Roman Bobik
Smart-Data und die Schiene: EVUs in der Pflicht
Beitrag vom 10. Februar 2021
Technischen Fortschritt anzunehmen stellt für EVUs in 2021 das Basisprogramm dar, um ihre Wettbewerbsfähigkeit auch in den kommenden Jahren halten zu können. Unternehmen, die aus Fortschritt einen Wettbewerbsvorteil schlagen wollen, müssen schon jetzt proaktiv auf die Technologien von morgen zugehen. Längst sind moderne Loks mit umfangreicher Sensortechnik bestückt, die es dem Betreiber ermöglicht, Telemetriedaten überall und in Echtzeit abzurufen. Dabei entsteht eine unüberschaubare Menge an Daten, die in ihrer Roh-Form dem Asset-Betreiber nur wenig Nutzen bietet. Hier gilt es, mit maßgeschneiderten Softwarelösungen die Daten unterschiedlicher Domänen zu verknüpfen, in ihnen Muster zu erkennen und so Smart-Data zu generieren. Daraus leitet man dann wichtige Entscheidungshilfen im Bereich der Instandhaltung ab. Mehr dazu im folgenden Artikel.
Digitalisierung und Industrie 4.0 beeinflussen die Bahnindustrie und den Mobilitätssektor immer stärker. Moderne Schienenfahrzeuge, von der Verschub-Lok über Waggons bis hin zu Gleisbaumaschinen, sind mit umfangreicher Sensorik ausgestattet. Damit kann man eine Vielzahl an Daten erheben und hat über den Zustand der Schienenfahrzeuge in Echtzeit Informationen verfügbar. Das macht Instandhaltung besser planbar und verkürzt die Aufenthalte in der Werkstatt.
Somit ist es möglich eine in manchen Fällen ausfallsbasierte Instandhaltung – und das damit verbundene Risiko – hinter sich zu lassen. Das würde nämlich bedeuten, dass Fahrzeuge erst in die Werkstatt kommen, wenn unerwartet technische Probleme auftauchen.
Im Bereich von Schienenfahrzeugen bringt jeder Ausfall weitreichende Konsequenzen mit sich: Eine S-Bahn in der Rushhour auf der Stammstrecke einer Millionenmetropole, ein beladener Güterzug auf einem internationalem Güterkorridor oder die Gleisbaumaschine, die nur ein knappes Zeitfenster für Arbeiten hat.
Hier sind nicht nur einzelne Züge oder Unternehmen betroffen, sondern oft ein ganzes Bahnsystem, weil Strecken blockiert sind oder schadhafte Fahrzeuge langsamer fahren müssen.
„Mir ist es wichtig, dass wir als Boom Software unterstreichen: Wir verstehen die Probleme von EVUs! Es zählt somit auch zu unseren Zielen als Firma, Ausfälle von Bahn-Assets in ganz Europa so minimal wie nur technisch möglich zu halten. Und wir sind die Experten dafür, das technisch Mögliche auf die Usecases unserer Kunden herunter zu brechen.“ – Andreas Schaller
Die Digitalisierung von Fahrzeugen und ihre Instandhaltung hat großes Potenzial. Sie ermöglicht eine Kostensenkung für den Betreiber des Zuges (EVU) und auch für den Werkstattbetreiber. Diese Einsparungen können nicht nur finanzielle Erträge steigern, sondern sichern vor allem die Wettbewerbsfähigkeit, für First Mover sogar einen Wettbewerbsvorteil. Gleichzeitig steigt die Verfügbarkeit der Fahrzeuge und somit ist eine höhere Planbarkeit im Betriebsablauf möglich. Hier profitiert nicht nur ein einzelnes Unternehmen, sondern auch alle anderen EVUs, die auf den Infrastrukturen unterwegs sind.
Um diese Potenziale voll ausschöpfen zu können, ist es entscheidend, das Gesamtsystem richtig zu verstehen, zu digitalisieren und vorhandene Daten auch richtig zu verarbeiten.
Sensoren oder Daten alleine bringen wenig Mehrwert für ein Eisenbahnverkehrsunternehmen und seine Kunden im Personen- oder Güterverkehr. In den Unternehmen fehlt es an der nötigen Expertise, um gewonnene Daten auszuwerten und die positiven Effekte (Kostensenkung, höhere Verfügbarkeit, etc.) optimal nutzbar zu machen.
Die Software Komplettlösung der Boom Software AG lässt sich in EVUs aller Größen leicht etablieren und deckt eine umfassende Auswertung der Daten mit prädiktiver Instandhaltung ab. Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse lassen sich einfach in bestehende Prozesse integrieren. So wird es möglich, Verschleiß oder technische Probleme frühzeitig zu erkennen und vorherzusagen. Darüber hinaus steht dem Benutzer eine zentrale Entscheidungshilfe in Form des anpassbaren Dashboards zur Seite. Damit erfasst man auf einen Blick die Problemstellen einer gesamten Flotte und kann sofort Aufträge für Werkstätten und andere Dienstleister planen.
Doch damit nicht genug. Smart-Data ermöglicht einen Blick in die Zukunft. Setzt man die Einflussfaktoren auf das Fahrzeug im Betrieb in Zusammenhang mit relevanten Verschleißdaten, lässt sich bereits bei Ermittlung von, unter anderem, der Temperatur, Last und Streckenführung während des geplanten Einsatzes, eine Vorhersage treffen, wie viel früher oder später eine Wartung angedacht werden sollte, um ein Maximum an Verfügbarkeit gewährleisten zu können.
Einflussfaktoren können vielseitig sein: Witterung, Streckentopologie, Fahrverhalten, Geschwindigkeiten, Gewicht und vieles mehr wirken sich auf die Abnützung aus. Ein gutes Beispiel hierfür wären Wälzlager. Diese versagen im Betrieb nur durch einige wenige Schädigungsmechanismen. Sie treten entweder durch mangelnde Schmierung, durch charakteristische Fehlbelastungen oder als Folgeeffekte von Verschmutzung auf. Die Ausprägung der Schädigung hängt wiederum von, z. B. den jeweiligen thermischen, tribologischen oder elektrischen Belastungen und Einflussfaktoren ab. Smart-Data macht Erfahrungen messbar und somit ist es möglich, die Schädigungs-Kinetik als Funktion der Belastungsgeschichte zu modellieren und zu berechnen. So können präzise Vorhersagen getroffen und in die Zukunft geblickt werden.
Die Wichtigkeit der Erfassung und Aufbereitung sowohl von Sensordaten am Fahrzeug als auch von Umweltfaktoren ist also ganz zentral. Zudem müssen diese Daten verstanden und verknüpft werden, um von Smart-Data in vollem Umfang zu profitieren. Wie bereits angesprochen, soll dem Asset-Betreiber eine Entscheidungshilfe an die Hand gegeben werden, um Bedrohungen die Verfügbarkeit der Fahrzeuge betreffend nicht nur frühzeitig erkennen, sondern auch Maßnahmen daraus ableiten zu können.
Dies geschieht mit Hilfe des digitalen Zwillings. Dieses Konstrukt ermöglicht es, nach Verbindung von Verschleiß und Umweltdaten, eine Kritikalität der Verschleißindikatoren zu definieren. Durch die unter anderem durch Cloud Services ermöglichte, gigantische Rechenleistung, lassen sich präzise und vor allem sich stetig weiterentwickelnde statistische Datenmodelle errechnen. In diesem immer wiederkehrenden Prozess kann die Kritikalität von Verschleißindikatoren stets neu eingestuft und präzisiert werden.
Mit Software Lösungen von Boom setzt man einen nachhaltigen Schritt in Richtung Zukunft. Es geht nicht nur darum, ad hoc Lösungen herbeizuführen, sondern EVUs Werkzeuge bereitzustellen, um sich mit den Anforderungen am Markt weiterzuentwickeln.
Viele Unternehmen sind nach wie vor auf Programme wie Access-Datenbanken und Excelsheets angewiesen, die den heutigen Anforderungen an eine moderne Instandhaltung aber nicht gerecht werden.
Mehr Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Softwarelösungen, um die Wartung von Schienenfahrzeugen, deren Komponenten und infrastrukturrelevanten Einrichtungen effizienter, effektiver und fachgerechter durchzuführen.
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