Die Schweizerischen Bundesbahnen wollen die Nutzung der vorhandenen Infrastruktur optimieren Ein gemeinsames Team der SBB und von Zühlke entwickelt einen auf Machine Learning basierenden Algorithmus Durch den Machine-Learning-Algorithmus können die SBB ihre Flotte besser auslasten und präziser planen Die SBB wollen ihren Reisenden aufzeigen, in welchen Zügen es in welchem Zugabteil freie Plätze gibt. Als Partner der SBB für ein besseres Auslastungsmanagement realisiert Zühlke dies durch Machine Learning. Freie Plätze schneller finden Aufgrund der wachsenden Bevölkerung und der erhöhten Mobilität stehen die Schweizerischen Bundesbahnen (SBB) vor einem Auslastungsproblem. Sie wollen die Nutzung der vorhandenen Infrastruktur optimieren. Bisher stand den Reisenden eine Belegungsprognose pro Klasse zur Verfügung. Die SBB wollen diese Prognose auf die einzelnen Wagen herunterbrechen. So sind freie Plätze schneller auffindbar und die Reisenden werden besser auf alle Wagen verteilt. Zühlke kommt mit Expertise in den Bereichen Projektmanagement und Data Science an Bord. Produktive Machine-Learning-Applikation Ein gemeinsames Team der SBB und von Zühlke entwickelt einen auf Machine Learning basierenden Algorithmus. Aktuelle Daten wie Rückmeldungen der Zugbegleiter, Fahrplaninformationen, Gruppen- und Einzelplatzreservationen, Ferientage und Wetterprognosen werden nutzbar gemacht. Zühlke unterstützt bei der Datenaufbereitung, der Weiterentwicklung des Algorithmus und im agilen Projektmanagement. „ Das Projekt ist aus Sicht SBB ein voller Erfolg, weil wir mit Zühlke den idealen Partner an Bord hatten. Neben den ausgezeichneten Fachkompetenzen in Projektmanagement und Data Science war die Identifikation der Zühlke Mitarbeitenden mit dem Projekt und daraus folglich ein ausgezeichneter Teamspirit ein wichtiger Schlüssel zum Erfolg. “ Roger Krähenbühl Project Manager, SBB Belegungsprognose als USP Die Belegungsprognose pro Wagen stellt für die SBB ein Alleinstellungsmerkmal dar. Durch den Machine-Learning-Algorithmus können die SBB ihre Flotte besser auslasten und präziser planen. Fahrgäste finden schneller freie Plätze und das Nutzungserlebnis wird verbessert. Auch die Pünktlichkeit der Züge wird erhöht. Die Lösung wird im Online-Fahrplan, in die SBB-App und in die Anzeigetafeln auf den Perrons integriert. Unsere Case Studies Banken & Finanzdienstleister, Handel und Konsumgüter Zühlkes GenAI Project Finder steigert die Effizienz im Presales Mehr erfahren Transport & Mobilität Stärkung der Marktposition mit neuer Strategie Mehr erfahren Energiewirtschaft & Versorgung, Öffentlicher Sektor und Verwaltungen E-Mobilität: Datengestützte Optimierung für den Ausbau der Lade-Infrastruktur Mehr erfahren Alle Case Studies aufrufen Schaffen Sie echte Veränderung mit Zühlke. Sprechen Sie uns gleich an. Jetzt anfragen
„ Das Projekt ist aus Sicht SBB ein voller Erfolg, weil wir mit Zühlke den idealen Partner an Bord hatten. Neben den ausgezeichneten Fachkompetenzen in Projektmanagement und Data Science war die Identifikation der Zühlke Mitarbeitenden mit dem Projekt und daraus folglich ein ausgezeichneter Teamspirit ein wichtiger Schlüssel zum Erfolg. “ Roger Krähenbühl Project Manager, SBB