15.06.26
Seit dem Start von DB Lightgate im September vergangenen Jahres profitieren immer mehr Fahrgäste der Münchner S-Bahn von einer Live-Auslastungsanzeige am Bahnsteig. Mittlerweile sind an zwanzig Stationen nahezu einhundert Displays im Einsatz, die in Echtzeit anzeigen, wie stark die einzelnen Wagen des nächsten Zuges ausgelastet sind. Damit ist das System inzwischen entlang der gesamten Stammstrecke sowie an neun weiteren Stationen im Außenbereich verfügbar, insbesondere an den Linien S1 und S8.
„Unser Ziel ist klar: Eine pünktlichere S-Bahn durch weniger Gedränge beim Einstieg und natürlich mehr Komfort für unsere Fahrgäste. Jede Station mit Lightgate bringt uns diesem Ziel näher. Deswegen haben wir jetzt beschlossen, das gesamte S-Bahn-Netz mit Sensoren auszustatten und wollen die Live-Daten künftig mit einer KI-gestützten Auslastungsprognose ergänzen“, erklärt Münchens neuer S-Bahn-Chef Matthias Glaub.
Auch bei der DB InfraGO bewertet man die bisherige Entwicklung positiv. „In der Stammstrecke begrüßen wir an jedem Bahnhof Tag für Tag hunderttausende Fahrgäste. Jede Verbesserung an diesen elf Stationen hat also besonders große Wirkung. Dass die Live-Auslastung hier nun überall zu sehen ist, ist für uns ein wichtiger Meilenstein für mehr Komfort und Pünktlichkeit“, sagt Bahnhofsmanagerin Mareike Schoppe.
Grundlage des Systems sind Lichtschranken an den Gleisen, die die Auslastung der einzelnen Wagen erfassen. Auch wenn die Sensoren künftig im gesamten Netz installiert werden sollen, werden die Anzeigen zunächst nicht an allen Stationen sichtbar sein. Der Schwerpunkt liegt vorerst auf rund fünfzig Bahnhöfen im stadtnahen Bereich, an denen die erforderlichen Anzeigesysteme bereits vorhanden sind und die Fahrgastzahlen besonders hoch sind.
Langfristig soll DB Lightgate jedoch mehr leisten als eine reine Bahnsteiganzeige. Die gewonnenen Daten sollen künftig auch in der Leitstelle der S-Bahn München verfügbar sein und dort bei betrieblichen Entscheidungen berücksichtigt werden.
Darüber hinaus testet die S-Bahn derzeit eine KI-gestützte Auslastungsprognose. Dabei werden die gemessenen Daten mit Prognosen künstlicher Intelligenz kombiniert. Ziel ist es, die Auslastungsinformationen bereits früher bereitzustellen, damit sich die Fahrgäste rechtzeitig auf dem Bahnsteig verteilen können. Vor einer Einführung sind jedoch umfangreiche Tests vorgesehen, um die Zuverlässigkeit der Prognosen sicherzustellen.
Die Darstellung für die Fahrgäste erfolgt über farbige Balken für jeden Wagen. Ein niedriger grüner Balken steht für eine geringe Auslastung, ein gelber Balken mittlerer Höhe für eine mittlere Auslastung und ein hoher roter Balken für einen stark ausgelasteten Wagen.
Dadurch können sich die Fahrgäste gezielt entlang des Bahnsteigs verteilen und ihre Chancen auf einen Sitzplatz erhöhen. Gleichzeitig soll der Fahrgastwechsel beschleunigt werden. Im stark belasteten Münchner S-Bahn-Netz können bereits wenige eingesparte Sekunden an den Stationen dazu beitragen, die Pünktlichkeit und Stabilität des Gesamtsystems zu verbessern.
Stefan Hennigfeld
Redaktioneller Leiter
Zughalt e.V.
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Quelle: Zughalt.de