KI optimiert Buslinien zur Verkürzung der Wartezeiten

Lange Wartezeiten an Bushaltestellen schrecken Fahrgäste ab und mindern die Attraktivität des Nahverkehrs. In vielen Städten machen Warte- und Umsteigeverzögerungen einen großen Teil der Reisezeit aus – eine Studie ergab, dass Wartezeiten außerhalb des Fahrzeugs etwa 17–40 % der gesamten Reisezeit ausmachen können. Schon kleine Verzögerungen verringern die Fahrgastzahlen: In London führte eine 1 % längere Reisezeit zu einem Rückgang der Nutzung des Nahverkehrs um etwa 0,61 %.

Um dem entgegenzuwirken, analysieren moderne, KI-gesteuerte Planungstools Echtzeit- und historische Daten (Fahrgastmuster, Verkehr, Wetter usw.), um intelligentere Busfahrpläne und -routen zu erstellen. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, „genauere und zuverlässigere Fahrpläne zu erstellen“ und versprechen, „Wartezeiten zu reduzieren und die Pünktlichkeit der Fahrten zu verbessern“.

KI-Lösungen für die Planung und Steuerung des öffentlichen Busverkehrs

KI unterstützt Verkehrsplaner auf vielfältige Weise, um Wartezeiten und Verspätungen zu reduzieren:

• Nachfrageprognose: KI-Algorithmen analysieren vergangene Fahrgastzahlen, Wetter, Veranstaltungen und Tageszeiten, um vorherzusagen, wann und wo Busse benötigt werden.
  Durch die Anpassung des Fahrzeugeinsatzes an die Nachfrage können Betreiber Überfüllung oder Unterauslastung vermeiden. Beispielsweise nutzen Verkehrsunternehmen heute KI-gestützte Prognosen, um den Fahrzeugeinsatz zu optimieren und Überfüllungen während der Stoßzeiten zu verhindern.

• Vorausschauende Fahrplanerstellung und Steuerung: Maschinelles Lernen erkennt, welche Faktoren (Verkehr, Verzögerungen beim Einsteigen usw.) die Pünktlichkeit beeinflussen, und passt Fahrpläne oder Einsatzanweisungen entsprechend an.
  Beispielsweise simulieren Tools wie FlowOS den Fahrzeugverlauf und empfehlen Echtzeitmaßnahmen (Halten oder Auslassen von Haltestellen, Anpassung der Geschwindigkeit), um Busse im Zeitplan zu halten.
  In der Praxis bedeutet das, dass Fahrpläne kontinuierlich optimiert werden, um Verspätungen und Fahrzeuganhäufungen frühzeitig zu minimieren.

• Priorisierung an Ampeln & Routenführung: KI kann in das Verkehrsmanagement integriert werden, um Bussen an Ampeln Vorrang zu geben oder alternative Routen vorzuschlagen.
  Ein Versuch in Portland, OR, mit einem KI-basierten Ampelprioritätssystem reduzierte die Wartezeit an roten Ampeln für Busse über 15 Meilen um etwa 80 %, was die Fahrzeiten deutlich verkürzte.
  Ebenso können fortschrittliche Optimierungsalgorithmen Busse umleiten oder Fahrzeiten anpassen, um „Anhaufungen“ zu verhindern und die Abstände zwischen den Fahrzeugen zu glätten.

• Echtzeit-Fahrgastinformationen: Intelligente Systeme versorgen digitale Anzeigen und Fahrgast-Apps mit prognostizierten Ankunftszeiten.
  Durch die Bereitstellung genauer, aktueller Fahrpläne wirken Wartezeiten kürzer.
  Verkehrsunternehmen berichten, dass schnellere, verlässliche Echtzeitinformationen und eine auf KI basierende Umsteigeplanung das Kundenerlebnis deutlich verbessern.

Diese Technologien arbeiten zusammen, um Busse in Bewegung zu halten und Fahrgäste informiert zu versorgen.

Beispielsweise zeigen intelligente Haltestellen und Apps jetzt KI-verbesserte Ankunftsprognosen an, sodass Pendler genau wissen, wie lange sie warten müssen.

Praxisbeispiele für KI im Nahverkehr

Große Verkehrsunternehmen profitieren bereits davon. In London testete Metroline ein KI-basiertes Steuerungssystem (Prospective.io’s FlowOS), um Disponenten und Fahrer zu unterstützen.

Diese Beispiele zeigen die Wirkung von KI: intelligentere Fahrpläne, verbesserte Zuverlässigkeit und kürzere Wartezeiten.

Verkehrsunternehmen in vielen Ländern (von den USA über Europa bis Asien) setzen diese Werkzeuge ein. So nutzen US-Behörden KI, um Fahrgastzahlen vorherzusagen und Umstiege zu koordinieren, und Städte wie Boston und Seattle experimentieren mit KI-gestützter Ampelpriorisierung, um Leerlaufzeiten zu reduzieren.

All diese Maßnahmen verfolgen ein gemeinsames Ziel: die Wartezeiten und Verspätungen für Fahrgäste zu minimieren.

Vorteile und Ausblick

KI-optimierter Nahverkehr bietet vielfältige Vorteile. Durch gleichmäßigere Fahrzeugabstände und weniger Anhäufungen sorgen KI-Systeme dafür, dass Busse in regelmäßigen Intervallen ankommen, sodass Fahrgäste keine langen, unvorhersehbaren Lücken erleben. Forschungen zeigen, dass solche „dynamischen Fahrpläne“ zu kürzeren Reisezeiten und höherem Fahrgastkomfort führen.

Betreiber sparen zudem Kosten: Weniger Leerlaufzeiten und ein reibungsloserer Betrieb senken Kraftstoff- und Personalkosten und schaffen Ressourcen für einen erweiterten Service.

Analysen zeigen, dass eine 10%ige Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs (durch bessere Fahrpläne) erhebliche finanzielle und ökologische Vorteile bringt.

Mit Blick auf die Zukunft wird KI im Nahverkehr weiter wachsen. Fortschrittliche Modelle können kontinuierlich aus Live-Daten (GPS, Fahrgastzählungen usw.) lernen und sich an veränderte Verkehrs- und Nachfragesituationen anpassen.

Zukünftige „Smart-City“-Systeme könnten KI mit IoT-Sensoren und 5G-Netzen verknüpfen, sodass Buslinien und Ampeln in Echtzeit ständig optimiert werden.

Erste Projekte berichten, dass diese digitalen Technologien den öffentlichen Verkehr „nachhaltiger und attraktiver“ machen, insbesondere in Netzen mit geringer Nachfrage oder komplexen Strukturen.

Durch den Einsatz von KI wollen Städte schnelleren, zuverlässigeren und leistungsfähigeren Busverkehr bieten und so endlich die gefürchteten Wartezeiten deutlich verkürzen.