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Bahn zu spät — für Redaktionen

Live-Verspätungen im DB-Fernverkehr aus IRIS-LM und HAFAS, mit zitierbaren Permalinks, JSON/CSV-Export und transparenter Methodik. Alles unter freier Open-Data-Lizenz, ohne Anmeldung.

Letzte 7 Tage in Zahlen

08.11.–14.11.2026 · nur vollständig erfasste Tage (24/24 h) · interaktiver Verlauf

Zuverlässig unterwegs
49,2 %
pünktlich UND gefahren
Ausfallquote
7,8 %
3.027 von 38.735 Halten
Verspätungsquote
46,6 %
der gefahrenen, ≥ 6 min
Zughalte beobachtet
38.735
7 Tage, bundesweit
Zitierfertig

Zwischen dem 8. November 2026 und dem 14. November 2026 erfasste „Bahn zu spät" im DB-Fernverkehr bundesweit 38.735 Zughalte an 7 vollständig gemessenen Tagen. 3.027 Halte fielen aus (Ausfallquote 7,8 %), 16.653 der tatsächlich gefahrenen Halte hatten mindestens 6 Minuten Verspätung (46,6 %). Planmäßig — pünktlich und ohne Ausfall — verliefen nur 49,2 % aller Halte; Ausfälle sind in dieser Quote enthalten, nicht herausgerechnet. (Quelle: bahn-zu-spaet.t-00-l.com, Rohdaten IRIS-LM/HAFAS)

Die Bahn sagt · Wir messen

54,2 % pünktlich? Nur, wenn der Zug überhaupt fährt.

Zwei Schönfärbe-Ebenen: Die Konzernzahl von 87,8 % entsteht, weil die Masse der Regio-Halte den Fernverkehr statistisch zudeckt — die DB rechnet nach eigenen Angaben 780.000 Nahverkehrsfahrten pro Monat gegen 20.000 im Fernverkehr, der Nahverkehr stellt also 97,5 % der Fahrten. Und die offizielle Pünktlichkeit zählt einen Halt als pünktlich, wenn der Zug weniger als 6 Minuten zu spät ist — ausgefallene Züge kommen in der Rechnung gar nicht vor. Wir zählen jeden geplanten Halt, getrennt nach Fernverkehr, Regional und S-Bahn.

Kennzahl
BahnAugust 2026
Bahn zu spät08.11.–14.11.2026
Konzern-SchlagzeileRegio-Masse deckt den Fernverkehr statistisch zu
DB Personenverkehr gesamt
Regio + Fernverkehr, nach Halten gewichtet, ohne Ausfälle
87,8 %
73,5 %
7 Tage · 167.852 Halte
DB Regio inkl. S-Bahn
DB weist S-Bahnen nicht getrennt aus
88,5 %
79,3 %
Regional 79,1 % · S-Bahn 79,7 %
Nahverkehr pünktlich UND gefahren
mit Ausfällen · Regional + S-Bahn
—
wird nicht veröffentlicht
75,8 %
Ausfälle 4,4 % · 08.11.–14.11.2026
FernverkehrICE, IC, EC und Konkurrenz an 122 Bahnhöfen
Pünktlich nach DB-Definition
< 6 min, ausgefallene Züge nicht gezählt
54,2 %
53,4 %
Ausgefallene Halte
fehlen in der DB-Pünktlichkeit komplett
—
nicht Teil der Quote
7,8 %
3.027 von 38.735
Pünktlich UND gefahren
was Fahrgäste tatsächlich erleben
—
wird nicht veröffentlicht
49,2 %

4 Prozentpunkte Unterschied zwischen „pünktlich“ und „pünktlich angekommen“ — allein durch das Weglassen der Ausfälle, auf denselben Zügen, in derselben Woche.

Zitierfertig

Die Deutsche Bahn meldet für August 2026 im Fernverkehr eine betriebliche Pünktlichkeit von 54,2 %. Ausgefallene Züge zählen in dieser Quote nicht mit. „Bahn zu spät" hat zwischen dem 8. November 2026 und dem 14. November 2026 an 122 Bahnhöfen 38.735 Fernverkehrshalte beobachtet: Nach DB-Zählweise waren 53,4 % pünktlich — rechnet man die 3.027 ausgefallenen Halte (7,8 %) mit, kamen nur 49,2 % der Züge pünktlich UND überhaupt an. (Quellen: deutschebahn.com · Pünktlichkeitswerte; bahn-zu-spaet.t-00-l.com, Rohdaten IRIS-LM)

* DB-Wert laut deutschebahn.com · Pünktlichkeitswerte (abgerufen 23. September 2026; Vormonat Juli 2026: 52,6 %). Originalwortlaut zur Methode: „Die dargestellten Prozentwerte geben den Anteil pünktlicher Halte an allen Unterwegs- und Endhalten an.“ (geprüft am 23. September 2026). Gezählt werden nur stattgefundene Halte — ein ausgefallener Zug hält nicht und kann in der Quote deshalb gar nicht auftauchen.

Güterverkehr: Für DB Cargo veröffentlicht die DB keine Monatswerte, nur Halbjahres- und Jahreszahlen — 1. Halbjahr 2025: 67,8 % in Deutschland (Vorjahreszeitraum 68,1 %; Quelle DB Integrierter Zwischenbericht 2025 · Pünktlichkeit). Güterzüge haben keine öffentliche Echtzeitquelle, deshalb können wir sie nicht selbst messen.

Fairer Vergleich: Die DB misst alle Fernverkehrshalte eines Monats; wir messen 7 Tage an 122 Bahnhöfen, in denen große Knoten überrepräsentiert sind. Nahverkehr erfassen wir seit dem 8. September 2026an denselben Bahnhöfen — Regio zählt bei uns also nur Halte an großen Knoten, nicht die Fläche. Die Zeile „nach DB-Definition“ ist deshalb eine Näherung. Der Kern des Unterschieds — Ausfälle können in einer Quote über stattgefundene Halte nicht vorkommen — folgt direkt aus der oben zitierten DB-Definition.

Regio-Gewicht: Bei uns stellen Regional und S-Bahn 76,9 %der Halte im Wert „Personenverkehr gesamt“, bei der DB 97,5 %der Fahrten — Originalwortlaut: „Dabei fließen alle Verkehrshalte der mehr als 20.000 monatlichen Fahrten im Fernverkehr und der rund 780.000 monatlichen Fahrten im Nahverkehr – inklusive aller S-Bahnen – in die Pünktlichkeitserhebung ein.“ Weil wir nur an 122 großen Knoten messen und nicht in der Fläche, ist die verdeckende Wirkung der Regio-Masse in unseren Zahlen eher zu schwach abgebildet als zu stark.

Wer das Tool für was nutzt

  • Redaktionen: Schnellzitate für tagesaktuelle Bahn-Berichte, Heatmap-Hintergründe, Vergleich der Bundesländer.
  • Verkehrs-Analystinnen: JSON/CSV-Export für eigene Auswertungen, Permalinks pro Tag.
  • Pendler: Live-Status der Heimstrecke — nicht Zielgruppe für die Pressezitate, aber gleiche Quelle.

Methodik in vier Sätzen

  • Gerüst: pro 1-Stunden-Fenster fragen wir IRIS-LM (DB-internes Echtzeit-System) und HAFAS (DB-Reise-Auskunft) parallel ab.
  • Verspätet = ≥ 6 min am Halt, exakt die DB-eigene Pünktlichkeitsdefinition. Ausfall aus IRIS cs="c" oder HAFAS-Cancelled-Flag.
  • Schwere = Verspätung × 1/max(Strecke, 0,15). 10 min früh im Lauf zählt mehr als 10 min am Endhalt.
  • Score = Ausfall-% × 100 + Ø-Verspätung × 2 + Max-Verspätung × 0,5; Hard-Floor bei ≥ 25 % Ausfällen oder ≥ 60 min Einzel-Verspätung → kritisch.
  • Quoten: Ausfallquote = Ausfälle ÷ alle Halte. Verspätungsquote = Verspätete ÷ tatsächlich gefahrene Halte. Zuverlässigkeit = pünktlich und gefahren ÷ alle Halte. Ausfälle werden also nirgends herausgerechnet — ein ausgefallener Zug kann keine Quote verbessern.

Vollständige Methoden-Doku →

Was die Zahlen NICHT zeigen

  • Historie. Bahn zu spät ist live — wir speichern eigene Tagessnapshots ab Tag 1, aber wir liefern keine rückwirkenden Verspätungs-Detail-Daten. Für Quartals- oder Jahresvergleiche bitte DB-Konzernwerte nutzen (siehe nächster Block).
  • Verpasste Anschlüsse.Wenn ein ICE 10 min verspätet in Mannheim ankommt und der Reisende dadurch den IC nach Karlsruhe nicht mehr erreicht, sehen wir die ICE-Verspätung — aber nicht „Reise gescheitert“. Wir messen pro Zug-Halt, nicht pro Reise-Plan.
  • Stille Ausfälle vor dem ersten Halt. Wenn ein Zug schon im Depot oder vor der ersten gelisteten Station komplett ausfällt, taucht er in beiden Quellen gar nicht erst auf. Dunkelziffer unbekannt.
  • Strecke in Halten, nicht in Kilometern.Der Streckenfortschritt zählt vergangene gegen kommende Halte. Das taugt für Ranking („dieser Zug ist erst 20 % unterwegs“) — aber nicht für eine Routen-genaue Distanz-Auswertung.
  • Bahnhöfe ohne FV-Halt heute. Manche Bahnhöfe (z. B. Wiesbaden Hbf an einzelnen Tagen) haben im Default-Modus Fernverkehr 0 Treffer, obwohl Regional und S-Bahn dort fahren. Mit dem Verkehrsart-Switch oben werden die sichtbar.

Historische Werte · DB-Quelle

Für Vergleiche mit historischen Pünktlichkeitswerten (Monat, Quartal, Jahr) verlinke direkt auf die DB-eigenen Konzernzahlen. Andere Methodik als unsere — DB rechnet die Konzernpünktlichkeit am Endhalt mit eigenen Schwellen, wir messen pro Halt mit der ≥6-min-Regel. Beides ist legitim, aber nicht direkt vergleichbar.

  • DB Open Data Portal — data.deutschebahn.com. Suche dort nach „Pünktlichkeit“ oder „Konzernpünktlichkeitswert“. Monatliche CSV/JSON, geht zurück bis ~2018.
  • Statistisches Bundesamt — destatis.de — Personenverkehr. Aggregate Quartals-/Jahreswerte, Vergleich mit anderen Verkehrsträgern.
  • Bundesnetzagentur Schienenmonitor — bundesnetzagentur.de. Marktbeobachtung Schiene mit Pünktlichkeit, Kapazitätsdaten, jährliche Berichte.

Wir verzichten bewusst darauf, DB-Konzernwerte in unsere Live-UI zu mischen — die Methodik unterscheidet sich, und ein Misch-Reporting würde mehr verwirren als helfen.

Aktueller Snapshot

Live-Pressesatz und Zahlen für die aktuelle Stunde stehen direkt im Methoden-Tab der Live-Sicht — die rendert dort schnell, weil sie denselben Datenfetch wie die Hero-Box wiederverwendet.

🔍 Live-Pressesatz öffnen →

Format-Beispiel (mit fiktiven Werten): „Am 7. Mai 2026 zwischen 09:00–10:00 Uhr fielen im DB-Fernverkehr in Süddeutschland 12 Züge aus, 47 weitere waren mit ≥ 6 min Verspätung unterwegs (Quelle: IRIS-LM und HAFAS, abgerufen 09:24 Uhr).“

Endpunkte für eigene Auswertungen

Alle Daten sind auch direkt per HTTP abrufbar — keine API-Keys, keine Auth, kein Rate-Limit (bitte fair nutzen):

GET/api/delays?from=8&to=10&mode=fvLive-Snapshot als JSON (alle 122 Städte, gewähltes Fenster)
GET/api/delays?city=munchen&from=8&to=10Per Stadt — Stadt-Slug aus 122 Städten
GET/api/delays?bl=BY&from=8&to=10Per Bundesland (BW, BY, BE, BB, HB, HH, HE, MV, NI, NW, RP, SL, SN, ST, SH, TH)
GET/api/delays?region=suedPer Region (nord, sued, west, ost)
GET/api/export/csv?from=8&to=10&mode=fvGleicher Schnitt als CSV mit RFC-4180-Quoting
GET/api/archive/2026-06-10Archivierter Tages-Snapshot (stündlich ergänzt, nach Mitternacht final)
GET/api/og?bl=HE&from=8&to=10Dynamisches Open-Graph-Bild für Embeds

Permalinks für Tweet/Artikel

Diese Links bleiben stabil — perfekt für Quellenangaben:

Heutiger Tagesarchiv-Snapshot (wächst stündlich, nach Mitternacht final)/archiv/{heute}
Wochen-Verlauf mit Score-Balken/verlauf?period=week
Monats-Heatmap/verlauf?period=month
Jahres-Übersicht/verlauf?period=year

Pressekontakt

Für Rückfragen, Abstimmung der Methodik oder ergänzende Auszüge: anku77@gmail.com

Die App ist privat finanziert, läuft auf einem dedizierten Server in Deutschland (Tailscale-isoliert, DSGVO-konform). Datenquelle ist DB Open Data via IRIS-LM und HAFAS-Proxy. Keine personenbezogenen Daten werden gespeichert.

Tagesarchiv (für Journalisten zitierbar)

Das Archiv wächst stündlich; nach Mitternacht ist ein Tag final und unveränderlich — dauerhafte Zitier-URLs für Journalisten.

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Verlaufs-Auswertungen aggregieren die täglichen Snapshots zu Trends. Daten werden täglich dichter — nach einer Woche siehst du erste Muster, nach einem Monat saubere Wochentag-Verteilungen.