KI-Assistent schlägt regelkonforme Maßnahmen vor, der Mensch entscheidet

problem Ausgangssituation

Bei einem Mobilitätsdienstleister kommt es im Tagesgeschäft regelmäßig zu Störungen – etwa durch Unfälle, Baustellen oder kurzfristige Personalausfälle. Die Disponent:innen mussten in solchen Fällen oft unter großem Zeitdruck manuell analysieren, welche Auswirkungen die Störung hat und wie darauf reagiert werden kann.

Bei größeren Zwischenfällen konnte diese Bewertung mehrere Stunden dauern – mit direktem Einfluss auf Qualität und Effizienz im Betrieb. Ziel war die Entwicklung einer KI-gestützten Assistenzlösung, die als transparenter Entscheidungspartner agiert – unter Berücksichtigung komplexer betrieblicher Richtlinien.

lightbulb Unsere Lösung

Wir entwickelten ein sprachbasiertes KI-Interface, das aktuelle Live-Daten und interne Guidelines analysiert, um in Echtzeit qualifizierte Vorschläge für Gegenmaßnahmen zu liefern:

• chat

  LLM-basiertes Eingabefeld

  Disponent:innen beschreiben Störungen natürlichsprachlich – keine Formularfelder, kein starres Interface.

• analytics

  Live-Daten-Analyse

  Automatische Auswertung aktueller Betriebs-Daten zur Identifikation betroffener Fahrzeuge, Routen und Ressourcen.

• policy

  Richtlinien-basierte Maßnahmenableitung

  Automatisierte Auswertung interner Richtlinien und Handbücher zur Ableitung regelkonformer Gegenmaßnahmen.

• person_check

  Mensch behält die Kontrolle

  Strukturierter Maßnahmenvorschlag inkl. Begründung – die finale Entscheidung liegt immer beim Menschen. API-Übergabe an Dispositionssysteme nach Freigabe.