Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zahlreiche Branchen und die Eisenbahnindustrie bildet dabei keine Ausnahme. Als zentraler Verkehrsträger für nachhaltige Mobilität stehen Bahnunternehmen unter besonderer Beobachtung von Politik und Öffentlichkeit. Sie stehen unter Druck, ihre Effizienz zu steigern, die Sicherheit zu gewährleisten und den Service für die Fahrgäste zu verbessern. KI kann helfen, diese Anforderungen umzusetzen.
Sechs mögliche Anwendungen von KI in Bahnunternehmen
- Vorausschauende Wartung
KI analysiert Daten von Sensoren, die an Zügen und Schienen angebracht sind, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. Dies ermöglicht proaktive Wartungsarbeiten und verhindert Ausfälle. Die Vorteile liegen in reduzierten Wartungskosten, geringeren Ausfallzeiten und erhöhter Zuverlässigkeit.
Beispiele: Sowohl die Deutsche Bahn (DB) wie auch die Schweizerischen Bundesbahnen (SBB) setzen bereits heute KI-basierte Bildauswertungen ein, um den Zustand von Fahrzeugen oder von Fahrzeugkomponenten einzuschätzen um diese danach gezielt dem Unterhalt zuzuführen. - Optimierung der Fahrplan-Planung
KI analysiert historische und Echtzeitdaten, um Fahrpläne zu optimieren und Verspätungen zu minimieren. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung der Schieneninfrastruktur und verbessert die Pünktlichkeit sowie die Ressourcennutzung.
Beispiel: Die SBB nutzen KI zur Optimierung der Schienenauslastung. - Verkehrsmanagement in Echtzeit
KI überwacht den Zugverkehr in Echtzeit und passt diesen bei Störungen oder Verspätungen automatisch an. Im Falle eines Ereignisses (Störung oder Ausfall) kann mittels KI die bestmöglichste Alternative rasch eruiert werden. Dies hilft, den Verkehrsfluss zu verbessern und Staus zu vermeiden. Das Ziel ist, dass möglichst wenige Personen betroffen sind.
Beispiel: Die DB setzt KI in S-Bahn-Leitstellen ein, um den Betriebsdisponenten / -disponentinnen Vorschläge zur Steuerung der Züge zu unterbreiten. - Sicherheitsüberwachung
KI-gesteuerte Systeme überwachen Bahnhöfe und Züge, erkennen verdächtiges Verhalten und alarmieren Sicherheitskräfte. Eine rasche Reaktion auf Bedrohungen erhöht die Sicherheit der Fahrgäste und des Personals. - Kundenservice durch Chatbots und virtuelle Assistenten
KI-basierte Chatbots helfen Fahrgästen bei der Buchung von Tickets, beantworten Fragen und bieten Informationen zu Fahrplänen und Störungen in Echtzeit. Dies verbessert die Kundenzufriedenheit und entlastet das Personal.
Beispiel: Die DB nutzt ein KI-gestütztes System, um Rückmeldungen von Kundinnen und Kunden rasch zu verarbeiten und Ad-hoc-Massnahmen auszulösen. - Energieeinsparung
KI analysiert Fahrdaten und gibt Empfehlungen zur Optimierung des Energieverbrauchs, zum Beispiel durch die Anpassung der Geschwindigkeit und Beschleunigung der Züge. Dies reduziert den Verschleiss an Rad und Schiene und senkt die Energiekosten. Neben einem umweltfreundlichen Betrieb ermöglicht dies ein nachhaltigeres Wirtschaften. Verschiedene Bahnen setzen dies heute bereits ein.
Fazit und Vorschläge zur Umsetzung
Die erfolgreiche Nutzung von KI kann durch Optimierung von Effizienz, Sicherheit und Service das Image eines Eisenbahnunternehmens positiv beeinflussen. Mehr noch: KI kann dazu beitragen, den öffentlichen Verkehr zuverlässiger zu machen und so insgesamt zu stärken.
Einzelne Bahnunternehmen nutzen bereits KI, allerdings erst in Einzelanwendungen. Es besteht noch viel Potential für weitere, vernetzte Anwendungen. Hierzu empfiehlt sich folgendes Vorgehen:
- Mit kleinen Pilotprojekten starten, um Technoligen zu testen und Kosten / Nutzen rasch zu eruieren.
- Die notwendige Infrastruktur zur Datenerfassung und -analyse aufbauen. Dazu gehören Sensoren an Zügen und Schienen sowie leistungsfähige Rechenzentren.
- Initiale Zusammenarbeit mit Unternehmen mit Erfahrung in der Implementierung von KI-Lösungen.
- Mitarbeitende im Umgang mit KI-Technologien schulen und Erfahrung wie auch Wissen der Technologiepartner rasch transferieren.
- Gesammelten Daten und Erkenntnisse nutzen, um die Systeme kontinuierlich zu verbessern und an die bahnspezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Weiterführende Links:
Schweizerische Bundesbahnen: SBB-CIO Jochen Decker setzt auf KI statt Beton
Künstliche Intelligenz bei der DB
How Hitachi Rail is Using Metaverse and AI to Transform the Railway Industry
Case study – Network Rail: Laying the groundwork for AI adoption with a data-first strategy
McKinsey (2021), „The journey toward AI-enabled railway companies“
