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Wie Daten nicht nur den Schienengüterverkehr, sondern unsere gesamte Bahnindustrie verändern. 

Die Bahnindustrie steht in den nächsten Jahren vor großen Veränderungen. Das betrifft alle Facetten der Bahn, vor allem aber auch den Güterverkehr. Der Wettbewerbsdruck steigt: LKWs in Kolonne, teilautonome und bald vielleicht sogar ganz autonome Fahrzeuge auf der Straße. Auch das Anspruchsdenken der Kunden ändert sich. In der modernen Welt erleichtern Apps auf dem Smartphone unser Leben; man kann spontan Tickets, Autos oder Mitfahrgelegenheiten buchen und sogar eine Paketsendung in der Auslieferung verfolgen. Diese Ansprüche sind heute vom Schienengüterverkehr nur schwer zu erfüllen. Die Digitalisierung und das Feld der Daten bieten aber auch große Chancen für die Bahn und speziell den Güterverkehr. Diese Chancen müssen wir ergreifen, um nicht nur wettbewerbsfähig zu bleiben, sondern auch wieder Marktanteile zurückzugewinnen.

Digitalisierung erhöht die Verfügbarkeit der vorhanden Flotten

Durch Digitalisierung und die konsequente Nutzung der Daten lässt sich die Verfügbarkeit der existierenden Fahrzeugflotten deutlich steigern. Aus den Daten können der genaue Zustand der Lokomotiven erkannt werden und zielgerecht die richtigen Instandhaltungsmaßnahmen getroffen und vor allem auch Ausfälle vorhergesagt werden. So kann verhindert werden, dass ein Fahrzeug überraschend ausfällt, da im Vorfeld die notwendige Reparatur der Lokomotive so geplant werden kann, dass es keine Störung für den Betriebsablauf gibt. Die Daten der Lokomotiven helfen dabei, die richtige Reparaturanweisung auszuwählen, die passenden Ersatzteile vorher bereitzustellen und so insgesamt den Ausfall so kurz wie möglich zu gestalten. Wenn die Daten noch genauer angesehen werden, können bei einigen Komponenten sogar die Instandhaltungsfristen besser ausgenutzt oder auch über die Zulassungsbehörden die Intervalle für Inspektionen und Durchsichten verlängert werden. All diese Maßnahmen werden heute schon von einigen Betreibern des Güterverkehrs eingesetzt. Die DB Cargo zum Beispiel hat bereits vor einigen Jahren ein „Condition Based Maintenance Lab“ eröffnet, dessen Ziel es ist, genau solche Informationen zu gewinnen und in den Instandhaltungsablauf einfließen zu lassen.

Reduziert die Betriebskosten

Durch die Nutzung der Daten aus den Lokomotiven lässt sich nicht nur die Verfügbarkeit der Lokomotiven erhöhen. Konsequent angewendet können auf diese Art und Weise auch die Betriebskosten signifikant reduziert werden, welche wiederum durch die Senkung der Instandhaltungskosten beeinflusst werden. Zielgerichtete Reparaturen, späterer Ersatz von Verschleißteilen und eventuell sogar die Streckung von Instandhaltungsfristen können zu Einsparungen von über 15 Prozent führen. Darüber hinaus ist es auch möglich, den Energieverbrauch deutlich zu senken und damit ebenfalls die Betriebskosten zu optimieren. Auch in diesem Feld sind Einsparungen von 10 Prozent und mehr möglich.

Verbessert den Betriebslauf 

Wenn Daten aus Lokomotiven und Güterwagen gezielt genutzt werden, hat das auch einen großen Einfluss auf den gesamten Betrieb. Erstens haben die Ausfälle, die vorhergesagt werden konnten, keinen negativen Einfluss auf den Betrieb. Hier können die Instandhaltungsarbeiten durchgeführt werden, bevor es zu einer Beeinträchtigung im Betriebsablauf kommt. Zweitens kann Datenanalyse bei den Fehlern, die nicht vorherzusagen waren, die Störung des Betriebs möglichst gering halten. Wenn ein Problem mitten im Betrieb auftritt, kann ein Mitarbeiter zentral und sofort – auf Basis der vorhandenen Daten – die genaue Situation im Fahrzeug erfassen und dem Lokführer mit den richtigen Informationen und Handlungsempfehlungen helfen. So kann eventuell noch die Fahrt ausgeführt oder zumindest die Strecke schnell wieder freigemacht werden. Zusätzlich kann dann direkt der konkrete Instandhaltungsauftrag an das richtige Depot erteilt werden – mit allen notwendigen Details, die zur Durchführung auch benötigt werden. Das ist möglich, weil man aufgrund der Fahrzeugdaten und der aktuellen Konfiguration recht gut das Fehlerbild feststellen und dementsprechend die richtigen Maßnahmen ableiten kann.

Datenanalyse mit Railigent 

Siemens Mobility hat diese Möglichkeiten, die in Daten aus Fahrzeugen und Infrastruktur stecken, bereits vor einigen Jahren erkannt und dedizierte Datenanalysezentren für den Eisenbahnbereich aufgebaut. Quasi als „Startup“ im Unternehmen aufgesetzt und nun zu einem globalen Netzwerk gewachsen, verbinden diese Datenanalysezentren die besten Fähigkeiten in der Datenanalyse mit dem Domänenwissen der Siemens AG im Bahnbereich. In diesen Zentren sitzen „Data Scientists“, also hochspezialisierte Mitarbeiter, die mit mathematischen Methoden Muster in Daten erkennen und alle Facetten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens beherrschen. Zusammen mit Spezialisten für Fahrzeuge und Infrastruktur entwickeln sie analytische Modelle, die den Kunden helfen, Instandhaltung und Betrieb zu verbessern. Aufbauend auf das siemensweite IoT Operating System „MindSphere“ bietet Railigent® eine Lösung, mit der Bahnkunden einen Mehrwert aus den Daten ihrer Fahrzeuge und Signaltechnik generieren können. Um dieses Wertversprechen umzusetzen, arbeiten die Teams von Siemens sehr eng mit den Kunden zusammen, neudeutsch wird das „Co-Creation“ genannt, um aufbauend auf den Fähigkeiten und der Analytiksoftware von Siemens maßgeschneiderte Lösungen für die Probleme der Kunden zu erarbeiten. Über die letzten Jahre wurden bereits über 50 Kunden gewonnen und zahlreiche Projekte implementiert.

 

Über den Autor:
Gerhard Kreß, Director Mobility Data Services und Leiter des MindSphere Application Centers of Rail bei Siemens.

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