BVG nutzt Quantencomputing, um den Personalmangel im Nahverkehr zu bekämpfen
Wibke WeitzelBVG nutzt Quantencomputing, um den Personalmangel im Nahverkehr zu bekämpfen
BVG setzt auf Quantencomputing gegen Personalmangel
Der Berliner Verkehrsbetrieb BVG geht mit einer innovativen Quantencomputing-Lösung gegen die wachsende Personalnot vor. Bis 2026 werden voraussichtlich über 4.300 Mitarbeiter in den Ruhestand gehen, während laufende Kündigungen die Situation zusätzlich verschärfen. Ein neues Einsatzplanungssystem, das mit Quanten-Technologie entwickelt wurde, hat nun in nur zwei Jahren Testphase gezeigt, dass es Kosten senken und die Effizienz steigern kann.
Im Mittelpunkt des Projekts stand eine komplexe Planungsaufgabe mit 150 Busfahrern auf verschiedenen Linien. Herkömmliche Methoden berücksichtigen oft nicht die individuellen Präferenzen der Fahrer, doch das Team von Beerantum integrierte diese in den Optimierungsprozess. Ihre Lösung kombinierte den Bias-Field-DCQO-Algorithmus von Kipu Quantum mit DBSCAN-Clustering und reduzierte so die API-Aufrufe um 80 %.
Ein Uncertainty Adapter – eine Kombination aus einem Isolation-Forest-Anomalie-Detektor und einem Gaussian-Process-Nachfrageprognostiker – bestimmte, wann eine erneute Quantenoptimierung erforderlich war. Dieser hybride Ansatz aus klassischer und Quantenberechnung durchlief innerhalb von 24 Monaten die Phasen von der frühen Testphase (TRL 4) bis zum produktionsreifen Pilotprojekt (TRL 6).
Schon eine Effizienzsteigerung von 2 % in der Einsatzplanung entspricht für die BVG einer jährlichen Ersparnis von etwa 18 Millionen Euro. Die Systemarchitektur lässt sich zudem auf andere Bereiche übertragen, etwa die Schichtplanung in Krankenhäusern oder die Logistik der letzten Meile.
Das Pilotprojekt zeigt, wie Quantencomputing reale betriebliche Herausforderungen bewältigen kann. Die BVG verfügt nun über ein skalierbares Werkzeug, um Fahrermangel zu managen und gleichzeitig Kosten zu sparen. Der Erfolg des Projekts passt zu Kipus Hardware-Roadmap und dient als Modell für ähnliche Branchen, die mit Personal- und Logistikproblemen kämpfen.






