Der Schienengüterverkehr in Deutschland weist nach langer Stagnation erstmals wieder eine höhere Wachstumsrate als der Straßengüterverkehr auf. Die hierbei erreichten Positionen können jedoch langfristig nur ausgebaut werden, wenn es gelingt, die Zukunftsfähigkeit des Schienengüterverkehrs in den Lieferketten der Industrie und des Handels zu sichern. Der Überwindung existierender und neuer Engpässe bei der Nutzung der notwendigen Ressourcen, wie zum Beispiel der Gleisinfrastruktur, kommt dabei eine herausragende Bedeutung zu. Kurz- und mittelfristig gefragt sind daher Ansätze für eine effizientere Nutzung der vorhandenen Ressourcen. Im Beitrag werden dazu an den Schnittstellen zwischen Schienengüterverkehr und Logistik neue strategische und operative Ansätze für ein prozess- und strukturübergreifendes Ressourcenmanagement vorgestellt. / For the first time after years of decline, rail freight transport in Germany is returning a higher growth rate than road transport. The success of recent years can only be perpetuated, however, if the growing demands of consignors can be fulfilled under conditions of increasing cost pressure. Meanwhile, the recent dynamic growth in transport volume is leading to first bottlenecks regarding the necessary resources for rail freight operation, e.g. railway infrastructure. New paths and solutions are thus required, with a strong focus on more efficient use of the existing resources. This paper presents new approaches to process and cross-company resource management, based on existing potentials at the interfaces between the operational concepts of freight railways, logistics and production.

Der Schienengüterverkehr in Deutschland weist nach langer Stagnation erstmals wieder eine höhere Wachstumsrate als der Straßengüterverkehr auf. Die hierbei erreichten Positionen können jedoch langfristig nur ausgebaut werden, wenn es gelingt, die Zukunftsfähigkeit des Schienengüterverkehrs in den Lieferketten der Industrie und des Handels zu sichern. Der Überwindung existierender und neuer Engpässe bei der Nutzung der notwendigen Ressourcen, wie zum Beispiel der Gleisinfrastruktur, kommt dabei eine herausragende Bedeutung zu. Kurz- und mittelfristig gefragt sind daher Ansätze für eine effizientere Nutzung der vorhandenen Ressourcen. Im Beitrag werden dazu an den Schnittstellen zwischen Schienengüterverkehr und Logistik neue strategische und operative Ansätze für ein prozess- und strukturübergreifendes Ressourcenmanagement vorgestellt. / For the first time after years of decline, rail freight transport in Germany is returning a higher growth rate than road transport. The success of recent years can only be perpetuated, however, if the growing demands of consignors can be fulfilled under conditions of increasing cost pressure. Meanwhile, the recent dynamic growth in transport volume is leading to first bottlenecks regarding the necessary resources for rail freight operation, e.g. railway infrastructure. New paths and solutions are thus required, with a strong focus on more efficient use of the existing resources. This paper presents new approaches to process and cross-company resource management, based on existing potentials at the interfaces between the operational concepts of freight railways, logistics and production.

In der Verkehrswirtschaft findet ein von der Europäischen Union ausgelöster Deregulierungsprozess statt, welcher zu neuen und wissenschaftlich bisher nicht identifizierten Geschäftsmodellen in den Transportketten des Schienengüterverkehrs in Europa geführt hat. Diese Geschäftsmodelle stellen den Untersuchungsgegenstand der Dissertation dar. Zur Durchführung deren Identifikation definiert der Autor ein Geschäftsmodellverständnis und grenzt dieses vom Strategiebegriff ab. Er konkretisiert den Geschäftsmodellbegriff mit der Art und Weise der Wertschöpfung im Unternehmen und nutzt dafür unter anderem theoretische Ansätze des strategischen Managements und der Institutionenökonomie. Die gewählten Ansätze verknüpft er zu einem Wertschöpfungswürfel, mit welchem er die Identifikation der Wertschöpfung in den Geschäftsmodellen des Schienengüterverkehrs vornimmt. Den Leistungsumfang der Geschäftsmodelle des Schienengüterverkehrs gegenüber den Kunden bringt der Autor durch die Berücksichtigung der Transportketten in die Diskussion ein. Aus den Dimensionen Art und Weise der Wertschöpfung und Leistungsumfang in den Transportketten bildet er ein Portfolio zur Geschäftsmodellidentifikation, welches neun theoretische Geschäftsmodelle in den Transportketten des europäischen Schienengüterverkehrs beschreibt. Um die Geschäftsmodelle auch empirisch nachzuweisen führt der Autor eine Studie unter Güterbahnen im deutschsprachigen Raum durch. Die Auswertung erfolgt mittels einer Korrespondenzanalyse, durch welche das theoretisch aufgestellte Portfolio bestätigt wird und sechs zum Teil signifikant verschiedene Geschäftsmodelle in den Transportketten des Schienengüterverkehrs identifiziert werden. Mittels der entwickelten Geschäftsmodelllogik ermittelt der Autor den Veränderungsbedarf je Geschäftsmodell, wofür auch erweiterte Korrespondenzanalyen zur Anwendung kommen. (Autorenreferat) / In transport economics a deregulation process is taking place, triggered by the European Union, which has led to new and not scientifically identified business models in transport chains of European rail freight transport. These business models represent the examination subject of the thesis. For their identification the author defines an understanding of business model and delimits this from the strategy concept. He puts the business model concept in concrete terms with the way of the added value in the enterprise and uses among other things theoretical approaches of the strategic management and the institutional economics. He connects the chosen approaches to an added value cube with which he carries out the identification of the added value in the business models of rail freight transport. Considering also transport chains the author brings into the discussion the scope of work of the business models of rail freight transport for the customer. Out of the dimensions ‘way of the added value’ and ‘scope of work in the transport chains’ he forms a portfolio for the business model identification which describes nine theoretical business models in the transport chains of the European rail freight transport. To prove the business models also empirically, the author carries out a study under railway undertakings in the German-speaking area. The examination of the study was done with a correspondence analysis with which the theoretically built portfolio was confirmed and six partly significantly different business models in the transport chains of the rail freight transport were identified. By means of the developed business model logic the author determines the change requirement per business model. For this he uses also enlarged applications of the correspondence analysis. (Author’s abstract)

In der Verkehrswirtschaft findet ein von der Europäischen Union ausgelöster Deregulierungsprozess statt, welcher zu neuen und wissenschaftlich bisher nicht identifizierten Geschäftsmodellen in den Transportketten des Schienengüterverkehrs in Europa geführt hat. Diese Geschäftsmodelle stellen den Untersuchungsgegenstand der Dissertation dar. Zur Durchführung deren Identifikation definiert der Autor ein Geschäftsmodellverständnis und grenzt dieses vom Strategiebegriff ab. Er konkretisiert den Geschäftsmodellbegriff mit der Art und Weise der Wertschöpfung im Unternehmen und nutzt dafür unter anderem theoretische Ansätze des strategischen Managements und der Institutionenökonomie. Die gewählten Ansätze verknüpft er zu einem Wertschöpfungswürfel, mit welchem er die Identifikation der Wertschöpfung in den Geschäftsmodellen des Schienengüterverkehrs vornimmt. Den Leistungsumfang der Geschäftsmodelle des Schienengüterverkehrs gegenüber den Kunden bringt der Autor durch die Berücksichtigung der Transportketten in die Diskussion ein. Aus den Dimensionen Art und Weise der Wertschöpfung und Leistungsumfang in den Transportketten bildet er ein Portfolio zur Geschäftsmodellidentifikation, welches neun theoretische Geschäftsmodelle in den Transportketten des europäischen Schienengüterverkehrs beschreibt. Um die Geschäftsmodelle auch empirisch nachzuweisen führt der Autor eine Studie unter Güterbahnen im deutschsprachigen Raum durch. Die Auswertung erfolgt mittels einer Korrespondenzanalyse, durch welche das theoretisch aufgestellte Portfolio bestätigt wird und sechs zum Teil signifikant verschiedene Geschäftsmodelle in den Transportketten des Schienengüterverkehrs identifiziert werden. Mittels der entwickelten Geschäftsmodelllogik ermittelt der Autor den Veränderungsbedarf je Geschäftsmodell, wofür auch erweiterte Korrespondenzanalyen zur Anwendung kommen. (Autorenreferat) / In transport economics a deregulation process is taking place, triggered by the European Union, which has led to new and not scientifically identified business models in transport chains of European rail freight transport. These business models represent the examination subject of the thesis. For their identification the author defines an understanding of business model and delimits this from the strategy concept. He puts the business model concept in concrete terms with the way of the added value in the enterprise and uses among other things theoretical approaches of the strategic management and the institutional economics. He connects the chosen approaches to an added value cube with which he carries out the identification of the added value in the business models of rail freight transport. Considering also transport chains the author brings into the discussion the scope of work of the business models of rail freight transport for the customer. Out of the dimensions ‘way of the added value’ and ‘scope of work in the transport chains’ he forms a portfolio for the business model identification which describes nine theoretical business models in the transport chains of the European rail freight transport. To prove the business models also empirically, the author carries out a study under railway undertakings in the German-speaking area. The examination of the study was done with a correspondence analysis with which the theoretically built portfolio was confirmed and six partly significantly different business models in the transport chains of the rail freight transport were identified. By means of the developed business model logic the author determines the change requirement per business model. For this he uses also enlarged applications of the correspondence analysis. (Author’s abstract)

Summary It is expected that in the process of meeting the climate policy goals, more transport will take place by rail. Single wagonload transport plays a crucial role as a direct competitor to road-based transport. The aim of this contribution is an evaluation of capacity correlated effects in a railway wagon routing network. Methods For this purpose, we developed a mathematical optimisation model. In order to be able to identify the effects and impacts of congestion we created several scenarios and evaluated each of them individually. Findings By conducting computational experiments we were able to identify various effects and draw conclusions about the impact. This work contributes to the optimisation of the most costefficient short-term rerouting of railway wagons in single wagonload transport.

Der Trend zu kleinteiligeren und kapitalintensiveren Transportgütern führt in Kombination mit der in Europa angestrebten Reduktion von Treibhausgasemissionen im Transportsektor zu einer Zunahme der Bedeutung von effizienten Konsolidierungsnetzwerken des Schienengüterverkehrs. Zugehörige Produktionsformen mit Bündelung von Warenströmen wie der Einzelwagenverkehr und der intermodale Verkehr sind somit erfolgskritisch für die Zukunftsfähigkeit des Schienengüterverkehrs. Deren Wettbewerbsfähigkeit kann durch die Einführung und Nutzung von Innovationen gestärkt werden. Beispiele hierfür sind eine Digitale Automatische Kupplung (DAK) sowie Sensoren an Güterwagen und Lokomotiven. Diese Innovationen werden oftmals von einem hohen monetären Aufwand sowie Unsicherheiten hinsichtlich ihrer genauen betrieblichen Wirkung in den Netzwerken begleitet. Für strategische Entscheidungen hinsichtlich einer Einführung solcher Innovationen sind die ökonomischen und betrieblichen Effekte für gezielte Nutzen-Kosten-Betrachtungen aufzuzeigen sowie mögliche Pfade für eine Migration der jeweiligen Innovation für die Produktionsformen und deren zugehörigen Netzwerke zu eruieren. Dabei sind insbesondere die Veränderungen im sogenannten Service Network Design (SND) von großer Bedeutung. Das SND ist Teil der taktischen Netzwerkplanung und definiert das Zuggerüst sowie die Wagenroutenplanung im Netzwerk. Dabei werden die Kosten für den Betrieb von Netzwerken unter Einhaltung definierter Qualitätsstandards minimiert. Das Ergebnis des SND stellt den Rahmen für konkrete Wagenrouten in der betrieblichen Durchführung dar und definiert das zu behandelnde Zuggerüst in den Bündelungsknoten der Netzwerke. Trotz der wichtigen Funktion des SND, ist dieser taktische Planungsprozess in der Praxis noch stark manuell geprägt und daher zeitaufwändig. Außerdem liefert er oft zu ungenaue Aussagen. Das trifft insbesondere auf Aussagen zu den Netzeffekten durch Innovationen zu. Aufgrund der hohen Komplexität von Konsolidierungsnetzwerken des Schienengüterverkehrs und fehlender EDV-Unterstützung basieren Betrachtungen zu den Effekten von Innovationen in Netzwerken im Status Quo auf Expertenbefragungen und Abschätzungen. Insbesondere für Innovationen, deren Migration mit weitreichenden Prozessänderungen im Netzwerk und neuen Betriebsstrategien verbunden ist, bedarf es jedoch objektiver modellbasierter Verfahren zur Entscheidungsunterstützung. Durch deren Einsatz könnten die Auswirkungen in Bezug auf Netzwerkstrukturen und Kosten ermittelt und für Entscheidungsträger:innen transparent dargestellt werden. Die vorliegende Dissertation leistet einen wissenschaftlichen Beitrag, um dieses Potenzial zu erschließen. Hierfür wird im Rahmen der Dissertation eine neue Methode als Beitrag zur Entscheidungsunterstützung für die Einführung und Migration von Innovationen in Konsolidierungsnetzwerken des Schienengüterverkehrs entwickelt: TRENO (TRansparent Evaluation of InNOvation Effects in Rail Freight Service Networks). Die Methode kombiniert dabei eisenbahnbetriebswissenschaftliche Grundlagen mit Ansätzen aus dem Operations Research und dem maschinellen Lernen. Prozessveränderungen durch Innovationen werden analysiert und in einem neuartigen mathematischen Optimierungsmodell für das SND abgebildet. Das Modell ermöglicht die Definition von verschiedenen Betriebsstrategien im Netzwerk und bildet erstmals zeitbezogene Infrastrukturnutzungen von Zügen in den Knoten des Netzwerks ab. Da die Einführung von Innovationen mit hoher Unsicherheit hinsichtlich der Annahmen und Eingangsparameter verbunden ist, sind zahlreiche Szenarien für eine fundierte Entscheidungsunterstützung zu definieren und zu bewerten. Aufgrund der hohen Komplexität von SND Modellen sind Berechnungen mittels mathematischer Optimierung sehr zeitintensiv. Daher nutzt TRENO Klassifizierungs- und Regressionsmodelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens, welche die mathematische Optimierung ergänzen. Auf Basis eines Pools von Szenarien, für welche optimale Netzwerkstrukturen mithilfe mathematischer Optimierung berechnet wurden, lernen die Klassifizierungs- und Regressionsmodelle den Zusammenhang zwischen Eingangsdaten und den resultierenden Kennzahlen des Netzwerks. Nach diesem Training können die Modelle dazu eingesetzt werden, die Kennzahlen von Netzwerken (insbesondere Kosten, Zuggerüste sowie Auslastungen von Zügen und Bündelungsknoten) für zahlreiche neue Szenarien innerhalb von Sekunden vorherzusagen. Dies stellt eine maßgebliche Beschleunigung gegenüber der mathematischen Optimierung dar. Die Klassifizierungsmodelle werden genutzt, um die grundsätzliche (Un-)Lösbarkeit eines Szenarios vorherzusagen, die beispielsweise durch unzureichende Kapazitäten in den Zugbildungsanlagen resultieren kann. Die Regressionsmodelle prognostizieren spezifische metrische Kennzahlen des Netzwerks wie Kosten, Zuggerüste und Kapazitätsauslastungen. Neben dieser Kernfunktionalität von TRENO ermöglicht die Integration der SHAP Methode (shapley additive explanations) eine Analyse bezüglich des Einflusses der Eingangsparameter auf die Kennzahlen eines Konsolidierungsnetzwerks. Dies erlaubt den Aufbau eines tiefgründigen Verständnisses der Wirkungszusammenhänge in Konsolidierungsnetzwerken des Schienengüterverkehrs (z. B. durch die Identifikation von maßgeblichen Kostentreibern) und wirkt einem grundsätzlichen Problem aus dem Bereich des maschinellen Lernens, der mangelnden Interpretierbarkeit der Modelle, entgegen. TRENO wird anhand eines praxisnahen Anwendungsfalls validiert, der Planung einer Migration einer DAK in einem exemplarischen europäischen Einzelwagenverkehrsnetz. Hierbei wird mit TRENO untersucht, welchen Einfluss verschiedene Betriebsstrategien während einer Migration einer DAK auf die Kosten und Strukturen im Netzwerk haben. Das Anwendungsbeispiel zeigt auf, dass sich mit TRENO verschiedene komplexe Betriebsstrategien mathematisch modellieren lassen. Durch die Anwendung der Methode werden die konkreten Effekte der Betriebsstrategien auf die definierten Kennzahlen des Netzwerks transparent gemacht. Dies ermöglicht neue Schlussfolgerungen aus eisenbahnbetriebswissenschaftlicher Sicht hinsichtlich der Wahl von Betriebsstrategien während einer Migration. Ferner zeigen die Ergebnisse die hohe Qualität der Prognosen durch die Klassifizierungs- und Regressionsmodelle auf. Beim Test von vier Klassifizierungs- und fünf Regressionsmodellen erzielen Modelle auf Basis des Gradient Boosting Verfahrens die besten Ergebnisse. Für die Klassifizierung erzielt das Modell in 94% der Fälle richtige Vorhersagen. Das Regressionsmodell erzielt im Durchschnitt über alle Kennzahlen ein Bestimmtheitsmaß von 93% und kann damit einen Großteil der Varianz in den Datensätzen erklären. TRENO stellt somit einen anwendbaren Beitrag dar, um den manuellen Prozess zur Planung von Konsolidierungsnetzwerken im Schienengüterverkehr insbesondere für den Fall der Einführung von Innovationen maßgeblich zu beschleunigen und zu automatisieren. Der modellbasierte Ansatz objektiviert die Entscheidungsunterstützung gegenüber dem Status Quo und ermöglicht zudem eine weitreichende Exploration des Einflusses von Innovationen auf die Strukturen des Netzwerks über zahlreiche Szenarien. Hierdurch erweitert die Dissertation das Methodenspektrum der Eisenbahnbetriebswissenschaften durch die Verzahnung mit Verfahren aus dem Operations Research sowie des maschinellen Lernens. / The trend towards small-scale and more capital-intensive transport goods means that the importance of rail freight consolidation networks is increasing. Production forms such as single wagonload transport and intermodal transport are therefore critical for the future potential of rail freight. The competitiveness of rail freight networks can be strengthened through the introduction of innovations such as a Digital Automatic Coupling (DAC) and sensors on freight wagons and locomotives. These innovations are often accompanied by high investment costs and uncertainties regarding their specific operational impact in the networks. For strategic decisions regarding the introduction of such innovations, the economic and operational effects must be identified and quantified, e.g., for benefit-cost considerations. In this context, the changes in the so-called Service Network Design (SND) are of particular importance. The SND determines train service structures and the freight distribution in networks at the tactical planning level. The number and schedule of operated train services in the network significantly determines the costs and quality of consolidation networks in rail freight. It provides the framework for specific railcar routings at the operational level and defines the number of trains to be handled in the bundling nodes of the networks. Despite this outstanding importance of the SND, the tactical planning of consolidation networks is still a manual process in practice lacking computer-based decision support. This is particularly true for statements on network effects of innovations. Due to the high complexity of consolidation networks in rail freight transport and the lack of computer-based decision support, analyses regarding the effects of innovations in service networks are mainly based on expert interviews in the status quo. Especially for innovations whose migration is associated with extensive process transformations and new operating strategies in the network, there is a need for objective model-based methods to support decision-making. Thereby, the operational effects of innovations on service network structures and costs could be determined and made transparent to decision-makers. This dissertation contributes to close this gap and to enable an efficient planning of consolidation networks. For this purpose, the dissertation develops a new method as a contribution to decision support for the introduction and migration of innovations in consolidation networks of rail freight transport: TRENO (TRansparent Evaluation of InNOvation Effects in Rail Freight Service Networks). The method combines rail transport planning with approaches from operations research and machine learning. Process changes due to innovations are analyzed and depicted in a novel mathematical optimization model for the SND. The model enables the definition of different operating strategies in the network and incorporates dynamic infrastructure usages of trains in the nodes of the network. Since the introduction of innovations is associated with a high degree of uncertainty regarding the underlying assumptions and input parameters, numerous scenarios have to be defined and evaluated for a sound decision support. Due to the high complexity of SND models, mathematical optimization is computationally expensive and time-consuming. Therefore, TRENO applies classification and regression models from the field of machine learning complementing mathematical optimization. Based on a set of scenarios for which optimal network structures have been computed using mathematical optimization, the classification and regression models learn the relationship between input data and the resulting key figures of the network. After training, the models can be used to predict the key figures of networks for various new scenarios within seconds (in particular cost structures, the number of operated train services and utilization of trains and yards). This represents a significant acceleration compared to mathematical optimization. The classification models are used to predict the feasibility of a scenario, which can, for example, result from insufficient capacities in the nodes of the network. The regression models predict specific metrics of the network such as costs, train service structures and capacity utilization. In addition to this core functionality of TRENO, the integration of the SHAP method (shapley additive explanations) allows an analysis of the influence of input parameters on the key figures of a consolidation network. This contributes to the understanding of the interdependencies in consolidation networks of rail freight transport (e.g., by identifying major cost drivers) and counteracts a fundamental problem from the field of machine learning, the lack of interpretability of the models. TRENO is validated on the basis of a relevant use case, the planning of a migration of a DAC in an exemplary European single wagonload network. Here, TRENO is used to investigate the influence of different operating strategies during a migration of a DAC on the costs and service structures in the network. The example shows that different complex operating strategies can be modelled with TRENO. By applying the method, the specific effects of the operating strategies on the defined key figures of the network are made transparent. This enables to draw new conclusions from a rail transport planning perspective regarding the choice of operating strategies during a migration. Furthermore, the results show the high quality of the predictions by the classification and regression models. When testing four classification and five regression algorithms, models based on gradient boosting achieve the best results. For classification, the model yields correct predictions in 94% of the cases. The regression model achieves an average coefficient of determination of 93% across all key figures and can thereby explain a large part of the variance in the data. TRENO thus represents an applicable contribution to significantly automate and accelerate the manual process for planning consolidation networks in rail freight transport, especially for the case of the introduction of innovations. The model-based approach provides a more objective decision support compared to the status quo and enables to study the influence of innovations on the structures of service networks over numerous scenarios. Hereby, the dissertation expands the methodological spectrum of rail transport planning by linking it with methods from operations research and machine learning.

Diese Dissertation verknüpft eisenbahnbetriebswissenschaftliche Grundlagen mit Methoden aus den Disziplinen Unternehmensforschung (Operations Research) und Maschinelles Lernen. Gegenstand ist die auf den mittelfristigen Zeithorizont bezogene Ressourcenplanung von Knoten des Schienengüterverkehrs, die sogenannte taktische Planung. Diese spielt eine wesentliche Rolle für eine wirtschaftliche und qualitativ hochwertige Betriebsdurchführung. Knoten des Schienengüterverkehrs stellen neuralgische Punkte in der Transportkette von Waren auf der Schiene dar. Sie dienen der Durchführung einer Vielzahl unterschiedlicher betrieblicher Prozesse zur Sicherstellung eines definierten Outputs an Zügen in Abhängigkeit eines jeweils gegebenen Inputs. Die Bereitstellung eines zu den Betriebsanforderungen passenden Ressourcengerüsts ist Teil der taktischen Planung und hat wesentlichen Einfluss auf die Qualität der Prozesse in den Knoten, im Speziellen, sowie auf die vor- und nachgelagerte Transportdurchführung im Allgemeinen. Die Bemessung des notwendigen Personals, der Betriebsmittel und der Infrastruktur für einen Betriebstag, die sogenannte Ressourcendimensionierung, ist in der Praxis geprägt durch einen erheblichen manuellen Aufwand sowie eine große Abhängigkeit von der Datenqualität. Vor diesem Hintergrund und zur Überwindung dieser Nachteile schlägt diese Dissertation ein neues Verfahren zur Ressourcendimensionierung vor. Exemplarisch wird der Fokus auf die großen Knoten des Einzelwagenverkehrs gelegt, die sogenannten Rangierbahnhöfe. In diesen werden Eingangszüge zerlegt, Güterwagen entsprechend ihrer Ausgangsrichtung sortiert und gesammelt, sowie neue Ausgangszüge gebildet und bereitgestellt. Nach dem Stand der Technik werden für die Ressourcendimensionierung mehrere Monate bis wenige Wochen vor der Betriebsdurchführung Rangierarbeitspläne erstellt. Diese umfassen einen detaillierten Arbeitsfolgenplan inklusive Terminierung von Prozessen sowie deren Ressourcenbelegung. Die Rangierarbeitspläne bilden die Grundlage für die Ressourcenanforderung. Aufgrund sich ändernder Nebenbedingungen vor dem Betriebstag und dem stochastischen Charakter der Betriebsprozesse sowohl im Netz als auch in den Knoten können die in der taktischen Planung erstellten Rangierarbeitspläne nur begrenzt für die Durchführung verwendet werden. Als Beispiele sollen das Einlegen von Sonderzügen, Unregelmäßigkeiten bei den Transporten und Witterungsauswirkungen angeführt werden. Der betriebene Planungsaufwand begründet sich in den komplexen Zusammenhängen zwischen den Betriebsprozessen und der größtenteils fehlenden EDV-Unterstützung, was eine Ermittlung der Ressourcendimensionierung bisher erschwert. Die Folge ist eine Diskrepanz zwischen der Datenqualität als Eingangsgröße für die Planung und der Präzision des Rangierarbeitsplans als Ausgangsgröße, was als Konsequenz eine Scheingenauigkeit der Planung und unter Umständen eine Über- oder Unterdimensionierung der Ressourcen mit sich bringt. Das zeigt, dass die Planung verkürzt werden muss und neue Hilfsmittel erforderlich sind. Motiviert durch diese Diskrepanz und den neuen Möglichkeiten, die die Methoden aus den Bereichen des Operations Research und des Maschinellen Lernens bieten, stellt diese Dissertation ein neues Planungsverfahren Parabola bereit. Parabola ermittelt mit geringerem Planungsaufwand und hoher Qualität relevante Kenngrößen für die Ressourcendimensionierung in Knoten des Schienengüterverkehrs. Dies beschleunigt den taktischen Planungsprozess, reduziert Scheingenauigkeiten bei der Ressourcendimensionierung vor der Betriebsdurchführung und orientiert sich daran, wann welche Entscheidungen zuverlässig und genau zu treffen sind. Folglich wird die Detailtiefe der Planung mit der Zuverlässigkeit der Daten in Einklang gebracht. Das in der Dissertation bereitgestellte Planungsverfahren Parabola analysiert eine ausreichend große Anzahl errechneter Rangierarbeitspläne und / oder historischer Betriebsdaten. Das dabei trainierte Regressionsmodell wird anschließend zur Bestimmung des Ressourcengerüsts genutzt. Die Kalibrierung der Regressionsmodelle erfordert hinreichend viele Rangierarbeitspläne. Für deren Erzeugung wird exemplarisch am Beispiel von Rangierbahnhöfen in dieser Dissertation ein ganzheitliches mathematisches lineares Programm entwickelt, das erstmalig sämtliche für die taktische Planung eines Rangierbahnhofs relevanten Entscheidungsprobleme vom Zugeingang bis zum Zugausgang abbildet. Dieses beinhaltet die Definition der Verknüpfung zwischen Eingangs- und Ausgangszügen, sogenannter Wagenübergänge, sowie die Terminierung sämtlicher Betriebsprozesse mit ihrer Zuweisung zu örtlichen Mitarbeitern, Betriebsmitteln und Infrastruktur. Die bestehenden mathematischen Modelle in der bisherigen Literatur beschränken sich lediglich auf Teile dieses Problems. Es folgt die systematische Erzeugung von Problemstellungen, sogenannten Instanzen, zur Generierung eines repräsentativen Testpools. Die Instanzen dieses NP-schweren Problems sind für generische, exakte Lösungsverfahren in akzeptabler Zeit nicht zuverlässig lösbar. Daher wird eine maßgeschneiderte Metaheuristik, konkret ein Verfahren der Klasse Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), entwickelt. Diese bewegt sich durch den Lösungsraum, indem schrittweise mittels mehrerer miteinander konkurrierender Subheuristiken eine vorher gefundene Lösung erst zerstört und anschließend wieder repariert wird. Durch unterschiedliche Charakteristika der Subheuristiken und einer statistischen Auswertung ihres jeweiligen Beitrags zum Lösungsfortschritt, gelingt es der ALNS, sich an das Stadium der Lösungssuche und an die jeweilige Problemstruktur anzupassen. Die in dieser Dissertation entwickelte ALNS erzeugt für realistische Instanzen eines Betriebstages Lösungen in hoher Qualität binnen weniger Minuten Rechenzeit. Basierend auf den erzeugten Rangierarbeitsplänen wurden für die Entwicklung des Planungsverfahrens insgesamt fünf Regressionstechniken getestet, die die Ausgangsgrößen der Pläne – Bedarf an Lokomotiven, Personal und Infrastruktur – prognostizieren. Die vielversprechendsten Ergebnisse werden durch die Methoden Tree Boosting sowie Random Forest erzielt, die in über 90 % der Fälle den Ressourcenbedarf für Personale und Lokomotiven exakt und für Infrastruktur mit einer Toleranz von einem Gleis je Gleisgruppe prognostizieren. Damit ist dieses Regressionsmodell nach ausreichender Kalibrierung entsprechend örtlicher Randbedingungen geeignet, komplexere Planungsverfahren zu ersetzen. Die Regressionsmodelle ermöglichen die Abstrahierung von Mengengerüsten und Leistungsverhalten von Knoten des Schienengüterverkehrs. Daher ist beispielsweise ein konkreter Fahrplan von und zu den Knoten nicht mehr notwendige Voraussetzung für die taktische Planung in Rangierbahnhöfen. Da das Regressionsverfahren aus vielen Rangierarbeitsplänen lernt, verringert sich die Abhängigkeit von einzelnen Instanzen. Durch die Kenntnis von vielen anderen Plänen können robustere Ressourcengerüste prognostiziert werden. Neben dem in dieser Dissertation ausgearbeiteten Anwendungsfall in der taktischen Planung in Knoten des Schienengüterverkehrs, eröffnet das vorgeschlagene neue Planungsverfahren Parabola eine Vielzahl an weiteren Einsatzfeldern. Die Interpretation des trainierten Regressionsmodells erlaubt das tiefgründige Verständnis des Verhaltens von Knoten des Schienengüterverkehrs. Dies ermöglicht ein besseres Verstehen der Engpässe in diesen Knoten sowie die Identifikation relevanter Treiber der Ressourcendimensionierung. Weiter können diese Modelle bei der Erstellung von netzweiten Leistungsanforderungen Berücksichtigung finden. Mit der in dieser Dissertation erfolgten Bereitstellung von Parabola wird durch Nutzung neuartiger Methoden aus dem Operations Research und Maschinellen Lernen das Instrumentarium der eisenbahnbetriebswissenschaftlichen Verfahren und Modelle sinnvoll erweitert. / This dissertation combines the knowledge of railway operations management with methods from operations research and machine learning. It focuses on rail freight facilities, especially their resource planning at a tactical level. The resource planning plays a crucial role for economical operations at high quality. The rail freight facilities represent neuralgic points in the transport chain of goods by rail. Their task is to carry out a multitude of different operational processes to ensure a defined output of trains, depending on a given input. Providing resource requirements appropriate to the amount of work has a significant impact on the quality of the processes in the facilities in particular and on the up- and downstream transport performance in general. The correct dimensioning of resource requirements, which include the necessary staff, locomotives, and infrastructure for an operating day, is characterized by a considerable manual effort and a large dependency on the data accuracy. Against this background and to overcome these drawbacks, this dissertation proposes a new method for resource requirements. The focus is on the large facilities of single wagonload traffic, the so-called classification yards, in which inbound trains are disassembled, railcars are classified according to their outbound direction, and new outbound trains are formed. Nowadays, shunting work plans are created several months to a few weeks before operations. These operating plans comprise a detailed work sequence plan, including process scheduling, and resource allocation. The operating plans form the basis for resource requirements. Due to the changing constraints prior to operations, e.g., the addition of special trains, and the stochastic nature of the operational processes, for instance caused by weather conditions, shunting work plans can only be used for execution to a limited extent. This effort is made for planning due to the complex interdependencies between the operational processes and the predominant lack of IT support, which makes it difficult to determine resource requirements. The result is a discrepancy between the accuracy of the data as an input variable and the precision of the shunting work plan as an output variable. This leads to an illusory precision of the planning and possibly to an oversizing or undersizing of the resources. Hence, planning must be shortened and new tools are required. Motivated by this discrepancy and the new possibilities offered by methods from the _elds of operations research and machine learning, this dissertation provides a new planning method Parabola. Parabola determines with less planning effort and at high quality relevant parameters for resource requirements in rail freight facilities. This accelerates the planning process, reduces illusory precision before operations are carried out and enables decision-making with sufficient reliability due to the data accuracy. Consequently, the level of detail of the planning is harmonized with the reliability of the data. The planning procedure Parabola involves the analysis of numerous calculated operating plans and / or historical operating data. This trains a regression model that can then be used to determine the resource requirements. The calibration of the regression models requires many operating plans. For their generation, an integrated mathematical linear program is developed in this dissertation using the example of classification yards; for the first time, one program covers all relevant decision problems of tactical planning in a classification yard, from the train arrival to the train departure. This includes the definition of the connection between inbound and outbound trains, so-called railcar interchanges, as well as the scheduling of all operational processes with their assignment to local staff, locomotives, and infrastructure. All existing mathematical models in the literature are limited to parts of the problem. Thereafter follows a systematic generation of a test pool of problems named instances. The instances of this NP-hard problem cannot be reliably solved within an acceptable time frame with general-purpose solvers. Therefore, a tailored metaheuristic, namely an adaptive large neighborhood search (ALNS), is developed. It moves through the solution space by first destroying and then repairing a solution stepwise. Several competing subheuristics are available for this purpose. The ALNS combines multiple subheuristics, which have different characteristics and contribute to the solution progress, as determined by statistical evaluation. Consequently, the ALNS successfully adapts to the progress of the solution and to the problem structure. The ALNS, which is developed in this dissertation, generates high-quality solutions for realistic instances of an operating day in a few minutes of computing time. Based on the generated operating plans, five regression methods predicting the output variables of the operating plans – demand for locomotives, staff, and infrastructure – are tested. The most promising results are achieved by the methods tree boosting and random forest, which predict the resource requirements in over 90% of the cases for staff and locomotives accurately and for infrastructure with a tolerance of one track per bowl. Thus, a regression model can replace the more complex planning procedures after sufficient calibration according to local restrictions. The regression models allow the abstraction of quantity structures and performance behavior. Hence, for example, a dedicated timetable is no longer a prerequisite for tactical planning in classification yards. Since regression methods learn from many operating plans, the dependence on individual instances is reduced. By knowing many other plans, the regression model can predict robust resource requirements. In addition to the use case in tactical planning in rail freight facilities, the proposed new planning method Parabola opens a multitude of further _elds of application. By interpreting the trained regression model, the behavior of rail freight facilities can be understood in depth. Under certain circumstances, this allows a better understanding of the bottlenecks in these facilities and the relevant drivers of resource dimensioning. Furthermore, these models have potential applications in the design of network-wide performance requirements. By providing Parabola in this dissertation, the toolbox of railroad management science procedures and models is sensibly extended by using novel methods from operations research and machine learning.

Seit den 90er Jahren ist die Wettbewerbsstruktur im europäischen Eisenbahngüterverkehr starken Veränderungen unterworfen. Die Auflösung staatlicher Monopole sowie die Öffnung nationaler Märkte implizieren einen intensivierten Wettbewerb, bieten jedoch gleichzeitig die Möglichkeit, sich über neuartige Formen der Allianzbildung Wettbewerbsvorteile zu sichern bzw. Eintrittschancen in neue Transportmärkte zu nutzen. Die Einführung wettbewerblicher Marktstrukturen im Eisenbahngüterverkehr betrifft einerseits die Schaffung gleicher Wettbewerbsvoraussetzungen im Verhältnis der Verkehrsträger untereinander (intermodal). Weiterhin steht die Einführung von Wettbewerb zwischen Eisenbahnverkehrsunternehmen im Vordergrund (intramodal). Die vorliegende Arbeit betrachtet Allianzmöglichkeiten entlang beider Dimensionen: im Mittelpunkt stehen Partnerschaften zwischen Eisenbahnverkehrsunternehmen und/oder intermodalen Partnern, die grundsätzlich auf die Gestaltung des intramodalen Wettbewerbs ausgerichtet sind. Aufgrund des Einbezugs intermodaler Partner, der vor dem Hintergrund integrierter Logistikketten immer bedeutsamer wird, gelangt die Perspektive der Beeinflussung des Wettbewerbs der Verkehrsträger untereinander mittels Allianzen ebenfalls in das Blickfeld der Untersuchung. Übergeordnetes Ziel der Arbeit stellt die Analyse des Allianzphänomens und die Systematisierung spezifischer Allianzmodelle im europäischen Eisenbahngüterverkehr vor dem Hintergrund der sich fortlaufend verändernden Marktstruktur und fortgesetzten Deregulierung dieser Branche dar. Das Hauptinteresse gilt der Allianzrelevanz in dieser Branche im allgemeinen und der Verdeutlichung branchenstrukturprägender Allianzmuster im besonderen. Betriebswirtschaftlicher Forschung in diesem Branchenumfeld soll damit ein stärkeres Gewicht beigemessen werden.

Seit den 90er Jahren ist die Wettbewerbsstruktur im europäischen Eisenbahngüterverkehr starken Veränderungen unterworfen. Die Auflösung staatlicher Monopole sowie die Öffnung nationaler Märkte implizieren einen intensivierten Wettbewerb, bieten jedoch gleichzeitig die Möglichkeit, sich über neuartige Formen der Allianzbildung Wettbewerbsvorteile zu sichern bzw. Eintrittschancen in neue Transportmärkte zu nutzen. Die Einführung wettbewerblicher Marktstrukturen im Eisenbahngüterverkehr betrifft einerseits die Schaffung gleicher Wettbewerbsvoraussetzungen im Verhältnis der Verkehrsträger untereinander (intermodal). Weiterhin steht die Einführung von Wettbewerb zwischen Eisenbahnverkehrsunternehmen im Vordergrund (intramodal). Die vorliegende Arbeit betrachtet Allianzmöglichkeiten entlang beider Dimensionen: im Mittelpunkt stehen Partnerschaften zwischen Eisenbahnverkehrsunternehmen und/oder intermodalen Partnern, die grundsätzlich auf die Gestaltung des intramodalen Wettbewerbs ausgerichtet sind. Aufgrund des Einbezugs intermodaler Partner, der vor dem Hintergrund integrierter Logistikketten immer bedeutsamer wird, gelangt die Perspektive der Beeinflussung des Wettbewerbs der Verkehrsträger untereinander mittels Allianzen ebenfalls in das Blickfeld der Untersuchung. Übergeordnetes Ziel der Arbeit stellt die Analyse des Allianzphänomens und die Systematisierung spezifischer Allianzmodelle im europäischen Eisenbahngüterverkehr vor dem Hintergrund der sich fortlaufend verändernden Marktstruktur und fortgesetzten Deregulierung dieser Branche dar. Das Hauptinteresse gilt der Allianzrelevanz in dieser Branche im allgemeinen und der Verdeutlichung branchenstrukturprägender Allianzmuster im besonderen. Betriebswirtschaftlicher Forschung in diesem Branchenumfeld soll damit ein stärkeres Gewicht beigemessen werden.