VDI meets ITK:
Bahn. Branche. Zukunft.
24. – 25.09.2025 | Fachevent | Berlin
„Software im Fokus: KI und Automatisierung als
Innovationstreiber für das System Bahn“
Mit dem Leitthema „Software im Fokus: KI und Automatisierung als Innovationstreiber für das System Bahn“ erwartet Sie ein vielseitiges Programm:
- Inspirierende Keynotes, darunter der preisgekrönte Digital-Stratege Maks Giordano und Raphael Pfaff, Professor für Schienenfahrzeuge und Transportsysteme an der RWTH Aachen University.
- Praxisnahe Deep Dives in den Entwicklungsalltag und innovative Ansätze aus erster Hand.
- Interaktive Talkrunden und spannende Showcases, die aufzeigen, wie KI und Automatisierung den Alltag in Bahnprojekten revolutionieren.
- Umfangreiches Networking mit führenden Experten und Strategen der Bahn- und IT-Branche.
Wir freuen uns darauf, Sie persönlich in Berlin zu begrüßen und gemeinsam die Zukunft des Systems Bahn zu gestalten.
Unsere Vorträge
Vom Digitalen Andreaskreuz (DiAK) zur digitalen Planung – Informatikmethoden im Bahnwesen
Prof. Andreas Polze
Professor für Operating Systems and Middleware Group | Hasso-Plattner-Institut
AI-assisted Engineering – Generative KI im System- und Software-Engineering in der Praxis
Dr. Dominik Holling
Senior Expert SysDevOps | ITK Engineering GmbH
KB LEADER – Digital empowered energy saving and a step towards ATO
Martin Ertl
Vice President Innovation, Portfolio Management & Digital Products | Knorr-Bremse AG
Datenbasierte Instandhaltung mit Digitalen Zwillingen – aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen
Dr. Thomas Bornkessel
Leiter Engineering Fahrzeuge | DB Fernverkehr AG
Smarte Sensornetzwerke für vorausschauende Instandhaltung
Philipp Kersten
Akademischer Mitarbeiter im Fachbereich Technik in den Projekten „InNoWest“ und „ProTHB“ | TH Brandenburg
Predictive statt reaktiv – Mit KI zur smarten Instandhaltung: Ein Praxisblick eines Wagenhalters
Mirko Leiste
Project Manager Technical Innovations | VTG GmbH
Die selbstlernende Schienenkopfkonditionierung – eine Maβnahme zur Lärm- und Verschleiβreduktion von Schienenfahrzeugen
Dr. Felix Saur
Senior Consultant | PROSE GmbH
Unsere Showcases
Revolution von Instandhaltungsprozessen durch KI-gestützte Sprachverarbeitung
In einem Pilotprojekt mit der Deutschen Bahn revolutioniert Respeak die Instandhaltungsprozesse durch KI-gestützte Sprachverarbeitung: Wartungsberichte werden in Echtzeit transkribiert, strukturiert und in ein durchsuchbares Wissensnetzwerk integriert. Dadurch wird die Datenqualität exponentiell gesteigert, administrativer Aufwand für die Servicetechniker reduziert und die Infrastruktur für datengetriebene Entscheidungen geschaffen!
Rail Perception Demoset zur präzisen Erkennung von Personen und Signalen im Bahnumfeld
Das Rail Perception Demoset kombiniert Kamera, Radar und Lidar zur präzisen Erkennung von Personen und Signalen im Bahnumfeld. Es demonstriert die Leistungsfähigkeit moderner Umfeldsensorik für den Einsatz in Antikollisionssystemen von Straßenbahnen und Schienenfahrzeugen – bis hin zu hochautomatisierten Zügen.
KI-gestütztes Wissensmanagement im Bahnumfeld
amberSearch hilft Unternehmen dabei, internes Wissen systemübergreifend und datenschutzkonform zugänglich zu machen – ob in E-Mails, DMS, ERP oder Office-Anwendungen. Über KI-Assistenten und KI-Agenten werden Informationen nicht nur gefunden, sondern auch verständlich aufbereitet und Prozesse automatisiert unterstützt.
Von der Anforderung bis zum Test: KI-gestützte V-Modell-Umsetzung am Beispiel Tetris
Was würde eigentlich passieren, wenn man Tetris normkonform entwickeln wollte? In diesem Showcase stellen wir vor wie mit generative KI QM-Vorlagen und -Richtlinien eingelesen und entsprechend befüllt werden können. Dies geschieht nicht nur in textueller, sondern auch in bildlicher Form am Beispiel des Spiels Tetris. Von Anforderungen über Architektur gehen wir bis zu Code-Fragmenten und entsprechenden Tests das V-Modell hinunter und wieder herauf.
Reqgenius+ – KI-gestützte Prüfung von technischen Anforderungen auf typische Defekte
Unentdeckte Defekte in technischen Anforderungen führen zu hohen Kosten im nachgelagerten Entwicklungsverlauf. Eine frühe Entdeckung ist somit kosteneffizient, jedoch durch menschliche Review meist sehr aufwendig und repetitiv. Durch die Unterstützung des Reviews der Anforderungen mit generativer KI lassen sich typische Defekte kosteneffizient aufdecken und Lösungsvorschläge direkt generieren. Zusätzlich können Anforderungs-Schemata / -Standards mit in die Betrachtung gezogen werden, um eine passgenaue Analyse der Anforderungen im entsprechenden Kontext durchzuführen. In diesem Showcase wird eine interne Entwicklung namens Reqgenius+ gezeigt, mit der ITK Engineering Anforderungen mit generativer KI prüft. Wir überraschen damit, welche Defekte für generative KI, aber nicht unbedingt für den Mensch, direkt ersichtlich sind.
