Die Deutsche Bahn treibt den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran – dieses Mal im Bereich der S-Bahn-Systeme. Wie die Bahntochter S-Bahn Hamburg mitteilte, sollen neue KI-gestützte Technologien künftig dabei helfen, die Auslastung von Zügen genauer und früher vorherzusagen. Ziel ist es, den Fahrgästen in Echtzeit verlässliche Informationen über die Auslastung bereitzustellen – und damit sowohl den Komfort als auch die Planungssicherheit im Nahverkehr zu verbessern.
Datenerhebung mit Lichtschranken – nun kombiniert mit KI-Analyse
Bereits heute erfasst die Deutsche Bahn an zahlreichen Stationen in Hamburg sowie testweise an mehreren Bahnhöfen in Berlin die Passagierströme durch Lichtschranken-Technologie. Diese Sensoren zählen, wie viele Menschen in einen Zug ein- und aussteigen. Auf Basis dieser Rohdaten lässt sich bereits abschätzen, wie stark eine S-Bahn zu bestimmten Tageszeiten oder Wochentagen ausgelastet ist.
Neu ist nun, dass diese Messdaten in einem KI-gestützten Prognosemodell verarbeitet werden. Dabei werden die aktuellen Zählwerte mit historischen Daten und weiteren Kontextinformationen – etwa zu Wetter, Großveranstaltungen oder Ferienzeiten – verknüpft. Die KI lernt auf dieser Grundlage Muster und kann die künftige Auslastung einzelner Züge oder Linien mit höherer Präzision vorhersagen.
Vorteile für Fahrgäste und Betriebsplanung
Für Fahrgäste soll sich das in praktischer Hinsicht unmittelbar bemerkbar machen: Bereits vor Fahrtantritt sollen sie künftig über die App oder digitale Anzeigetafeln Informationen zur erwarteten Auslastung erhalten. Wer flexibel ist, könnte so gezielt einen weniger vollen Zug wählen und das Gedränge zu Stoßzeiten vermeiden.
Aber auch für die Betriebsplanung bietet die Technologie Vorteile. Die Bahn kann mit Hilfe der Prognosen Zugkapazitäten besser anpassen, etwa durch Verstärkerzüge bei erwarteten Engpässen. Zudem lassen sich Engstellen im Netz früher erkennen – ein wichtiger Beitrag zur langfristigen Verbesserung der Pünktlichkeit und zur Erhöhung der Kundenzufriedenheit.
Berlin als Testregion, Hamburg als Vorreiter
In Hamburg ist das System bereits an nahezu allen S-Bahn-Stationen aktiv und Teil des Regelbetriebs. In Berlin befindet sich das Projekt dagegen noch in der Testphase. Hier will die Bahn erste Erfahrungen sammeln und das Zusammenspiel von Lichtschranken, Datenerfassung und KI-gestützter Analyse weiter optimieren. Sollte sich das System bewähren, ist ein flächendeckender Einsatz im gesamten Bundesgebiet denkbar.
Teil einer umfassenden Digitalstrategie
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Fahrgastprognose ist Teil der Digitalisierungsstrategie der Deutschen Bahn, die unter anderem auch den digitalen Stellwerksausbau, KI-gesteuerte Wartungssysteme sowie den autonomen Bahnbetrieb in Pilotprojekten umfasst. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit und Attraktivität des Schienenverkehrs nachhaltig zu steigern – gerade in urbanen Ballungsräumen, wo die S-Bahn eine zentrale Rolle für Pendler und Touristen spielt.
