AI Adaption Framework für ÖPNV

Ein strukturierter Ansatz für die KI-gestützte Transformation von ÖPNV-Betrieben

AI Transformation Canvas öffnen

Die 5 Säulen des ÖPNV-Frameworks

Ein ganzheitlicher Ansatz zur AI-Adaption für moderne und effiziente ÖPNV-Betriebe

Kundenorientierung

Fahrgäste binden und begeistern, digitale Services als Wettbewerbsvorteil

Ziel: Kundenzufriedenheit, Digitalisierung, Barrierefreiheit

Betriebseffizienz

Ressourcen optimal nutzen, Kosten senken, Verfügbarkeit steigern

Ziel: Weniger Ausfälle, schnellere Wartung, Kostenreduktion

Zuverlässigkeit

Servicequalität durch exakte Planung und Steuerung optimieren

Ziel: Pünktlichkeit, Fahrplantreue, Störfallmanagement

Mitarbeiter

Kompetente, motivierte Belegschaft als Schlüssel für erfolgreiche AI-Einführung

Ziel: Zufriedenheit, Bindung, Qualifikation

Nachhaltigkeit

Ökologisches und soziales Commitment mit AI-gestützter Effizienz verbinden

Ziel: CO₂-Reduktion, Energieeffizienz, gesellschaftliche Verantwortung

Details zu allen Säulen

Reifegradmodell

Der Weg zur AI-Adaption in 5 Stufen

Awareness

Erste Berührungspunkte

Sensibilisierung, Use Case Sharing

Beispiele:

Webinare, AI-Demos für ÖPNV-Anwendungen

Fortschritt100%

Exploration

Identifikation von Potenzialen

Workshops, Ideenentwicklung

Beispiele:

Use Case Canvas für Kundenservice, Wartung

Fortschritt85%

Experimentation

Erste POCs

Tech-Validation, Pilotierung

Beispiele:

Chatbot-Pilot, Predictive Maintenance Test

Fortschritt60%

Operationalization

Umsetzung & Skalierung

Rollout in Betriebsbereichen

Beispiele:

Flächendeckende Sensorik, Echtzeit-Disposition

Fortschritt30%

Transformation

AI als strategischer Bestandteil

KPI-getrieben, automatisiert

Beispiele:

Autonome Betriebssteuerung, AI-Plattform

Fortschritt10%

Reifegrad bewerten

KPI Dashboard

Messen Sie den Fortschritt Ihrer AI-Transformation

Net Promoter Score

+8 zum Vorquartal

Kundenzufriedenheit (Ziel: ≥ 40)

Fahrzeugverfügbarkeit

97.5%

+1.2% zum Vorjahr

Verfügbarkeit der Flotte (Ziel: ≥ 98%)

Pünktlichkeit

94.2%

+2.3% zum Vorquartal

Pünktlichkeitsquote (Ziel: ≥ 95%)

Mitarbeiter-Engagement

72%

+5% im letzten Jahr

Engagement-Score (Ziel: ≥ 75%)

E-/H2-Busanteil

28%

+8% zum Vorjahr

Anteil E-/H2-Busse (Ziel: ≥ 40%)

Vollständiges Dashboard

AI Transformation Canvas

Ein strukturiertes Tool für die Planung Ihrer AI-Transformation

1. Zielbild & Vision

Was wollen wir mit AI erreichen? Wie sieht der Zielzustand aus?

Bis 2025 setzen wir AI in allen Kundenprojekten ein und steigern dadurch die Projektqualität um 30% und die Effizienz um 25%. Wir positionieren uns als führender AI-Enabler im Microsoft-Ökosystem.

2. Business Use Cases

Welche konkreten Anwendungsfälle bieten Mehrwert?

AI-gestützte Vertriebsprognosen in D365 Sales
Intelligente Dokumentenanalyse für Vertragsmanagement
Kundenservice-Chatbots mit Power Virtual Agents

3. Nutzer & Stakeholder

Wer ist betroffen, beteiligt oder treibt die Themen?

Intern:

Geschäftsführung, Delivery-Teams, Vertrieb, HR

Extern:

Kunden-IT, Fachabteilungen, C-Level, Endanwender

4. Datenstrategie

Welche Daten werden benötigt? Wo liegen sie? Wie ist die Qualität?

Dynamics 365 Daten (CRM, ERP, HR)
Microsoft 365 Daten (SharePoint, Teams, Outlook)
Datenqualitätsinitiative für AI-Readiness

5. Technologie & Tools

Welche Tools/Plattformen werden genutzt?

Azure OpenAI

Power Platform

Copilot Studio

GitHub Copilot

Dynamics 365 Copilot

6. Fähigkeiten & Mindset

Welche Kompetenzen fehlen? Wie fördern wir kulturelle Offenheit?

AI Bootcamps für alle Berater
Prompt Engineering Schulungen
Change Agents in jedem Team
Awareness Sessions für Führungskräfte

7. Organisation & Prozesse

Wie werden AI-Initiativen verankert? Welche Governance gilt?

Etablierung eines AI Center of Excellence (CoE) mit Vertretern aus allen Geschäftsbereichen. Entwicklung eines Use Case Intake Prozesses und einer Prompt-Library für wiederverwendbare AI-Komponenten.

8. Risiken & Ethik

Welche Risiken bestehen (rechtlich, ethisch, technisch)?

Datenschutz-Compliance (DSGVO)
Bias in AI-Modellen
Halluzinationen bei generativen Modellen
Ethische Richtlinien für AI-Einsatz

9. Quick Wins & POCs

Welche kleinen Projekte liefern schnell Nutzen & Vertrauen?

AI-Prompts für D365 Sales (2 Wochen)

FAQ Bot für interne Wissensdatenbank (4 Wochen)

Automatisierte Meeting-Zusammenfassungen (3 Wochen)

10. Metriken & Erfolgskriterien

Woran messen wir Fortschritt & Erfolg?

Use Case-Durchlaufzeit-30%

Time Savings320h/Quartal

AI-Adoption-Rate65%

Kundenzufriedenheit+15%

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