Öffentlicher Verkehr

Effiziente Datenlösungen für den öffentlichen Verkehr

Im öffentlichen Verkehr sind Daten der Schlüssel zu reibungslosen Abläufen, optimierten Fahrplänen und prädiktiver Wartung.
Ein Tram im Stadtverkehr mit roten SitzenEin abstrakter Datenfluss zwischen verschiedenen Servern

Herausforderungen

Abnutzung des Rollmaterials

Hohe Belastung und manuelle Schienenkopfkonditionierung führen zu übermässigem Verschleiss, steigenden Instandhaltungskosten und kürzeren Lebenszyklen der Fahrzeuge.

Echtzeitdaten

Daten über den Zustand und die Nutzung des Rollmaterials sind oft unvollständig oder verzögert, was die effiziente Planung von Wartung und Betrieb erschwert.

Isolierte Daten-Silos

Getrennte Datensysteme erschweren den Austausch und die Analyse relevanter Informationen, wodurch ineffiziente Prozesse und Verzögerungen entstehen.

Daten-Infrastruktur

Fehlende oder unzureichende digitale Infrastruktur verhindert die umfassende Nutzung von Betriebs- und Sensordaten zur Optimierung von Wartung und Betriebsprozessen.

Kompetenzen

Mit langjähriger Erfahrung und tiefem Verständnis der Herausforderungen im öffentlichen Verkehr entwickeln wir Lösungen, die Ihren Betrieb effizienter und zukunftssicher machen.

Datenplattformen für vernetzte Systeme

Wir schaffen die Grundlage, um unterschiedliche Systeme wie Fahrzeugdaten, Fahrgastinformationen und Ticketing zu integrieren.

Schienenkopf­konditionierung

Wir entwickeln datenbasierte Lösungen, die die Überwachung und Wartung der Schienenköpfe optimieren, um den Verschleiss zu minimieren und die Lebensdauer der Infrastruktur zu verlängern.

Prädiktive Wartung

Mit modernen Analysen und Machine-Learning-Algorithmen ermöglichen wir die vorausschauende Wartung, um Ausfälle zu verhindern und die Verfügbarkeit Ihrer Fahrzeuge zu maximieren.

Business Intelligence Dashboards

Klar verständliche Dashboards bieten Ihnen wichtige Kennzahlen zu Betriebsabläufen, Rollmaterial und Servicequalität auf einen Blick.

Referenzen

BERNMOBIL Städtische Verkehrsbetriebe Bern

KI mobile Schienenkopfkonditionierung bei BERNMOBIL

In einem innovativen Forschungsprojekt mit Bernmobil und PROSE entwickeln wir mithilfe von KI und Sensorik eine intelligente Lösung zur Schienenkopfkonditionierung, die Lärm und Verschleiss minimiert. Durch eine effiziente Datenpipeline und Edge-Computing-Technologie werden präzise Massnahmen in Echtzeit ermöglicht.

Referenz anschauen
Operative Datasystems
Artificial Intelligence
Business Intelligence - Data Platforms
Data Consulting

Glossar

Antworten auf häufige Fragen zur datengetriebenen Transformation im öffentlichen Verkehr

Data Science Use Case - Defekte Teile auf Bildern erkennen

Warum Data Science für Unternehmen wichtig ist?

Was ist der Unterschied zwischen Supervised & Unsupervised Learning?

Was ist ein Data Lake?

Was ist ein Data Warehouse?

Was ist eine Data Pipeline?

Learnings
Ressourcen
How to

FAQ

Antworten auf häufige Fragen zur datengetriebenen Transformation im öffentlichen Verkehr
Was ist prädiktive Wartung und wie profitiert der öffentliche Verkehr davon?

Prädiktive Wartung nutzt Datenanalysen und Algorithmen, um Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen. Dadurch werden Ausfälle minimiert und die Lebensdauer von Fahrzeugen und Infrastruktur verlängert.

Welche Vorteile bietet eine Schienenkopfkonditionierung?

Schienenkopfkonditionierung reduziert Verschleiss, verbessert die Fahrsicherheit und verlängert die Wartungsintervalle, wodurch Betriebskosten gesenkt werden.

Wie können Datenplattformen den öffentlichen Verkehr effizienter machen?

Datenplattformen zentralisieren und verknüpfen Informationen aus verschiedenen Systemen wie Fahrplandaten, Fahrzeugtelemetrie und Ticketing. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Analyse, optimiert betriebliche Abläufe und verbessert die Entscheidungsfindung in Echtzeit. So können Verspätungen minimiert, Ressourcen effizienter eingesetzt und der Service für Fahrgäste verbessert werden.

Wie können Echtzeitdaten im öffentlichen Verkehr genutzt werden?

Echtzeitdaten ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Störungen, optimierte Fahrgastinformationen und eine bessere Planung von Ressourcen wie Fahrzeugen und Personal.

Wie können Fahrpläne mit datenbasierten Ansätzen optimiert werden?

Datenmodelle analysieren Nutzungsmuster und Verspätungen, um Fahrpläne präzise anzupassen und Engpässe zu reduzieren.

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Portraits von Nino Müller, Dr. Marc Tesch, Dr. Sebstian Lienert und Eric Rufer aus dem Substring Team mit jeweils blauem Hintergrund