Automatisierte Ankunftsprognosen (ETA) bei DB Cargo

Ein Rückblick: Bereits im Juni 2023 wurde die Anwendung „ETA“ (Estimated Time of Arrival) bei DB Cargo in den Regelbetrieb genommen und unterstützt seitdem die Dispositions- und Kundenserviceprozesse im DB Cargo Control Tower.

Warum brauchte DB Cargo ein System zur ETA Prognose?

In der heutigen schnelllebigen und globalisierten Welt ist Effizienz im Logistiksektor ein entscheidender Erfolgsfaktor. Besonders im Schienengüterverkehr, der auch eine zentrale Rolle beim Erreichen unserer Klima-Ziele spielt, sind präzise und zuverlässige Zeitangaben für Ankunfts- und Abfahrtszeiten („ETA“ und „ETD“ (Estimated Time of Departure) unerlässlich. Vor allem der grenzüberschreitende Verkehr mit einer Vielzahl an beteiligten Akteuren ist eine komplexere Herausforderung, da hier die nahtlose Koordination über unterschiedliche nationale und organisatorische Schnittstellen hinweg essenziell ist.

Eine Anwendung zur automatisierten Prognose dieser Zeiten bietet zahlreiche Vorteile, die sowohl für Logistikunternehmen als auch für ihre Kunden von großem Nutzen sind.

• Eine der größten Herausforderungen im Schienengüterverkehr ist die effiziente Nutzung von Ressourcen wie Lokomotiven, Waggons und Personal. Durch die genaue Vorhersage von ETA und ETD können diese Ressourcen besser geplant und eingesetzt werden.
• Kunden erwarten heutzutage Transparenz und Zuverlässigkeit. Eine Anwendung, die genaue Ankunfts- und Abfahrtszeiten prognostiziert, ermöglicht es den Kunden, ihre eigenen Prozesse besser zu planen. Dies führt zu einer höheren Zufriedenheit, da Verzögerungen minimiert und Liefertermine präziser eingehalten werden können.
• Moderne Anwendungen zur Prognose von Ankunfts- und Abfahrtszeiten basieren auf der Auswertung großer Datenmengen. Logistikunternehmen können diese Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien kontinuierlich zu verbessern.

Die Implementierung einer Anwendung zur automatisierten Prognose von Ankunfts- und Abfahrtszeiten im Schienengüterverkehr bietet also zahlreiche Vorteile. Sie verbessert die Planbarkeit und Ressourcennutzung, erhöht die Kundenzufriedenheit, ermöglicht proaktive Problemlösungen und unterstützt datenbasierte Entscheidungsfindung.

Der Weg von Prototypen zur produktiven ETA-Applikation wurde bei der DB Cargo in enger Zusammenarbeit mit der DB Systel, DB Analytics und einem externen Dienstleister beschritten. Das Projekt liefert einen Beitrag zur Umsetzung der europäischen TAF/TSI-Richtline und wurde von der EU gefördert. Im Projektverlauf wurden zahlreiche Maßnahmen umgesetzt, um die Prognosequalität kontinuierlich zu verbessern und die Nutzung im betrieblichen Alltag zu verankern.

Ein besonderer Meilenstein war der Wechsel auf eine moderne Cloud-Architektur. Sie bildet die Basis für die skalierbare, wartungsarme und effiziente Betriebsumgebung der Prognosesysteme und schafft zugleich eine Grundlage für künftige Innovationen im Bereich Datenanalyse und Vorhersage.

Am Ende des Projektes konnte eine Applikation produktiv genommen werden, welche folgende Merkmale erfüllt:

• Eine Bereitstellung von Prognosen für nationale und internationale Transporte
• Das Datenformat der erzeugten Nachrichten ist TAF/TSI kompatibel und damit mit anderen Stakeholdern einfach teilbar.
• Volle Integration in operative Systeme: Die Prognosen werden gezielt in die Dispositionssysteme eingebunden, wodurch manuelle Eingaben reduziert und Abstimmungsprozesse binnen der Disposition optimiert werden konnten.
• Skalierbare Betriebsumgebung: Die moderne Cloud-Infrastruktur gewährleistet einen stabilen, skalierbaren und sicheren Betrieb der Anwendung.

Ein Plus für Europa und die Umwelt

Mit Inbetriebnahme der Anwendung ETA geht DB Cargo einen nächsten wichtigen Schritt in Richtung Digitalisierung des Schienengüterverkehrs. Verlässliche, zeitnahe Ankunftsprognosen sind ein Kernbestandteil moderner, effizienter Logistik. Diese Prognosen liegen nun dank des Projektes in einem TAF/TSI kompatiblen Format vor und können daher mit anderen europäischen Stakeholdern geteilt werden.