Transformationsgeschichten in der ÖBB: ARP

So sorgt Künstliche Intelligenz für optimale Planung 

Damit die Produktionsplanung von Zügen effizienter wird, werden Planer:innen künftig mit einem digitalen System samt speziellen Optimierungsalgorithmen unterstützt.

Wenn der Fahrplan steht, sind die Planer:innen der ÖBB am Zug. Sie tüfteln alle Ressourcen aus, die nötig sind, damit Züge fahren können: Loks, Waggons, Triebfahrzeugführer:innen, Bordpersonal. Und sie teilen die Planung auf verschiedene Phasen und auf verschiedene Regionen auf. Nur so bekommen sie das hochkomplexe System in den Griff. Allerdings hat diese Strategie auch einen Nachteil: es fehlt der Blick fürs Ganze, fürs Gesamtoptimum.
 

Modernes Puzzlespielen für ein großes Ganzes

Deswegen läuft seit 2020 das Programm Automated Resource Planning (ARP), an dem Mitarbeiter:innen aus unterschiedlichen ÖBB-Konzerngesellschaften beteiligt sind. ARP soll Planungsabläufe grundlegend verändern. Kurz gefasst: die sequenzielle und phasenweise Planung wird durch eine rollierende und integrierte Planung ersetzt, sodass alle Ressourcen zusammen und permanent geplant werden können.

„Unser Ziel ist es, die Auslastung zu verbessern und die Passgenauigkeit der Schichten zu erhöhen,“ sagt Harald Ponweiser, Chief Product Owner ARP. „Insgesamt soll die Qualität, die hinter unseren nationalen und internationalen Produkten steht, möglichst effizient und hochwertig hergestellt werden, damit wir weiterhin konkurrenzfähig bleiben.“

Im Video schaut das dann so aus: 

Effizienter Ressourceneinsatz dank ARP - Die Strategie im Blick

Als größter Mobilitätsdienstleister Österreichs tragen die ÖBB eine besondere gesellschaftliche Verantwortung. Die Bahn ist sicher, pünktlich, zuverlässig und nachhaltig. Eine zentrale Aufgabe im Konzern ist der effiziente Umgang mit Ressourcen. Deshalb ist die operative Exzellenz eine strategische Stoßrichtung für die Zukunft und ARP ein wichtiger Baustein, das Ziel eines effizienten Ressourceneinsatzes zu erreichen.
 

Laufende Planung: Besser auf kurzfristige Veränderungen reagieren 

Eine rollierende Planung hat nämlich den Vorteil, dass nicht auf einen bestimmten Zeitpunkt hin, etwa zur Fahrplanumstellung im Dezember, sondern laufend geplant wird. Damit können kurzfristige Veränderungen wie Bauarbeiten oder Krankenstände besser berücksichtigt  werden. Die integrierte Planung wiederum versucht, ein Gesamtoptimum zu erreichen, auch wenn dadurch für jede einzelne Ressource nicht unbedingt ein Optimum herausschaut. „Ein Gesamtoptimum kann sich daraus ergeben, dass man die Planung auf Engpässe hin ausrichtet“, erklärt Ponweiser. „Ein Beispiel: Wenn es bei Triebfahrzeugführern viele Krankenstände gibt, müssen die Schichtpläne möglichst ideal  sein. Andere Ressourcen werden dann bewusst weniger optimal gestaltet.“
 

Jahrzehntelange Erfahrung wird in Künstliche Intelligenz übersetzt

Um ARP in die Praxis umzusetzen, gibt es zwei Stränge: Erstens läuft bis Anfang 2023 ein Ausschreibungsverfahren für eine Standardsoftware, die künftig die Basis von ARP ist und in den Folgejahren ausgerollt wird. Das System soll möglichst benutzerfreundlich sein, die Planungsprozesse durchgängig abbilden und die Planer:innen in ihrer Arbeit unterstützen. Derzeit arbeitet das Team rund um Harald Ponweiser an der Kriteriendefinition und der Konzeption des Vergabeverfahrens. 

Der zweite Strang läuft unter „SHARP“ (Service Hub ARP). Dabei entwickelt das ÖBB-Team gemeinsam mit externen Partnern wie dem Complexity Science Hub Vienna und dem Simulationsforscher Niki Popper seit zwei Jahren Optimierungsalgorithmen für die Planungsprozesse. Basis dafür ist die jahrzehntelange Erfahrung der Planer:innen, die oft über ganz spezielles Wissen bestimmter Gegebenheiten verfügen. Etwa wenn örtliche Gegebenheiten die Planannahmen für Lokwenden verändern. 

"Wir vor ich" - gemeinsam die Konzerntransformation vorantreiben: 

Dieses Wissen floss bisher in die Planungen ein und soll nun in eine Künstliche Intelligenz übersetzt werden. Wie gut das funktioniert, wird seit zwei Jahren in einem Pilotprojekt namens "Boardservicepersonal Einsatz Optimierung (BEO)" getestet. Es handelt sich hierbei um die Optimierung der Dienstschichten für unsere Zugbegleiter:innen und SKT-Mitarbeiter:innen. „Wir versuchen, viele Informationen abzubilden, sodass die Künstliche Intelligenz das Knowhow über die Infrastruktur beherrscht. Die Maschine lernt in diesem Prozess mit,“ sagt BEO-Projektleiterin Nicola Niedermayr.