entscheidungen zu kommen, die sehr viel schneller und hoffentlich auch sehr viel besser getroffen werden. Stelle ich mir da jetzt gerade zu viel drunter vor, also bin ich da ein bisschen zu forsch oder ist es auch 
wirklich das Ziel, was ihr damit auch verfolgt?

 

[Johannes Schön] Nie gar nicht, dass das trifft es sehr gut.
Die Anwendungs Fälle, die ich vorhin beschrieben haben habe die beziehen sich ja darauf,
bestimmte Objekte zu erkennen, aber ich kann auch super dieses Vollbild nutzen, das ist etwas, wo auch 
die Reise vielleicht irgendwann, oder nicht vielleicht sehr wahrscheinlich von uns hingehen wird,
dass wir dieses Vollbild auch nutzen, um nachträglich noch bestimmte Informationen aus den Bildern 
herausziehen zu können. Natürlich ist es interessant wo sind Gullydeckel, wo sind Stromkästen, wie ist das Lichtraum-Profil der Fahrbahn also da gibt es sehr viele spannende Bereiche, die man über diese Bild Datenanalyse 
sich noch herausziehen kann.

[Felix Schmitt] Ein Thema, was in den letzten Jahren immer stärker wurde, was mir auch,
jetzt direkt im Kopf auch präsent ist. Solche Sachen wie die Erkennung von Verkehrs Hindernissen von Fahrradwegen, die blockiert sind jetzt 
nicht unbedingt um Strafzettel zu verteilen, da ist man zwei Wochen Rhythmus wahrscheinlich doch nicht aktuell genug, aber um zum Beispiel auch 
zu erkennen, welche Fahrradwege sind zum Beispiel relativ häufig, an welcher Stelle belegt. Wenn man da regelmäßig vorbeifährt, kann man ja auch Erkenntnisse gewinnen um zum Beispiel auch 
zu sagen wo sollen die Kolleginnen und Kollegen von der Verkehrsüberwachung vielleicht mal häufiger vorbeischauen?
Entweder weil es sich lohnt finanziell betrachtet oder weil es wirklich wichtig ist, weil hier eine 
Verkehrsgefährdung auch vorliegt.
Das ist ja glaube ich auch eines der Themen, was in den letzten Jahren durch die veränderten Mobilitätsbedürfnisse, aber 
auch die generell veränderte Mobilität ja auch immer stärker wird, um gerade auch solche manchmal auch Konflikte, die da hinten dran stehen, 
vielleicht auch ein bisschen bearbeiten zu können.

 

[Johannes Schön] Also tatsächlich sind sowas wie Anzahl Fußgänger, Anzahl Pkw, die sich in bestimmten 
Bereichen befinden natürlich auch eine sehr spannende Information, ist jetzt nicht von der Anwendung her der der Fall, dem wir uns jetzt als Erstes gewidmet haben. Rein 
technisch ist sowas aber möglich, das heißt, ein Fahrzeug zu erkennen, KI basiert oder ein Fahrrad KI basiert zu erkennen, das ist rein technologisch möglich und diese vielleicht,
dann auch gar nicht abspeichern zu müssen im Sinne von Ich mach davon ein anonymisiertes Bild, sondern ich zähle einfach um,
ein Gefühl dafür zu entwickeln, welche Bereiche in der Stadt besonders hoch frequentiert sind, wo 
potenzielle Gefahrenquellen sind.
Daraus lassen sich natürlich auch spannende Informationen für Städte rausziehen.

[Felix Schmitt] Jetzt hattest du vorhin schon mal kurz angedeutet das was du jetzt hier präsentiert hast, entstammt dem 
Remondis Innovation Hub.
Das ist jetzt irgendwie so, gedanklich also wir reden jetzt schon über sehr zeitgemäße digitale Produkte, 
aber der Remondis Innovation Hub, der ist ja noch so ein, also da spielt man ja vielleicht sogar schon vom Namen her so ein bisschen mit den unterschiedlichen Vorstellungen, die man da mit Marke und mit Zielsetzung hat. Was macht ihr denn im Remondis Innovation Hub?

 

[Johannes Schön] Genau ich hab das vorhin ja schon mal ganz kurz anskizziert. Also wir sind eine recht junge neue Einheit bei Remondis, die es seit circa drei Jahren jetzt gibt, mit dem Ziel angetreten, wie gesagt neue Lösungen 
innovativer und digitale Art für die gesamte Gruppe, zu entwickeln.
Wir haben das Privileg, dass wir anders als die Kollegen, die so im operativen Tagesgeschäft eingebunden 
sind, die Freiheit, neue Lösungen zu entwickeln und sich die Zeit zu nehmen, auch diese Technologien 
zu bewerten. Und haben da verschiedene Lösung bis jetzt entwickelt und dieses DataFleetvon dem wir die ganze Zeit gesprochen haben, ist eine Lösung, die sich aus der Fragestellung heraus entwickelt hat Wie 
können wir mit den bestehenden Fahrzeugen zusätzliche Mehrwerte generieren? Jetzt möchte ich gern noch einmal ergänzen, das System ist auch nicht ausschließlich auf Remodnis Fahrzeuge 
begrenzt, sondern es können auch alle anderen,
kommunalen Fahrzeuge mit dieser Technik ausgestattet werden, sodass nicht per se Voraussetzung ist, 
dass wir als Remondis Gruppe auch in diesem Gebiet vertreten sind, sondern es ist auch durchaus 
angedacht, dass das,
von anderen Unternehmen oder kommunalen Gesellschaften auch genutzt werden kann.
Aber wir haben neben dieser Lösung weitere Fragestellungen, denen wir uns widmen, die auch in 
Richtung Kommunen sehr spannend sein können.
Andere Themen, mit denen wir uns beschäftigen, ist zum Beispiel Sensorik in Glas Depot Containern 
oder generell in Popot Containern, die sich in Städten befinden, um Füllstände anzeigen lassen 
zu können, um dafür Sorge zu tragen,
dass wir intern unsere Logistik optimieren, aber auch Informationen den Bürgern liefern können über 
den Film Grad eines Depot Containers und sagen können der Container sollte jetzt nicht angefahren werden, weil der ist schon zu 85 % voll fahrt lieber hier in, da 
ist nur 50 % in den Behälter drin und somit auch dafür Sorge zu tragen, dass diese nicht überlaufen diese 
Behälter.
Die Schnittmenge an Themen, mit denen wir uns beschäftigen ist eigentlich immer das Thema Daten als 
solches Wie kann man Daten optimiert nutzen, um daraus Prozesse umzugestalten, verbessern zu 
können und ja, sich zu optimieren?

[Felix Schmitt] Und richtet sich die Arbeit, die er dort macht, so wie du das jetzt gerade beschrieben hast, 
eher so in Richtung Endkunde, also Kommunen oder Entsorgungsbetriebe, die Angebote, die du hier 
geschildert hast gehen ja auch in diese Richtung oder arbeitet, die auch in Innovationen,
in den Konzern hinein wirken sollen?

 

[Johannes Schön] Also wir tatsächlich eher so ein bisschen die, den Blick nach außen gerichtet, also 
Neues für die Gruppe zu entwickeln.
Und da ist der Kunde per se meist die Kommune oder die Stadt, aber auch natürlich im gewerblichen 
Bereich, aber wir haben jetzt auch ein, zwei Lösungen, die sich eher der intern Optimierung widmen.
Aber ganz klarer Fokus liegt eigentlich, Mehrwerte für die Kommune für die Stadt zu schaffen, dass wir
 da neue, innovative technologische Lösung anbieten.

[Felix Schmitt] Ich kann mir sehr gut vorstellen, dass es ja gerade auch für die Zukunft eine ordentliche 
Herausforderung ist, weil wir jetzt wir reden jetzt gerade im März 2022, der Rahmen ist beispielsweise wir 
reden aktuell auf allen Ebenen darüber, den Import von Öl und von Gas zu reduzieren.
Und ich habe das vorhin auch so ein bisschen verstanden, es geht ja auch darum, zum Beispiel Fahrten 
zu reduzieren oder die die Umwelt auch zu entlasten durch zum Beispiel solche Daten an der Stelle.
Seht ihr gerade dort noch andere Potentiale, an denen ihr arbeitet, die zum Beispiel auch für Endkunden, für Kommunen die Möglichkeit haben, gerade auch hier entweder finanziell oder Ressourcen technisch 
mehr einzusparen.

[Johannes Schön] Ja, das sehen wir auf jeden Fall und das ist auch unsere Intention, diese Lösungen zu 
entwickeln, ganz spannender Bereich, mit dem wir uns jetzt gerade intensiver beschäftigen.
Was auch sehr ähnlich zu dieser Datafleet Lösung ist, ist eine Lösung zur Messung der Stadt Sauberkeit 
und da haben wir uns vor kurzem an einer Unternehmung aus der Schweiz beteiligen können.
Und die ermöglicht es, kleinteiligen Müll zum Beispiel auf der Fahrbahn Oberfläche zu erkennen, 
also so etwas wie Zigarettenstummel wie Papier oder wie Flaschen.
Und es wird auf Straßen Ebene ein so genannter Sauberkeit Index ausgewiesen.
Das heißt, ich weiß, wie sauber ist der jeweilige Bereich, zu welchem Zeitpunkt und ich kann, meine Ressourcen also, sprich Kehrmaschinen oder Kollegen auch die zu Fuß zum 
Beispiel in Fußgängerzone unterwegs sind, um diesen Müll zu entfernt,
optimierter, durch die Stadt gehen oder fahren lassen und natürlich Ressourcen auch effizienter 
einsetzen.
Und wenn man das Ganze weiterspinnt und da arbeiten wir dran, es ist auch möglich, normalerweise läuft so eine Kehrmaschine zum Beispiel meist, was die Besen Leistung angeht, auf 
Volllast, auf voller Leistung, weil sich der Fahrer auch auf viele andere Sachen konzentrieren muss.
Wie einfach die die Verkehrsumgebung Er muss sich eigentlich aufs Fahren konzentrieren, kann 
sozusagen nicht die Saug Leistungen der Kehrmaschine noch bedienen.
Und da ist die Idee, und da gibt es erste Ansätze, dass man den Energieeinsatz der dafür notwendig ist reduziert, indem man die Informationen also sprich die Informationen über den Verschmutzungsgrad, 
mit einbezieht und sagt okay, ich muss die Maschine nicht unter Volllauf Last laufen lassen, wenn ich weiß 
hier ist nur wenig Verschmutzung auf der Straße und das sorgt natürlich indirekt dann dafür, dass 
energiekosten eingespart werden, das Ressourcen geschont werden, ähnlich wie bei der Datafleet 
auch wo ich 
eben die bestehende Infrastruktur nutzen kann, wo ich nachgelagert auch Touren optimieren kann, somit 
dann für einen reduzierten Ressourceneinsatz sorgen kann.
Also das ist ganz, ganz klares Ziel von uns.

 

[Felix Schmitt] Ein letztes Thema will ich noch ansprechen, hat sogar in der Tat auch im jahreszeitlichen Bezug wie 
gesagt wir sind jetzt im März.
Ich hoffe mal, der letzte Frost ist jetzt endlich hinter uns und so langsam wird klar welche Schäden der 
Winter jetzt wieder auch zum Beispiel an der Straßen Oberfläche hinterlassen hat.
Sind eure Systeme auch schon darauf trainiert um zum Beispiel Schäden auch zu erkennen? Also ich 
nehme mal an großes Schlagloch wird wahrscheinlich keine Herausforderung sein.
Aber wie gut sind eure Systeme schon trainiert um zum Beispiel auch kleinere Schäden auch zu erkennen, die dann repariert werden können zu einem 
Zeitpunkt, zu dem es noch halbwegs günstig ist, sie zu reparieren?

 

[Johannes Schön] Tatsächlich von Anwendungen her liegt der aktuelle Fokus wirklich auf dem massiven Schlagloch was eine Gefahr für die Autofahrer darstellt, 
Also dass wir dieses große Schlagloch erkennen. Es gibt erste Ansätze, dass man sich auch granularer mit kleineren Rissen auseinandersetzt.
Aber das ist technologisch von unserer Seite oder von unserer Perspektive eine Herausforderung, Da müsste noch viel Zeit investiert werden, viel Geld auch investiert werden, 
um diese Modelle so weiter voranzutreiben.
Das, was wir bisher anbieten oder was wir leisten können durch unsere KI ist, dass wir dieses 
massive Schlagloch wirklich erkennen können und sagen können hier besteht akuter Handlungsbedarf. Also das was tatsächlich auch durch den Straßenbegeher erkannt worden wäre. Dann sagen wir hier ist ein Schlagloch, diese Informationen muss direkt verarbeitet werden, dann muss mit kaltAsphalt 
gearbeitet werden, um das möglichst schnell zu flicken dieses Schlagloch, damit keine Gefahr für irgendwelche Stoßdämpfer besteht.

[Felix Schmitt] Und selbst diese Informationen wäre ja wahrscheinlich in dem zweiwöchigen 
wöchentlichen Rhythmus sehr viel schneller in der Straßen Verwaltung angekommen, als es vorher 
der Fall war, oder ?

 

[Johannes Schön] Genau richtig, also insbesondere da, wo normalerweise nicht so häufig kontrolliert 
würde. Aber wo ja auch per se sehr viele Schlaglöcher auftreten, so wie du es angesprochen hast jetzt in dieser Zeit nach 
Frostperioden und da können wir diese Informationen Zeitnah und aktuell liefern.

[Felix Schmitt] Alles klar lieber Johannes, vielen Dank für das Gespräch, für die vielen Einblicke die du 
auch gegeben hast.
Bin sehr gespannt wie sich das auch weiter entwickeln wird, weil du hast ja auch beschrieben ihr habt 
noch viele Ideen, die ihr mit dem System auch umsetzen möchtet.
Ich kann mir gut vorstellen, dass es ja auch in der Tat für die eine oder andere Kommune interessant ist sich das auch mal näher an zugucken.
Wie kann man dich dann am besten erreichen?

 

[Johannes Schön] Man erreicht mich am besten, indem man unsere Webseite aufruft, nämlich remondis-digital.com, dort kann man per Kontaktformular mit mir in Kontakt treten.
Aber es geht natürlich auch einfach direkt mir ne E-Mail zu schreiben unter Johannes.Schoen@remondis.de und da freue ich mich über Interesse und 
Kontaktaufnahme und würde gerne darüber ins Gespräch über die Lösung kommen.

 

[Felix Schmitt] Alles klar, vielen Dank für das Gespräch und wünsche dir alles Gute.

So das wars für heute.
Ich hoffe, du bist doch bei der nächsten Folge wieder mit dabei dein Felix Schmitt.