Auslastung und Besetztgrad als Kenngrößen der Zukunft

Die Öffentlichen sollen attraktiver werden, aber nicht teurer. Nimmt man diese Anforderung ernst, rücken als wichtige Kenngrößen Auslastung und Besetztgrad in den Fokus. Darüber wird bereits seit vielen Jahren gesprochen. Durch die rasante Entwicklung von KI und Machine Learning scheint das Thema jetzt richtig ins Laufen zu kommen.

Vorausetzung sind Fahrgastzählsysteme, die eine hohe Rohdatenqualität liefern. Im Live-Betrieb ist keine Zeit für die statistische Bereinigung angelieferter Fahrgastdaten. Infrarotbasierte Zählsensoren sind unempfindlich für Störungen durch Licht- und Wärmeschwankungen. Das prädestiniert sie für die KI-unterstützten Lösungen der Zukunft.

Nutzen für die Fahrgäste

Menschen im ÖPNV schauen auf ihre Handys. Da liegt es nahe, Fahrgäste über Smartphone-Apps zu informieren. Aktuelle Besetztgradinformationen, eingebettet in eine App, die Spaß macht: Das könnte für viele ein Anreiz sein, um mehr mit den Öffentlichen zu fahren.

In Zukunft werden derartige Infos durch KI-generierte Prognosen angereichert. Was beim Fahrgast ankommt, könnte zum Beispiel eine Empfehlung sein: Warte doch auf den nächsten Bus, der wird leerer sein. Oder: Nimm besser eine alternative Linie, die ist erfahrungsgemäß schwächer besetzt.

Nutzen für Leitstellen und Planer

Aktuelle Auslastungsinformationen sind auch für Leitstellen wertvoll. Unvorhersehbare Ereignisse wie Unfälle oder Wetterumschwünge können zu überfüllten Fahrzeugen führen. Ist die Leitstelle automatisch über den Besetztgrad aller eingesetzten Fahrzeuge informiert, hat sie Chance, rasch Verstärkerfahrzeuge an den Start zu bringen.

In der mittel- und langfristigen Einsatzplanung lautet die Frage: Wie wird die Auslastung in einem bestimmten Zeitraum in einem bestimmten Fahrzeug sein? KI-gestützte Prognosen werden den Planern helfen, ihre Ziele einzuhalten: Pünktlichkeit zu gewährleisten, Fahrzeuge effizient einzusetzen und Verschleißgrade in der Einsatz- und Wartungsplanung zu berücksichtigen.