12.05.26 | Smarte ÖPNV-Planung: Wie KI Angebot und Nachfrage ausbalanciert

Referent:innen

Prof. Dr. Michael Ortgiese - Die gemeinsame Professur der Technischen Universität Berlin und dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist mit der Leitung der Abteilung für Verkehrsmanagement und ÖPNV (Öffentlicher Personennahverkehr) am Institut für Verkehrssystemtechnik des DLR verbunden

Dr. Katharina Peine - Head of Product & Innovation Management bei der highQ Computerlösungen GmbH, Verantwortlich für Forschungs- und Innovationsprojekte sowie Produktverantwortliche für die highQ MobilitySuite (Multimodale Mobilitätsplattform)

Markus Hug - Produktentwicklungsverantwortlicher für sämtliche Planungssyteme bei der highQ Computerlösung und zuständig für die Erweiterung der integrierten Verkehrsplanung durch KI-gestützte Verfahren

Leistungen und Mehrwerte

Die Anforderungen an attraktive ÖPNV-Angebote steigen: Erreichbarkeit und Mobilitätsgarantien sollen verbessert und zugleich wirtschaftliche Herausforderungen, insb. auch im Bereich Neustrukturierung der technischen und organisatorischen Angebotsstrukturierung, bewältigt werden. Automatisierung, wachsende Datenverfügbarkeit und der Einsatz Künstlicher Intelligenz ermöglichen eine flexible, effiziente und qualitativ hochwertige Angebotsgestaltung.In Kombination mit Logik- und Simulationsmodellen wird der Fahrplanentwurf dynamischer und in Echtzeit optimierbar.

Der Einblick zeigt auf, wie regionale Daten- und Serviceräume die abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Verkehrsunternehmen und Aufgabenträgern unterstützen. Hierauf aufbauend werden die Potenziale der regionalen Vernetzung von Prozessen und Systemen mit dem hiermit verbundenen Datenaustausch aufgezeigt. Die gemeinsame Betrachtung dieser beiden Ebenen führt schließlich zu den Potenzialen und Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz beim Fahrplanentwurf bzw. der flexiblen Angebotsgestaltung.

Sie erfahren:

– Steigende Anforderungen an Attraktivität, Erreichbarkeit und Wirtschaftlichkeit

– Automatisierung und Daten als Treiber neuer Lösungen 

– KI kombiniert mit Logik- und Simulationsmodellen 

– Echtzeitoptimierung und dynamischer Fahrplanentwurf 

– Regionale Vernetzung von Daten, Prozessen und in der Region beteiligten Akteuren 

– Einsatzpotenziale für flexible Angebotsgestaltung

Zielgruppe und Voraussetzungen

– Verkehrsunternehmen
– Anbieter ergänzender Mobilitätsdienstleistungen
– Aufgabenträger
– Akteure der regionalen integrierten Verkehrsplanung
– Weitere regionale Akteure mit datenrelevanten Prozessen

Besonders profitieren Verkehrsunternehmen, da sie als operativ Verantwortliche für die Angebotsgestaltung datengetriebene und KI-basierte Optimierungsansätze unmittelbar anwenden und damit Effizienz, Qualität und Wirtschaftlichkeit ihres Angebots direkt verbessern können.

Es sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich; Ziel ist es, ein grundlegendes Verständnis für datengetriebene und KI-gestützte Optimierungsansätze im regionalen Mobilitätskontext sowie deren Anforderungen an Prozesse und Zusammenarbeit zu vermitteln.