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Automatisierte Zuginspektion – Analysieren

Wir erstellen den Gesundheitscheck Ihres Zuges während der Durchfahrt.

Mit der Diagnose-Software Analytics lassen sich bisher unerreichte Optimierungspotentiale bei der Zug-Instandhaltung nutzen.

Die Menge an gesammelten und digital gespeicherten Informationen steigt rasant an. Viele dieser Informationen werden jedoch niemals ausgewertet, wodurch ein großes Potential verloren geht.

Unter dem Begriff "Big Data" werden Datenmengen zusammengefasst, die mit konventionellen Methoden der Datenverarbeitung nicht zu bewältigen sind. Den großen Herausforderungen im Umgang mit Big Data steht ein bisher ungeahntes Potential zur Optimierung von Prozessen gegenüber.

Das selbstlernende, intelligente Software-Modul Analytics bereitet solche Datenmengen auf und macht sie nutzbar, um den Instandhaltungsprozess von Zügen zu optimieren.

 

Der Ablauf einer automatisierten Messung und Analyse:

Die Aufnahmen des Zuges erfolgen bei Durchfahrt des Schienenfahrzeugs. Nach Auswerten der Aufnahmen durch die Diagnose-Software werden die Befundberichte automatisch erstellt und können direkt über ein intuitives User Webinterface durch den Mitarbeiter begutachtet werden. Die Ergebnisse sind reproduzierbar, transparent und sofort verfügbar.
  1. Anzeige der Ergebnisse der Analyse
  2. Anzeige der Aufnahmen möglich
  3. Ergänzung der Befunde mit Bemerkungen
  4. Berichtserstellung
  5. Dokumentation der Ergebnisse
  6. Erstelltes Datenpaket des Schienenfahrzeugs wird wie eine "Krankenakte" für den weiteren Instandhaltungsprozess genutzt. (Instandhaltung optimieren)

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Nach Auswerten der Aufnahmen durch die Diagnose-Software werden die Befundberichte automatisch erstellt und können direkt über ein intuitives User Webinterface durch den Mitarbeiter begutachtet werden.

Die Datenverwendung der automatisierten Zuginspektion:

Jeder Zugtyp wird eingelernt (siehe auch Künstliche Intelligenz). Der Ablauf der Messung wird nach diesem entsprechend ausgeführt. Die Diagnose-Software prüft anhand eingelernter Templates automatisch auf Mängel an den Prüfteilen. Die Technik ist anwendbar auf beliebige Bauteile und Schienenfahrzeugtypen.

 


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Machine Learning: Verknüpft mit weiteren Peripheriedaten (Instandhaltungsdaten und zusätzlichen Zuginformationen) können die Auswertungen mit dem Software-Modul Analytics noch besser eingelernt werden.

MACHINE LEARNING

Analytics "lernt" Zusammenhänge immer besser zu interpretieren, je mehr Daten erfasst werden. Durch die automatische, intelligente Verknüpfung dieser Datensätze können für jeden Zug und jedes Bauteil, zusätzliche Informationen generiert werden, die in die Instandhaltungsplanung einfließen können. Das spart wertvolle Zeit und sorgt für eine exakt planbare Instandhaltung.

Von der Auswahl der Komponenten bis hin zum genauen Bestellzeitpunkt und einer optimierten Lagerhaltung von Ersatzteilen: Mit der gezielten Datenanalyse lässt sich der gesamte Instandhaltungsprozess kosten- und zeitoptimal gestalten.

 


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Ausfallprognose der Schleifleisten

AUSFALLWAHRSCHEINLICHKEIT EINZELNER BAUTEILE
im Besonderen für wichtige Bauteile (predictive)

Durch das kontinuierliche Analysieren neuer Auswertungsdaten, baut Analytics eine detaillierte Historie für alle Bauteile auf. Anhand dieser Historie lassen sich individuelle Veränderungen der einzelnen Bauteile effizient überwachen.

Mit Unterstützung von zusätzlichen Daten, wie der gefahrenen Kilometeranzahl seit der letzten Auswertung, kann z. B. die Abnutzung analysiert und der fortschreitende Verschleiß prognostiziert werden. Durch diese Prognose lassen sich die noch verbleibenden Kilometer, bis zu einem möglichen Ausfall, ermitteln. Verschleißteile, wie die Schleifleisten, können besser überwacht und frühzeitig gegen Ausfälle abgesichert werden.

 



Detaillierter Überblick über die Verbreitung neuer Antennen und neuer Klimaanlagen innerhalb der Flotte


Erkennen falscher Bauteile (Fehlteile / Falschteile) oder fehlerhafter Montage

QUALITÄTSEVALUATION NEUER BAUTEILE UND
MONTAGEPRÜFUNG BESTEHENDER BAUTEILE

Neue Bauteile oder Montagearten und -positionen können über Analytics protokolliert und ausgewertet werden.

Anwendungsbeispiel: Veränderungen am Dachaufbau jedes Zuges können erfasst und das individuelle Zugprofil mit den neuen Bauteiltypen aktualisiert werden. Daraus ergibt sich ein genauer Überblick über die exakte Verbreitung neuer Bauteile innerhalb der Flotte.

Neue Bauteiltypen und Montagepositionen können daraufhin direkt mit den Vorherigen verglichen und qualitativ bewertet werden. Zudem lassen sich falsch verbaute Bauteile, die nicht für diese Baureihe vorgesehen sind, identifizieren. Gleichzeitig wird die korrekte Montage evaluiert und eventuelle Fehlinstallationen erkannt.

Die Vorteile:

 


Zusammenfassung:

Unsere Anwendungsberater stehen Ihnen für schriftliche oder telefonische Anfragen gerne zur Verfügung. Wählen Sie die Telefonnummer +49 (0) 2630 91590-0 oder nutzen Sie das Kontaktformular / die E-Mail-Adresse support@psi-technics.com

 

 

Bilder: PSI Technics, Inodo, AdobeStock

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Downloads

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