Data Analytics T-Systems prognostiziert Abfahrtszeiten für Deutsche Bahn

Wenn schon nicht pünktlich, dann wenigstens mit Ansage: Die Deutsche Bahn will künftig Verspätungen genauer vorhersagen können. Realisiert werden soll das mit mit den Data–Analytics–Services von T-Systems. Vorgestellt wird die Lösung auf der Innotrans.

Damit will die Deutsche Bahn die bestehenden Echtzeit-Prognosen zu An- und Abfahrtszeiten im Bahnverkehr verbessern. Im Minutentakt werden dabei die Fahrplandaten für mehr als zwei Millionen Halte pro Tag mit der aktuellen Verkehrslage abgeglichen. Während der Berechnungen werden die Positionsmeldungen aller fahrenden Züge innerhalb von Sekunden in Rechenzentren von T-Systems analysiert und in Echtzeit jeweils eine Prognose für den restlichen Zuglauf erstellt.

Der dabei verwendete Algorithmus nutzt unter anderem Verfahren des maschinellen Lernens („Künstliche Intelligenz“). Dazu bedient er sich verschiedener Prognosemodelle, die je nach Verkehrslage dynamisch ausgewählt werden. Im 24-Stunden-Rhythmus werden die Modelle nachts auf historischen Daten trainiert. So verbessert sich die Prognosegenauigkeit kontinuierlich und passt sich an die aktuellen Verkehrsgegebenheiten an. Die Prognoselösung basiert auf einer Eigenentwicklung von T-Systems und deren Tochterunternehmen T-Systems Multimedia Solutions und wird in einem gemeinsamen Projekt mit der Deutschen Bahn weiterentwickelt und eingeführt.

Die Lösung soll bereits ab dem zweiten Quartal 2017 die Information der Reisenden bei Verspätungen von Fernverkehrs- und Nahverkehrszügen spürbar verbessern und wird dann durch weitere Daten kontinuierlich weiterentwickelt – ganz im Sinne von Smart Data. Per Smartphone und App, aber auch an den Bahnhöfen, werden sich Kunden der Deutschen Bahn damit bis zu 90 Minuten im Voraus über Abfahrtszeiten in Echtzeit informieren können. Dieser Service erhöht die Planungssicherheit und Zeitsouveränität der Reisenden.