Elektrische Bahnen
Mit dem neuen Dynamic Management Maintenance System lassen sich Daten einzelner Betriebsmittel, wie Motoren, Batterien oder Bremsen mithilfe von Lebenszyklusmodellen, Verschleiß und vergleichbare Indikatoren miteinander verknüpfen. (Quelle: SAP)

Exakte Vorhersagemodelle für vorausschauende Wartung von Zügen entwickelt

Italiens größter Bahnkonzern Trenitalia setzt mit Internet of Things (IoT) und Predictive Analytics auf eine vorausschauende Wartung seiner Züge und will dadurch Zugausfällen vorbeugen und die Pünktlichkeit verbessern.

„Bei Trenitalia konnten wir diesen Bereich erfolgreich optimieren, indem wir inzwischen Daten analysieren, die von tausenden an Zügen befestigten Sensoren übermittelt werden. Das Dynamic Management Maintenance System (DMMS) mit einer HANA-Plattform kann Defekte vorhersagen, noch bevor sie auftreten.“

Bisher basierten Wartungspläne auf den Daten eineskorrektiven beziehungsweise präventiven Systems. Dabei berücksichtigen festgelegte Wartungspläne, die sich an Entfernung oder Einsatzzeit orientieren, nicht den Verschleiß von Einzelteilen wie Bremsen, Rädern, Türen oder Motoren. Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass er den Zustand der einzelnen Komponenten außer Acht lässt, der wiederum vom Einsatzzweck des Fahrzeuges, der Anzahl täglicher Fahrten, Umweltbedingungen und der Belegung abhängt.

Sensoren übermitteln permanent Daten

Das hat sich mit DMMS geändert. Jetzt kann Trenitalia Daten einzelner Betriebsmittel, wie Motoren, Batterien oder Bremsen mithilfe von Lebenszyklusmodellen, Verschleiß und vergleichbaren Indikatoren miteinander verknüpfen. So kann das Unternehmen den Zustand eines Teiles anhand von Zyklen, Betriebsstunden, Kilometerzahl, Temperatur und ähnlichen Parametern feststellen. Eine Wartung wird angestoßen, wenn festgelegte Grenzwerte erreicht sind oder wenn ein bestimmter Parameter abweicht, was ein Anzeichen für einen drohenden Defekt sein kann, der umgehend behoben werden muss.

Neues Dynamic Management Maintenance System

Durch den Wechsel von einem korrektiven und präventiven System auf ein vorausschauendes ändert sich der gesamte Wartungsprozess. Zudem beschleunigt der Einsatz von Scannern und Robotern zur Fehlerfindung oder Tablets zur Verwaltung der Wartungsaktivitäten die Digitalisierung der Wartung.

Verknüpfung unterschiedlicher Parameter

Mithilfe von vorausschauenden Analysen auf Basis der Plattform SAP HANA verarbeitet das System von Trenitalia große Mengen an operativen Echtzeitdaten, die aus Sensoren und intelligenten Anlagen ausgelesen werden. Es stellt Prognosemodelle für maschinelles Lernen und die nahtlose Integration in Unternehmenssysteme bereit, mit denen sich beim Auftreten von Problemen Gegenmaßnahmen in den Wartungs- und Instandhaltungssystemen anstoßen und dadurch ungeplante Ausfallzeiten vermeiden lassen. Mithilfe des Systems können Teams von Trenitalia Daten von Geräten, zum Beispiel von Motoren, Batterien und Bremsen, mit Lebenszyklusmodellen und Abnutzung und anderen Kennzahlen verbinden.

Integrierte Kommunikation

Eine weitere wichtige Neuerung stellt die Einführung eines integrierten Kommunikationssystems für Lieferanten, Ingenieure, Techniker und externe Partner dar, das an die Stelle des alten unzuverlässigen Systems tritt. Dadurch soll man untereinander Informationen austauschen und die Fähigkeiten sowie das Know-how der anderen nutzen können. (Quelle: SAP/kfg)

Verwandte Themen
Stadler Rail: Thomas Ahlburg löst Peter Spuhler als Group CEO ab weiter
DB Netz: Netzleitzentrale koordiniert seit 20 Jahren den überregionalen Bahnverkehr weiter
117 Schnellladesäulen bis Ende 2017: ABB forciert Ausbau der Lade-Infrastruktur in... weiter
Plasser & Theurer: Digitalisierung beschleunigt Automatisierung im Gleisbau weiter
Verband der Bahnindustrie in Deutschland: Volker Schenk als Präsident wiedergewählt weiter
Fraunhofer ISI: Wissenschaftliche Begleitung der Teststrecke für Oberleitungs-Lkw im... weiter