ge wird das Güterverkehrsauf kommen in Deutschland bis 2040 weiter steigen. Für das Jahr 2040 wird ein Transportvolumen von etwa 5 Milliarden Tonnen erwartet, wobei der SGV einen Anstieg um 18 % verzeichnen soll [2]. Trotz des Rückgangs beim Transport von Massengütern, wie Kohle und Eisenerz, kann der SGV durch den Einleitung Der Schienengüterverkehr (SGV) gewinnt zunehmend an Bedeutung, insbesondere im Hinblick auf die Erreichung der Klimaziele strebt die Bundesregierung an, den SGV von 20 % auf 25 % zu erhöhen [1]. Der Prognose 2040 des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) zufol- Kombinierten Straßen-/ Schienengüterverkehr (kurz: Kombinierter Verkehr oder KV) sein Volumen steigern. Im Masterplan SGV des BMDVs wird aufgeführt, dass für die politisch gewünschte Stärkung des SGVs eine leistungsfähige Eisenbahninfrastruktur essenziell ist [3]. Besonders das Schienennetz Datengetriebene Auslastungsplanung im Schienengüterverkehr Vorhandene Auslastungsdaten und deren Erfassung zur Verbesserung der Transportplanung im Schienengüterverkehr Auslastung, Schienengüterverkehr, Daten, Akteure, Technologie, Transportplanung Die Kenntnis von Auslastungsdaten ist entscheidend für die Steuerung des Schienenverkehrs. Während im Personenverkehr moderne Methoden zur Datenerhebung etabliert sind, steckt die Datenerfassung im Schienengüterverkehr noch in der Entwicklung. Technologien wie KI und Big Data bieten hierzu neue Möglichkeiten, Auslastungsdaten in die Transportplanung zu integrieren. Dieser Beitrag analysiert praxisorientiert wie erfasste Daten für die Transportplanung genutzt werden können und zeigt Ansätze, um die Kapazitätsauslastung zu verbessern und damit zur Stärkung des Schienengüterverkehrs beitragen. Ralf Elbert, Ren Kajiyama Internationales Verkehrswesen (77) 1 ǀ 2025 24 DOI: 10.24053/ IV-2025-0006 in den für den Güterverkehr relevanten Korridoren muss engpassorientiert ausgebaut werden. Darüber hinaus sind auch Effizienzsteigerungen in der Nutzung der vorhandenen Netzstruktur entscheidend. Die fortschreitende Digitalisierung bietet hier für den SGV neue Möglichkeiten, um die Kapazitätsauslastung zu steigern. Die Schieneninfrastruktur ist jedoch bereits in vielen Bereichen stark ausgelastet und wird durch die Verlagerung von Güterverkehren von der Straße auf die Schiene zusätzlich beansprucht [4],[5]. Zielsetzung und methodisches Vorgehen Das Bestreben den Güterverkehr von der Straße auf die Schiene zu verlagern, bringt zusätzliche Belastungen für die bereits stark ausgelastete Schieneninfrastruktur mit sich [5]. Im KV sind die Zuglängen auf 740 m begrenzt, allerdings können nicht alle Umschlagsplätze diese Kapazität aufgrund infrastruktureller Einschränkungen und begrenztem Umschlagequipment abwickeln [7]. Zusätzlich sind die Stellplätze auf den Zügen u. a. durch spezifische Maße der Ladeeinheiten eingeschränkt, was die vollständige Auslastung der Züge erschwert. Um den SGV dennoch zu stärken und die verfügbaren Kapazitäten effizienter zu nutzen, sind infrastrukturelle Verbesserungen und optimierte Prozesse erforderlich. Dabei spielt die kontinuierliche Überwachung und Planung der Auslastung eine zentrale Rolle, um Engpässe frühzeitig zu erkennen und vorhandene Kapazitäten wie Stellplätze auf dem Zug, aber auch Betriebskapazitäten in Terminals und der Infrastruktur flexibel anzupassen. Eine bessere Abstimmung zwischen den Akteuren sowie eine datengetriebene Transportplanung sind entscheidend, um die Effizienz im SGV zu steigern und gleichzeitig die Resilienz des SGVs sicherzustellen. Dies erfordert eine fundierte Vorbereitung anhand bestehender Auslastungsdaten und die Fähigkeit, auf unvorhersehbare Ereignisse angemessen zu reagieren. Die Herausforderung liegt darin, bestehende Auslastungsdaten zu nutzen, um bei unvorhersehbaren Ereignissen wie z. B. Unfällen oder Verspätungen fundiert Entscheidungen treffen und reagieren zu können. Obwohl bereits umfangreiche Daten im SGV trotz hohem Aufwand erhoben werden [6], sind diese im Vergleich zum Schienenpersonenverkehr (SPV) weniger standardisiert. Dies erschwert die Kommunikation zwischen den beteiligten Akteuren und behindert eine effiziente Planung. Um die datengetriebene Auslastungsplanung voranzutreiben, wurde von Januar bis April 2024 eine Interviewstudie mit 11 Akteuren aus mittelständischen und großen Unternehmen im deutschen SGV durchgeführt. Das Ziel der Interviewstudie bestand darin, praxisrelevante Auslastungsdaten zu erheben und die Ergebnisse zwischen den verschiedenen Akteurgruppen vergleichend zu analysieren. Die semistrukturierten Interviews basierten auf einem Interviewleitfaden und umfassten Teilnehmer: innen aus den Akteurgruppen KV-Operateure (4), Terminalbetreiber (4) und Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVUs) (3). Dabei wurde darauf geachtet, dass die Interviewpartner über fundierte Expertise im Auslastungsbzw. Kapazitätsmanagement verfügen. Entsprechend nahmen vorwiegend Geschäftsführer sowie Fachleute aus den Bereichen Vertrieb und Geschäftsprozesse an den Interviews teil. Die Interviews wurden wörtlich transkribiert, um die Inhalte mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse anhand der Methodik von Kuckartz und Rädiker [8] zu analysieren. Dabei wurde (i) ein allgemeines Verständnis für die Auslastung im SGV aufgebaut. Darüber hinaus wurde untersucht, (ii) welche Auslastungsdaten in den befragten Unternehmen genutzt und erfasst werden (iii), sowie die unternehmensspezifischen Erhebungen von Auslastungsdaten näher ergründet (iii). Anhand dieser drei zentralen Themen werden die Ergebnisse der Analyse der Interviews im Folgenden zusammengefasst. Verständnis der Auslastung im Schienengüterverkehr In den 11 Interviews zeigte sich deutlich, dass allein das Verständnis des Begriffs Kapazitätsauslastung zwischen den Akteuren des SGVs variiert. Dies liegt unter anderem daran, dass EVUs, Terminalbetreiber und KV-Operateure durch ihre Aufgabengebiete unterschiedliche Prioritäten setzen. Während EVUs und Terminalbetreiber vor allem auf die effiziente Nutzung ihres verfügbaren Equipments (in Form von Terminalinfrastruktur und Rollmaterial auf der Schiene) achten, trägt der KV-Operateur das wirtschaftliche Auslastungsrisiko für die Stellplätze der Güterzüge, die sie bei den EVUs einkaufen. Zudem beeinflussen steigende Schiffsgrößen und deren unsichere Ankunftszeiten die Kapazitätsplanung im schienengebundenen, maritimen Hinterlandverkehr, was in der Zugplanung und Betriebsplanung der Terminals berücksichtigt werden muss. Entsprechend spielt für den Terminalbetreiber die Pünktlichkeit des SGVs eine zentrale Rolle. Verzögerungen bei der Verzollung, außerordentliche Reparaturen an Wagen und Lokomotiven etc. verzögern die Verladeprozesse und erschweren folglich die Disposition, sodass die maximale Zuglänge bzw. das maximal zulässige Gesamtgewicht von einzelnen Wagen und des ganzen Zuges oft nicht voll ausgeschöpft werden kann. An zentralen Knotenpunkten wie Umschlagterminals beeinflussen zahlreiche Akteure die Auslastungsplanung. Eine effiziente Auslastung hängt dabei nicht nur von den Prozessen innerhalb des Terminals ab, sondern auch von den vorgelagerten Prozessen, wie die Bereitstellung von Transportmitteln (z. B. An- und Abfahrzeiten von Lkw). Neben technischen Faktoren, etwa die Lastgrenzen der Waggons und die Lokomotiven spielt auch die Personalplanung und die Instandhaltung der Terminalinfrastruktur eine wichtige Rolle. Auslastungsdaten im Schienengüterverkehr Aus den Interviews konnte neben dem Auf bau eines akteursspezifischen Verständnisses für die Auslastungsdefinition im SGV ermittelt werden, welche Auslastungsdaten erhoben werden. Als wesentliche Daten für die Auslastungsplanung im SGV gelten neben der Zuglänge auch die Bild 1: Überblick der Auslastungsdaten im SGV (eigene Darstellung) Transportplanung  LOGISTIK DOI: 10.24053/ IV-2025-0006 Internationales Verkehrswesen (77) 1 ǀ 2025 25 bei der Entscheidungsfindung. Neben den Buchungsdaten nutzen Terminals Fahrpläne zur Optimierung der Infrastrukturauslastung. Diese werden herangezogen, um Ankunfts- und Abfahrtszeiten zu berücksichtigen und den Betrieb ereignisgesteuert zu planen. Zunehmend kommen auch moderne Lösungen zur Erhebung von Auslastungsdaten zum Einsatz, die den administrativen Aufwand reduzieren. Beispielsweise werden Auftragsdaten über Schnittstellen automatisiert übermittelt und Terminals nutzen digitale Anwendungen wie Apps, um im Voraus spezifische Daten von Transporteuren und Speditionen zu erfassen, was eine bessere Anpassung der Betriebsabläufe an die verfügbaren Ressourcen wie Abstellflächen ermöglicht. Um die erfassten Daten zur Disposition zu überwachen, werden für das Monitoring der Auslastung verschiedene Techniken eingesetzt, wie Barometer zur Visualisierung des Auslastungsgrades auf Zügen, der interne Datenaustausch innerhalb von Terminals mithilfe von Geofencing-Technik oder Kräne mit integrierter Waage. Letztere ermöglichen es, neben der Längenauslastung auch die Gewichtsauslastung zu berücksichtigen. Tabelle 1 fasst die Ergebnisse zu den relevanten Auslastungsdaten zusammen, die in den Interviews ermittelt wurden. Sie zeigt sowohl die Nutzung durch die einzelnen Akteursgruppen als auch Aspekte des Datenmanagements, wie die Datenerhebung, das Übermittlungsformat, den Datenfluss und die Häufigkeit der Erhebung. Zudem wird dargestellt, wofür die erhobenen Daten innerhalb der Transportkette verwendet werden. Ausblick Die Interviewergebnisse haben gezeigt, dass die Auslastungsplanung im SGV komplex ist und stark von der individuellen Perspektiven der Akteure in der Transportkette und damit einhergehenden Anforderungen geprägt ist. Unterschiedliche Verwendungszwecke der Daten, sowie Ansätze und Technologien zur Erfassung der Auslastungsdaten - von analogen Methoden wie Telefon und E-Mail bis hin zu modernen IT-Lösungen und digitalen Plattformen - prägen das aktuelle Bild der Branche. Während innovative, technische Anwendungen zunehmend genutzt werden, bleibt die vollständige Ausschöpfung der Kapazitäten eine Herausforderung. Die Ergebnisse der Interviewstudie vermitteln den einzelnen Akteursgruppen ein differenziertes Verständnis des Auslastungsbegriffs und tragen gleichzeitig dazu bei, eine einheitliche Definition in der Branche zu etablieren. Langfristig können eine stärwichtsauslastung erreicht hat, müssen die Züge dabei nicht voll belegt sein. Die Daten werden vorwiegend genutzt, um eine effektive Kapazitätsplanung in der Branche zu ermöglichen, aber auch der Sicherheitsaspekt beim Transport wird dabei berücksichtigt. Datenmanagement in der Auslastungsplanung Hinsichtlich der unternehmensspezifischen Erhebung von Auslastungsdaten zeichneten die Interviews ein diverses Bild. Die Datenerfassung zur Auslastungsplanung im SGV erfolgt je nach Akteur unterschiedlich. Aktuell nutzen Unternehmen in der Transportbranche überwiegend Systeme, die speziell auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Viele dieser Systeme sind durch Schnittstellen mit anderen Unternehmen verbunden, um Buchungsdaten regelmäßig auszutauschen. Dabei kommen auch standardisierte IT-Lösungen zum Einsatz, welche die Zusammenarbeit zwischen den Akteuren erleichtern. Insbesondere Terminalbetreiber setzen häufig auf Terminal Operations Systeme (TOS) und Advanced Combined Transport Terminal Management Systeme (ACTT). Trotz der zunehmenden Digitalisierung werden Buchungsdaten immer noch oft per Telefon oder E-Mail (z. B. in Form von Excel-, CSV- oder PDF-Anhängen) übermittelt, insbesondere bei kurzfristigen Änderungen. Diese Kommunikationswege ermöglichen es, verfügbare Kapazitäten schnell zu prüfen und zuzuweisen, auch wenn sie häufig wenig automatisiert sind. Gleichzeitig bieten sie eine hohe Flexibilität Gewichtsauslastung der Züge in Tonnen. Diese Parameter dienen dazu, die Grenzen der Infrastruktur einzuhalten und die Betriebssicherheit zu gewährleisten (siehe Bild 1). Die zulässige Tonnage variiert je nach Korridor und den Lastmöglichkeiten der Lokomotive und spielt eine wichtige Rolle in der Routenplanung. Die Gewichtsdaten werden entweder vom Verlader oder mithilfe von Terminalinfrastruktur wie einer Kranwaage ermittelt. Zusätzlich zeigte sich in den Interviews, dass die Zuglänge in Betracht bezogen werden muss, um sowohl die zulässige Gleislänge im Terminal zu berücksichtigen und den Zug entsprechend der Route zusammenzustellen. Für EVUs und KV-Operateure ist der effiziente Ressourceneinsatz, insbesondere in Bezug auf Lokomotiven und Züge dabei von entscheidender Bedeutung, da er die Rentabilität des Betriebs und die Transportnetzauslastung wesentlich beeinflusst. Auch Verspätungs- und Ausfallquoten spielen dabei eine wichtige Rolle. Für Terminals stehen die Auslastung der Terminalflächen (z. B. Abstellflächen) und die effiziente Nutzung des Umschlagequipments (wie Kräne und Reachstacker) im Fokus. Durch die kontinuierliche Beobachtung der verfügbaren Abstellflächen und eine gezielte Planung der Kranbewegungen kann ein reibungsloser Betrieb sichergestellt werden. Dies hilft lange Wartezeiten für anliefernde oder abholende LKWs sowie Staus vor dem Terminal zu vermeiden. Darüber hinaus zeigt sich aus den Interviews, dass Kennzahlen wie Längen- und Gewichtsauslastung voneinander abhängig sind. Wenn ein Zug die maximale Ge- Akteure KV- Operateure Terminals EVUs Gewichtsauslastung Max. Tonnage Beladungskontrolle Max. Tonnage Längenauslastung Max. Zuglänge Max. Gleislänge Zugzusammenstellung Zugbelegung Kapazitäten auf dem Zug Umschlagskapazitäten Transportrestriktionen Flächenauslastung - Verfügbare Abstellflächen - Ressourcenauslastung Eingesetzte Lokomotiven und Züge Planung von Umschlagsequipment (Reachstacker, Kran) Einsatz von Personal, Lokomotiven, Waggons Datenerhebung Telefon, E-Mail, Übermittlung durch Schnittstellen, Erfassung in eigene Systeme TOS, ACTT, Geofencing, Übermittlung durch Schnittstellen Erfassung in eigene Systeme, Übermittlung durch Schnittstellen Datenformat Excel, CSV, PDF, EDIGES Excel, CSV, PDF Excel, CSV, PDF Dateninhaber EVUs, eigene Daten Eigene Daten, EVUs, Operateur Eigene Daten Häufigkeit der Datenerhebung Regelmäßig Ereignisgesteuert Regelmäßig Verwendungszweck Kapazitätplanung, Sicherheitsüberprüfung, effiziente Ressourcennutzung Kapazitätsplanung, Identifikation von Engpässen in Form von Verspätungen im Betriebsablauf Betriebsplanung, effiziente Ressourcennutzung Auslastungsdaten Datenmanagement Tabelle 1: Relevante Auslastungsdaten der befragten Akteure und deren Datenmanagement (eigene Darstellung) LOGISTIK  Transportplanung Internationales Verkehrswesen (77) 1 ǀ 2025 26 DOI: 10.24053/ IV-2025-0006 prognose-2040-band-1-1-Z-gesamtueberblick. pdf? _ _blob=publicationFile [3] Bundesministerium für Digitales und Verkehr [BMDV]. (2017). Masterplan Schienengüterverkehr. Abgerufen am 7. Januar 2025, von https: / / bmdv.bund.de/ SharedDocs/ DE/ Publikationen/ E/ m a s t e r p l a n s ch i e n e n g u e t e r ve r ke h r.p d f ? _ _ blob=publicationFile [4] Bundesministerium für Digitales und Verkehr [BMDV]. (2017, 18. April). Verlagerungspotenziale auf den Schienengüterverkehr in Deutschland. Abgerufen am 7. Januar 2025, von https: / / bmdv. bund.de/ SharedDocs/ DE/ Artikel/ G/ MKS/ Wissenschaftliche-Untersuchen/ verkehrsverlagerungspotential-schienengueterverkehr.html [5] Umweltbundesamt. (2010). Schienennetz 2025 / 2030 Ausbaukonzeption für einen leistungsfähigen Schienengüterverkehr in Deutschland (363 01 244). Abgerufen am 7. Januar 2025, von http: / / www.uba.de/ uba-info-medien/ 4005.html [6] „Für die EVU wäre ein einheitliches ISR von Vorteil“. (2024). Rail Business, 51-52/ 2024, 8. [7] Bundesministerium für Digitales und Infrastruktur [BMDV]. (2024, 20. März). Klimaschutz im Verkehr - Schienengüterverkehr. Abgerufen am 21. Januar 2025, von https: / / bmdv.bund.de/ DE/ Themen/ Mobilitaet/ Klimaschutz-im-Verkehr/ Schienengueterverkehr/ schienengueterverkehr.html [8] Kuckartz, U. & Rädiker, S. (2022). Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung (5. Aufl.). Juventa Verlag. Eingangsabbildung: © KoSSSmoSSS/ Shutterstock.com kere Standardisierung der Daten sowie die Integration und Automatisierung von Systemen und Formaten zur Datenerhebung dazu beitragen, die Effizienz und Nachhaltigkeit des SGVs zu steigern. Danksagung Wir bedanken uns für die Förderung durch das Deutsche Zentrum für Schienenverkehrsforschung (DZSF) des Eisenbahnbundesamtes (EBA) und die Zusammenarbeit mit der Industrieanlagen- und Betriebsgesellschaft (IABG) GmbH, Interautomation Deutschland GmbH und RS Consult Holding UG. ▪ LITERATUR [1] Umweltbundesamt. (2024). Klimaschutz im Verkehr. Abgerufen am 7. Januar 2025, von https: / / www.umweltbundesamt.de/ themen/ verkehr/ klimaschutz-im-verkehr#schiene [2] Intraplan Consult GmbH, TTS TRIMODE Transport Solutions GmbH, ETR Economic Trends Research GbR, MWP GmbH, Kluth, T., Rudolf, A., Kotzagiorgis, S., Bräuninger, M. & Makait, M. (2024). Verkehrsprognose 2040. In Bundesministerium für Digitales und Verkehr, Verkehrsprognose 2040 Band 1.1 Z - Gesamtüberblick. Bundesministerium für Digitales und Verkehr. https: / / bmdv.bund. de/ SharedDocs/ DE/ Anlage/ G/ BV WP/ verkehrs- Ralf Elbert, Prof. Dr., Leiter des Fachgebiets Unternehmensführung und Logistik, Technische Universität Darmstadt elbert@log.tu-darmstadt.de Ren Kajiyama, M. Sc., Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Fachgebiet Unternehmensführung und Logistik, Technische Universität Darmstadt kajiyama@log.tu-darmstadt.de Die medienübergreifende Publikation Transforming Cities berichtet über Städte im Wandel, über die weltweite Urbanisierung und ihre Auswirkungen. Anspruch ist die ganzheitliche Analyse und Aufbereitung von Kernfaktoren zur aktiven Gestaltung der Stadt von morgen. www.transforming-cities.de Das sind unsere Themen 2025: 1 Moderne Stadtentwicklung 2 Verkehrsplanung, Autonomie, Anbindung ländlicher Räume 3 Umwelt 4 Digitalisierung und Sicherheit Call for Papers 2025 Wir freuen uns über Ihre Beitragsvorschläge. Anzeige Transportplanung  LOGISTIK DOI: 10.24053/ IV-2025-0006 Internationales Verkehrswesen (77) 1 ǀ 2025 27