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.
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.
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.
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.
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:
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Bilder: PSI Technics, Inodo, AdobeStock
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