Warum jetzt? – Der Kontext für KI in der Bahnlogistik

Die Bahnlogistik steht unter enormen wirtschaftlichen Druck, dazu kommen Trassenengpässe und Fachkräftemangel. KI ist hier kein “nice to have”, sondern ein Hebel für Verfügbarkeit, Planbarkeit und Kosteneffizienz. Europäische Programme wie Europe’s Rail (Nachfolger von Shift2Rail) treiben Digitalisierung, Automatisierung und KI branchenweit voran. Schwerpunkte reichen von “smart freight trains” bis zu groß angelegten Tests der Digitalen Automatischen Kupplung (DAC), die Kapazitäten im Güterverkehr spürbar heben soll.

Auch Verbände und Studien zeigen: Bahnunternehmen implementieren KI entlang von rund 20 Kernanwendungsfällen – von der Instandhaltung bis zur Disposition. Eine UIC-Studie (mit McKinsey) belegt den breiten Einsatz, aber auch die Notwendigkeit eines systematischen Vorgehens.

1. Die wichtigsten Use Cases im Überblick

1.1 Anomalie-Erkennung entlang der Wertschöpfung

Anomalie-Erkennung ist der “Rauchmelder” Ihrer Infrastruktur: Sensorik an Fahrzeugen, Weichen, Achslagern oder IT-Systemen erkennt Abweichungen frühzeitig und bevor es teuer wird. Der Nutzen reicht von Asset-Sicherheit bis Cyber-Resilienz. Praxisbeispiele reichen von KI-gestützter Bildanalyse an Wagen bis zur Objekterkennung im Fahrbetrieb, die das Lokpersonal unterstützen soll.

1.2 Anomalie-Erkennung entlang der Wertschöpfung

Zustandsdaten aus Sensorik, Diagnose und Inspektion werden mit KI-Modellen verknüpft, um Ausfälle vorherzusagen und Wartung “just-in-time” zu planen. KI-gestützte visuelle Diagnostik und Condition-Based Maintenance soll die Kapazität der Werkstätten erhöhen, in großen Rangierbahnhöfen werden Wagen automatisiert und täglich zehntausendfach geprüft. Aktuell werden wird der Einsatz von KI-basierten Prüfungen (etwa von Schutzfolien an Autotransporten) erprobt.

1.3 Kapazitätsplanung, Disposition und Energieeffizienz

KI hilft, Knoten zu entwirren: Trassen- und Vorschub-Kapazitäten, Umläufe, Personalplanung, Energieoptimierung – alles hängt zusammen. Beispielhaft zu nennen ist hier die KI-gestützte Verzahnung von vorausschauender Instandhaltung und Betrieb, um Verfügbarkeit und Planbarkeit zu erhöhen. Mit der Digitalen Automatischen Kupplung (DAC) entstehen zudem neue Daten- und Energiepfade am Zug selbst, ein Enabler für “smart operations” in Echtzeit.

1.4 Datenzuordnung & Stammdaten-Qualität

In der Praxis existieren Asset-Informationen oft fragmentiert in ERP, Instandhaltungs- und Telematiksystemen. KI kann Datensätze kontextbasiert und ohne starre Regeln abgleichen und reduziert dadurch manuelle Pflege, Dubletten und Fehlentscheidungen. Die ONTEC AI Plattform kann Daten aus unterschiedlichen Datenquellen ziehen und den Nutzer*innen als Antwort präsentieren. Am Beispiel der SBB, die Deep-Learning-Technologie zur Verwaltung ihrer unzähligen Bahnrelais einsetzen, zeigt sich, wie selbst “unscheinbare” Bauteil-Identifikation durch KI den manuellen Aufwand reduziert und die Effizienz damit deutlich verbessert.

1.5 Schnelle Entstörung & operative Assistenz

Wenn’s brennt, zählt Zeit. KI-Assistenzsysteme priorisieren Tickets, schlagen Maßnahmen vor und liefern “Best Practices” aus einer Wissensbasis. Nicht nur im Bahnbereich werden bereits Frühwarn- und Störungsprognosen genützt, um Auswirkungen schneller zu erkennen und Systeme zu stabilisieren.

1.6 Wissensmanagement & GenAI-Copilots

Mit dem Ruhestand erfahrener Kolleg*innen entstehen Wissenslücken. KI kann Handbücher, Störungsberichte und Normen semantisch erschließen und als Copilot bereitstellen. Das Anwendungsgebiet reicht vom Werkstatt-Tablet bis zum Leitstand. UIC betont, dass KI entlang des gesamten Sicherheitszyklus unterstützen kann und unterstreicht damit den Bedarf an gut kuratiertem, zugriffsberechtigtem Wissen. Ein spannendes Beispiel außerhalb des Bahnbereichs für die praktische Umsetzung eines KI-basierten Wissensmanagement-Tools ist der Digital Knowledge Butler des BRZ.

2. Voraussetzungen: Daten, Governance, MLOps & Sicherheit

Ohne “digitale Hausordnung” bleibt KI ein Stückwerk. Was nötig ist:

• Digitalisierung von Wissen & Prozessen: Egal ob Wartungsprotokolle oder Bauartblätter, KI kann nur digital erfasstes Wissen erschließen.
• KI-Strategie & Zielbild: Eine gute KI-Strategie ist die Voraussetzung dafür, dass man mit KI erfolgreich ist. Die Fragen „Wo schafft die KI einen Wert (Use Case Portfolio)?“, „Wie wird sie betrieben (Cloud/On Prem, verwendete Modelle, Datenschutz, …)?“, „Woran wird der Erfolg der KI gemessen (KPIs)?“ sind vor dem Beginn eines KI-Projekts zu beantworten.
• Data Engineering & Datenqualität: Selbst Daten, die bereits digital vorliegen, müssen für den Einsatz in KI (mittels Data Engineering) vorbereitet werden. Dazu werden Speicherorte (Konnektoren) festgelegt, aus denen die Daten in für KI lesbare Formate umgewandelt und durch Extraktoren ausgelesen werden (wobei jeder File-Typ seine eigenen Extraktoren hat). Da mittels eigens angepassten Extraktoren bessere Ergebnisse erzielt werden können, verzichtet ONTEC hier in der Regel auf den Einsatz von Standard-Libraries.
• MLOps & Integration: Eine erfolgreiche Integration von KI in die Leit- und Betriebsprozesse setzt ein Ende-zu-Ende-Denken, des Systems voraus, also die intelligente Verzahnung von Entwicklung, Wartung und Betrieb.
• IT-Sicherheit & Compliance: KI eröffnet Chancen, aber auch Angriffsflächen. Sie kann die Sicherheit unterstützen, dazu ist Governance (Datenzugriffe, Auditierbarkeit, …) jedoch zwingend notwendig.
• KI-Readiness & Change: Akzeptanz, Schulungen und klare Rollen unterstützen Teams dabei, die Ressource KI wirklich zu nützen und den Ergebnissen im richtigen Ausmaß zu vertrauen.

Quick Wins, ROI und ein pragmatischer Einstieg

Erfolgreiche Projekte starten mit klar abgegrenzten, datenreichen Use Cases Hier ein paar Beispiele aus dem Bahnbereich:

• Visuelle Inspektion von Wagen/Zügen mit KI: Eine Anwendung, die bei europäischen Bahnen bereits im Einsatz ist und sich sehr gut skalieren lässt. Der Nutzen? Geringere Taktzeiten, verbesserte Sicherheit und eine hohe Datenqualität.
• Zustandsüberwachung kritischer Komponenten (z.B. Radsätze, Weichenantriebe): Große Datensets an multimodalen Daten (Schienenverlauf, Vibration, akustische Signale, Bilder, …) können miteinander in Verbindung gebracht und analysiert werden. Das erlaubt es, komplexe Verschleißprozesse zu simulieren, Anomalien frühzeitig zu erkennen, dynamisch über Reparaturtätigkeiten zu entscheiden und unnötige Wartungszyklen zu vermeiden.
• Wissensdatenbank für Entstörung/Instandhaltung: Die Einstiegsbarrieren sind gering, der Nutzen für neue Mitarbeitende ist immens. Statt Expertise immer wieder neu im Unternehmen aufzubauen, wird bereits vorhandenes Wissen mittels KI einfach zugänglich gemacht, auch wenn die Know-how-Träger gar nicht mehr im Unternehmen sind.

Faktoren bei der Betrachtung des ROI für ein KI-Projekt umfassen beispielsweise vermiedene Ausfallkosten und eingesparte Inspektionszeiten. Denen gegenüber stehen Entwicklungskosten und die Betriebskosten der KI-Lösung. Schwerer zu beziffern, aber strategisch ebenso relevant sind sekundäre Effekte wie Sicherheit, Mitarbeiterbindung und Kundenzufriedenheit.

KI-Fahrplan in 5 Schritten

• Use-Case-Portfolio priorisieren nach Wert, Umsetzbarkeit und Datenreife. Die UIC hat dazu 2024 eine spannende Studie durchgeführt, die hier abrufbar ist.
• Dateninventur & Architektur inklusive Gap-Analyse zur KI-Readiness der vorhandenen Daten.
• Pilot um die Use Cases zu testen und Metriken zur Erfolgsmessung.
• Projektumsetzung unter Berücksichtigung von MLOps und intelligenter Betriebsintegration.
• Skalierung und kontinuierliches Lernen, nachschärfen der Modelle, Dokumentation und Wissensmanagement.

Fazit & Impuls zur Diskussion

KI in der Bahnlogistik ist kein Moonshot mehr, sondern gehört in den Werkzeugkasten. Von der Kamera bei der Wagenprüfung bis zur Wissensmanagementplattform in der Leitstelle, Europas KI-for-Rail-Initiativen zeigen den Kurs: datengetriebene Verfügbarkeit, effizientere Prozesse und resilientere Infrastruktur.

Impuls für KI-Entscheider:

• Wählen Sie drei Use Cases, die innerhalb eines Jahres einen messbaren Wert stiften.
• Investieren Sie parallel in die Digitalisierung der Daten und Datenqualität, damit der Proof of Concept keine Sackgasse bleibt.
• Verankern Sie Governance und Security von Beginn an, denn KI ist nur so gut wie ihr Regelwerk.

Klingt spannend? Reden wir darüber!

Seit vielen Jahren entwickeln wir bei ONTEC neben individuellen Softwarelösungen speziell für Bahnunternehmen auch KI-Lösungen in vielen Bereichen. Das umfassende Know-how, das wir uns über die Bahnbranche angeeignet haben, setzen wir zur vollsten Zufriedenheit unserer Kunden ein. Gerne diskutieren wir mit Ihnen darüber, wie KI auch Ihre Prozesse effizienter und sicherer gestaltet und entwickeln gemeinsam Use Cases für Ihren Anwendungsfall.

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