BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel und spart Millionen
Franz-Peter Schacht
BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel und spart Millionen
Berlins Verkehrsbetriebe BVG setzt auf Quantencomputing, um Personalmangel zu bewältigen
Cashback bei deinen
Lieblingsrestaurants und Services
Kaufe Gutscheine und spare in deinen Lieblingsorten in deiner Nähe
Angesichts einer wachsenden Personalkrise wendet sich die Berliner Verkehrsgesellschaft BVG dem Quantencomputing zu. Bis 2026 werden voraussichtlich über 4.300 Mitarbeiter in den Ruhestand gehen, während gleichzeitig Fachkräftemangel herrscht. Um diese Herausforderung zu meistern, hat das Unternehmen ein neues Planungssystem in einer Pilotphase getestet. Das Projekt, das in Zusammenarbeit mit den Quantenexperten von Kipu und Beerantum entwickelt wurde, zielt darauf ab, Kosten zu senken und die Effizienz bei der Einsatzplanung von Busfahrern zu steigern.
Im Mittelpunkt stand ein komplexes Planungsproblem mit 150 Fahrern auf verschiedenen Buslinien. Statt sich ausschließlich auf klassische Methoden zu stützen, nutzte das Team den Bias-Field-DCQO-Algorithmus, der auf Kipus Quantum Hub lief. Dieser Ansatz ermöglichte es, individuelle Präferenzen der Fahrer zu berücksichtigen – ein Aspekt, den herkömmliche Systeme oft vernachlässigen.
Um den Prozess zu optimieren, wurden mithilfe von DBSCAN-Clustering verschiedene Fahrertypen identifiziert, wodurch die API-Aufrufe in der Vorverarbeitung um 80 Prozent reduziert werden konnten. Ein Uncertainty Adapter kombinierte anschließend einen Isolation-Forest-Anomalie-Detektor mit einem Gaussian-Process-Nachfrageprognosemodell. Dadurch ließ sich bestimmen, wann eine erneute quantenbasierte Optimierung erforderlich war, um sicherzustellen, dass das System flexibel auf reale Veränderungen reagierte.
Die Ergebnisse waren vielversprechend: Selbst eine bescheidene Effizienzsteigerung von 2 Prozent bei der Einsatzplanung könnte der BVG jährlich rund 18 Millionen Euro einsparen. Zudem zeigte das Projekt, dass eine hybride Pipeline aus klassischen und quantenbasierten Methoden innerhalb von nur 24 Monaten von der frühen Forschungsphase (TRL 4) bis zu einem produktionsreifen Pilotprojekt (TRL 6) voranschreiten kann – passend zum Hardware-Entwicklungszeitplan von Kipu.
Der Pilotversuch demonstriert, wie Quantencomputing dazu beitragen könnte, den Personalengpässen der BVG entgegenzuwirken und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Durch die Berücksichtigung der Fahrerpräferenzen und die Reduzierung des Rechenaufwands bietet das System eine skalierbare Lösung. Der nächste Schritt wird sein, die Pilotphase auf den vollen Betrieb auszuweiten – besonders dringend angesichts der steigenden Zahl an Ruheständen und Fluktuation.
