BVG nutzt Quantencomputing, um Personalmangel im Berliner Nahverkehr zu bekämpfen
Frida Stiebitz
BVG nutzt Quantencomputing, um Personalmangel im Berliner Nahverkehr zu bekämpfen
Berlins Verkehrsbetriebe BVG setzt auf Quantencomputing gegen Personalmangel
Der Berliner Verkehrsbetrieb BVG erprobt Quantencomputing, um die wachsende Personalkrise zu bewältigen. Bis 2026 werden voraussichtlich über 4.300 Mitarbeiter in den Ruhestand gehen – doch ein neues Einsatzplanungssystem könnte jährlich Millionen einsparen. Innerhalb von nur zwei Jahren kombinierte das Unternehmen klassische und quantenbasierte Methoden, um die Effizienz deutlich zu steigern.
Die Herausforderung bestand darin, 150 Busfahrer auf verschiedenen Linien einzuplanen und dabei individuelle Präferenzen zu berücksichtigen – ein Aspekt, den herkömmliche Systeme oft vernachlässigen. Die Forscher nutzten den Bias-Field-DCQO-Algorithmus auf der Kipu Quantum Hub-Plattform, um die Personaleinsatzplanung zu optimieren. Dieser quantenbasierte Ansatz wurde mit klassischen Techniken verknüpft, darunter ein Uncertainty Adapter, der einen Isolation-Forest-Anomalie-Detektor mit einem Gaussian-Process-Nachfrageprognosemodell verband.
Vor der Verarbeitung gruppierte das DBSCAN-Clustering die Fahrer in typische Profile, wodurch sich die Anzahl der API-Abfragen um 80 Prozent reduzierte. Das hybride System erzielte eine Effizienzsteigerung von 2 Prozent – was bei der Größe der BVG etwa 18 Millionen Euro jährliche Einsparungen entspricht. Zudem zeigte das Projekt, dass sich eine frühe Forschungsphase (Technology Readiness Level 4) innerhalb von 24 Monaten zu einem praxistauglichen Pilotprojekt (TRL 6) weiterentwickeln lässt.
Doch die Personalkrise bei der BVG bleibt akut: Freiwillige Kündigungen verschärfen den Fachkräftemangel weiter. Dennoch bietet die quantengestützte Einsatzplanung eine Möglichkeit, den Druck zu mindern, ohne das Servicelevel zu senken.
Der Pilotversuch beweist, dass Quantencomputing reale betriebliche Herausforderungen lösen kann. Die BVG verfügt nun über eine erprobte Methode, um die Planungseffizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Wird der Ansatz weiter ausgebaut, könnte er helfen, den Betrieb trotz schrumpfender Belegschaft zu stabilisieren.
