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Exceldateien können problemlos mit Standardmitteln angepasst und Fahrplandaten editiert werden.

Standardmittel ist beispielsweise Microsoft Excel. Spezielle Software-Kenntnisse für die Planungssoftware sind daher nicht notwendig.

Die Fahrplandaten werden in ein einfach zu bearbeitendes Excel-Format konvertiert.

Per „Knopfdruck“ werden die Fahrplandaten in ein PDF-Aushang-Fahrplan-Format gebracht. Nach diesem Schritt ist es problemlos möglich, die Aushangfahrpläne zu drucken.

Ein großer Vorteil dieser Lösung ist, dass verschiedene Versionen/Arbeitsstände problemlos abgespeichert werden können, damit eine flexible Anpassung jederzeit vorgenommen werden kann, zum Beispiel durch einfaches Löschen nicht relevanter Fahrten oder Haltestellen, die im Fahrplan gepflegt sein müssen, aber auf den Aushangfahrplänen nicht erscheinen sollen. 

• Realisierung eines Konvertierungsprogramms, welches Daten mit zusätzlichen Informationen anreichert, und über weitere Attribute aggregiert.
  
• Die Ergebnisse der Umwandlung werden als CSV Datei bereitgestellt.
• Die Implementierung des Programms erfolgt mit Python, so ist eine Anpassung durch den Auftraggeber möglich.  
• Alle Rechte am Quellcode gehen nach Auslieferung auf den Auftraggeber über.

• Diese Anwendung ermittelt anhand eines Fahrplans im VDV 452 Format notwendige Informationen, um eine Verkehrsleistungsstatistik und Linienleistung im beispielhaft vorgegebenen Layout als Exceltabelle zu generieren.
• Die notwendigen Parameter (Stichtag, Gemeinden, Betriebshöfe usw.) können über die Eingabe-Oberfläche (GUI)mittels Textfeldes, Auswahlbox, Kalender, Auswahllisten usw. ausgewählt werden.
• Die Anwendung wird so realisiert, dass diese weiter ausgebaut werden kann.
• Perspektivisches Ziel ist, alle notwendigen Funktionalitäten der ursprünglichen Anwendung                  des Datencenters transparent nachzubilden und den Quelltext zu dokumentieren.

• Realisierung einer Server-Software (Dienst), welche die Daten von der Firebase - Datenbank an den MQTT-Broker in Echtzeit schickt.  
• Die Software wird mit Python oder mit Node.js realisiert und läuft als Service im Docker-Container.
• Ziel der Echtzeitortung ist, die aufgezeichneten AFZ-Daten der Fahrzeuge in Echtzeit mit korrekten Fahrtinformationen   anzureichern, sodass diese Daten mit geeigneten Nachfolgesoftwaresystemen weiterverarbeitet werden können.