BVG nutzt Quantencomputing gegen Personalmangel und spart Millionen
Berlins Verkehrsbetriebe BVG setzt auf Quantencomputing, um Personalmangel zu bewältigen
Mit über 4.300 Mitarbeitenden, die bis 2026 in den Ruhestand gehen, und anhaltenden Personalabgängen steht die BVG vor wachsendem Druck, ihre Abläufe effizienter zu gestalten. Ein aktuelles Pilotprojekt zeigt: Schon kleine Effizienzsteigerungen könnten jährlich Millionen einsparen.
Im Mittelpunkt des Projekts stand eine komplexe Einsatzplanung für 150 Busfahrer:innen auf verschiedenen Linien. Forscher:innen nutzten den Bias-Field-DCQO-Algorithmus des Unternehmens Kipu Quantum in Kombination mit DBSCAN-Clustering, um Fahrer:innen nach Verhaltensmustern zu gruppieren – und reduzierten so API-Abfragen um 80 Prozent. Dieser Vorverarbeitungsschritt beschleunigte den Optimierungsprozess deutlich.
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Ein Uncertainty Adapter, der einen Isolation-Forest-Anomalie-Detektor mit einem Gaussian-Process-Nachfrageprognosemodell verband, bestimmte, wann eine erneute quantenbasierte Neuoptimierung erforderlich war. Anders als klassische Methoden berücksichtigte die Lösung zudem individuelle Präferenzen der Fahrer:innen und behob damit eine langjährige Schwachstelle in der Personaleinsatzplanung.
Die Ergebnisse zeigen: Eine bescheidene Effizienzsteigerung von nur zwei Prozent könnte der BVG jährlich rund 18 Millionen Euro ersparen. Die im Projekt entwickelte Architektur wurde zunächst auf Technology Readiness Level (TRL) 4 getestet und innerhalb von 24 Monaten bis zur pilotreifen Stufe TRL 6 weiterentwickelt. Dieser Zeitrahmen passt zu Kipus Hardware-Roadmap und beweist, dass der Ansatz auch über den Öffentlichen Nahverkehr hinaus skalierbar ist.
Das gleiche Framework ließe sich etwa in der Schichtplanung von Krankenhäusern oder der Logistik der letzten Meile einsetzen. Seine Flexibilität deutet auf ein breites Potenzial für Branchen hin, die vor ähnlichen logistischen Herausforderungen stehen.
Das Pilotprojekt demonstriert, wie Quantencomputing der BVG helfen könnte, Personalengpässe zu mildern und gleichzeitig Kosten zu senken. Mit einem klaren Pfad von der Testphase bis zum Praxiseinsatz könnte die Technologie bald eine Schlüsselrolle dabei spielen, Berlins Busverkehr reibungslos am Laufen zu halten. Weitere Versuche werden zeigen, ob sie sich langfristig für das Unternehmen und darüber hinaus bewährt.
