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European Mobility Systems

Module name (EN):
Name of module in study programme. It should be precise and clear.
European Mobility Systems
Degree programme:
Study Programme with validity of corresponding study regulations containing this module.
Accounting and Finance, Master, ASPO 01.10.2017
Module code: MARPF-554
SAP-Submodule-No.:
The exam administration creates a SAP-Submodule-No for every exam type in every module. The SAP-Submodule-No is equal for the same module in different study programs.
P420-0544
Hours per semester week / Teaching method:
The count of hours per week is a combination of lecture (V for German Vorlesung), exercise (U for άbung), practice (P) oder project (PA). For example a course of the form 2V+2U has 2 hours of lecture and 2 hours of exercise per week.
4V (4 hours per week)
ECTS credits:
European Credit Transfer System. Points for successful completion of a course. Each ECTS point represents a workload of 30 hours.
6
Semester: according to optional course list
Mandatory course: no
Language of instruction:
German/English
Assessment:
Oral examination

[updated 27.01.2023]
Applicability / Curricular relevance:
All study programs (with year of the version of study regulations) containing the course.

MARPF-554 (P420-0544) Accounting and Finance, Master, ASPO 01.10.2017 , optional course
Workload:
Workload of student for successfully completing the course. Each ECTS credit represents 30 working hours. These are the combined effort of face-to-face time, post-processing the subject of the lecture, exercises and preparation for the exam.

The total workload is distributed on the semester (01.04.-30.09. during the summer term, 01.10.-31.03. during the winter term).
60 class hours (= 45 clock hours) over a 15-week period.
The total student study time is 180 hours (equivalent to 6 ECTS credits).
There are therefore 135 hours available for class preparation and follow-up work and exam preparation.
Recommended prerequisites (modules):
None.
Recommended as prerequisite for:
Module coordinator:
Prof. Dr. Steffen H. Hütter
Lecturer:
Prof. Dr. Steffen H. Hütter


[updated 24.01.2023]
Learning outcomes:
After successfully completing this module, students will be able to:
 
•        develop concepts and strategies using new digital business models to optimize individual mobility behavior through digital networking and new information technologies,
•        plan test scenarios (intermodal trips) and optimize them in the course of a field study,
•        conduct an analysis of mobility behaviour in individual public transportation,
•        develop and model key figures and criteria (KPIs) of individual mobility for mobility analyses using quantitative methods and approaches (Balance Scorecard or similar),
•        apply or evaluate the following quantitative methods with regard to the planning and optimisation of mobility systems (public transport, long-distance bus and rail services, sharing fleets, etc.):
o        Naive methods
o        Nonparametric smoothing techniques
o        Parametric trend analysis
o        Time series analyses
•        In addition, they will be able to collect figures, data and facts on the status and development of urban and suburban mobility systems (public and individual) and evaluate them in a European context,
•        They will have an overview of the similarities and differences of mobility systems and the mobility behavior of the 10 largest metropolitan regions of the EU-27 and to identify optimization potentials in the sense of climate change ("Green Deal of the EU").


[updated 27.01.2023]
Module content:
•        Megatrends relating to sustainability, digitization, urbanization and even disruptive business models are increasingly influencing our society and forcing us to adopt new approaches and ways of thinking with regard to individual mobility behavior.
•        Demographic change and ensuring affordable mobility while taking into account higher requirements in terms of energy efficiency, resource conservation and CO2 reduction are just a few of the factors that must be taken into account when developing innovative mobility concepts.
•        Creation of new "Smart Mobility Solutions (SMS)" that integrate "Mobility as a Service (MaaS)" concepts and align and develop new business models with "Urban Locals” customer needs.
•        In this context, the intermodal traffic pattern plays a decisive role in individual mobility behavior.


[updated 27.01.2023]
Teaching methods/Media:
Study project, seminar-style.
Group work with regular interim presentations.
Application scenarios in the urban mobility environment; also in cooperation with companies and municipalities.


[updated 27.01.2023]
Recommended or required reading:
•        Ahrens, G.-A. et al. (2013), Potenziale des Radverkehrs für den Klimaschutz, TU Dresden im Auftrag des Umweltbundesamtes.
•        Behrend, M. / Meisel, F. (2017), Sharing Economy im Kontext urbaner Mobilität, in: Proff, H. / Fojcik, T. M. (Hrsg.), Innovative Produkte und Dienstleistungen in der Mobilität - Technische und betriebswirtschaftliche Aspekte, Wiesbaden: Springer, S. 335-346.
•        BMVI - Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (2019), Deutsches Mobilitätspanel (MOP), Längsschnittstudie zum Mobilitätsverhalten der Bevölkerung, Jahresbericht 2017-2018.
•        BMVI - Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (2018), Mobilität in Deutschland (MID), Studie mit Fokus auf die tief differenzierten Auswertemöglichkeiten demografischer, sozioökonomischer und regionaler Mobilitätsmuster.
•        Chlond, B. (2013), Multimodalität und Intermodalität, in: Beckmann, K. / Klein-Hitpaß, A. (Hrsg.). Nicht weniger unterwegs, sondern intelligenter? Neue Mobilitätskonzepte. Deutsches Institut für Urbanistik (DifU), Edition Band 11, Berlin, S. 271-293.
•        Deffner, J. / Hefter, T. / Götz, K. (2013), Multioptionalität auf dem Vormarsch? Veränderte Mobilitätswünsche und technische Innovationen als neue Potenziale für einen multimodalen Öffentlichen Verkehr, in: Schwedes, O. (Hrsg.), Öffentliche Mobilität - Perspektiven für eine nachhaltige Verkehrsentwicklung, Wiesbaden: Springer, S. 201-227.
•        Eryilmaz, E. et al. (2014), Collaborative Management of Intermodal Mobility, FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Verkehrswesen.
•        Gebhardt, L. et al. (2016), Intermodal Urban Mobility: Users, Uses, and Use Cases, in: Transportation Research Procedia, Vol. 14, S. 1183-1192.
•        Goletz, M. / Heinrichs, D. / Feige, I. (2016), Mobility Trends in cutting-edge cities, ifmo - Institut für Mobilitätsforschung, München.
•        Henkel, S. et al. (2015), Mobilität aus Kundensicht - Wie Kunden ihren Mobilitätsbedarf decken und über das Mobilitätsangebot denken, Wiesbaden: Springer.
•        ifmo - Institut für Mobilitätsforschung (Hrsg.) (2011), Mobilität junger Menschen im Wandel - multimodaler und weiblicher, München.
•        Jarass, J. / Oostendrop, R. (2017), Intermodal, urban, mobil – Charakterisierung intermodaler Wege und Nutzer am Beispiel Berlin, in: Raumforschung und Raumordnung 75, S. 355-369.
•        Kagerbauer, M. et al. (2015), Intermodale Mobilität - Elektromobile Fahrzeugkonzepte als Zubringer zum Öffentlichen Verkehr, in: Proff, H. (Hrsg.), Entscheidungen beim Übergang in die Elektromobilität - Technische und betriebswirtschaftliche Aspekte, Wiesbaden: Springer, S. 567-583.
•        Kindl, A. et al. (2018), Smart Station - Die Haltestelle als Einstieg in die multimodale Mobilität, Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur unter FE-Nr. 70.918/2016, Berlin.
•        Kuhnimhof, T. et al. (2019) - Veränderungen im Mobilitätsverhalten zur Förderung einer nachhaltigen Mobilität, Abschlussbericht Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) im Auftrag des Umweltbundesamtes (Forschungskennzahl 3716581050, UBA-FB 002834), Texte 101/2019.
•        Nobis, C. (2013), Multimodale Vielfalt. Quantitative Analyse multimodalen Verkehrshandelns, Dissertation, Humboldt-Universität Berlin, Berlin.
•        Schönau, M. (2016), GPS-basierte Studien zur Analyse der nachhaltigen urbanen Individualmobilität, Dissertation, Universität Ulm, Ulm.
•        Wolter, S. (2012), Smart Mobility – Intelligente Vernetzung der Verkehrsangebote in Großstädten, veröffentlicht in: Zukünftige Entwicklungen in der Mobilität, S. 527-548, Springer Fachmedien Wiesbaden.
•        Zumkeller, D. et al. (2005), Die intermodale Vernetzung von Personenverkehrsmitteln unter Berücksichtigung der Nutzenbedürfnisse (INVERMO), Schlussbericht der KIT, Karlsruhe.


[updated 27.01.2023]
 
[Fri Dec 27 18:14:33 CET 2024, CKEY=rems, BKEY=rpfm2, CID=MARPF-554, LANGUAGE=en, DATE=27.12.2024]