Use Case

AI als Kompass:
Wie eine kantonale Behörde Daten in Sicherheit verwandelt

stylesheet_less-section-paddingWie lassen sich Verkehrsunfälle verhindern, bevor sie passieren? Diese Frage stellte sich eine kantonale Verkehrsbehörde in der Schweiz – und wagte damit den Schritt in ein datengetriebenes Zeitalter der Unfallvermeidung. Inzwischen steht eine intelligente Plattform, die vorhandene Datenquellen vernetzt, AI-gestützt analysiert und prädiktive Handlungsempfehlungen ableitet. 

Inmitten eines komplexen Verkehrsnetzes verfolgt eine kantonale Verkehrsbehörde in der Schweiz ein ambitioniertes Ziel: weniger Unfälle, weniger Leid, weniger volkswirtschaftlicher Schaden. Ihr Hebel ist moderne Technologie. Am Anfang stand wie so häufig eine einfache Frage: Kann AI helfen, Unfälle vorherzusagen, zu vermeiden – ja sogar zu verhindern? Die Antwort auf diese Frage liefert heute eine Plattform, die Daten, Prognosen und Bilder in präventive Wirkung übersetzt. 

Aus Idee wird Initiative: Wie aus einer AI-Frage ein Strategiewechsel entstand

Als Taktgeber für Infrastruktur, Mobilität und Sicherheit ist die kantonale Behörde weit mehr als ein bloßes Verwaltungsorgan. Entsprechend waren ihre Anforderungen an datengetriebene Innovation hoch: Transparenz, Datenschutz, Skalierbarkeit. Gleichzeitig fehlte es am nötigen Know-how und den Ressourcen, diesen Wandel aus eigener Kraft zu stemmen. 

Ende 2022 fiel daher der Startschuss für ein Projekt, das den Anspruch hatte, mehr als nur eine technische Lösung zu liefern. Ziel war es, vorhandene Datenquellen – von Wetter- über Unfalldaten bis hin zu fotogrammetrischen Aufnahmen – intelligent zu verknüpfen. Eine Plattform sollte entstehen, die Erkenntnisse liefert: Wo häufen sich Unfälle? Welche baulichen Gegebenheiten begünstigen sie? Welche Gegenmaßnahmen wirken präventiv? 

Daten ohne Wirkung: Warum vorhandene Informationen noch keine Erkenntnisse sind

Zwar lagen der Behörde bereits viele Informationen vor: Wetter- und Unfallstatistiken, Polizeiberichte, Bildmaterial. Doch sie waren verstreut, unverbunden, schwer zugänglich. Werkzeuge wie die IBM SPSS-Softwareplattform zur statistischen Datenanalyse, Geographische Informationssysteme (GIS) oder Räumliche Informationssysteme (RIS) waren vorhanden, aber es fehlte die Möglichkeit, mit den Einzeldaten etwas anzufangen. 

Die zentrale Fachstelle für Unfallverhütung hatte weder Zugriff auf moderne Prognosemodelle noch auf dediziertes AI-Personal. Was fehlte, waren nicht qualitativ hochwertige Daten – sondern ein verbindendes Betriebssystem, um sie zu nutzen und praktische Erkenntnisse aus ihnen herzuleiten. Im Rahmen einer strategischen Anfrage zur „Machbarkeit von AI in der Unfallvermeidung“ kam die TIMETOACT GROUP ins Spiel. Schritt für Schritt entstand daraus eine Partnerschaft, die auf Strategie, Substanz und Skalierung setzt. 

Vom Datenschatz zur Entscheidungsplattform: So entstand ein System mit Wirkung

Die Transformation begann mit einem strukturierten AI Strategy Workshop. In dieser Frühphase wurden Datenverfügbarkeit, organisatorische Reife und technische Infrastruktur analysiert – mit einer klaren Erkenntnis: hohe Datenpotenziale, aber geringe interne Reife in Bezug auf AI. 

Daraus folgte die Architektur einer skalierbaren, Azure-basierten Daten- und AI-Plattform. Sie integriert Synapse, Machine Learning, OpenAI-Modelle, Power BI und GIS-Tools – in einem gemanagten Azure-Tenant, betrieben durch X-INTEGRATE. Ihr Herzstück sind ein Data Lakehouse und ein flexibler Access Layer, der strukturierte wie unstrukturierte Daten miteinander verknüpft und sie für Visualisierung und Modellbetrieb bereitstellt. 

Inzwischen wurden drei Use Cases realisiert: 

  • Ein zentrales Unfall-Dashboard, das Verkehrsunfälle nach Region, Fahrzeugtyp, Zeit und Wetterlage auswertet. 

  • Eine Computer Vision-Lösung zur Analyse von Ein- und Ausfahrtswinkeln an Kreisverkehren – mit konkreten Empfehlungen für bauliche Optimierungen. 

  • Ein Unfallprognosemodell mit 7-, 14- und 21-Tage-Fenstern, das Wetter, Verkehrsfluss und Straßenzustand kombiniert, um potenzielle Unfallschwerpunkte vorherzusagen. 

Mehr Wissen, bessere Planung: Was die Plattform heute leistet – und morgen möglich macht

Was früher Wochen dauerte, ist heute binnen kurzer Zeit möglich. Die Behörde verfügt erstmals über eine ganzheitliche Sicht auf das Verkehrsgeschehen im Kanton. Prognosen sind deutlich präziser als bisherige Modelle, Handlungsempfehlungen fundierter. 

Die Plattform liefert Entscheidungsgrundlagen für bauliche Eingriffe, Planungen im Notfalldienst und strategische Investitionen. Sie ist modular aufgebaut, technologieagnostisch und zukunftsfähig. Während der operative Betrieb von externen Partnern betreut wird, hat die Behörde damit begonnen, eigene AI-Kompetenzstrukturen aufzubauen. 

Fazit: So sieht sichere, handlungsfähige Verwaltung aus.

Die kantonale Verkehrsbehörde hat zeigt, wie moderne Verwaltung funktioniert, nämlich datenbasiert und zielgerichtet.  Mit einem klaren Fokus auf Sicherheit, Prävention und Effizienz wurde eine technische Infrastruktur geschaffen, die langfristig Menschenleben schützt und gleichzeitig sogar noch operativ entlastet. Dabei sorgen der Aufbau interner Kompetenzen und die Modularität der Plattform dafür, dass das System auch zukünftig erfolgreich bleibt. 

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