Öffentlicher Verkehr

Data Analytics & Business Intelligence für den öffentlichen Verkehr in der Schweiz

Für Verkehrs- und Mobilitätsunternehmen in der Schweiz gelten heute neue Anforderungen: kürzere Taktzeiten, höchste Verfügbarkeit, steigende Datenmengen. Mit modernen Datenplattformen, BI-Dashboards und prädiktiver Wartung machen wir Ihre Flotte effizienter, verfügbarer und zukunftsfähig.

Ein Tram im Stadtverkehr mit roten Sitzen

Ein 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 technische Grundlage, um unterschiedliche Systeme nahtlos zu integrieren. Wir verbinden Fahrzeugdaten, Sensordaten und externe Datenquellen für einen reibungslosen Betriebsablauf und ein optimiertes Erlebnis. So entfesseln wir das volle Potenzial Ihrer vernetzten Mobilitätslösungen.

Optimierung Rad-Schiene-Kontakt mit Daten & KI

Wir entwickeln datenbasierte Lösungen, die die Überwachung und (prädiktive) Wartung am Rad-Schiene-Kontakt (z. B. Maschinenköpfe, Spurkranz und Radsatz) optimieren, um den Verschleiss zu minimieren, Lärm zu reduzieren und die Lebensdauer der Infrastruktur zu verlängern.

Prädiktive Wartung

Durch den Einsatz moderner Analysen und Machine-Learning-Algorithmen ermöglichen wir prädiktive Wartung. Das verhindert Ausfälle, maximiert die Verfügbarkeit Ihrer Fahrzeuge und optimiert Ihre Betriebsabläufe entscheidend. So sparen Sie Kosten und Zeit.

Business Intelligence Dashboards

Unsere klar verständlichen Business Intelligence Dashboards liefern Ihnen auf der Basis von Diagnosedaten alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick. Erhalten Sie umfassende Einsicht in Betriebsabläufe, Rollmaterial und Servicequalität. So optimieren Sie Entscheidungen und steigern die Effizienz.

Referenzen

Basler Verkehrsbetriebe (BVB)

Die neue Datenplattform für Basler Verkehrsbetriebe (BVB)

Die Basler Verkehrsbetriebe möchten künftig ihre Daten effizienter und effektiver nutzen. Dazu soll künftig eine dynamische und flexible Datenplattform aufgebaut werden, welche Daten aus diversen Quellen so aufbereitet, dass sie schlussendlich im Power BI visualisiert werden können. Als Plattform wurde Microsoft Fabric gewählt, wobei die erste Umsetzung die Analyse von Daten aus Weichensystemen von Trams sind. Diese werden über den Azure Eventhub auf die Plattform geladen, mit dbt core transformiert und dann in Power BI visualisiert.

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BERNMOBIL

Selbstlernende KI-gestützte Schienenkopfkonditionierung zur Lärmvermeidung und Verschleissreduktion bei BERNMOBIL gemeinsam mit PROSE

Lärm ist gerade bei Trambetreibern im städtischen Bereich eine grosse Herausforderung. Dies führt regelmässig zu Lärmbeschwerden aus der Bevölkerung und führt aufgrund der Reibung zwischen Rad und Schiene, welche den Lärm verursachen, zu erhöhter Abnutzung von Rad und Schiene. Dies hat BERNMOBIL dazu veranlasst, eine Lösung mittels künstlicher Intelligenz zu prüfen, welche den Lärm und Verschleiss durch eine dynamische Konditionierung des Schienenkopfs reduziert.

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Operative Datasystems

Artificial Intelligence

Business Intelligence - Data Platforms

Data Consulting

Glossar

Antworten auf häufige Fragen zur datengetriebenen Transformation im öffentlichen Verkehr

Erweiterung der KI-gestützten Schienenkopfkonditionierung um intelligente Spurkranzschmierung für BERNMOBIL (Projektphase 2)

Datenmaturitätsanalyse

Schadenserkennung mittels Akustiksignalen – Predictive Maintenance neu gedacht

Effizientes Datenmanagement für Verkehrsunternehmen mit Microsoft Fabric

Was ist der Unterschied zwischen Supervised & Unsupervised Learning?

Was ist ein Data Warehouse?

Learnings

Ressourcen

How to

FAQ

Antworten auf häufige Fragen zur datengetriebenen Transformation im öffentlichen Verkehr

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 Fahrpläne mit datenbasierten Ansätzen optimiert werden?

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

Welche Vorteile bietet eine Schienenkopfkonditionierung?

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

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.

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.

Wir sind gerne persönlich für Sie da.

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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