SmartwayZ.NL en Argaleo ontwikkelden samen Mobility Matching, een eerste toepassing op het Digitwin-platform: een methode die voor 3.712 werklocaties in Nederland laat zien hoe goed ze bereikbaar zijn zonder auto, en belangrijker, welke maatregel daar het meeste oplevert. De toepassing werkt landelijk op open data en kan per locatie worden verrijkt met gegevens van een werkgever. Het Provinciehuis Noord-Brabant is de eerste uitgewerkte casus.
Het probleem zit niet in het gebrek aan data
Overheden, werkgevers en mobiliteitspartners hebben inmiddels veel data over mobiliteit. Kaarten met reistijden, fietspotentie, OV-aanbod en herkomst-bestemmingspatronen zijn er in overvloed. Toch blijft de vraag die er in een bestuurlijk overleg werkelijk toe doet vaak onbeantwoord: welke maatregel zorgt hier daadwerkelijk voor ander reisgedrag?
Die vraag is lastiger dan hij lijkt, omdat het antwoord per locatie verschilt. Twee bedrijventerreinen kunnen op papier vergelijkbaar scoren op bereikbaarheid en toch om totaal andere interventies vragen. Op de ene plek ligt de winst in het stimuleren van de e-bike of het aanpassen van een werkgeversregeling. Op de andere plek in een hogere OV-frequentie of een betere ketenverbinding. Zonder die verfijning worden investeringen verdeeld op basis van gevoel, niet op basis van effect.
Wat de toepassing doet
Mobility Matching brengt publieke en private databronnen samen tot een integraal beeld van bereikbaarheid, auto-afhankelijkheid en de ruimte om mobiliteitsgedrag te beïnvloeden. In de toepassing komen onder meer samen:
- bedrijventerreinen en werklocaties (IBIS), buurten (CBS)
- OV-haltes en stations met daadwerkelijke spitsbediening (GTFS)
- doorfietsroutes, gerealiseerd en gepland (NDW)
- fietsongevallen en verkeersveiligheid (BRON)
- P+R-locaties en ketenvoorzieningen (OSM)
De meerwaarde zit niet in die lagen op zichzelf. Die zijn stuk voor stuk openbaar. De meerwaarde ontstaat door bereikbaarheid te kruisen met aanpasbaarheid: hoeveel van de huidige autoritten heeft realistisch een alternatief, en hoe beïnvloedbaar is het gedrag op die locatie. Elke werklocatie krijgt op basis daarvan een kansklasse, van kansrijke match tot structurele mismatch.
Matching: elke werklocatie krijgt een kansklasse door bereikbaarheid te kruisen met aanpasbaarheid
In de huidige instelling levert dat voor heel Nederland het volgende beeld op: 605 werklocaties vallen in de klasse kansrijke match, 799 zijn kansrijk maar missen de organisatiekracht om het op te pakken, 178 vragen om beleid of investeringen, 688 hebben een kleine potentie en 1.442 laten een structurele mismatch zien. Samen gaat het om bijna drie miljoen arbeidsplaatsen. De drempels zijn instelbaar, dus een provincie of vervoerregio kan eigen accenten leggen zonder dat de onderlinge vergelijkbaarheid verdwijnt.
Die tweede categorie is bestuurlijk de interessantste. Ruim achthonderd locaties waar de infrastructuur en de reisafstanden een alternatief toelaten, maar waar niemand het initiatief neemt. Dat is geen infrastructuurvraagstuk, maar een organisatievraagstuk, en dat vraagt om een heel ander soort maatregel dan asfalt of een extra bus.
Landelijk toepasbaar, lokaal verfijnbaar
Mobility Matching is opgezet in twee lagen. De basis is een generieke analyse van de multimodale bereikbaarheid van werklocaties op basis van uitsluitend open data. Daardoor werkt de methode overal in Nederland, direct, zonder dat een gemeente of provincie eerst datasets hoeft aan te leveren.
Beschikt een organisatie wel over eigen mobiliteitsgegevens, dan komt daar een maatwerklaag bovenop. Woonlocaties van medewerkers, huidige modaliteitskeuzes, gebruik van regelingen. Daarmee wordt het beeld aanzienlijk scherper: niet alleen wat er theoretisch mogelijk is, maar wat er bij deze mensen op deze locatie te verschuiven valt.
Data en infrastructuur rond een werklocatie: doorfietsroutes, OV-haltes met spitsbediening, fietsongevallen en P+R-locaties in één beeld
Provinciehuis Noord-Brabant als eerste casus
Voor de eerste maatwerktoepassing is het Provinciehuis Noord-Brabant gebruikt. Door de generieke analyse te verrijken met woonlocaties en bestaande modaliteitskeuzes van medewerkers werd zichtbaar welke modaliteit hier het best te beïnvloeden is en welke maatregelen de meeste impact opleveren.
Wat de casus vooral laat zien, is dat de oorzaak van auto-afhankelijkheid zich schuilhoudt in details die op een bereikbaarheidskaart onzichtbaar blijven. De fiets of e-bike lijkt op afstand een reëel alternatief, tot blijkt dat goede stallingsvoorzieningen ontbreken. Er ligt een bushalte om de hoek, maar met een gemiddelde wachttijd van dertig minuten. Precies die details bepalen of iemand de auto laat staan, en precies die details bepalen dus ook welke maatregel zin heeft.
‘Twee werklocaties die op papier vergelijkbaar scoren, vragen in de praktijk om totaal verschillende maatregelen. Mobility Matching maakt dat verschil zichtbaar. Daarmee wordt investeren in duurzame mobiliteit een gerichte keuze in plaats van een verdeling.’
Joost de Kruijf, SmartwayZ.NL
Waarom dit aansluit op onze manier van werken
Mobility Matching volgt dezelfde lijn als ons andere werk voor het mobiliteitsdomein: complexe, versnipperde data vertalen naar een gedeeld en objectief werkbeeld waar partijen samen keuzes op kunnen maken. Eerder ontwikkelden wij voor SmartwayZ.NL en de provincie Noord-Brabant een landelijke methodiek voor de bereikbaarheid van dagelijkse voorzieningen, waarmee 14.515 CBS-buurten onderling vergelijkbaar gescoord worden. Mobility Matching doet hetzelfde voor werklocaties, met de nadruk op wat je er vervolgens aan kunt doen.
Het is daarmee geen vervanging van bestaande modellen en verkeersstudies, maar een instrument dat eerder in het proces zit: het helpt bepalen waar je de aandacht op richt en welk type maatregel kansrijk is, voordat je aan doorrekenen toekomt. SmartwayZ.NL en de provincie Noord-Brabant kozen voor deze ontwikkeling het Digitwin-platform van Argaleo als basis.
Landsdekkende weergave van werklocaties, gekleurd op een gekozen indicator, hier de afstand tot een treinstation
Wat er nu volgt
De komende periode richten SmartwayZ.NL en Argaleo zich op landelijke opschaling van Mobility Matching. De methode werkt landelijk en de eerste casus staat; de volgende stap is toepassing in de praktijk. Daarvoor gaan we in gesprek met provincies, vervoerregio’s, werkgevers en andere organisaties die met deze aanpak hun mobiliteitsopgave gericht willen aanpakken.
Mobility Matching in actie zien of een casus inbrengen?
Wil je de toepassing in actie zien, verkennen wat de aanpak betekent voor jouw organisatie, gemeente of project, of een praktijkcasus inbrengen? Neem contact met ons op, of mail SmartwayZ.NL via info@smartwayz.nl. Bij voldoende belangstelling organiseren we een open webinar waarin we de toepassing laten zien en de eerste resultaten toelichten.
meer nieuws
Schrijf je nu in voor de nieuwsbrief en blijf op de hoogte van onze digital twin innovaties!
Samen met de gemeente Helmond en KPN brengt Argaleo sensordata, openbare bronnen en gemeentelijke gegevens veilig samen in de Digitwin. Dezelfde wegdeksensor helpt zo bij gladheidsbestrijding én hittestress.
Gemeente Den Haag: de Crowd Safety Manager (CSM) op het Digitwin-platform, ontwikkeld met TU Delft en Argaleo, is uitgegroeid tot structureel hulpmiddel binnen het Actieplan Kust, van meten naar voorspellen.
SmartwayZ.NL en Argaleo ontwikkelden Mobility Matching, een toepassing op het Digitwin-platform die voor 3.712 werklocaties laat zien welke duurzame mobiliteitsmaatregel het meeste effect heeft.
De nieuwe Wet weerbaarheid kritieke entiteiten maakt van weerbaarheid een doorlopend proces. Vier vragen die elke gemeente over het eigen gebied moet kunnen beantwoorden.
Samen met de gemeente Tilburg bouwt Argaleo op het Digitwin-platform een digitaal fundament voor de volledige weerbaarheidsopgave. De eerste toepassing: de noodsteunpuntenscan.
Jeroen Steenbakkers was te gast in de podcast Over AI in de Stad over de vraag hoe overheden AI verantwoord kunnen inzetten bij ruimtelijke vraagstukken.