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Das Eisenbahnunternehmen setzt generative KI sowohl zur Unterstützung als auch zur Verbesserung der vorausschauenden Wartung seiner Züge ein.

Mit 250.000 Mitarbeitern betreibt SNCF 15.000 Züge und befördert täglich 5 Millionen Passagiere. Der Konzern greift auf ein mehr als 20.000 Kilometer langes Glasfasernetz zurück, das alle seine Bahnhöfe und Standorte miteinander verbindet. Eine digitale Infrastruktur, die zu Höchstgeschwindigkeiten tendiert (mit Kapazitäten von 20 bis 400 Gbit pro Sekunde). Das Unternehmen verarbeitet täglich Terabytes an Daten von seinen IoT-Terminals und -Sensoren. „Es ist diese Telekommunikationsinfrastruktur, die uns den Einstieg in die KI-Ära ermöglicht hat“, kommentiert Christophe Fanichet, stellvertretender Generaldirektor für Digital der SNCF-Gruppe und CEO von SNCF Voyageurs. Hinzu kommt ein Data Lake im Multicloud-Modus, der all diese Daten zusammenführt. „Wir waren daher bereit, in die Ära der generativen KI einzutreten“, betont Christophe Fanichet.

Wie hat die SNCF nach der Einführung von ChatGPT reagiert? Es ermöglichte zunächst allen Mitarbeitern den uneingeschränkten Zugriff auf den Service. Ende 2022 hatte der Konzern bereits zwischen 500 und 2.000 Mitarbeiter, die es täglich nutzten. Doch sehr schnell beschloss die Eisenbahngesellschaft, wie viele andere Akteure auch, ein privates ChatGPT zu entwickeln. Im Fokus: der Schutz sensibler Daten, etwa von Transportplänen, Wartungsunterlagen oder auch Ausschreibungen. Der neue Assistent heißt SNCF Group GPT und basiert auf Azure OpenAI. Es steht Direktoren und Hauptmanagern des Unternehmens offen. Um sie in der Anwendung zu schulen, wurde eine Prompt-Akademie eingerichtet.

Ein privater ChatGPT

Der GPT der SNCF-Gruppe ist in mehrere Bereiche gegliedert. Erstens ein dokumentarischer Raum, basierend auf ein Lappen, eine Infrastruktur, die mehr als 70.000 Referenzdokumente vereint. Das Ziel: Arbeiter unterstützen. „Bei einem Wartungsvorgang an einer Achse beispielsweise erleichtert das RAG den Zugriff auf alle Referenzen und die gesamte technische Dokumentation zu diesem Teil“, argumentiert Christophe Fanichet. „Inhalte, die zusammengefasst, aber auch beschafft werden.“ Ziel: Sicherstellung des Betriebs, im Wissen, dass die Züge selbstverständlich äußerst zuverlässig sein müssen.

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Ein zweiter Bereich ermöglicht es Mitarbeitern, ihre eigenen Dokumente in den Chatbot einzuspeisen. Zweck ? Beschleunigen Sie sich wiederholende Büroaufgaben. „Wir erhalten zum Beispiel viele Ausschreibungen. Von dort aus müssen wir zusammenfassende Inhalte haben oder sogar Aufgaben vorbereiten und den Mitarbeitern zuweisen, von der Rechtsabteilung bis zum Einkauf, einschließlich der Wartung oder den Vertriebsteams“, erklärt Christophe Fanichet .

Heute nutzen mehr als 2.500 Mitarbeiter täglich dieses private ChatGPT. Die SNCF will diesen Sommer auf 6.500 und Ende des Jahres auf 10.000 aufstocken. Gleichzeitig hat das Unternehmen ein Übersetzungstool entwickelt, das es letztendlich mehr als 50.000 Mitarbeitern zur Verfügung stellen will. Es heißt Trad SNCF und deckt mehr als 130 Sprachen ab. Eine Lösung, die ebenfalls auf Azure OpenAI basiert.

Neben diesen Projekten arbeitet die SNCF gemeinsam mit dem französischen Start-up-Unternehmen Mistral an weiteren Industrieprojekten. Die erste besteht darin, die Informationen für Reisende in Störungssituationen zu verbessern. „Wir haben jeden zehnten Zug, der nicht pünktlich ankommt“, erinnert sich Christophe Fanichet. „Wir verlassen uns auf Mistrals LLM, um die Vorhersagbarkeit der Netzwerkwiederherstellung zu verbessern.“ Oberleitungsbruch, schwierige Weichenstellung, überlasteter Bahnhof … Hier würde das LLM es ermöglichen, Lösungen zu finden, die auf einer Geschichte von Tausenden von Anwendungsfällen basieren, um dem Benutzer die richtigen Informationen zu liefern. Nehmen wir das Beispiel eines persönlichen Vorfalls. Im Durchschnitt schätzt die SNCF die Wiederherstellungszeit in diesem Fall auf durchschnittlich 2h30. „Morgen werden wir mit generativer KI in der Lage sein, die zahlreichen Kriterien zu berücksichtigen, die sich auf den Zeitpunkt des Neustarts auswirken können: Wetterbedingungen, isolierter Standort oder nicht … Die Idee besteht darin, die Schätzung zu verfeinern“, erklärt Christophe Fanichet.

„Wenn ein Defekt eine Verkehrsunterbrechung erfordert, ist es offensichtlich nicht die Maschine, die die Entscheidung trifft“

Zu den weiteren untersuchten Anwendungsfällen, in denen generative KI eingreifen könnte, gehören die Optimierung von Transportplänen oder die Optimierung von Wartungsschritten (d. h. der Häufigkeit der Zugwartung). „Hier wird GenAI dabei helfen, eine Lösung und/oder verschiedene Alternativen zu entwerfen“, argumentiert Christophe Fanichet.

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Ein Voice-Bot zur besseren Information

Am Ende ihrer Workshops nutzt die SNCF auch generative KI, um Fotos ihrer Eisenbahninfrastrukturen zu analysieren. Das Ziel der Gruppe: mögliche Mängel an ihren Zügen zu erkennen und schließlich die betreffenden Probleme zu äußern, um entsprechende Lösungen zu finden. Der Mensch bleibt der alleinige Richter über die als nächstes zu treffende Entscheidung. „Wenn eine Störung eine Unterbrechung des Verkehrs erfordert, ist es offensichtlich nicht die Maschine, die die Entscheidung trifft“, betont Christophe Fanichet.

Ein weiteres Projekt: Arbeit an einem Voice-Bot, der den Austausch in natürlicher Sprache über die SNCF-Informationstelefonleitung (3635) ermöglicht. Und das, ohne dass Sie sich per Tastendruck durch ein Menü bewegen müssen. Agenten, die am Ende des Anrufs ans Telefon gehen, können sich auch auf generative KI verlassen, um bessere Informationen bereitzustellen. Das Gleiche gilt für SNCF Connect. Die SNCF plant die Entwicklung eines generativen KI-Assistenten für ihren Online-Reservierungsbereich. Da dieser Dienst jedoch mehr als eine Milliarde Besuche pro Jahr verzeichnet, lässt sich der Konzern lieber Zeit, bevor er ihn einsetzt.

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Nina Weber
Nina Weber is a renowned Journalist, who worked for many German Newspaper's Tech coloumns like Die Zukunft, Handelsblatt. She is a contributing Journalist for futuriq.de. She works as a editor also as a fact checker for futuriq.de. Her Bachelor degree in Humanties with Major in Digital Anthropology gave her a solid background for journalism. Know more about her here.

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