Kurz und knackig stellen wir die Data Science Community - welche Menschen, Daten und Methoden vernetzt - vor und zeigen zwei konkrete Projekte aus dem SBB‑Alltag, die zeigen, wie datengetriebene Lösungen echten Mehrwert schaffen:
SBB Belegungsprognose
Hast du dich schon immer gefragt, wie die Auslastungsanzeige mit den drei Figuren in der SBB-App zustande kommt? Wir erklären, wie wir die Auslastung in Zügen vorhersagen – anhand von Merkmalen wie Betriebstag, Reisezeit, Linie und Streckenabschnitt. Ausserdem stellen wir das Korrekturmodell vor, das die Prognosen mit aktuellen Billettverkaufsdaten abgleicht und so laufend verbessert.
Automatisierte Visuelle Inspektion (AVI)
AVI will die visuellen Inspektionen im Betriebsunterhalt von Schienenfahrzeugen automatisieren. Statt alle 30 Tage eine manuelle Ausseninspektion in der Serviceanlage durchzuführen, nutzen wir streckenseitige Kameras, Computer‑Vision‑Methoden und Trendanalysen über mehrere Durchfahrten, um Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen. Die Erkenntnisse erlauben eine vorausschauende Koordination von Reparaturarbeiten und entlasten die Serviceanlage zeitlich für wertschöpfende Aufgaben.
Es sind keine Vorkenntnisse nötig – wir erklären alles verständlich für alle.
Wir freuen uns auf dich!