Das Stuttgarter S-Bahn-Netzwerk wird mit künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt, um Wartungsaktivitäten zu optimieren und somit sicherzustellen, dass Züge für die Passagiere pünktlicher sind. Die Deutsche Bahn (DB) erweitert den Einsatz von KI zum Vorteil ihrer Kunden. Für die Stuttgarter S-Bahn unterstützt KI Disponenten dabei, den Verkehr im Falle eines Ausfalls so effizient wie möglich zu steuern, was zu pünktlicheren Zügen und einem stautfreien Verkehr auf stark befahrenen Strecken führt.
DB hat das KI-Tool selbst entwickelt und wird es im Laufe des Jahres 2021 in anderen S-Bahn-Netzen einsetzen. Sabina Jeschke, DB-Vorstandsmitglied für Digitalisierung und Technologie, sagte: „Künstliche Intelligenz ist der entscheidende Hebel für die Pünktlichkeit. Für die Stuttgarter S-Bahn konnten wir die Pünktlichkeit im Falle eines Ausfalls in ersten Tests um bis zu drei Prozentpunkte erhöhen. In größeren Verkehrsnetzen sind Pünktlichkeitsgewinne von bis zu zweistelligen Prozentzahlen möglich. Zudem können wir die vorhandenen Schienenkapazitäten noch effizienter nutzen und somit engere Fahrpläne und mehr Fahrzeuge ermöglichen.“ Neben KI setzt DB auch auf den Ausbau und die Modernisierung der Infrastruktur, das Programm Digital Rail Germany und neue Fahrzeuge, um die Pünktlichkeit weiter zu erhöhen.
Das KI-basierte Tool im Dispositionsabteil des Stuttgarter S-Bahn berechnet mehrere Zugsteuerungsvarianten in etwa 100-facher Echtzeit. Die Disponenten können den Verkehr vor- und zurückspulen wie in einem Video und beobachten, wie sich Entscheidungen auf die Pünktlichkeit auswirken. Auf diese Weise können mögliche Verzögerungen minimiert werden, insbesondere im Falle von Störungen wie einem umgestürzten Baum. DB setzt auch KI in der Wartung ein. Ziel ist eine umfassende, zustandsbasierte Wartung von Zügen. Mithilfe von KI-Prozessen werden Kamerabilder oder Sensordaten automatisch ausgewertet, um den spezifischen Wartungsbedarf zu ermitteln. Dies entlastet die Mitarbeiter und reduziert die Zeit, in der das Dach eines ICE-Zuges inspiziert wird, beispielsweise von mehreren Stunden auf wenige Minuten. Weitere Projekte zielen darauf ab, Ausfälle vorherzusagen: DB testet derzeit KI-Prozesse, um beispielsweise Materialbedarfe in den Fabriken vorherzusagen oder den richtigen Zeitpunkt zur Wartung oder Austausch von Radsätzen zu ermitteln. Dies erhöht die Fahrzeugverfügbarkeit weiter.
