Zusammenarbeit zwischen Technologie- und Straßenverkehrsbehörden (auf Stadt- und nationaler Ebene): KI-gestützte vorausschauende Wartung für die Verkehrsinfrastruktur

18. Dezember 2025

pexels sejio402 27134570

Die Verkehrsinfrastruktur ist das Rückgrat moderner Straßenverkehrsbehörden, doch traditionelle Wartungsansätze führen oft zu kostspieligen Notfallreparaturen, unerwarteten Straßensperrungen und beeinträchtigter Sicherheit.

Der Wandel von reaktiver zu prädiktiver Instandhaltung – angetrieben durch künstliche Intelligenz und Sensornetzwerke – stellt für Gemeinden eine große Chance dar, das Infrastrukturmanagement zu modernisieren.

Durch die Nutzung von Echtzeitdaten von Sensoren, die im gesamten Straßennetz eingesetzt werden, können Stadtverwaltungen Ausfälle antizipieren, bevor sie auftreten, proaktive Interventionen planen und sowohl Kosten als auch Verkehrsbehinderungen erheblich reduzieren.

Die Herausforderung der traditionellen Infrastrukturwartung

Die konventionelle Instandhaltung von Verkehrsinfrastruktur stützt sich typischerweise auf reaktive Maßnahmen oder feste Wartungspläne. Obwohl diese Ansätze vertraut sind, bergen sie mehrere kritische Herausforderungen:

Unerwartete Ausfälle und Sicherheitsrisiken

Infrastrukturausfälle treten oft unangekündigt auf und schaffen gefährliche Bedingungen für Verkehrsteilnehmer. Fehlfunktionen von Ampeln, sich schnell bildende Schlaglöcher oder strukturelle Schäden können zu Unfällen und Verletzungen führen und die Behörden in den Notfallmodus versetzen.

 

Hohe Notfallreparaturkosten

Notfallreparaturen können zwei- bis dreimal teurer sein als geplante Wartungsarbeiten. Crews müssen kurzfristig mobilisiert werden – oft außerhalb der regulären Arbeitszeiten –, während Materialien dringend beschafft werden müssen. Indirekte Kosten belasten zusätzlich, darunter Verkehrsbehinderungen, Umleitungsmanagement und eine Zunahme von Bürgerbeschwerden.

 

Verkehrsstörungen und ineffiziente Ressourcennutzung

Ungeplante Straßensperrungen tragen maßgeblich zur Verkehrsüberlastung bei und sind schätzungsweise für 15–20% der einmaligen Verkehrsverzögerungen in großen Ballungsräumen verantwortlich. Gleichzeitig können bei termingebundenen Wartungsarbeiten Anlagen gewartet werden, die sich noch in gutem Zustand befinden, während Komponenten, die kurz vor einem kritischen Ausfall stehen, übersehen werden.

Wie KI-gestützte vorausschauende Wartung funktioniert

Vorausschauende Instandhaltung verwandelt Infrastrukturmanagement durch eine Reihe integrierter technologischer Komponenten:

Sensoreinsatz und Datenerfassung

Moderne Verkehrsinfrastruktur kann mit Sensoren ausgestattet werden, die den Zustand von Anlagen kontinuierlich überwachen. Dazu gehören Fahrbahnsensoren mit integrierten Dehnungsmessstreifen, Brückenüberwachungssysteme zur Messung von Vibrationen und Korrosion, Diagnosesysteme für Ampeln, Umweltsensoren und Kameras mit künstlicher Intelligenz, die Oberflächenfehler und Schäden erkennen können.

Echtzeit-Datenverarbeitung und prädiktive Analysen

Maschinelle Lernalgorithmen analysieren eingehende Sensordaten in Echtzeit, um Basisbedingungen zu etablieren und Anomalien zu erkennen. KI-Modelle, die auf historischen Fehlermustern und aktuellen Beobachtungen trainiert wurden, können vorhersagen, wann spezifische Infrastrukturkomponenten wahrscheinlich ausfallen werden. Diese Vorhersagen berücksichtigen Verschleißtrends, Umgebungsbelastungen, Verkehrsintensität und die Interdependenz zwischen Komponenten – und liefern nicht nur Warnungen, sondern auch geschätzte Zeitpläne mit Konfidenzintervallen.

Automatisierte Alarmgenerierung

Wenn das System ein erhöhtes Ausfallrisiko erkennt, generiert es automatisch priorisierte Warnmeldungen. Diese werden nach sicherheitskritischer Bedeutung, Ausfallzeit, potenziellen Auswirkungen, Reparaturkomplexität und verfügbarem Budget eingestuft – um es den Behörden zu ermöglichen, entschlossen und effizient zu handeln.

 

Fallstudie: Das EvoRoads-Projekt in Lettland

Ein überzeugendes Beispiel für erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Technologieanbietern und Behörden ist das Pilotprojekt EvoRoads in Lettland, das die tatsächlichen Auswirkungen von KI-gestützter vorausschauender Instandhaltung demonstriert.

Bildschirmaufnahme 2025 12 18 140617
Über das EvoRoads-Projekt

EvoRoads (Evolutionary Solutions for Realising a Holistic Safe System Approach for All Road Users) ist eine Initiative von EU Horizon Europe, die im Mai 2024 gestartet wurde und bis April 2027 läuft. Das Projekt bringt 20 Partner aus ganz Europa zusammen, mit Pilotstandorten in Spanien, Italien, Lettland und Rumänien, und unterstützt das Ziel der EU-Vision Null, die Zahl der Verkehrstoten bis 2050 zu eliminieren.

Lettlands Pilotprojekt: Automatisierte Infrastrukturüberwachung

Die lettische Demonstrationsanlage, die in Zusammenarbeit mit dem Rigaer Stadtrat und lokalen Partnern implementiert wurde, konzentriert sich auf die automatisierte, kostengünstige Überwachung der Infrastruktur von Straßen-Hotspots, Brücken und Tunneln. Zu den Hauptzielen gehören die frühzeitige Identifizierung von Straßenabschnitten, die zu schneller Verschlechterung neigen, und der Nachweis, dass fortschrittliche Überwachungslösungen nicht unerschwinglich teuer sein müssen.

Passt zu Traffics Rolle und praktischen Anwendungen

Als Technologiepartner im EvoRoads-Konsortium liefert Fits Traffic KI-gestützte Verkehrsanalysen und Computer-Vision-Fähigkeiten, die nahtlos in die bestehenden Verkehrsmanagementsysteme des Rigaer Stadtrats integriert sind.

Der Pilot integriert auch die Digital-Twin-Technologie für kritische Infrastrukturanlagen, proaktive Warnsysteme für Wartungsteams und einen umfassenden Rahmen von 124 Sicherheitsindikatoren, die den Zustand der Infrastruktur, das Verkehrsmanagement und den Schutz gefährdeter Verkehrsteilnehmer abdecken. Regelmäßige Co-Creation-Workshops mit dem Stadtplanungsamt Riga stellen sicher, dass die Lösungen den tatsächlichen betrieblichen Anforderungen entsprechen.

 

  Bild1       Bild3       Bild2

Zukünftige Auswirkungen

EvoRoads ermöglicht es Behörden, Überlastungen und Mängel von Ausrüstung vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht es, Kapazitäten proaktiv zu erweitern oder Verkehrsmanagementmaßnahmen einzuführen, um die strukturelle Belastung zu reduzieren. Der in Riga validierte kostengünstige Ansatz bietet ein skalierbares und nachahmbare Modell für Kommunen in ganz Europa und darüber hinaus.

 

Fallstudie: WIM-Projekt in Lettland

Kunde

Die Lettische Staatliche Straßenverwaltung verwaltet das staatliche Straßennetz, verwaltet den Staatlichen Straßenfonds und organisiert öffentliche Ausschreibungen, um der Öffentlichkeit ein rentables, langlebiges, sicheres und umweltfreundliches staatliches Straßennetz zur Verfügung zu stellen.

Herausforderung

Es ist allgemein bekannt, dass übergewichtige Fahrzeuge Risiken für die Straßeninfrastruktur und die Sicherheit darstellen. Das Gesamtgewicht, die Achslasten und der Achsabstand des Fahrzeugs sind entscheidend für Straßenbauwerke wie Brücken und andere, während die Achs- und Achsgruppenlasten für Fahrbahnen entscheidend sind. Fast ein Drittel des gesamten Verkehrsflusses auf den lettischen Hauptstraßen stammt von Schwerlastkraftwagen, und das Problem der übergewichtigen Fahrzeuge auf den Nationalstraßen wurde offensichtlich. Periodisch durchgeführte manuelle Verkehrskontrollen bestätigten, dass die Gesetze von vielen Spediteuren nicht eingehalten wurden, aber der Umfang des Problems war aufgrund eines mangelnden automatisierten und effizienten Ansatzes zur Überwachung des gesamten Verkehrsflusses von übergewichtigen Fahrzeugen schwer genau abzuschätzen.

Gemini generiertes Bild ig6lu0ig6lu0ig6l

Lösung

Fits Traffic implementiert eine Backoffice-Lösung, die WIM-Sensoren und ANPR-Kameras integriert, um automatisch fotografische Beweise für alle überladenen Fahrzeuge zu erfassen (Aufzeichnung des Gesamtgewichts und der Achslasten). Die Lösung lieferte auch Informationen über den gesamten Verkehr, was es dem Kunden ermöglichte, die Daten der überladenen Fahrzeuge im Kontext des gesamten Verkehrsflusses zu bewerten. Das Fits.safety-System wird zur Erleichterung des Vorauswahlverfahrens und zur Erfassung notwendiger Beweisdaten verwendet. Diese werden dann für die weitere Bearbeitung von Verstößen an die zuständige Straßenverkehrsbehörde weitergeleitet.

 

Zusätzliche Beispiele aus aller Welt

Vorausschauende Wartung liefert bereits weltweit messbare Ergebnisse:
  • Singapur: Die Land Transport Authority nutzt KI-gestützte Analysen von Straßensensordaten und Bodenradar, wodurch Notfallreparaturen um 40% reduziert und die Lebensdauer der Fahrbahn um 15–20% verlängert werden. Das Straßeninstandhaltungsmanagementsystem (RMMS) der LTA integriert KI, Videoanalyse, GPS und Kartografie, um Straßen von Inspektionsfahrzeugen aus zu scannen, und erreicht dabei eine Genauigkeit von über 90% bei der Erkennung von Mängeln wie Schlaglöchern, Alligatorrissen und beschädigten Fahrbahnen. Dadurch wurden manuelle Inspektionen ersetzt, für die zuvor 32 Mitarbeiter erforderlich waren – nun sind es nur noch 12 –, und Echtzeit-Warnmeldungen leiten Teams über Apps zu den Einsatzorten, um Reparaturen zu beschleunigen.

 

Infografik des KI-gestützten RMMS der LTA Singapur für proaktive Straßeninstandhaltung

 

  • Die Niederlande: Kontinuierliche Gesundheitsüberwachung von Brücken an großen Bauwerken erfasst Beanspruchung, Vibrationen und Korrosion und ermöglicht die Abstimmung von Wartungsarbeiten auf geplante Schließungen. Rijkswaterstaat, die nationale Infrastrukturbehörde, steht vor einer großen “Ersatz- und Renovierungswelle” für Hunderte von alternden Brücken und investiert daher in kontinuierliche Überwachung, um die Sicherheit der Bauwerke zu gewährleisten und ungeplante Schließungen zu vermeiden. Viele niederländische Brücken erreichen oder überschreiten ihre ursprüngliche Entwurfslebensdauer, was Echtzeit-Zustandsdaten unerlässlich macht, um zu entscheiden, wann sie verstärkt, renoviert oder ersetzt werden müssen.

 

Fotorealistische Van Brienenoordbrug in Rotterdam mit Infografik-Overlays zur Veranschaulichung der kontinuierlichen Strukturüberwachung

 

  • London: Transport for London testet KI-Systeme, die anhand von Wetter- und Verkehrsdaten die Entstehung von Schlaglöchern vorhersagen und so vorbeugende Straßenbelagsmaßnahmen ermöglichen. Die Initiative stützt sich auf SCANNER-Erhebungen – standardisierte Bewertungen des Straßenzustands im Vereinigten Königreich – in Kombination mit den Schlaglochaufzeichnungen von TfL aus den Jahren 2017 bis 2020. Dabei kommen maschinelle Lernverfahren wie „Random Forest“ zum Einsatz, um Schäden anhand von neun Schlüsselindikatoren wie Rissbildung, Spurrillen und Oberflächenstruktur zu prognostizieren. Diese Modelle erzielten eine Genauigkeit von 55,51 TP3T bei der Erkennung zukünftiger, für Schlaglöcher anfälliger Straßenabschnitte und von 99,61 TP3T bei den sicheren Abschnitten, was die Zuweisung von Haushaltsmitteln für vorbeugende Fahrbahnsanierungen anstelle von nachträglichen Reparaturen erleichtert.

 

Fotorealistische Londoner Nachtszene mit einem TfL-Lieferwagen und Infografik-Overlays, die KI-gestützte Schlaglochvorhersagen erklären

 

 

Die Rolle von Technologieunternehmen und Straßenverkehrsbehörden

Erfolgreiche vorausschauende Wartungsprogramme hängen von einer engen Zusammenarbeit ab, bei der jede Partei wesentliches Fachwissen einbringt.

Verantwortlichkeiten von Technologieunternehmen

Technologieanbieter stellen Sensor-Deployment, Entwicklung von KI-Plattformen, Systemintegration, kontinuierliche Algorithmusverbesserung und technischen Support bereit, um bei der Interpretation und Umsetzung von Erkenntnissen zu helfen.

Zuständigkeiten der Stadtverwaltung

Gemeinden tragen historische Wartungsdaten zur Schulung von KI-Modellen bei, definieren lokale Wartungsprioritäten, führen empfohlene Maßnahmen durch, dokumentieren Ergebnisse und weisen Ressourcen sowohl digitalen Plattformen als auch Feldeinsätzen zu.

Ein kollaborativer Rahmen

Die wirksamsten Initiativen basieren auf einem fortlaufenden Dialog – regelmäßige Leistungsüberprüfungen, Pilotprojekte für neue Technologien und Lenkungsausschüsse, die Verkehrsingenieure, Wartungsleiter, IT-Spezialisten und Technologiepartner zusammenbringen.

 

Vorteile für Straßenverkehrsbehörden

Die Umstellung auf vorausschauende Instandhaltung bringt erhebliche und messbare Vorteile mit sich. Die Gesamtkosten für die Infrastruktur lassen sich im Vergleich zu reaktiven Ansätzen um 20–35% senken, während durch die Verhinderung eines einzigen größeren Brückenausfalls Millionen an Kosten für Notfallreparaturen eingespart werden können. Die frühzeitige Erkennung von Mängeln verbessert die Sicherheit sowohl für Verkehrsteilnehmer als auch für Wartungspersonal. Geplante Maßnahmen außerhalb der Hauptverkehrszeiten reduzieren verkehrsbedingte Verzögerungen durch Baustellen um bis zu 40–50%. Gleichzeitig verbessert die datengestützte Planung die Effizienz der Arbeitskräfte, unterstützt langfristige Mobilitätsstrategien und verringert die Umweltbelastung durch weniger Verzögerungen und längere Lebenszyklen der Infrastruktur.

Implementierungsherausforderungen

Trotz seiner Vorteile birgt die vorausschauende Wartung mehrere Herausforderungen. Die Anfangsinvestitionen in Sensornetzwerke und KI-Plattformen müssen gegen langfristige Einsparungen abgewogen werden. Die Integration von Echtzeitdaten mit Altsystemen erfordert oft erheblichen IT-Aufwand. Organisationen müssen auch den kulturellen Wandel durch Schulungs- und Einführungsprogramme bewältigen. Cybersicherheit ist entscheidend für den Schutz vernetzter Infrastrukturen, und frühe Implementierungen können zu falsch positiven Ergebnissen führen, bis die Algorithmen vollständig an die lokalen Bedingungen angepasst sind.

Fazit

KI-gestützte vorausschauende Wartung markiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Städte die Verkehrs-Infrastruktur verwalten. Durch den Übergang von reaktiven Maßnahmen zu proaktiver, datengesteuerter Entscheidungsfindung können Kommunen die Sicherheit erhöhen, Kosten senken, Störungen minimieren und die Lebensdauer kritischer Anlagen verlängern.

Das Projekt EvoRoads in Lettland ist ein Beispiel dafür, wie europäische Forschungsinitiativen, Technologieunternehmen wie Fits Traffic und kommunale Behörden wie der Rat der Stadt Riga zusammenarbeiten können, um praktische Innovationen in der urbanen Mobilität zu liefern. Da die Infrastruktur weltweit weiter altert, werden Städte, die vorausschauende Wartung frühzeitig einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf finanzielle Nachhaltigkeit, Zufriedenheit der Bürger und Leistung des Transportsystems erzielen.

Bei Fits Traffic bieten wir End-to-End-Lösungen, die Sensornetzwerke, KI-Analysen und prädiktive Wartung integrieren. Unser kooperativer Ansatz stellt sicher, dass Technologie die tatsächlichen betrieblichen Bedürfnisse von Verkehrsbehörden erfüllt – für eine intelligentere, sicherere und kostengünstigere Verwaltung der Infrastruktur.

Quellen