Agentic AI im Kommandoraum: Ein Blick in die Zukunft der Bahndisposition mit der SBB

Wie sieht der Arbeitsplatz des Disponenten der Zukunft aus? Im Rahmen der SBB AI Challenge durfte adesso gemeinsam mit der Schweizerischen Bundesbahn ein «Concept Car», oder wohl eher ein «Concept Train» für das Ereignis- und Störungsmanagement entwickeln. Ein Rückblick auf eine spannende Reise zwischen menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz.

In den Betriebszentralen der SBB schlägt der Puls des Schweizer Bahnverkehrs. Wenn eine Störung auftritt – sei es eine Türstörung oder ein witterungsbedingter Ausfall – müssen Disponentinnen und Disponenten innerhalb von Sekunden entscheiden. Sie koordinieren Einsatzkräfte, disponieren Züge um, organisieren Ersatzverkehr und informieren die Reisenden. Das zentrale Kommunikations-Werkzeug dafür ist das ALEA-System. Es ist hochfunktional und wurde stetig an die Bedürfnisse alle Nutzergruppen angepasst. So ist es zu einer Plattform geworden, die verschiedenen SBB-Abteilungen aber auch andere Verkehrsunternehmen der gesamten Schweiz verbindet – und eine ganzheitliche Störungsbewältigung ermöglicht. Doch seine Anfänge reichen etliche Jahre zurück, weshalb wir uns die Frage gestellt haben:

Wie kann modernste Technologie die Menschen in diesen herausfordernden Situationen noch besser unterstützen, wenn man ALEA nochmal von Grund auf neu gestalten würde?

Diese Kernfrage stellten wir uns als adesso mit grosser Leidenschaft im Rahmen der AI Challenge.

Anstatt das bestehende System nur punktuell zu «optimieren», wählten wir den Ansatz eines «Concept Trains». Wir wollten ganzheitlich zeigen, welche Möglichkeiten der Einsatz von handlungsfähiger KI in der komplexen Welt der Bahnlogistik bietet.

Gemeinsam mit den Expert:innen der SBB haben wir einen funktionierenden Prototypen entwickelt, der aufzeigt, wie sich die Mensch-System-Interaktion verändern könnte.

Unser Fokus lag dabei auf drei Säulen:

1. Das «hörende» System (ChatOps)

Viel Kommunikation im Störungsfall läuft über Telefon und Funk. In unserem Ansatz werden diese gesprochenen Informationen mittels KI-gestützter Transkription direkt nutzbar gemacht. Das Ziel: Während der Disponent noch telefoniert, bereitet das System im Hintergrund bereits den ALEA-Fall vor. Empfang der Nachricht und Erstellen des Eintrags fallen in einem Vorgang zusammen – eine massive Zeitersparnis.

2. Intelligente Assistenz

Ähnlich wie moderne Fahrerassistenzsysteme prüft die KI die Eingaben auf Plausibilität und schlägt basierend auf dem aktuellen Kontext passende Formulierungen vor. Dadurch erhöht sich die Qualität der Daten für die jeweiligen Ereignisse, was wiederum auf die Qualität der Vorschläge, die das System erzeugt, einzahlt.

Darüber hinaus hat ein solches Assistenz-System noch einen weiteren positiven Effekt: Es unterstützt Disponentinnen und Disponenten bei der Formulierung von Meldungen, Massnahmen oder internen Nachrichten. Was banal klingt, kann im Alltag wertvolle Minuten sparen, weil für die Erstellung von Inhalten Stichpunkte ausreichen und die Nachricht mit weitern relevanten Informationen angereichert wird.

3. Automatisierte Bearbeitung von Routineaufgaben

Routineaufgaben, wie das Zusammenfassen von Störungsabläufen für das Reporting, werden von der KI übernommen, damit sich der Mensch auf die Lösung des Problems konzentrieren kann. Der «Overhead» für Fleissarbeit, die notwendig, aber doch mühsam ist, wird deutlich reduziert, womit die Mitarbeitenden in der Betriebszentrale mehr Zeit für das Wesentliche haben: Dass sie Reisenden pünktlich an ihr Ziel gelangen.

Was dieses Projekt besonders wertvoll macht, ist der offene und konstruktive Austausch mit der SBB. Das Feedback der SBB hat bestätigt: Der Einsatz von Speech-to-Text ist ein vielversprechendes Feld, das unmittelbaren Mehrwert für das Störungsmanagement liefern kann. Die Vision, Fälle mittels Spracheingabe schneller zu erstellen und Disponent:innen durch assistierte Protokollierung zu entlasten, wurde als praktikable und zukunftsweisende Stossrichtung validiert.

Gleichzeitig hat die gemeinsame Analyse gezeigt, wo die Herausforderungen einer realen Implementierung liegen. Themen wie der Lärmpegel im Kommandoraum bei Sprachsteuerung oder die Verfügbarkeit vernetzter Daten (z.B. Rollmaterial und Personal) sind kritische Faktoren, die bei der Weiterentwicklung berücksichtigt werden müssen. Genau diese Erkenntnisse – die Balance zwischen technischer Vision und operativer Machbarkeit – machen den Wert eines solchen Prototypen aus.

Die Würdigung unserer Arbeit seitens der SBB und besonders die Betonung der «konstruktiven Zusammenarbeit und die Offenheit im Austausch» freuen uns besonders. Für uns bei adesso ist das das schönste Kompliment. Gleichzeitig spornt es uns an, weiter unserem Anspruch nachzukommen: Komplexe Domänen zu verstehen und sie mit technologischen Innovationen wie den Einsatz von Agentic AI zu verbessern.

Auch wenn eine flächendeckende Einführung eines solchen Systems Investitionen und Anpassungen erfordert, haben wir gemeinsam eine Perspektive eröffnet, wie ein nächster Schritt in Richtung Disposition der Zukunft aussehen kann: effizienter, intuitiver und unterstützend für den Menschen, der am Hebel sitzt.

Wir bedanken uns bei der SBB für das Vertrauen und die Möglichkeit, gemeinsam an der Mobilität von morgen zu tüfteln!

Vom „Concept-Train“ in die Realität: Gemeinsam die Weiche für die Leitstelle der Zukunft stellen

Basierend auf unserer erfolgreichen Zusammenarbeit mit der SBB laden wir Sie ein, gemeinsam mit uns zu validieren, wie Agentic AI die Effizienz Ihrer Leitstelle steigern und gleichzeitig die technische Komplexität beherrschbar machen kann. Für die operative Leitung bietet unser Ansatz eine klare Perspektive, wie bestehende Systeme und Prozesse durch intelligente KI-Assistenz zukunftssicher erweitert werden können. Die operative Betriebsführung profitiert von einer spürbaren Entlastung der Disponent:innen, da die agentenbasierte KI Routineaufgaben wie das Reporting übernimmt und die Datenqualität bei Sekundenentscheidungen durch automatisierte Plausibilitätsprüfungen sowie fundierte Handlungsempfehlungen absichert.

Wir adressieren dabei gezielt kritische Erfolgsfaktoren wie die Qualität der Fahrgast- und Ereignisinformationen, das operative Ergebnis der dispositiven Massnahmen sowie die Effizienz der Abläufe und Dokumentation im Kommandoraum. Lassen Sie uns prüfen, wie wir durch den gezielten Einsatz von Agentic AI den administrativen Overhead reduzieren, damit sich Ihre Disponenten in Stresssituationen voll auf die Störungsbewältigung konzentrieren können. Gemeinsam transformieren wir diese technologische Vision in eine robuste, produktive Lösung für die Disposition der Zukunft!