Live vom 16. Deutschen Nahverkehrstag in Koblenz spricht Lorenz Nitsch mit Dr. Thomas Walter, Product Owner Prognose im Bereich Reisendeninformation der Deutschen Bahn AG, darüber, wie Fahrgastinformation und KI im Hintergrund zusammenspielen, um Ankunfts- und Abfahrtsprognosen so verlässlich wie möglich zu machen.
Der Prognoseautomat der DB funktioniert im Grunde wie ein Navigationsgerät im Auto – er führt Fahrplan-, Echtzeit- und historische Daten zusammen, um für jeden Zug im gesamten Netz laufend die realistischste Vorhersage zu berechnen.
Highlights der Folge:
- 80/20 bei der Prognose: Der Großteil der Arbeit steckt in der Datenaufbereitung – Fahrplandaten, GPS-Positionen, Infrastrukturmeldungen und historische Streckenzeiten müssen erst zusammengeführt werden, bevor überhaupt eine Prognose berechnet werden kann.
- Automatisierung und menschliches Know-how ergänzen sich: Während die Prognosen grundsätzlich automatisiert entstehen, haben Disponenten die Möglichkeit, bei besonderen Ereignissen manuell einzugreifen, um die Vorhersage noch realistischer zu gestalten.
- Echtzeit statt Vergangenheitswerte: Die Prognosen basieren nicht nur auf Vergangenheitsdaten, sondern immer auf der aktuellen Position und Netzbelegung der Züge – ein stetiger Abgleich, der die Prognose möglichst relevant und aktuell hält.