BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel im Berliner Nahverkehr
Reinhild Hänel
BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel im Berliner Nahverkehr
Berlins Verkehrsbetriebe BVG setzt auf Quantencomputing, um Personalmangel zu bewältigen
Mit über 4.300 Mitarbeitenden, die bis 2026 in den Ruhestand gehen, und anhaltenden Personalverlusten sucht der Berliner Nahverkehrsbetreiber BVG nach innovativen Lösungen, um die Dienstpläne zu optimieren. Ein aktuelles Pilotprojekt zeigt, wie Quantentechnologie bereits in zwei Jahren Kosten sparen und die Effizienz steigern könnte.
Gemeinsam mit dem Team von Beerantum entwickelte die BVG ein hybrides System – eine Kombination aus klassischer und Quantencomputing-Methodik – zur Fahrereinsatzplanung. Während herkömmliche Ansätze individuelle Präferenzen oft außer Acht lassen, integrierte dieser neue Lösungsweg solche Wünsche in die Optimierung. Mithilfe des Bias-Field-DCQO-Algorithmus von Kipu Quantum und durch DBSCAN-Clustering gelang es zudem, die Anzahl der API-Abfragen um 80 Prozent zu reduzieren.
Getestet wurde das System an einem Szenario mit 150 Fahrern auf verschiedenen Buslinien. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bereits eine bescheidene Effizienzsteigerung von zwei Prozent der BVG jährlich rund 18 Millionen Euro einsparen könnte. Darüber hinaus bewies das Projekt, dass die Technologie innerhalb von 24 Monaten von der frühen Testphase (TRL 4) bis zu einem produktionsreifen Pilotprojekt (TRL 6) weiterentwickelt werden kann.
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Doch nicht nur im ÖPNV ließe sich diese Architektur einsetzen. Auch komplexe Planungsaufgaben in anderen Bereichen könnten davon profitieren – etwa die Schichtrotation in Krankenhäusern oder die Routenoptimierung bei der Last-Mile-Zustellung in der Logistikbranche.
Das Pilotprojekt macht deutlich, wie quantengestützte Einsatzplanung die Personalengpässe der BVG mildern und gleichzeitig finanzielle Vorteile bringen könnte. Langfristig könnte der Ansatz als Blaupause für andere Branchen dienen, die vor ähnlichen logistischen Herausforderungen stehen. Der nächste Schritt wird sein, von der Testphase in die praktische Umsetzung überzugehen.
