Künstliche Intelligenz: Angriff auf die Unpünktlichkeit

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Ganz gleich, wie kurz die Reise ist: Von A nach B kann viel passieren – und schon wird es später, als geplant. Mobilitätsanbieter versuchen, mögliche Störungen zu erkennen und aus dem Weg zu räumen, bevor die Verspätung entsteht.

Stefan Sack, Capgemini

Es gibt viele Gründe dafür, zu spät zu kommen – die S-Bahn fährt nicht, der Flieger wird gestrichen oder es ist Stau auf der Autobahn. Manche Einflussfaktoren auf die Pünktlichkeit sind unvorhersehbar, andere ließen sich durchaus vorhersagen. Mobilitätsdienstleister liefern sich ein Rennen, wer diese Komplexität als erstes in geregelte Bahnen lenkt. Das zeigt sich vom 18. bis 21. September auch auf der InnoTrans 2018, der internationalen Leitmesse für Verkehrstechnik in Berlin: Viele Foren und Vorträge drehen sich um die Digitalisierung und Optimierung der Mobilität – ein klarer Fall für Künstliche Intelligenz (KI). Denn diese Technologie kann zahlreiche Faktoren im Verlauf von Prozessen erkennen und im „Hinterkopf“ behalten. KI vergleicht sie ständig, findet Abweichungen. Und schlägt Alarm, wenn Muster auftreten, die in der Vergangenheit unerwünschte Auswirkungen hatten – und sehr wahrscheinlich wieder hätten. Das Ziel der Anbieter ist es, sie rechtzeitig zu entschärfen und so Verzögerungen zu minimieren.

Risiken identifizieren

Vernetzte Transportketten können nur dann zuverlässig funktionieren, wenn der Weg vom Start zum Ziel präzise geplant ist – und flexibel angepasst werden kann. Dazu muss die Position zu jedem Zeitpunkt bekannt sein, und eine Vielzahl variabler Einflussfaktoren einbezogen werden. Als im Januar aufgrund des Sturmtiefs Friederike die Bahnen still standen und Flugzeuge in Schnee und Eis nicht abheben konnten, sind auch LKWs kaum vorangekommen – oder ausgefallen, weil Bremsen nicht gewartet oder Reifen ungeeignet waren. Die Kunst des Logistikers besteht darin, solche Ursachen zu antizipieren, bevor es zur Störung kommt. Dafür benötigt er Daten, die etwa eine Cloud-Plattform bündelt und analysiert, ehe sie auf Basis dieser Informationen lernt, welche Konstellationen ein rechtzeitiges Eingreifen erfordern.

Multimodales Reisen: Höhere Mächte und Absehbares

Nicht minder herausfordernd ist es, eine Reise mit diversen Verkehrsmitteln verlässlich zu planen. Wie lange ist man von Wangen im Allgäu bis nach Husum unterwegs, wenn Bahn, Flugzeug und Leihwagen für die Reise benötigt werden? Auch wenn etwa die Bahn mit dem DB Navigator Informationen über die Pünktlichkeit von Zügen zur Verfügung stellt: Einen Böschungsbrand wie Anfang August an der ICE-Strecke Köln-Frankfurt hätte auch künstliche Intelligenz nicht verhindert. Fällt allerdings ein ICE wegen eines Triebkopfschadens aus, hätte die Schwachstelle möglicherweise über Sensorik und Mustererkennung frühzeitig erkannt und behoben werden können.

Auch bei der Suche nach einem Mietwagen hilft künstliche Intelligenz: Wer weiß, welcher Verleiher vermutlich noch einen passenden Wagen haben wird, kann sich gleich in der richtigen Schlange anstellen. KI müsste die Fahrzeugbestände, die Wege zum Schalter und die aktuelle Situation kennen, um auf dieser Basis eine Prognose abzugeben. Sie würde quasi die Erfahrung von Menschen vor Ort bieten. Zudem wäre ihr bekannt, wie viele Kunden das gleiche Ziel haben, und KI könnte angemietete Fahrzeuge über Fahrgemeinschaften besser auslasten.

Wachsender Markt der Mobilitätslösungen

Das Bedürfnis nach Mobilitätslösungen ist enorm: Jeder zweite Befragte unserer globalen Cars-Online-Studie 2017 zeigte sich sehr angetan davon, auf viele Mobilitätsservices zurückgreifen zu können – etwa den DB Navigator, Carsharer wie car2go oder Zipcar, Mitfahrmöglichkeiten wie BlablaCar oder „Mobility-on-Demand“-Lösungen wie Uber. Entsprechende Apps sind ausgesprochen populär; allein moovel von Daimler kommt bereits auf etwa 23 Millionen Downloads weltweit.

Plattform ohne KI? Undenkbar!

Das Rennen um die Plattform der Zukunft läuft. Dabei muss jeder Anbieter darauf achten, die Kundenschnittstelle zu kontrollieren, denn sie ist kritisch für die eigene Relevanz und die Grundlage zukünftiger Geschäftspotenziale. Wie leicht klassische Anbieter sie verlieren können, zeigt die Hotelbranche: Hier besetzen inzwischen Plattformen wie HRS oder booking.com die Schnittstelle zum Kunden. Auch auf dem Markt der Mobilitätslösungen werden künftig die Lösungen mit der größten Abdeckung und dem besten Angebot die Nase vorn haben. Um zu ihnen zählen zu können, ist Künstliche Intelligenz zentral – ermöglicht sie doch, nicht nur aktuell zu sein, sondern Prognosen zu treffen und individuelle Präferenzen zu berücksichtigen.

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