Künstliche Intelligenz-Offensive bei der Deutschen Bahn

Disponent Leitstelle S-Bahn Stuttgart
Ein Disponent in der Leitstelle Plus der S-Bahn Stuttgart in Plochingen. Bild: © DB AG/MartinSchmolke

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) zum besseren Bahnbetrieb: Die Deutsche Bahn baut den Einsatz von KI zum Vorteil ihrer Kund:innen weiter aus: Bei der S-Bahn Stuttgart unterstützt KI die Disponent:innen dabei, den Verkehr im Störungsfall möglichst effizient zu steuern. Das sorgt für pünktlichere Züge und staufreien Verkehr auf stark befahrenen Strecken. Die DB hat das KI-Tool selbst entwickelt und wird es 2021 noch in weiteren S-Bahn-Netzen einsetzen. Auch in der Instandhaltung bewährt sich KI zunehmend. Eine KI erkennt und meldet Schäden am ICE automatisiert. Die DB wird diese Technologie künftig in mehreren ICE-Werken nutzen. Auch für Regional- und Güterzüge laufen erste Tests.
 
Sabina Jeschke, DB-Vorständin für Digitalisierung und Technik: „Künstliche Intelligenz ist der entscheidende Hebel für die Pünktlichkeit. Bei der S-Bahn Stuttgart konnten wir bei ersten Tests die Pünktlichkeit im Störungsfall um bis zu drei Prozentpunkte steigern. In größeren Verkehrsnetzen sind sogar bis zu zweistellige Pünktlichkeitsgewinne möglich. Zudem können wir die vorhandenen Schienenkapazitäten noch effizienter nutzen und ermöglichen so eine engere Taktung und mehr Fahrzeuge.“ Die DB setzt neben KI zudem auf Ausbau und Modernisierung der Infrastruktur, das Programm Digitale Schiene Deutschland und neue Fahrzeuge, um die Pünktlichkeit weiter zu steigern.
 
Das KI-basierte Werkzeug in der Disposition der S-Bahn Stuttgart berechnet in ca. 100-facher Echtzeit mehrere Varianten der Zugsteuerung. Die Disponent:innen können wie in einem Video den Verkehr vor- und zurückspulen und beobachten, wie sich Entscheidungen auf die Pünktlichkeit auswirken. Gerade bei Störungen wie einem umgeknickten Baum können so mögliche Verspätungen minimiert werden.
 
Die DB nutzt KI auch in der Instandhaltung. Ziel ist eine flächendeckend zustandsbasierte Wartung der Züge. Mit Hilfe von KI-Verfahren werden Kamerabilder oder Sensordaten automatisiert ausgewertet, um den konkreten Instandhaltungsbedarf zu ermitteln. Das entlastet die Mitarbeiter:innen und verringert die Zeit, in der beispielsweise das Dach eines ICE inspiziert wird, von mehreren Stunden auf wenige Minuten. Weitere Projekte zielen auf die Vorhersagbarkeit von Ausfällen: Derzeit testet die DB zum Beispiel KI-Verfahren, um den Materialbedarf in den Werken oder den richtigen Zeitpunkt für die Wartung oder den Austausch von Radsätzen vorherzusagen. Das steigert die Fahrzeugverfügbarkeit weiter.

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