What tasks street furniture can and must take on and the major industry report: Editor Theresa Ramisch introduces the magazine in the editorial.

How can planners use street furniture to design outdoor spaces so that city dwellers feel at home there? What tasks does street furniture need to perform? How can it be used to create diverse spaces and how can planners use it to resolve conflicts of use? In December, we will explore these and other questions and present the latest trends and projects in a comprehensive industry report. Editor Theresa Ramisch introduces the magazine in the editorial.

“In the summer of 2020, Munich was botanized. (…) Old conflicts in public space dissolved in an astonishingly broad consensus among authorities, residents and road users. (…) The new world invited people to get lost in its temporary landscapes and be discovered. Automobile privileges shifted in favor of people and their basic needs (never forget: Paris is a woman, Munich is beer),” writes Alexander Fthenakis in his recently published book “Schanitown”, which depicts a total of 144 Schanigärten that emerged in the course of the corona pandemic. Read the exclusive foreword to Schanitown here.

“Paris is a woman, Munich is beer” is a quote from the Russian Prince Shcherbatov, who used it to describe his perception of the Bavarian capital in the 1820s. Of course, anyone who wants to can see Munich that way. But for us, as an editorial team based in Munich, the city stands above all for: Cars, little creative space and a never-ending story of conflicts of use. And breaking this up has been successful during the coronavirus pandemic. Not just in Munich, but in numerous European cities.

The pandemic has brought new attention to public spaces. The coronavirus is forcing us as a society to push ahead with developments that were previously stalled. But will the coronavirus pandemic revolutionize public spaces? No. At least that’s what the managing directors of street furniture manufacturers ELANCIA, Grijsen, NUSSER and Runge, with whom we spoke for this issue, say. The pandemic is a catalyst, but the revolution has been in full swing for some time.

Effects of an ageing society

This is also confirmed by the street furniture innovations and projects that we looked at for this issue – such as the CityTree from Green City Solutions, a piece of street furniture that is used for sitting and filters the air of particulate matter at the same time. Or the out-of-home spaces from Wall and Ströer, which now do so much more than “just” provide advertising space.

At the same time, however, we have to face up to the demographic question, especially in public spaces. In 2030, one in four Germans will be over 65 years old. For this reason, we are discussing the “UrbanLife+” project, in which researchers are investigating how senior citizens can lead an independent and self-determined life in public spaces for as long as possible – and developing corresponding (street furniture) ideas.

You can purchase G+L 12/20 “Street furniture” here.

Stellen Sie sich vor, der Parkraum Ihrer Stadt denkt voraus – und zwar nicht erst, wenn das Chaos schon ausgebrochen ist. Predictive Parking ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern Realität in urbanen Pilotprojekten. Wer wissen will, wie Prognosemodelle für Parkraumverfügbarkeit Städte verändern, warum deutsche Kommunen noch zögern, und warum datenbasierte Parkplanung mehr ist als ein nettes Tool für Autofahrer, sollte jetzt weiterlesen.

• Definition und Grundlagen von Predictive Parking: Was steckt hinter Prognosemodellen für Parkraum?
• Technologische Basis: Sensorik, Machine Learning und Big Data im Dienste der Parkraumplanung
• Anwendungsbeispiele aus Deutschland, Österreich und der Schweiz mit Fokus auf Herausforderungen und Chancen
• Stadtentwicklung, Mobilitätswende und nachhaltige Flächennutzung durch intelligente Parkraumbewirtschaftung
• Rechtliche, technische und gesellschaftliche Hürden bei der Implementierung von Predictive Parking
• Die Rolle von Governance, Datenschutz und offenen Plattformen in der urbanen Parkraumprognose
• Kritische Reflexion über Kommerzialisierung, algorithmische Verzerrung und Akzeptanz in der Bevölkerung
• Potenziale für quartiersbezogene Beteiligung, Verkehrssteuerung und Integration in Smart-City-Konzepte
• Zukunftsausblick: Wie weit sind deutsche Städte, und wohin entwickelt sich der Markt?

Predictive Parking: Von der Parkplatzsuche zur datengetriebenen Stadtentwicklung

Parkraummangel ist für viele Städte im deutschsprachigen Raum das tägliche Brot – kaum jemand, der nicht schon einmal frustriert um den Block gekurvt ist, um den letzten freien Stellplatz zu ergattern. Doch während die einen noch suchen, simulieren die anderen schon: Predictive Parking verspricht nichts weniger als die Vorhersage der Parkraumverfügbarkeit in Echtzeit oder sogar mit Vorlauf. Gemeint sind damit datenbasierte Prognosemodelle, die anhand verschiedenster Parameter – von historischer Belegung über aktuelle Sensordaten bis hin zu Wetterprognosen und Veranstaltungen – die Wahrscheinlichkeit freier Stellflächen im Stadtgebiet berechnen. Ziel ist es, unnötigen Parksuchverkehr zu reduzieren, die Auslastung zu optimieren und letztlich eine intelligentere Steuerung des städtischen Verkehrs zu ermöglichen.

Doch Predictive Parking ist mehr als eine schlaue App für Autofahrer. Für die kommunale Planung ist es ein strategisches Instrument, das die Schnittstellen von Mobilitätsmanagement, Flächennutzung und Nachhaltigkeit neu auslotet. In Zeiten der Mobilitätswende, in denen jede Verkehrsfläche auf den Prüfstand kommt, bietet die Prognosefähigkeit von Parkraum wertvolle Entscheidungsgrundlagen: Wo sind tatsächlich Engpässe? Welche Quartiere profitieren von einer Umwidmung von Stellplätzen in Grünflächen? Wie lassen sich Sharing-Modelle, E-Mobilität und ÖPNV-Angebote gezielt fördern, wenn die Datenlage klar ist?

Im Kern basieren moderne Predictive-Parking-Systeme auf einem Zusammenspiel aus Sensorik, Machine Learning und Big Data. Sensoren an Parkplätzen, Kameras, Mobilfunkdaten oder GPS-Tracking liefern den Rohstoff, aus dem Algorithmen Muster erkennen und Prognosen ableiten. Maschinelles Lernen sorgt dafür, dass sich die Modelle kontinuierlich verbessern – etwa indem sie saisonale Schwankungen, Großveranstaltungen oder Baustellen mit einpreisen. Kombiniert mit offenen Datenplattformen und intelligenten Steuerungssystemen wird so aus der klassischen Parkraumbewirtschaftung ein dynamischer, anpassungsfähiger Prozess.

Besonders spannend sind Modelle, die nicht nur statisch rechnen, sondern Echtzeitdaten aus dem Verkehrsgeschehen einbeziehen. So kann etwa die Ankunftszeit eines Fahrzeugs, die aktuelle Verkehrsdichte oder sogar das Wetter Einfluss darauf nehmen, wie wahrscheinlich ein Stellplatz in 15 Minuten noch frei ist. Diese Komplexität macht die Modellierung anspruchsvoll – eröffnet aber völlig neue Möglichkeiten für die urbane Mobilität.

Das große Versprechen lautet: Weniger Parksuchverkehr, weniger Emissionen, höhere Lebensqualität – und eine Stadt, die endlich nicht mehr nur auf den Zufall vertraut, sondern proaktiv steuert. Doch wie weit sind deutsche, österreichische und schweizerische Städte wirklich? Und was steht einer flächendeckenden Einführung noch im Wege?

Technologische Grundlagen: Sensoren, Algorithmen und offene Plattformen

Die technologische Basis von Predictive Parking ist ein faszinierendes Zusammenspiel aus Hard- und Software. Am Anfang steht die Erfassung der Ist-Situation: Sensoren, die in den Asphalt eingelassen oder an Straßenlaternen montiert werden, liefern Informationen darüber, ob ein Parkplatz belegt oder frei ist. Moderne Systeme setzen vermehrt auf optische Sensorik und Kameras, die mithilfe von Bildverarbeitungstechnologien auch in komplexen Umgebungen hohe Genauigkeit liefern können. Ergänzt werden diese Daten durch Mobilitäts- und Telemetriedaten, etwa aus Navigationssystemen, Mobilfunkzellen oder Connected-Car-Lösungen.

Doch die eigentliche Magie findet in den Rechenzentren statt: Hier greifen maschinelle Lernverfahren, die aus historischen Belegungsdaten, Verkehrsflüssen, Veranstaltungsplänen, Wetterdaten und sogar sozioökonomischen Faktoren Prognosemodelle ableiten. Sogenannte Zeitreihenanalysen und neuronale Netze erkennen Muster und saisonale Schwankungen, während Kontextfaktoren wie Großveranstaltungen oder Baustellen als exogene Variablen hinzukommen. Das Ziel ist ein Modell, das nicht nur die aktuelle Auslastung kennt, sondern zukünftige Belegungen mit hoher Wahrscheinlichkeit voraussagen kann – und das auf Minutenebene, nicht im Wochenrhythmus.

Ein weiteres zentrales Element ist die Vernetzung dieser Datenquellen über offene Plattformen. In einer perfekten Welt laufen alle Informationen in einer Urban Data Platform zusammen, sind standardisiert, interoperabel und für verschiedene Akteure – von der Stadtverwaltung bis zum Mobilitätsanbieter – nutzbar. Doch die Realität sieht oft anders aus: Proprietäre Systeme, fehlende Schnittstellenstandards und Datenschutzbedenken bremsen den flächendeckenden Rollout. Gerade in Deutschland und der Schweiz ist der regulatorische Rahmen restriktiv, was die Integration privater Datenquellen oder die Nutzung von Kamerasystemen angeht.

Dennoch gibt es Pionierprojekte: In München wird mit einer Vielzahl von Sensoren gearbeitet, um die Belegung von Parkhäusern, Straßenparkplätzen und Anwohnerzonen in Echtzeit zu erfassen und Prognosen zu erstellen. Zürich setzt auf eine offene Datenplattform, die Parkdaten mit anderen Mobilitäts- und Umweltdaten verknüpft. In Wien werden Pilotquartiere mit intelligenter Parkraumsensorik ausgestattet, die nicht nur den Autofahrer informiert, sondern auch die städtische Verkehrsplanung mit wertvollen Daten versorgt.

Abseits der Technik stellt sich die Frage: Wie werden die Modelle kalibriert? Wie geht man mit Unsicherheiten um? Und wie sorgt man dafür, dass Prognosen nicht zu selbsterfüllenden Prophezeiungen werden – etwa wenn eine App suggeriert, ein Parkplatz sei frei, und alle Nutzer gleichzeitig dorthin steuern? Hier sind neben technischer Exzellenz auch Governance, Transparenz und eine verantwortungsvolle Kommunikation gefragt.

Praxis und Perspektive: Anwendungen, Potenziale und Stolpersteine

Wer einen Blick auf die Praxis wirft, erkennt schnell: Predictive Parking ist kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug, das klug eingesetzt werden muss. In Hamburg etwa sorgt ein Pilotprojekt in der Innenstadt dafür, dass Parksuchverkehr durch gezielte Steuerung umgeleitet wird – mit spürbaren Effekten auf die Verkehrsbelastung und Luftqualität. In Stuttgart nutzt die Verwaltung Prognosemodelle, um zu Stoßzeiten Parkplätze für Anwohner und Besucher besser zu priorisieren und die Zufahrt zu regeln. Und in Basel wurde im Rahmen eines Smart-City-Projekts die Belegung von Parkhäusern mit Wetterdaten und Veranstaltungskalendern kombiniert, um frühzeitig Engpässe zu erkennen und Alternativen anzubieten.

Doch die Euphorie hat auch Schattenseiten: Die Integration in bestehende IT-Landschaften ist oft aufwendig, Schnittstellen zu anderen Mobilitätsdiensten fehlen, und Datenschutzfragen sind ein ständiger Begleiter. Viele Systeme sind Insellösungen, die zwar technisch funktionieren, aber nicht über den eigenen Quartiersrand hinausdenken. Hinzu kommt, dass viele Kommunen noch mit klassischen Parkraumkonzepten arbeiten und die Chancen datenbasierter Steuerung nicht voll ausschöpfen – sei es aus Angst vor Kontrollverlust, fehlendem Know-how oder schlicht aus Ressourcengründen.

Ein weiteres Problem liegt in der Akzeptanz: Nicht alle Bürger sind begeistert, wenn ihre Parkplatzdaten zentral erfasst und verarbeitet werden. Die Sorge vor Überwachung, Kommerzialisierung und algorithmischer Diskriminierung ist real – und darf nicht ignoriert werden. Transparente Kommunikation, offene Schnittstellen und die Möglichkeit, Datenhoheit bei der Stadt zu belassen, sind daher zentrale Erfolgsfaktoren. Andernfalls droht das System zur Black Box zu werden, die Misstrauen statt Akzeptanz schafft.

Dennoch: Das Potenzial ist enorm. Predictive Parking kann helfen, den Parkraumbedarf realistisch zu bewerten, die Umwidmung von Flächen strategisch zu planen und die Integration alternativer Mobilitätsangebote zu erleichtern. Wer weiß, wann und wo welche Flächen tatsächlich gebraucht werden, kann Quartiere lebenswerter gestalten, den Ausbau von Grünflächen forcieren und die Flächenkonkurrenz zugunsten nachhaltiger Nutzungen auflösen. Nicht zuletzt eröffnet die intelligente Parkraumprognose neue Möglichkeiten für Bürgerbeteiligung und transparente Entscheidungsprozesse – etwa, wenn Prognosen live in Beteiligungsplattformen eingebunden werden und so den Diskurs über die Stadt der Zukunft bereichern.

Auf der anderen Seite muss kritisch hinterfragt werden, inwieweit die kommerziellen Interessen privater Anbieter das Gemeinwohl beeinflussen. Wenn große Plattformen Parkraumdaten exklusiv vermarkten, droht die Gefahr, dass die Steuerung des öffentlichen Raums in falsche Hände gerät. Hier sind klare Regeln, offene Standards und eine starke Rolle der öffentlichen Hand gefragt.

Regulatorische, gesellschaftliche und planerische Herausforderungen

Die Einführung von Predictive Parking ist kein rein technisches Projekt – sie ist immer auch ein Kraftakt auf rechtlicher, gesellschaftlicher und planerischer Ebene. Besonders in Deutschland sorgt das komplexe Geflecht aus Datenschutzgrundverordnung, Landesdatenschutzgesetzen und kommunalen Satzungen dafür, dass viele Projekte schon im Keim ersticken. Die Frage, wer Zugang zu welchen Daten hat, wie lange sie gespeichert werden dürfen und wie sie genutzt werden, ist nicht trivial. Gerade bei der Nutzung von Kameradaten oder Mobilfunktracking sind die Hürden hoch – und das Misstrauen der Bevölkerung ist mitunter berechtigt.

Nicht minder bedeutsam ist die Frage nach der Governance: Wer betreibt das Prognosemodell? Wer entscheidet über die Algorithmen? Wie wird sichergestellt, dass die Modelle fair, nachvollziehbar und diskriminierungsfrei arbeiten? Die Versuchung ist groß, technische Lösungen einfach einzukaufen und zu hoffen, dass der Rest von selbst läuft. Doch ohne eine starke Steuerung durch die öffentliche Hand, ohne transparente Verfahren und offene Standards droht die Gefahr, dass die Stadtplanung von privatwirtschaftlichen Interessen dominiert wird.

Auch die Integration in die bestehende Stadt- und Verkehrsplanung ist eine Herausforderung. Viele Planungsprozesse sind nach wie vor statisch, mit langen Vorlaufzeiten und wenig Spielraum für dynamische Steuerung. Predictive Parking fordert dieses Verständnis heraus: Wenn Prognosen in Echtzeit verfügbar sind, müssen auch Entscheidungsprozesse flexibler, partizipativer und datengetriebener werden. Das erfordert neue Kompetenzen, neue Zuständigkeiten – und vor allem den Mut, Planung als lernenden, adaptiven Prozess zu begreifen.

Gesellschaftlich schließlich ist die Akzeptanz entscheidend. Die besten Modelle nützen nichts, wenn sie von den Nutzern nicht angenommen werden. Hier ist ein transparenter Umgang mit Daten, eine verständliche Kommunikation der Vorteile und eine echte Einbindung der Bürger gefragt. Nur wenn der Mehrwert für alle sichtbar wird – weniger Parksuchverkehr, mehr Lebensqualität, nachhaltigere Stadtentwicklung – wird Predictive Parking zum Erfolgsmodell.

Und schließlich bleibt die Frage der Skalierbarkeit: Wie lassen sich Pilotprojekte in den Regelbetrieb überführen? Welche Ressourcen sind nötig, um die Systeme aktuell zu halten? Und wie gelingt es, die Modelle stetig zu verbessern, ohne sich in einem Dschungel aus Insellösungen, proprietären Schnittstellen und rechtlichen Stolpersteinen zu verlieren? Hier ist Weitblick und eine klare Strategie gefragt – sonst bleibt Predictive Parking ein schöner Prototyp, der nie sein volles Potenzial entfaltet.

Zukunftsfähigkeit: Predictive Parking als Baustein der nachhaltigen Stadt

Predictive Parking ist mehr als ein Werkzeug zur Befriedigung des automobilen Alltagsbedarfs – es ist ein strategisches Element zukunftsfähiger Stadtentwicklung. In Zeiten, in denen Städte nach neuen Wegen suchen, Mobilität nachhaltiger zu gestalten und Flächenkonkurrenz zu entschärfen, bietet die Prognose von Parkraumverfügbarkeit die Chance, Verkehr und Nutzung von Stadtraum gezielt zu steuern. Die Vision: Parkplätze werden nicht mehr flächendeckend vorgehalten, sondern bedarfsgerecht verwaltet. Flächen, die tagsüber von Pendlern genutzt werden, wandeln sich abends zu Aufenthaltsorten oder temporären Grünflächen. Die Stadt wird flexibler, anpassungsfähiger – und lebenswerter.

Doch dieser Wandel gelingt nur, wenn Predictive Parking in ganzheitliche Smart-City-Strategien eingebettet wird. Die Verknüpfung mit anderen Mobilitätsformen, die Integration in Urban Data Platforms und die Öffnung der Prognosemodelle für Bürgerbeteiligung sind entscheidend für den Erfolg. Nur wenn Parkraumdaten, Verkehrsinformationen, Umweltparameter und sozioökonomische Daten zusammengedacht werden, entsteht ein echtes Ökosystem, das die Mobilitätswende vorantreibt.

Aus planerischer Sicht eröffnet Predictive Parking die Möglichkeit, Flächen neu zu denken. Die klassische Stellplatzquote verliert an Bedeutung, wenn der Bedarf dynamisch gesteuert und vorhergesagt werden kann. Städte können mutiger experimentieren, temporäre Nutzungen erproben und Flächenumwidmungen risikolos testen. Die Daten liefern die Evidenz für politische Entscheidungen – und machen die Auswirkungen von Maßnahmen transparent und nachvollziehbar.

Für die Verwaltung bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Weg vom reaktiven Krisenmanagement, hin zur proaktiven Steuerung. Prognosemodelle werden zum Frühwarnsystem für Überlastungen, zur Entscheidungsgrundlage für Investitionen und zum Katalysator für Innovation. Gleichzeitig wächst die Verantwortung, mit den Daten sensibel umzugehen, Missbrauch zu verhindern und die Systeme stetig zu verbessern.

Die Frage bleibt: Sind deutsche, österreichische und schweizerische Städte bereit, diesen Weg zu gehen? Die technischen Möglichkeiten sind da, die ersten Projekte machen Mut – doch der Durchbruch steht noch aus. Es braucht Mut, Offenheit und eine Portion Experimentierfreude, um Predictive Parking vom Pilotprojekt zum Standardwerkzeug der urbanen Transformation zu machen. Wer heute klug investiert, kann morgen nicht nur den Parkraum, sondern die ganze Stadt intelligenter steuern.

Fazit: Predictive Parking steht exemplarisch für die Transformation urbaner Mobilität und Raumplanung im digitalen Zeitalter. Prognosemodelle für Parkraumverfügbarkeit sind kein Selbstzweck, sondern ein mächtiges Werkzeug, das die Schnittstellen von Mobilität, Flächennutzung und Nachhaltigkeit neu definiert. Die technologischen Grundlagen sind beeindruckend, die Potenziale enorm – doch die Umsetzung bleibt anspruchsvoll. Es gilt, rechtliche, technische und gesellschaftliche Hürden zu überwinden, die öffentliche Hand zu stärken und die Systeme offen und transparent zu gestalten. Nur dann kann Predictive Parking zu dem werden, was es verspricht: Ein Baustein der Stadt von morgen, in der Daten, Menschen und Räume intelligent zusammenspielen. Wer in der Parkraumprognose nur eine App sieht, unterschätzt das transformative Potenzial für lebenswerte, nachhaltige Städte. Wer den Mut hat, den Schritt zu gehen, wird mit einer neuen Qualität urbaner Gestaltung belohnt – und kann das tägliche Parkplatzroulette endlich beenden.