Im dynamischen Umfeld des öffentlichen Verkehrs sind Genauigkeit und Effizienz von größter Bedeutung. Mit KI-basierten Vorhersagen von Abfahrts- und Ankunftszeiten, einer robusten Datenanalyseplattform und einer konsequenten Unterstützung des Verkehrsmanagements ermöglichen wir es dem öffentlichen Nahverkehr, im Zeitalter der datengestützten, intelligenten Entscheidungsfindung erfolgreich zu sein. Begleiten Sie uns auf eine Reise, bei der Daten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden, operationelle Exzellenz zur Norm wird und die Fahrgäste die Vorteile der Verkehrsoptimierung genießen.
T-Systems bietet eine innovative Lösung für genauere und stabilere Vorhersagen von Ankunfts- und Abfahrtszeiten. Wir nutzen verschiedene Datenquellen und setzen moderne Verfahren für überwachtes und unüberwachtes Lernen auf skalierbaren Open-Source-Plattformen ein, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren. Unser Konzept besteht im Wesentlichen darin, mit Hilfe verschiedener Modelle inkrementelle Verspätungsprognosen im Verlauf einer Zugfahrt zu erstellen. Diese Lösung garantiert eine Verfügbarkeit von 99,9 Prozent, erweiterbare Prognosealgorithmen und eine hohe Leistungsfähigkeit dank spezialisierter Knoten (GPU) und reichlich Bandbreite. Auf der Grundlage eines On-Demand-SaaS-Modells und einer Fast-Lambda-Architektur haben wir eine hochgradig skalierbare Plattform für die Verkehrsoptimierung entwickelt, die Echtzeitanforderungen und die Modellierung umfangreicher Datensätze vereint. Es ist unsere Vision, Mehrwert zu bieten, Kunden und Qualität in den Vordergrund zu stellen und den Prognoseprozess zum Nutzen der Reisenden zu verbessern.
Unerwartete Ereignisse können Zugverspätungen verursachen. Allerdings kann der Stress vermieden werden, der für die Fahrgäste wie auch für die Mitarbeiter der Verkehrsbetriebe mit der Suche nach Anschlussverbindungen und alternativen Reisemöglichkeiten verbunden ist. Der Prognoseautomat berechnet die Zeit für die Ankunft und Abfahrt von Zügen 90 Minuten im Voraus und aktualisiert sie minütlich. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz arbeiten bei der automatischen Vorhersage zusammen. Für die Berechnungen werden Daten aus verschiedenen Quellen integriert. Das Ergebnis? Eine Genauigkeit der Vorhersagen, die bei der Verkehrsplanung früher unerreichbar war. Mit T-Systems und KI erlangen Sie einen Wettbewerbsvorteil in der Branche.
T-Systems hat eine umfassende Einzugsgebietsanalyse (Analyse der Herkunft der Fahrgäste oder Nutzer anhand von Standortdaten und Einzugsgebieten) durchgeführt, um die Verbindungen zwischen verschiedenen deutschen Städten zu optimieren. Dabei wurden die relevanten Einzugsgebiete für Busverbindungen akribisch untersucht, so dass wir schließlich bei der Sommerauswertung die 20 wichtigsten Herkunftsgebiete für die Strecke Stuttgart–Hamburg identifizieren konnten. Dazu haben wir Daten über die Herkunft-Ziel-Beziehungen von Gemeinden, in Fünf-Stunden-Intervalle kategorisierte Abfahrtszeiten und Bewertungen für fünf verschiedene Tagestypen verwendet. Darüber hinaus haben wir die Analysen anhand von zwei unterschiedlichen Zeiträumen durchgeführt, die sowohl Sommer- als auch Winterdaten umfassen, und die Reisezeiten zwischen den Städten berücksichtigt. Dieser datengestützte Ansatz ermöglichte uns nicht nur die Quantifizierung der tatsächlichen Einzugsgebiete, sondern lieferte auch unschätzbare Erkenntnisse für die Anpassung gezielter Marketingstrategien. Dadurch wurde das Reiseerlebnis optimiert und die Effizienz für die Fahrgäste insgesamt verbessert.
Die digitale Kamerabildanalyse hat verschiedene Anwendungen im öffentlichen Verkehr. Unsere maschinellen Lernalgorithmen sind in der Lage, Situationen zu erkennen, die von Kameras in Fahrzeugen und an Bahnhöfen aufgenommen werden, beispielsweise Fahrgastanzahl, Sitzplatznutzung, Gefahrenerkennung, Vandalismus, Zählen von Objekten sowie das Erfassen und Analysieren von Bewegungsmustern. Die Auswertung erfolgt anonym und direkt an der Quelle, es werden also keine Videodateien gespeichert oder weitergeleitet. Darüber hinaus kann die vorhandene Infrastruktur genutzt werden. Daher ist unsere Lösung kosteneffizient und entspricht den Anforderungen unserer Kunden und ihrer jeweiligen Regierungen.
Im dynamischen Umfeld von Verkehrswesen und Routenplanung stellt die Integration von Live-Dashboards einen entscheidenden Fortschritt dar. Die Software liefert Echtzeiteinblicke in die Verkehrsbedingungen und hilft bei der Analyse von Routenoptimierungen, insbesondere bei öffentlichen Verkehrsmitteln wie Bussen. Mitarbeiter im öffentlichen Nahverkehr, sowohl im Bus als auch außerhalb des Dienstes, können jetzt automatisiert mobile Benachrichtigungen zu aktuellen Themen erhalten, was einen effizienteren Nahverkehr ermöglicht. Wirklich interessant ist, dass diese Live-Dashboards auch außerhalb der Zentrale über mobile Geräte abgerufen werden können. Mit unseren IT-Lösungen können andere Unternehmen ähnliche Systeme implementieren, die nicht nur den Nahverkehr verbessern, sondern durch die Optimierung von Routen und die Förderung nachhaltigerer Mobilitätspraktiken auch dazu beitragen, Emissionen zu verringern.
