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Vorhersage der Fahrzeugunfallrate: Einsatz von AI zur Verbesserung der Verkehrssicherheit

While they expertly deliver innovation and quality to their customers, Callaway Golf’s previous planning and reporting tool wasn’t making the cut. To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.

Together with Avvale, Callaway Golf successfully implemented SAP Analytics Cloud across their global enterprise in just 6 months. Now, Callaway Golf has a single, consolidated planning solution that has enabled streamlined expense and asset plans so they can focus on what they do best– revolutionizing the sporting world with cutting edge equipment.

Vorhersage der Unfallrate: Einsatz von KI zur Verbesserung der StraßenverkehrssicherheitUnser Kunde verwaltet 3.000 km gebührenpflichtiger Autobahnen in ganz Italien und ist ein wichtiger Akteur im Bereich der europäischen Mobilität. Über das traditionelle Infrastrukturmanagement hinaus steht er an der Spitze der intelligenten Mobilitätsinnovation und entwickelt sich ständig weiter, um Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Über die Autobahnen hinaus leistet das Unternehmen Pionierarbeit bei der Entwicklung innovativer Dienstleistungen, indem es die Technik in eine „intelligente“ Infrastruktur umwandelt, um ein nahtloses Erlebnis für die Reisenden zu gewährleisten.

Die Herausforderung

Im ersten Jahrzehnt der 2000er Jahre hat das Unternehmen die Sicherheit im Straßenverkehr verbessert, indem es die technischen und regulatorischen Standards erhöht, die Automobiltechnologie und das Tutor-System eingesetzt und robuste und konsolidierte interne Verfahren eingeführt hat. In den letzten 10 Jahren wurde jedoch ein Plateau erreicht. Um den nächsten Schritt auf dem Weg zur „Vision Zero“ - der Abschaffung der Zahl der Verkehrstoten - zu machen, musste das Unternehmen von reaktiven Sicherheitsmaßnahmen zu proaktiven, vorausschauenden Strategien übergehen.

Im ersten Jahrzehnt der 2000er Jahre hat das Unternehmen die Sicherheit im Straßenverkehr verbessert, indem es die technischen und regulatorischen Standards erhöht, die Automobiltechnologie und das Tutor-System eingesetzt und robuste und konsolidierte interne Verfahren eingeführt hat. In den letzten 10 Jahren wurde jedoch ein Plateau erreicht. Um den nächsten Schritt auf dem Weg zur „Vision Zero“ - der Abschaffung der Zahl der Verkehrstoten - zu machen, musste das Unternehmen von reaktiven Sicherheitsmaßnahmen zu proaktiven, prädiktiven Strategien übergehen. Obwohl es Zugang zu riesigen Datenmengen hatte, darunter 750 Millionen Zeilen aus mehr als einem Jahrzehnt, die über 5.000 km Autobahnen und 130.000 aufgezeichnete Unfälle abdeckten, bestand die Herausforderung darin, diese Rohdaten in präzise, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die Komplexität der Analyse von Unfallwahrscheinlichkeiten - unter Berücksichtigung des menschlichen Verhaltens, der Infrastrukturbedingungen und der unvorhersehbaren Verkehrsdynamik - stellte ein erhebliches Hindernis für den Fortschritt dar. Das Unternehmen benötigte einen strategischen Partner, der in der Lage war, diese Lücke zu schließen und das Potenzial seiner Daten freizusetzen.

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Die Lösung

Im ersten Jahrzehnt der 2000er Jahre hat das Unternehmen die Sicherheit im Straßenverkehr verbessert, indem es die technischen und regulatorischen Standards erhöht, die Automobiltechnologie und das Tutor-System eingesetzt und robuste und konsolidierte interne Verfahren eingeführt hat. In den letzten 10 Jahren wurde jedoch ein Plateau erreicht. Um den nächsten Schritt auf dem Weg zur „Vision Zero“ - der Abschaffung der Zahl der Verkehrstoten - zu machen, musste das Unternehmen von reaktiven Sicherheitsmaßnahmen zu proaktiven, prädiktiven Strategien übergehen. Obwohl es Zugang zu riesigen Datenmengen hatte, darunter 750 Millionen Zeilen aus mehr als einem Jahrzehnt, die über 5.000 km Autobahnen und 130.000 aufgezeichnete Unfälle abdeckten, bestand die Herausforderung darin, diese Rohdaten in präzise, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Die Komplexität der Analyse von Unfallwahrscheinlichkeiten - unter Berücksichtigung des menschlichen Verhaltens, der Infrastrukturbedingungen und der unvorhersehbaren Verkehrsdynamik - stellte ein erhebliches Hindernis für den Fortschritt dar. Mit dem Ziel, dem Unternehmen ein vollständig datengesteuertes Modell zur Verfügung zu stellen, nutzten wir KI und maschinelles Lernen in der AWS-Cloud-Infrastruktur, um eine Lösung zu entwickeln, die den Übergang von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz bei der Verkehrssicherheit unterstützt.

Unser Team integrierte akademische Forschung, historische Unfalldaten und Verkehrsmuster in Echtzeit in ein hybrides Analysemodell. Mithilfe fortschrittlicher Metriken wie Crash Modification Factors identifizierten wir die wichtigsten Risikofaktoren, während Szenarioanalyse-Tools die Planung präventiver Sicherheitsmaßnahmen optimierten. Um einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten, setzten wir zwei Minimum Viable Products (MVPs) ein und testeten und verfeinerten das Modell vor der vollständigen Implementierung. Dadurch wurde die Skalierbarkeit sichergestellt und die Genauigkeit der Vorhersagen maximiert.

Durch die Kombination von statistischen Formeln mit KI-gestützten Modellen stellte Avvale eine Lösung bereit, die es dem Kunden ermöglicht, die Unfallwahrscheinlichkeit für jeden Autobahnabschnitt genau zu bewerten, was ein bisher unerreichtes Maß an Voraussicht ermöglicht. Unsere agile Methodik stellte sicher, dass das Modell kontinuierlich weiterentwickelt und an neue Daten angepasst wird, um das langfristige Engagement des Kunden für intelligente Infrastrukturen und nachhaltige Mobilität zu stärken.

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The Challenge

Before integrating SAP Analytics Cloud, Callaway Golf's planning landscape centered around SAP's legacy planning solution, Business Planning and Simulation (BPS). While BPS met Callaway Golf's planning needs for many years, the enterprise began to experience limitations with their old solution:

  • Disconnected plans across the board: As Callaway Golf expanded and acquired new brands, planning processes greatly differed across the enterprise with some business units using Excel spreadsheets and others using legacy solutions for planning.
  • Outdated planning functionalities: The existing legacy planning solution lacked many modern functionalities. Among them, salary calculations and asset depreciation automation needed improvement. As a result, it became difficult to create detailed and accurate forecasts across the globe.
  • Significant IT support: The legacy solution required continuous management from IT to maintain runtime. IT had to carve out a full day every week to manually maintain the solution.
  • No single source of truth: Various departments and brands used different data sources, which led to data silos across the organization, making it difficult to gain a clear picture of the enterprise's planned expenses.
  • Rigid user interface: Legacy forecasting system was difficult to navigate and lacked working functions and calculations across the board, such as planning on depreciation and existing assets, adding vendors or members on the fly, and breaking down their cost center expense planning forecasts.

The Approach

With Avvale experts on their side, Callaway Golf laid out the following goals for their new planning landscape with SAP Analytics Cloud:

  • Crowdsource and consolidate plans across the enterprise to gain a global overview of their planned expenses and expand the input capabilities to each responsible owner.
  • Leverage elevated planning functionalities to create faster and more accurate forecast cost center expense and asset reports. The ability to customize calculations enhances and automates the reporting metrics.
  • Harness the power of self-service analytics to alleviate IT from the burden of simple maintenance and data entry requests, so they can focus on high-ROI tasks.
  • Maximize user-driven admin capabilities to control the management of calculations and forms.
  • Create new KPls driven by the business needs.

When SEM-BPS was the center of Callaway Golf's planning landscape, flexibility was a huge factor that was missing. SAP Analytics Cloud contains powerful scenario planning capabilities that help organizations quickly uncover actionable insights to make data-driven decisions. For Callaway Golf, SAP Analytics Cloud's modern planning functionalities provided users with the ability to:

  • Add members on the fly
  • Plan on existing as well as planned assets and automatically calculate the depreciation of values
  • Test "what-if" scenarios for deeper analysis by creating private versions of plans
  • Customize the solution based on their current business process
  • Perform driver-based calculations
  • Empower users to execute end-to-end planning scenarios, without the help of IT

Wie die Lösung hilft 

Heute verfügt unser Kunde über eine hochmoderne Anwendung, die auf dem gesamten Autobahnnetz aktiv ist. Diese innovative Lösung verarbeitet effizient riesige Datenmengen, um verwertbare Erkenntnisse über das Phänomen der Unfälle zu liefern und einen proaktiven Ansatz für die Straßenverkehrssicherheit sowie einen zirkulären Ansatz für das Infrastrukturmanagement zu fördern.

Das Modell erweist sich als überlegen bei der Identifizierung von Beziehungen zwischen Straßenbedingungen und beobachteten Unfallraten im Vergleich zu neuronalen Netzmodellen und Zeitreihenanalysemodellen und erreicht eine Genauigkeitsrate von 99,6 % bei der Vorhersage der jährlichen Unfallzahlen.

Durch die Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens können Kunden nun problemlos umfangreiche Datensätze analysieren und erhalten zeitnahe und sachdienliche Informationen aus dem gesamten verwalteten Autobahnnetz, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Die maßgeschneiderte Lösung erfüllt die steigende Nachfrage nach umfassender Überwachung von Variablen, erleichtert fundierte Entscheidungen und verbessert den Betrieb und den Wartungsservice.

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