Steigende Fahrgastzahlen stellen in Zeiten von Sparmaßnahmen öffentlicher Haushalte stellen Verkehrsbetriebe wie die CVAG vor komplexen Planungsherausforderungen. Unser studentisches Projekt zeigt das Potenzial von Open Data im öffentlichen Nahverkehr auf. Hierzu thematisieren wir die Herausforderungen bei der Aufbereitung von Verkehrsdaten und zeigen auf, welche praktischen Erkenntnisse zur Entscheidungsunterstützung im Nahverkehr gewonnen werden können.

Zu diesem Zweck setzten wir ausgewählte Machine-Learning- und KI-Verfahren ein, um verschiedene Herausforderungen wie prädiktive Instandhaltung (Defektvorhersage), Linienoptimierung, Betriebshofplanung sowie der Verkehrszeichenerkennung zu adressieren. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anschaulich visualisiert.