Jeden Tag treffen Disponentinnen und Disponenten in Leitstellen und Betriebszentralen Tausende kleine Entscheidungen, die für Fahrgäste über eine pünktliche oder eine verpatzte Reise entscheiden. Ein Fernzug hat sieben Minuten Verspätung. Soll der Regionalzug am Umsteigebahnhof auf ihn warten, damit hundert Reisende ihren Anschluss erreichen? Oder fährt er pünktlich ab, damit die zweihundert Fahrgäste, die schon im Regionalzug sitzen, und alle, die an den folgenden Bahnhöfen einsteigen wollen, nicht selbst zu spät kommen?
Diese Entscheidungen fallen unter Zeitdruck, mit unvollständigen Informationen und oft nach festen Wartezeitregeln. Dabei hängt an ihnen viel mehr als ein einzelner Anschluss. In diesem Beitrag zeigen wir, warum Dispositionsentscheidungen im Störungsfall ein klassisches Optimierungsproblem sind und wie mathematische Verfahren helfen, sie besser zu treffen.
Warum das Thema gerade jetzt an Bedeutung gewinnt
Die Pünktlichkeit im deutschen Bahnverkehr steht unter Druck. Im ersten Halbjahr 2026 lag die Pünktlichkeit im Fernverkehr der Deutschen Bahn laut Zwischenbericht bei 58,7 Prozent. Die Bahn betont zudem, dass kurzfristige Bauanforderungen mit geringer Vorlaufzeit die Komplexität im Netz erhöhen und die Staus im ersten Halbjahr einen neuen Höchststand erreicht haben. Eine eigens eingesetzte Taskforce für einen verlässlichen Bahnverkehr hat 22 Handlungsempfehlungen beschlossen, unter anderem mehr Puffer im Betrieb und den Ausbau sogenannter flexibler Abfahrten.
Für Fahrgäste zählt dabei nicht nur, ob ein Zug pünktlich ist, sondern ob sie selbst pünktlich ankommen. Ein verpasster Anschluss kann aus fünf Minuten Zugverspätung eine Stunde Reiseverspätung machen. Die Deutsche Bahn weist deshalb neben der Zugpünktlichkeit auch eine Pünktlichkeit über die gesamte Reise aus. Genau an dieser Stelle setzen gute Dispositionsentscheidungen an.
Das Problem hinter der Entscheidung
In der Forschung ist die Frage, ob ein Anschluss gehalten werden soll, als Delay Management bekannt. Für jeden Anschluss gibt es zwei Möglichkeiten. Der abgebende Zug wartet, dann erreichen die Umsteiger ihren Anschluss, aber alle anderen Fahrgäste und möglicherweise weitere Züge werden verspätet. Oder der Zug fährt pünktlich, dann bleiben die Umsteiger zurück und müssen auf die nächste Verbindung warten, die vielleicht erst in einer Stunde fährt.
Einzeln betrachtet scheint die Entscheidung einfach. Man vergleicht, wie viele Menschen wie lange warten müssen. In der Praxis hängen die Entscheidungen aber zusammen. Wenn ein Regionalzug wartet, verpasst er vielleicht selbst einen Anschluss an einen Bus, oder er blockiert ein Gleis für einen anderen Zug. Die Folgen einer Entscheidung wirken durch das ganze Netz. Das macht Delay Management zu einem Netzwerkproblem, das sich mathematisch als ganzzahliges Optimierungsmodell formulieren lässt.
Starre Regeln und ihre Grenzen
Viele Verkehrsunternehmen arbeiten mit Wartezeitvorschriften. Ein Zug wartet höchstens eine bestimmte Zahl von Minuten auf einen bestimmten Anschluss. Solche Regeln sind einfach, transparent und für die Disposition leicht anzuwenden. Sie berücksichtigen aber nicht, wie viele Fahrgäste tatsächlich umsteigen wollen, wie lange sie sonst warten müssten und welche Folgen das Warten an anderer Stelle hätte.
Ein Beispiel. Am Abend fährt der letzte Zug in eine Region. Wer ihn verpasst, kommt nicht mehr nach Hause. Hier kann eine längere Wartezeit sinnvoll sein, auch wenn sie über der Regel liegt. Am Vormittag im Takt dagegen fährt der nächste Zug in zwanzig Minuten, und eine Wartezeit von fünf Minuten verspätet vielleicht Hunderte Pendler. Eine gute Entscheidung berücksichtigt solche Unterschiede. Mit festen Regeln ist das kaum möglich, mit einem Optimierungsmodell schon.
Was ein Optimierungsmodell berücksichtigt
Ein Modell für Dispositionsentscheidungen im Störungsfall kennt den aktuellen Fahrplan mit allen Verspätungen, die geplanten Anschlüsse und eine Schätzung, wie viele Fahrgäste jeweils umsteigen wollen. Diese Schätzung lässt sich aus Buchungsdaten, Zählungen und historischen Mustern ableiten. Das Modell kennt außerdem die Kapazitätsgrenzen der Infrastruktur, etwa welche Züge sich gegenseitig behindern, wenn einer wartet.
Auf dieser Grundlage berechnet das Modell, welche Kombination von Warte- und Abfahrtsentscheidungen die gesamte Reiseverspätung aller Fahrgäste am stärksten reduziert. Es kann auch andere Ziele einbeziehen, etwa dass letzte Verbindungen des Tages besonders geschützt werden oder dass bestimmte Anschlüsse aus vertraglichen Gründen Vorrang haben. Die Rechenzeit liegt je nach Größe des betrachteten Netzausschnitts bei Sekunden, schnell genug für den Einsatz in der Leitstelle. Mehr zu den Methoden auf unserer Seite zur mathematischen Optimierung.
Fahrzeuge und Personal mitdenken
Eine Wartezeitentscheidung betrifft nicht nur Fahrgäste. Wenn ein Zug wartet, kommt auch sein Fahrzeug später an und beginnt den nächsten Umlauf verspätet. Die Triebfahrzeugführerin erreicht ihre Ablösung später, und vielleicht kann sie ihren nächsten Dienst dadurch nicht mehr pünktlich antreten, ohne Ruhezeiten zu verletzen. Diese Folgen sind oft wichtiger als die unmittelbare Verspätung.
Deshalb verbinden wir Wartezeitentscheidungen mit der Echtzeitdisposition von Fahrzeugen und Personal. Wenn ein Anschluss gehalten wird, prüft das System sofort, ob ein Fahrzeugtausch oder eine andere Personalzuordnung die Folgeverspätung auffangen kann. So entsteht eine Entscheidungsgrundlage, die das ganze System im Blick hat. Wie wir Echtzeitentscheidungen für Fahrzeuge und Personal angehen, beschreiben wir auf der Seite zur Echtzeitdisposition. Für sehr schnelle Entscheidungen setzen wir dabei auch Reinforcement Learning ein.
Bahn und Bus zusammen denken
Viele wichtige Anschlüsse liegen nicht zwischen Zügen, sondern zwischen Zug und Bus. Gerade im ländlichen Raum ist der letzte Bus nach dem Abendzug für viele Menschen die einzige Möglichkeit, nach Hause zu kommen. Wenn der Zug verspätet ist, muss der Busfahrer oder die Leitstelle entscheiden, wie lange gewartet wird, oft ohne genau zu wissen, wie viele Fahrgäste umsteigen wollen.
Eine verbundweite Anschlusssicherung, die Echtzeitdaten der Bahn mit der Disposition der Busse verbindet, kann hier viel verbessern. Sie berechnet, welche Busse warten sollten und wie lange, und informiert Fahrerinnen, Fahrer und Fahrgäste frühzeitig. Wie wir Bahnzubringer im Verbund disponieren, beschreiben wir auf der Seite zur Busverkehrsplanung. Und wie flexible Bedarfsverkehre die Anschlüsse zur Bahn ergänzen, zeigt der Beitrag zum Umstieg vom Bedarfsverkehr auf den öffentlichen Verkehr bei unserer Schwesterplattform maas.maker.
Der Mensch entscheidet
Ein Optimierungsmodell ersetzt nicht die Erfahrung der Disponentinnen und Disponenten. Es gibt ihnen eine Empfehlung, zeigt die erwarteten Folgen verschiedener Varianten und begründet, warum es eine bestimmte Entscheidung vorschlägt. Gerade in komplexen Situationen mit mehreren gleichzeitigen Störungen ist diese Unterstützung wertvoll, weil der Mensch nicht mehr alle Wechselwirkungen gleichzeitig überblicken kann.
Wichtig ist, dass die Empfehlungen nachvollziehbar sind. Eine Disponentin, die versteht, warum das System vorschlägt, einen Anschluss nicht zu halten, kann diese Entscheidung auch gegenüber Kollegen und Fahrgästen vertreten. Warum wir Transparenz für so wichtig halten, erklären wir im Beitrag Operations Research oder KI.
Vorbereitung in der Planung
Viele gute Entscheidungen im Störungsfall werden schon in der Planung vorbereitet. Ein Fahrplan mit sinnvollen Übergangszeiten an wichtigen Knoten, Umläufe mit Tauschmöglichkeiten und Dienste mit Reserven machen es der Disposition leichter, Anschlüsse zu halten, ohne das System zu überlasten. Wie robuste Planung aussieht, beschreiben wir im Beitrag Pünktlichkeit verbessern mit robuster Planung.
Fahrgäste früh informieren
Eine Wartezeitentscheidung wirkt nur dann gut, wenn die Fahrgäste rechtzeitig davon erfahren. Wer im verspäteten Fernzug sitzt und nicht weiß, ob der Anschluss wartet, erlebt die letzten Minuten vor dem Umsteigebahnhof als Stress. Wer dagegen zehn Minuten vorher erfährt, dass der Regionalzug wartet oder eben nicht, kann sich darauf einstellen und im zweiten Fall schon eine andere Verbindung wählen.
Ein Modell, das laufend mit aktuellen Prognosen rechnet, kann Entscheidungen früher treffen als eine Regel, die erst am Bahnsteig greift. Diese Entscheidungen lassen sich direkt an App, Anzeiger und Zugbegleitpersonal weitergeben. Wichtig ist dabei Stabilität. Eine Empfehlung, die sich alle zwei Minuten ändert, verwirrt mehr, als sie hilft. Deshalb berücksichtigen gute Modelle auch, wie verlässlich eine Entscheidung ist, und halten sie fest, sobald sie kommuniziert wurde.
Kennzahlen, die wirklich zählen
Viele Unternehmen messen die Pünktlichkeit ihrer Züge an festen Messpunkten. Ein Zug, der auf einen Anschluss wartet, verschlechtert diese Kennzahl, auch wenn die Reisenden insgesamt früher ans Ziel kommen. Daraus entsteht ein Zielkonflikt, der in der Praxis oft unausgesprochen bleibt. Ein Optimierungsmodell macht ihn sichtbar. Es zeigt für jede Entscheidung, wie sich die Zugpünktlichkeit und wie sich die Pünktlichkeit der Reisenden verändern.
Diese Transparenz hilft auch im Gespräch mit Aufgabenträgern und Verbünden, die in Verkehrsverträgen oft Anschlussvorgaben festlegen. Und sie ermöglicht eine ehrliche Auswertung im Nachhinein. Wenn alle Entscheidungen mit ihren Folgen protokolliert werden, lässt sich nach einigen Monaten erkennen, welche Wartezeitregeln gut funktionieren und welche angepasst werden sollten.
Sie möchten Dispositionsentscheidungen in Ihrer Leitstelle besser unterstützen? Sprechen Sie mit uns. Wir zeigen Ihnen, wie ein Entscheidungsmodell für Ihr Netz aussehen kann.
Häufige Fragen
Ersetzt ein Optimierungsmodell die Wartezeitvorschriften?
Nicht unbedingt. Es kann sie ergänzen, indem es in komplexen Situationen Empfehlungen gibt, die über die Regel hinausgehen, und in einfachen Fällen die Regel bestätigt.
Woher kennt das System die Zahl der Umsteiger?
Aus Buchungsdaten, Fahrgastzählungen und historischen Mustern. Schon grobe Schätzungen verbessern die Entscheidungen deutlich gegenüber starren Regeln.
Wie schnell muss das System rechnen?
Innerhalb weniger Sekunden. Das ist mit geeigneten Modellen für typische Netzausschnitte gut machbar.