Potenzial von KI im Bahnbetrieb: Grundlagen und Anwendungen
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Schienenverkehr entscheidend voranzubringen – wenn sie zielgerichtet eingesetzt und sinnvoll integriert wird.
Beiträge zum Thema Betriebsdatenauswertung
Mehr Zeit im Fahrgasteinsatz – mit produktiven Assets in die Zukunft
Das strategische Asset Management verfolgt eine kontinuierliche Optimierung von Bestand und Einsatz der Fahrzeuge im Fernverkehr.
Digitale LST-Planung in aktuellen Projekten
Der Einsatz des ProPlan-Datenmodells soll die Qualität und Geschwindigkeit der Prozesse in den Projekten der Digitalen Schiene erhöhen.
Smarte Daten, zufriedenere Fahrgäste, mehr Effizienz bei DB Regio
Ziel von „Regiolytics“ ist, den Betrieb unter Wirtschaftlichkeitsaspekten zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Beschleunigung mathematischer Optimierung durch maschinelles Lernen
Die automatische Dispositionsassistenz basiert auf einem KI-Methodenmix, der Verspätungen mit diskriminierungsfreien Empfehlungen minimieren soll.
Digitalisierung der Schiene bringt uns alle miteinander ans Ziel
Die IT-gestützte Optimierung betrieblicher Prozesse erhöht die Sicherheit und Effizienz des Systems und schafft schnellen Mehrwert für Kunden und Mitarbeitende.
Die neue Sicherheitskultur in der betrieblichen Überwachung
Eine neue Sichtweise im Umgang mit menschlichen Fehlhandlungen wird schrittweise in unterschiedlichen Prozessen und Verfahren der DB InfraGO AG umgesetzt.
Mit erneuerter Reisendeninformation die Kundenbedürfnisse erfüllen
Erste Ergebnisse von 10 Jahren technischer und organisatorischer Modernisierungs- und Entwicklungsarbeit sind bereits an über 700 Bahnhöfen zu sehen.
Qualität von Trainingsdaten für KI im Bahnbetrieb
Vertrauenswürdige Systeme der Künstlichen Intelligenz sind zukünftig eine Grundlage für eine höhere Wettbewerbsfähigkeit des Verkehrsträgers Schiene.
Mit digitalen Zwillingen zu vorausschauender Instandhaltung
Die realitätsnahe Abbildung von Schienenfahrzeugen in einer virtuellen Umgebung ermöglicht eine bessere Vorhersage von Störungen und Ausfällen und trägt damit zu einem stabileren Betrieb bei.
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