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RTSE (Rail Transport Service Environment)

Selbstfahrende Autos sind die Zukunft. Doch auch im Schienenverkehr sollen innovative Methoden mehr Effizienz schaffen. An der Weiterentwicklung des Bahnbetriebs wird mit verschiedenen Forschungspartnern zusammengearbeitet. So sollen mit algorithmischen Methoden Wege zur besseren Regelung des Zugverkehrs gefunden werden.

Quelle: Titelseite des SBB-Projektfolder SmartRail 4.0: https://company.sbb.ch/content/dam/sbb/de/pdf/sbb-konzern/die-sbb-bewegt-die-schweiz/partnerschaften/01-SmartRail_Die_Bahn_der_Zukunft-SBB-Michel_Kunz.pdf

Schritt für Schritt wollen die Schweizer Bahnen die Digitalisierung nutzen und die Automatisierung des Zugbetriebs gemeinsam vorantreiben. Ziel ist es, die Kapazität und die Sicherheit im Schweizer Bahnnetz weiter zu steigern und Kosten zu sparen.

Ändernde Kundenbedürfnisse, verstärkter Wettbewerb, steigende Nachfrage: Die Schweizer Bahnen stehen vor einer herausfordernden Zukunft. Darum nutzen sie zusammen mit Industriepartnern neue technologische Möglichkeiten, um die Stärken der Bahn – nämlich Zuverlässigkeit, Sicherheit, eine hohe Transportkapazität sowie Nachhaltigkeit – auch künftig auszuspielen. Die Bahnen automatisieren mit dem gemeinsamen Innovationsprogramm SmartRail 4.0 die Bahntechnik Schritt für Schritt weiter, um mehr aus der bestehenden Infrastruktur herauszuholen: Es ist ihr Ziel, die Kapazität und die Sicherheit weiter zu steigern, den Energieverbrauch zu optimieren und Kosten zu sparen. So soll die Bahn für die Reisenden in der Schweiz attraktiv und konkurrenzfähig bleiben.

Das ZHAW-Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP) beteiligt sich mit mehreren Partnern aus Industrie und Forschung an den Grundlagen für diese technologische Innovation.

Quelle: asut (Konferenz des Schweizerischen Verbands der Telekommunikation) Präsentation von Bernhard Rytz, Lead Digital Transformation, digital@sbb.ch

Neben mehr Kapazität und Sicherheit gibt es mehrere Aspekte, welche die Forschenden im Rahmen von RTSE verfolgen. Die Automatisierung soll auch vor dem Fahrplan nicht haltmachen und dafür sorgen, die Auslastung zu verbessern und die Kapazität zu erhöhen. In Netzwerken gibt es immer Knotenpunkte, an denen Engpässe entstehen können. Wird der Fahrplan automatisch in Echtzeit angepasst, fliesst der Verkehr bestmöglich. Das System berechnet dazu, wann und wo welcher Zug mit welcher Geschwindigkeit fahren soll. Mit automatisch generierten, temporären Ersatzfahrplänen könnte man ausserdem künftig besser auf Störungen reagieren oder auch Einschränkungen durch Baustellen minimieren. Angenommen auf einer doppelspurigen Strecke wird ein Gleis gesperrt, so dass der normale Fahrplan nicht mehr abgewickelt werden kann: Wie reduziert man in der Folge das Angebot so, dass am wenigsten Fahrgäste davon betroffen sind? Hier ist unter Umständen das geeignete Zusammenspiel von verschiedenen Mobilitätsformen (Ersatz-Bus, Taxi, Mietvelo, u.a.) gefragt.

Das ist eine rein planerische Aufgabe, die man erfahrungsbasiert lösen könnte; oder aber man lässt das ideale Angebot für jeden Reisenden automatisch berechnen. Noch ist das für die Forschenden ein Experimentierfeld. In Zukunft soll das System aber spontan auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können und innerhalb von Minuten einen alternativen Transportplan liefern.