BVG nutzt Quantencomputing gegen akuten Fachkräftemangel in Berlin
Berlins Verkehrsbetriebe BVG setzt auf Quantencomputing gegen Personalmangel
Der Berliner Verkehrsbetrieb BVG erprobt Quantencomputing, um die wachsende Personalkrise zu bewältigen. Bis 2026 werden voraussichtlich über 4.300 Mitarbeiter in den Ruhestand gehen, hinzu kommt eine anhaltende freiwillige Fluktuation. In einem Pilotprojekt testete das Unternehmen ein neues Einsatzplanungssystem für 150 Busfahrer. Das Vorhaben steigerte nicht nur die Effizienz, sondern zeigte auch Potenzial für Anwendungen in Logistik und Gesundheitswesen auf.
Im Mittelpunkt des Versuchs stand die Optimierung komplexer Schichtpläne über mehrere Buslinien hinweg. Mithilfe des Bias-Field-DCQO-Algorithmus des Unternehmens Kipu Quantum reduzierte das Team die API-Abfragen um 80 Prozent – durch eine Vorverarbeitungsphase mit DBSCAN-Clustering. Dadurch sanken die Kosten, während die Genauigkeit erhalten blieb.
Anders als herkömmliche Methoden berücksichtigte die Lösung bei der Planung auch die Präferenzen der Fahrer. Ein sogenannter Uncertainty Adapter – eine Kombination aus einem Isolation-Forest-Anomalie-Erkennungssystem und einem Gaussian-Process-Nachfrageprognosemodell – bestimmte, wann eine Neuanpassung der Pläne erforderlich war. Das System erzielte eine konservativ geschätzte Effizienzsteigerung von 2 Prozent, was der BVG jährlich rund 18 Millionen Euro einsparen könnte.
Das Projekt wies zudem über den Nahverkehr hinaus weiteres Potenzial nach: Dieselbe Architektur ließe sich etwa für die Schichtplanung in Krankenhäusern oder die Logistik der letzten Meile nutzen. Innerhalb von 24 Monaten entwickelte das Team die Technologie von der Stufe 4 (Technology Readiness Level, TRL) bis zu einem produktionsreifen Pilotprojekt auf TRL 6 – ein Beleg für die Machbarkeit einer hybriden klassisch-quantenbasierten Verarbeitungsipeline.
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Die Ergebnisse bieten der BVG eine Möglichkeit, Personalengpässe zu mildern und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Das quantengestützte Planungsmodell hat bereits gezeigt, dass es über den Öffentlichen Verkehr hinaus anpassbar ist. Bei einer Skalierung könnten ähnliche Systeme das Personalmanagement in anderen Branchen revolutionieren, die mit Arbeitskräftemangel kämpfen.
